Résumé:
Dans ce travail, nous avons présenté un état de l'art sur l'analyse des données factorielles, en mettant l'accent sur l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC).
Ces méthodes regroupent un ensemble de techniques permettant de découvrir la structure complexe d'un tableau de données multidimensionnel et de la traduire de manière plus simple et résumée, souvent représentée graphiquement. Nous avons développé une application en langage PYTHON pour répondre aux besoins des utilisateurs et des études spécifiques.
Grâce à notre stage pratique au sein de la Division Petroleum Engineering & Development de la SONATRACH, nous avons pu appliquer nos connaissances théoriques et
constater les avantages de l'ACP dans la reconstitution des logs. Ce travail offre une
compréhension approfondie de l'ACP et de son utilité dans le domaine pétrolier.
Mots clés : Analyse des données, Analyse factorielle, Analyse en composantes principales, Analyse des correspondances, Industrie pétrolière et gazière.
