Random Forest
Regression
Chi-2
Principal Component Analysis
Root Mean Square
Anova
Pearson Correlation
Heatmap
Choropleth
Density
Gaussian Distribution
Data science
Random Forest
Regression
Chi-2
Principal Component Analysis
Root Mean Square
Anova
Pearson Correlation
Heatmap
Choropleth
Density
Intuitions, interprétations et conclusions : c'est sur ça qu'un chercheur doit passer le plus clair de son temps. Vous ne devriez pas avoir à passer des heures à faire lire les données de terrain par le logiciel pour ensuite les analyser.
Chaque jour de nouvelles méthodes d'analyses sont créées par les statisticiens dans leurs tours d'ivoire. Quel modèle dois-je utiliser ? Et si ce que je suis en train de faire n'était pas adapté à ma discipline ? Nous pouvons discuter de cela pour trouver la meilleure solution.
Des résultats importants ne devraient pas passer inaperçus ou mal compris à cause d'un simple manque d'une belle visualisation.
Intuitions, interprétations et conclusions : c'est sur ça qu'un chercheur doit passer le plus clair de son temps. Vous ne devriez pas avoir à passer des heures à faire lire les données de terrain par le logiciel pour ensuite les analyser.
Chaque jour de nouvelles méthodes d'analyses sont créées par les statisticiens dans leurs tours d'ivoire. Quel modèle dois-je utiliser ? Et si ce que je suis en train de faire n'était pas adapté à ma discipline ? Nous pouvons discuter de cela pour trouver la meilleure solution.
Des résultats importants ne devraient pas passer inaperçus ou mal compris à cause d'un simple manque d'une belle visualisation.
Dans une classe de poterie, le professeur décida de séparer ses élèves en deux groupes. Le premier serait noté uniquement sur le nombre de céramiques produites, tandis que le second n'aurait à en proposer qu'une seule, la meilleure possible.
Une chose curieuse arriva : les travaux de plus grande qualité étaient tous produits par des élèves du groupe noté sur la quantité. Il semble que la répétition et les essais/erreurs produisaient de meilleurs résultats que de tenter de créer le meilleur objet du premier coup.
Il n'est pas simple de produire un travail parfait pour des choses qu'on n'est pas amené à faire chaque jour.
Nettoyer et structurer les données avant l'analyse.
Analyse statistique complète basée sur vos recommandations.
Nous pouvons créer de belles cartes pour vos publications.
Nous pouvons rendre les graphiques et schémas attrayants.
Nous formons à l'utilisation d'outils et répondons a vos questions sur les logiciels à utiliser.
Nous vous aidons à démarrer et vous assistons durant le processus.
Un chercheur doit comprendre quelle analyse doit amener à quelle conclusion. Mais il ne doit pas passer des jours et des nuits à faire en sorte que le logiciel puisse lire ses données parce qu'il bug sur les caractères cyrilliques qu'elles contiennent ...
Garder de la distance avec l'implémentation permet de prendre du recul sur l'analyse. Combien de fois n'avez-vous pas investigué d'autres méthodes parce que vous avez déjà passé des journées entières sur une d'entre elles et vous ne voulez pas retoucher à ce code ?
Vous n'avez pas à nous attribuer de crédit ou nous citer. Cependant vous pouvez nous recommander à vos collègues.
Nous ne sommes pas une boîte noire. Nous fournissons des scripts reproductibles et des tableurs fonctionnels, commentés et annotés. Nous suivons des méthodes scientifiques et rigoureuses. Il est alors plus facile pour vous de vérifier ce qui se passe.
Si vous pensiez trouver une corrélation là où il n'y en a pas, hélas nous ne pouvons changer les lois de la Nature. Mais si vous n'êtes pas satisfaits par notre travail, alors nous vous remboursons intégralement et allons nous cacher honteux.
Comment des chercheurs utilisent ResearchDataRobot..
Après avoir mesuré les mouvements d’un bateau allant en Antarctique pour étudier le mal de mer des passagers, Jérôme s’est retrouvé avec plus de 20 fichiers de 500mo chacun ayant des données d’accélération toutes les 5ms. Il ne savait pas quoi faire avec autant de mesures et ne pouvait même pas ouvrir ces fichiers trop volumineux. Nous avons pu calculer les valeurs moyennes dont il avait besoin pour chacun de ces fichiers afin qu’il puisse ensuite faire l’analyse statistique.
Dans le cadre de sa thèse sur les langages sud-est asiatiques, David voulait créer des cartes à partir de ses données et intégrer des informations géographiques provenant d’articles. Nous avons pu extraire les données qu’il souhaitait et créer 4 visualisations.
Après avoir collecté des données de paysage pour 24 villages au Laos, Jean-Christophe voulait calculer des indicateurs standards. Ces 10 indicateurs étaient basés sur des photographies aériennes. Nous avons créé un script permettant de faire les calculs autant de fois que nécessaires, pour être sûre que tout était correct.
Des coûts fixes pour éviter les surprises. Choisissez une formule qui vous convient. Pas de cartes de crédit à ce stade, nous entamons juste la discussion.
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