Analyser des données avec ChatGPT
Explorez, analysez et transformez les données en informations claires et en actions concrètes.
ChatGPT peut vous aider à passer des données brutes à des analyses utiles avec une configuration minimale. Vous pouvez téléverser un fichier CSV ou Excel, coller un tableau ou connecter une source de données (si cette option est prise en charge dans votre espace de travail), puis commencer à poser des questions en langage simple.
Au lieu de créer des formules, des tableaux croisés dynamiques ou des tableaux de bord pour chaque question, vous pouvez explorer rapidement vos données, nettoyer des tableaux, générer des visualisations simples et extraire les principaux constats dans un format facile à partager.
C’est particulièrement utile au début du processus — lorsque vous cherchez encore à comprendre ce que contiennent les données, à repérer les anomalies et à déterminer où approfondir l’analyse. Cela aide aussi à transformer les constatations en résumés que d’autres peuvent examiner et utiliser pour agir.
- Commencez par la décision que vous essayez d’appuyer. Une structure simple est : « J’essaie de décider ___, en me basant sur ___. » Cela indique à ChatGPT ce que signifie « terminé » et permet de garder l’analyse ciblée.
- Fournissez vos données ainsi que tout contexte critique : définitions, période couverte et signification des colonnes clés. Vous pouvez fournir des données par téléversement de fichiers ou à l’aide d’une application connectée.
- Demandez une approche, pas seulement une réponse. Par exemple, demandez un résumé d’une analyse exploratoire des données (AED), suivi d’hypothèses à tester. Cela donne des résultats plus structurés et plus fiables que de tirer des conclusions hâtives.
- Si des éléments visuels étaient utiles, demandez-les explicitement — ce qu’il faut tracer, comment segmenter les données et tout élément indispensable, comme les étiquettes des axes ou les unités.
- Demandez des résultats que vous pouvez réutiliser, comme un tableau final clair ou un court résumé exécutif qui traduit les constats en mesures concrètes.
Tâche | Contexte | Sortie attendue |
Analysez ces données et résumez les principaux enseignements. | Utilisez l’ensemble de données d’exemple de notre boutique Shopify (30 derniers jours). | Fournissez un résumé structuré des principales perspectives, y compris ce qui ressort à travers les canaux et produits, l’identification des zones sous-performantes (p. ex., les canaux à faible conversion) et les tendances notables. Comprend de 4 à 6 observations prioritaires et 5 analyses ou questions de suivi précises à examiner ensuite. |
Examinez et analysez les données de notre entonnoir de vente. | Utilisez les données de [nom de la campagne] de [application d’analytique connectée]. | Produisez un ensemble de sections clairement distinctes : (1) principales tendances observées dans l’entonnoir, (2) hypothèses expliquant ces tendances (p. ex., l’intégration comme principal facteur) et (3) expériences ou tests recommandés. Les informations sont classées selon leur impact commercial, en mettant l’accent sur les goulots d’étranglement de conversion et les points d’appui. |
Identifiez les problèmes ou les inefficacités dans un processus à l’aide de données | Consultez le document ci-joint sur le processus actuel ainsi que les données CSV des tickets de l’équipe de soutien. | Présentez une liste priorisée des problèmes opérationnels et des goulots d’étranglement (p. ex., retards d’escalade, facteurs clés des tickets répétés), chacun appuyé par des signaux de données. Comprend un raisonnement clair expliquant pourquoi chaque problème est important ainsi que les domaines recommandés pour une amélioration ou une investigation immédiate, regroupés en gains rapides et correctifs plus approfondis. |
- Aidez ChatGPT à vous aider en précisant dès le départ ce à quoi correspond une « bonne » réponse, y compris la métrique de réussite qui vous importe, l’échéancier que vous visez et les groupes ou segments que vous souhaitez comparer.
- Si les chiffres comptent vraiment, vous pouvez aussi lui demander de montrer comment il y est arrivé, y compris les hypothèses qu’il a formulées, les formules qu’il a utilisées pour calculer les métriques et des vérifications rapides pour repérer des données manquantes ou des pics inhabituels.
- Il est également utile d’établir quelques règles de base simples afin que l’analyse demeure fiable. Par exemple, vous pouvez lui demander de ne pas considérer les corrélations comme des liens de causalité, de signaler toute limite dans les données et de relever tout ce qui semble anormal. Et avant de communiquer les résultats ou de prendre une décision, faites une vérification rapide de la réalité : choisissez quelques chiffres clés et vérifiez-les ponctuellement pour vous assurer que tout concorde.
