Vaissie p. – MONGE A. - HUSSON F.

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1 Vaissie p. – MONGE A. - HUSSON F.
Package Factoshiny Plan de la présentation Vaissie p. – MONGE A. - HUSSON F.

2 Gestion des données manquantes missMDA
Menu déroulant : RcmdrPlugin.FactoMineR Graphe interactifs : Factoshiny Livre «  Analyse de données avec R » Vidéos sur chaîne Youtube MOOC d’analyse de données Site internet Google group 2

3 Contexte du développement de Factoshiny
Factoshiny = FactoMineR Shiny Réalisation d’analyses factorielles telles que ACP, AFC, ACM, AFM, classification Construction de pages web interactives permettant d’observer les résultats de façon instantanée Création d’une plateforme permettant de réaliser des analyses factorielles de façon simple et personnalisable 3

4 Contexte du développement de Factoshiny
Permettre à l’utilisateur de réaliser des analyses statistiques sans besoin de maitriser le code Visualisation en temps réel des modifications apportées Optimisation du visuel des graphiques avant exportation Tous les résultats directement disponibles dans un seul objet Importance d’améliorer les graphiques. 4

5 Fonctionnalités du package
Fonctions disponibles : PCAshiny : réalise une Analyse en Composantes Principales MCAshiny : réalise une Analyse des Correspondances Multiples CAshiny : réalise une Analyse des Correspondances HCPCshiny : réalise une Classification Ascendante Hiérarchique MFAshiny : réalise une Analyse Factorielle Multiple FAMDshiny : réalise une Analyse Factorielle sur Données Mixtes 5

6 Fonctionnalités du package
Un seul paramètre en entrée : Un jeu de données : réalise directement l’analyse factorielle sur les données > data(hobbies) > res <- MCAshiny(hobbies) Un objet résultat de FactoMineR > data(children) > res.ca <- CA(children, row.sup = 15:18, col.sup=6:8, graph=FALSE) > res <- CAshiny(res.ca) Un objet résultat de Factoshiny > data(decathlon) > res <- PCAshiny(decathlon) > res2 <- HCPCshiny(res) 6

7 Fonctionnalités du package
Une fois l’application lancée, possibilité de modifier : Paramètres de la fonction d’analyse factorielle Choix de variables supplémentaires Choix d’individus supplémentaires Paramètres graphiques : Tous les paramètres graphiques des fonctions plot.PCA, plot.MCA, etc, sauf le choix des couleurs Paramètres de téléchargement Formats png, pdf, jpeg 7

8 Fonctionnalités du package
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9 Fonctionnalités du package
Sorties graphiques et numériques 9

10 Fonctionnalités du package
Modification des paramètes Sorties graphiques et numériques 10

11 Fonctionnalités du package
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12 Fonctionnalités du package
Plusieurs onglets disponibles : Graphs : généralement le graphique des individus et celui des variables Values : donne les résultats importants, tels que les coordonnées, les contributions des individus, des variables Summary of dataset : résumé du jeu de données identique à celui de la fonction « summary » dans R Data : affichage du jeu de données dans un format fonctionnel Toutes ces sorties s’adaptent aux choix de l’utilisateur 12

13 Fonctionnalités du package
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14 Exemple de l’acp avec factoshiny
Démonstration Exemple de l’acp avec factoshiny 14

15 Gestion des données manquantes missMDA
Menu déroulant : RcmdrPlugin.FactoMineR Graphe interactifs : Factoshiny Livre «  Analyse de données avec R » Vidéos sur chaîne Youtube MOOC d’analyse de données Site internet Google group 15

16 Merci de votre attention