Data & Analyse

Analyse d'un fichier de données métier pour en tirer des indicateurs

Faire parler un export de tableur sans écrire de formules complexes

Claude (chat)ChatGPTGemini CLIIntermédiaireAssisté
Secteurs :Tech & IT

Le besoin

  • Les PME accumulent des tableurs de données qu'elles n'exploitent jamais vraiment.
  • Construire les bons tableaux croisés dynamiques décourage la plupart des gens.
  • Sans analyse, des anomalies évidentes passent inaperçues pendant des mois.

L'approche

  • Fournir l'export de données et décrire ce que représente chaque colonne.
  • Préciser les questions métier auxquelles on cherche à répondre.
  • Demander les indicateurs clés et leur évolution si l'historique le permet.
  • Faire signaler les anomalies et les valeurs incohérentes.
  • Demander une lecture en langage simple, pas seulement des chiffres bruts.

Étape par étape

  1. 1

    Préparer et décrire les données

    Exporter le fichier en tableau et expliquer la signification des colonnes ainsi que les questions posées.

  2. 2

    Calculer et analyser

    L'IA produit les indicateurs demandés, repère les anomalies et propose une interprétation des résultats.

  3. 3

    Exploiter les conclusions

    Vérifier les chiffres clés, retenir les enseignements et décider des actions qui en découlent.

Le prompt à donner

Voici un export du temps passé par nos développeurs sur les projets du trimestre (colonnes : date, développeur, projet, type de tâche, heures). Analyse ce fichier : combien d'heures par projet, quelle répartition par type de tâche (dev, réunion, support, correction de bugs), quel projet a consommé le plus de temps imprévu en corrections de bugs, y a-t-il des incohérences (journées de plus de 10 heures, projets sans aucune réunion). Donne-moi les indicateurs sous forme de tableaux et une lecture en langage simple avec deux ou trois enseignements concrets pour mieux planifier le prochain trimestre. [export collé ici]

Le résultat

Des indicateurs calculés, les anomalies repérées et une interprétation accessible. La PME exploite enfin ses données sans expertise data dédiée.

Le verdict NXUS

Très accessible et utile pour dégrossir, mais l'IA peut se tromper dans des calculs sur de gros volumes collés en texte. Pour des chiffres qui engagent une décision, recroiser avec une vérification manuelle.

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