- Initialisation des variables
- Répartition des genres
- Répartition des niveaux d'études selon le genre
- Effectifs des 10 professions les plus représentées
- Profession la plus fréquente selon le genre
- Statistiques par niveau d'études
- Statistiques par genre
- Nuage de points et régression
Pour cette exercice, veuillez initaliser les variables suivantes :
csvDouble = csvRead("data.csv"); //ouvre data.csv en une matrice d'entier
csvString = csvRead("data.csv",[],[],'string'); //ouvre data.csv en une matrice de stringDonnez sous forme de camembert la répartition des genres.
genre = tabul(csvString(:,3),"i"); //récupère la liste des genres ainsi que leur occurence
pie(genre(2),genre(1)); //ouvre un diagramme camembert représentant les genres en fonction de leur occurence
title('Répartition des genres');Résultat :
Donnez sous forme d'histogramme la répartition des niveaux d'études, suivants le genre.
// Crée une matrice 6699x2 avec les genres et le niveau d'études
genre_lvl = [csvString(:,3),csvString(:,4)];
// Calculer les totaux par genre
total_homme = length(find(genre_lvl(:,1) == "Male"));
total_femme = length(find(genre_lvl(:,1) == "Female"));
total_autre = length(find(genre_lvl(:,1) == "Other"));
// Calculer les occurrences pour chaque niveau d'étude par genre
high_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Male"));
high_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Female"));
high_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "0" & genre_lvl(:,1) == "Other"));
b_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Male"));
b_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Female"));
b_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "1" & genre_lvl(:,1) == "Other"));
m_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Male"));
m_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Female"));
m_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "2" & genre_lvl(:,1) == "Other"));
d_homme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Male"));
d_femme = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Female"));
d_autre = length(find(genre_lvl(:,2) == "3" & genre_lvl(:,1) == "Other"));
// Calculer les fréquences
freq_high_homme = high_homme / total_homme;
freq_high_femme = high_femme / total_femme;
freq_high_autre = high_autre / total_autre;
freq_b_homme = b_homme / total_homme;
freq_b_femme = b_femme / total_femme;
freq_b_autre = b_autre / total_autre;
freq_m_homme = m_homme / total_homme;
freq_m_femme = m_femme / total_femme;
freq_m_autre = m_autre / total_autre;
freq_d_homme = d_homme / total_homme;
freq_d_femme = d_femme / total_femme;
freq_d_autre = d_autre / total_autre;
// Créer un tableau des fréquences
temp = [freq_high_homme, freq_high_femme, freq_high_autre;
freq_b_homme, freq_b_femme, freq_b_autre;
freq_m_homme, freq_m_femme, freq_m_autre;
freq_d_homme, freq_d_femme, freq_d_autre];
// Niveaux d'études
lvlEtude = [0, 1, 2, 3];
// Tracer les barres des fréquences
bar(lvlEtude, temp);
legend("homme", "femme", "autre");
xlabel('Niveau de etude');
ylabel('Fréquence');
title('Fréquences des niveaux d''etudes par genre');Résultat :
Donnez sous forme d'histogramme, les effectifs des 10 professions les plus représentées.
metiers = tabul(csvString(:,5),"i"); //récupère la liste des profession ainsi que leur occurence
[occu,indice] = gsort(metiers(2)); //donne la liste des occurence trié ainsi que l'indice que son indice avant le tri
profession = metiers(1); //stock la liste des profession dans une variable
matrice_occurence = [occu(1:1),occu(2:2),occu(3:3),occu(4:4),occu(5:5),occu(6:6),occu(7:7),occu(8:8),occu(9:9),occu(10:10)];
bar(1,matrice_occurence); //affiche l'histogramme des 10 professions avec le plus de monde
legend(profession(indice(1:10))); //légende le graphe pour donner un nom à chaque colonne
xlabel('Professions');
ylabel('Effectifs');
title('effectifs des 10 professions les plus représentées');
Résultat :
Quelle est la profession la plus fréquente des femmes ? des hommes ?
// Femme :
indice_female = find(csvString(:,3) == "Female"); //récupère les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Female"
[valeurs] = csvString(indice_female,5); //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
metiers_female = tabul(valeurs); //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_female(2)); //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
liste_metiers_female = metiers_female(1); //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
liste_metiers_female(indice_tri(1)); //relève le métiers recensant le plus de femmes
// Homme :
indice_male = find(csvString(:,3) == "Male"); //récupère les les indice de la colonne 3 de data.csv contenant "Male"
[valeurs2] = csvString(indice_male,5); //récupère les métiers situés aux indices récupérés précédemment
metiers_male = tabul(valeurs2); //récupère les métiers sans doublons ainsi que leur occurence
[occurence_tri,indice_tri] = gsort(metiers_male(2)); //récupère et trie dans un tableau ce qu'on a relevé précédemment et relève leur indice d'avant
liste_metiers_male = metiers_male(1); //récupère dans une variable la liste des métiers unique dans le but de la parcourir par indice
liste_metiers_male(indice_tri(1)); //relève le métiers recensant le plus d'hommesRésultat :
- Profession la plus fréquente des femmes : Data Scientist
- Profession la plus fréquente des hommes : Software Engineer
Pour chaque niveau d'études, donnez le salaire moyen, l'âge moyen et l'expérience moyenne.
indice_high = find(csvDouble(:,4) == 0 );
salaire_high = csvDouble(indice_high,7);
mean(salaire_high) //36706.694
age_high = csvDouble(indice_high,2);
mean(age_high) //26.854911
exp_high = csvDouble(indice_high,6);
mean(exp_high) //1.9151786
indice_b = find(csvDouble(:,4) == 1 );
salaire_b = csvDouble(indice_b,7);
mean(salaire_b) //95082.909
age_b = csvDouble(indice_b,2);
mean(age_b) //30.260179
exp_b = csvDouble(indice_b,6);
mean(exp_b) //5.4195631
indice_m = find(csvDouble(:,4) == 2 );
salaire_m = csvDouble(indice_m,7);
mean(salaire_m) //130112.06
age_m = csvDouble(indice_m,2);
mean(age_m) //35.171505
exp_m = csvDouble(indice_m,6);
mean(exp_m) //9.6456989
indice_p = find(csvDouble(:,4) == 3);
salaire_p = csvDouble(indice_p,7);
mean(salaire_p) //165651.46
age_p = csvDouble(indice_p,2);
mean(age_p) //41.154858
exp_p = csvDouble(indice_p,6);
mean(exp_p) //13.915267Résultat :
-
Niveau d'étude 0 :
- Salaire moyen : 36,706.69 $
- Âge moyen : 26.85 ans
- Expérience moyenne : 1.92 ans
-
Niveau d'étude 1 :
- Salaire moyen : 95,082.91 $
- Âge moyen : 30.26 ans
- Expérience moyenne : 5.42 ans
-
Niveau d'étude 2 :
- Salaire moyen : 130,112.06 $
- Âge moyen : 35.17 ans
- Expérience moyenne : 9.65 ans
-
Niveau d'étude 3 :
- Salaire moyen : 165,651.46 $
- Âge moyen : 41.15 ans
- Expérience moyenne : 13.92 ans
Pour chaque genre, donnez le salaire moyen, l'âge moyen et l'expérience moyenne.
indice_6_female = find(csvString(:,3) == "Female" );
salaire_6_female = csvDouble(indice_6_female,7);
mean(salaire_6_female)
age_6_female = csvDouble(indice_6_female,2);
mean(age_6_female)
exp_6_female = csvDouble(indice_6_female,6);
mean(exp_6_female)
indice_6_male = find(csvString(:,3) == "Male" );
salaire_6_male = csvDouble(indice_6_male,7);
mean(salaire_6_male)
age_6_male = csvDouble(indice_6_male,2);
mean(age_6_male)
exp_6_male = csvDouble(indice_6_male,6);
mean(exp_6_male)
indice_6_other = find(csvString(:,3) == "Other" );
salaire_6_other = csvDouble(indice_6_other,7);
mean(salaire_6_other)
age_6_other = csvDouble(indice_6_other,2);
mean(age_6_other)
exp_6_other = csvDouble(indice_6_other,6);
mean(exp_6_other) Résultat :
-
Genre Femme :
- Salaire moyen : 107,889.00 $
- Âge moyen : 32.63 ans
- Expérience moyenne : 7.42 ans
-
Genre Homme :
- Salaire moyen : 121,389.87 $
- Âge moyen : 34.41 ans
- Expérience moyenne : 8.62 ans
-
Genre Autre :
- Salaire moyen : 125,869.86 $
- Âge moyen : 39.57 ans
- Expérience moyenne : 16.43 ans