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Analyse de données

Tous les niveaux

Pas besoin d'être data scientist pour obtenir des réponses à partir de données avec l'IA — mais il faut la garder honnête. L'IA écrit la requête et explique le résultat ; c'est vous qui confirmez que les chiffres sont réels.

Ce avec quoi elle aide​

  • Écrire du SQL / des formules de tableur / du pandas à partir d'une question en langage courant.
  • Expliquer ce que signifie une requête ou un résultat en termes métier.
  • Nettoyer et transformer des données en désordre (décrivez le désordre, obtenez les étapes).
  • Suggérer le bon graphique pour la question.
  • Interpréter la sortie et proposer la question suivante.

Le flux de travail sûr​

  1. Décrivez vos données — colonnes, types, et la granularité (une ligne = ?). Ne présumez pas des noms.
  2. Énoncez la question à laquelle l'analyse doit répondre.
  3. Obtenez la requête + une explication en une ligne de ce qu'elle fait et de ses hypothèses.
  4. Exécutez-la vous-même sur les données réelles.
  5. Rapportez les résultats pour une interprétation en langage courant et des réserves.
My table `orders` has columns: order_id, customer_id, created_at, total_eur,
status. One row per order. Write SQL for monthly revenue from completed orders in
2025, and explain any assumptions.

Garde-fous​

:::warning Ne faites jamais confiance à des chiffres qu'elle n'a pas calculés Si l'IA énonce un résultat sans avoir exécuté la requête sur vos données, ce chiffre peut être inventé. Exécutez les requêtes vous-même ; traitez tout chiffre que vous n'avez pas calculé comme non vérifié. Et n'oubliez pas que corrélation ≠ causalité — demandez-lui de signaler les affirmations d'association. Voir Hallucinations. :::

  • Vérifiez la plausibilité des ordres de grandeur — un résultat invraisemblable ? enquêtez, ne publiez pas.
  • Énoncez les hypothèses (valeurs nulles, déduplication, fuseaux horaires, devise).
  • Ne collez pas de données sensibles/PII dans des outils que vous n'avez pas vérifiés (Confidentialité).

Et après​