À visée prédictive, le support de l'ASI est un modèle mathématique conduisant à une mesure de qualité des relations implicatives entre deux observations comportementales a et b, du type « si on observe a alors on a aussi tendance à observer b, de manière statistiquement significative ». Son extension progressive, toujours en réponse à des attentes applicatives, a permis d'extraire, à partir des données croisant ensemble de variables et ensemble de sujets, deux structures dynamiques des relations entre les variables en jeu sous forme de graphe et de hiérarchie. La nature des variables, initialement binaires, est maintenant élargie à différents types de variables observables, discrètes ou continues (numérique, intervalle, flou, vectoriel, rang,…). Une structure originale duale entre les ensembles variables-sujets, qu'ils soient eux aussi discrets ou continus, est établie.^

Présentation progressive des principes de l'analyse de résultats d'enquête à travers des exemples de méthodes utilisant le pourcentage de l'écart maximum, les notions d'indépendance et d'écart à l'indépendance, l'analyse des correspondances, la régression logistique, etc. ©Electre 2015

Grâce à Ngram Viewer, une application qui permet de reconstituer la fréquence des mots à travers le temps, les auteurs ont analysé les données des cinq millions de livres numérisés par Google. Ils répondent sous forme de graphiques à de nombreuses questions concernant l'histoire de la culture. Electre 2015

Présentation de concepts, méthodes et démarches pour représenter et comprendre l'évolution des phénomènes sociaux et environnementaux inscrits dans l'espace, se basant sur des exemples en géographie humaine, en géographie environnementale et en archéologie. Electre 2014

L'analyse de données a plusieurs objectifs  : mieux comprendre une situation ou un phénomène, identifier les déterminants ou facteurs explicatifs de certains comportements, définir des politiques et des actions plus efficaces en fonction des buts poursuivis. Par ailleurs, au-delà de la simple analyse de données, il faut aussi être capable de présenter de façon percutante et pédagogue les résultats obtenus et les propositions qui en découlent (data visualisation). Enfin, plus récemment, les big data ont permis l'émergence de nouvelles méthodes, notamment autour de la personnalisation et de la prédiction. Le but du livre n'est pas de former des experts pointus sur le sujet, mais de fournir une introduction à l'analyse de données, permettant aux lecteurs soit d'effectuer eux-mêmes de l'analyse de données, soit de pouvoir commanditer des analystes à des cabinets ou à des services experts (donc pouvoir disposer du vocabulaire et ces acteurs), selon les cas.

Un guide pour se former à l'utilisation de R, un langage statistique open source permettant de réaliser l'extraction, le traitement, l'organisation et la visualisation graphique de données chiffrées. Chaque concept est abordé au moyen d'exemples commentés. Une ressource vidéo en ligne montre comment récupérer des données issues de diverses sources avec R. ©Electre 2020