Module 7/10 : Analyse de données avec l’IA
📊 Module 7/10 : Analyse de données avec l’IA
L’intelligence artificielle peut vous assister dans toutes les étapes de l’analyse de données, de la préparation à l’interprétation. Encore faut-il bien structurer vos demandes. Ce module vous montre comment y parvenir efficacement.
🗃️ 1. Définir l’objectif de l’analyse
Commencez par préciser ce que vous cherchez à obtenir :
- Identifier des tendances ?
- Expliquer des anomalies ?
- Comparer des sous-groupes ?
- Produire une projection ?
Exemple d’invite :
« Analyse les ventes mensuelles de 2023 pour identifier les périodes de sous-performance et proposer 3 hypothèses explicatives. »
🧹 2. Préparation des données
Demandez à l’IA d’inspecter les données avant d’analyser :
- Y a-t-il des valeurs manquantes ?
- Des doublons ?
- Des anomalies ?
- Des types incorrects (date/texte/nombre) ?
Exemple :
« Inspecte ce tableau CSV : détecte les erreurs, types incohérents ou lignes incomplètes. »
🧮 3. Types d’analyses possibles
- Statistiques descriptives : moyennes, médianes, écart-types
- Analyse de tendance : évolution dans le temps
- Segmentation : regroupement par catégories
- Corrélation : liens entre deux variables
- Analyse prédictive : extrapolation ou modélisation
Exemple :
« Identifie les corrélations significatives entre âge, fréquence d’achat et panier moyen. »
📈 4. Demander des visualisations pertinentes
Indiquez le type de graphe souhaité, l’axe d’analyse, le regroupement.
Exemples :
- Histogramme des âges clients
- Évolution mensuelle des ventes (courbe)
- Répartition par région (camembert ou carte)
- Heatmap de corrélation
Invite type :
« Génère un graphique en barres comparant les ventes par segment client pour les trimestres Q1 à Q4. »
📋 5. Faire parler les données : extraire des insights
Demandez une synthèse des résultats, suivie de propositions concrètes.
Structure utile :
- Résumé des résultats clés
- Interprétation métier
- Hypothèses explicatives
- Actions ou recommandations
Exemple :
« Sur la base de l’analyse précédente, propose 3 recommandations marketing. »
🔁 6. Analyse itérative ou exploratoire
Utilisez le questionnement progressif pour affiner les découvertes :
- « Creuse cette anomalie sur mars. »
- « Y a-t-il une saisonnalité sur 2 ans ? »
- « Que se passe-t-il si on filtre par nouveau client ? »
Conclusion partielle
L’IA devient un assistant analytique puissant à condition de lui donner les bons objectifs, des consignes de nettoyage, des critères d’interprétation et un format de restitution structuré. Le prochain module abordera la génération de contenu.
