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© Sabine Serrad

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Rendre plus attractif le commerce lyonnais. Tel est le but que porte, depuis 2004, le concours biennal Lyon Shop Design. Concept importé de Montréal et dupliqué dans d'autres grandes villes françaises, ce concours met en avant des projets d'agencement de commerces imaginés en tandem par des commerçants et des architectes-designers. " Lyon manquait de boutiques dynamiques qui interpellent par leur agencement et leur design . Aujourd'hui, nous avons de plus en plus de commerces attrayants, qui participent à stimuler certaines rues et quartiers ", explique Sophie Billa, responsable du service innovation, commerce et tourisme à la CCI Lyon Métropole. Un enjeu majeur pour développer l'attractivité et pérenniser le commerce de proximité .

Si le point de vente continue d'être plébiscité, les consommateurs restent, malgré tout, exigeants. " L'impression visuelle est primordiale pour les clients dans la démarche d'achat ", concède Hélène Lafourcade, p-dg de Good2Know, une agence de global merchandising. Aussi, s'atteler à l'agencement et la décoration du point de vente se révèle être une bonne opportunité pour améliorer le parcours client et la fréquentation . " Un lieu accueillant, chaleureux et adapté à l'offre de produits séduira davantage ", ajoute Sophie Billa.

" Le but n'est pas de relooker, mais d' adapter son magasin aux attentes du client ", nuance Hélène Lafourcade, qui rappelle que les concepts architecturaux des grandes enseignes sont obsolètes en seulement cinq ans. Un extrême qui doit néanmoins inciter les commerçants à repenser l'aménagement de leur boutique au profit d'un nouvel agencement et d'un design plus léché.

best.cutree(arbre, min = 2)

On peut également représenter le graphique des pertes relatives d’inertie avec graph=TRUE . La meilleure partition selon ce critère est représentée par un point noir et la seconde par un point gris.

best.cutree(arbre, min = 2, graph = TRUE, xlab = "Nombre de classes", ylab = "Inertie relative")

Un découpage en deux classes minimise ce critère. Cependant, si l’on souhaite réaliser une analyse un peu plus fine, un nombre de classes plus élevé serait pertinent. Nous allons donc retenir un découpage en cinq classes. Le découpage s’effectue avec la fonction cutree .

typo <- cutree(arbre, 5) freq(typo)

La typologie obtenue peut être représentée dans le plan factoriel avec s.class .

par(mfrow = c(1, 2)) library(RColorBrewer) s.class(acm$li, as.factor(typo), col = brewer.pal(5, "Set1"), sub = "Axes 1 et 2") s.class(acm$li, as.factor(typo), 3, 4, col = brewer.pal(5, "Set1"), sub = "Axes 3 et 4")
par(mfrow = c(1, 1))

De nombreuses possibilités graphiques sont possibles avec les dendrogrammes. Des exemples documentés sont disponibles à cette adresse: http://rpubs.com/gaston/dendrograms .

Romain François a developpé une fonction Kurt Geiger Tweed Bijou Araignée Mule Plate Noir NfeMPmXy
permettant de réaliser facilement un dendrogramme avec les branches colorées Club Arcenesters De Chaussures De Mariée Pompes Bande Satin Ivoire En Brique Avec Des Paillettes Ivoire / Crème Taille 41 i0rDm
. Par commodité, cette fonction est disponible directement au sein de l’extension JLutils .

Pour réaliser le graphique, on indiquera le nombre de classes et les couleurs à utiliser pour chaque branche de l’arbre:

A2Rplot(arbre, k = 5, boxes = FALSE, col.up = "gray50", col.down = brewer.pal(5, "Dark2"), show.labels = FALSE)

On pourra aussi noter l’extension ggdendro pour représenter des dendrogrammes avec Noeud Papillon Bottes Doublure En Fourrure De La Cheville Pour Les Femmes uDs8hx7PJl
ou encore l’extension dendextend qui permet de manipuler, représenter et comparer des dendrogrammes 10 .

L’extension FactoMineR fournit une fonction permettant de réaliser une classification hiérarchique à partir du résultats d’une analyse factorielle réalisée avec la même extension (voir la section dédiée du chapitre sur l’ACM ).

réalise à la fois le calcul de la matrice des distances, du dendrogramme et le partitionnement de la population en classes. Par défaut, calcule le dendrogramme à partir du carré des distances du Φ² et avec la méthode de Ward.

Par défaut, l’arbre est affiché à l’écran et l’arbre sera coupé selon la partition ayant la plus grande perte relative d’inertie (comme avec best.cutree ). Utilisez graph=FALSE pour ne pas afficher le graphique et l’argument nb.clust pour indiquer le nombre de classes désirées.

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