Analyse de données avec ChatGPT
Explorez, analysez et transformez les données en analyses claires et en actions concrètes.
ChatGPT peut vous aider à transformer des données brutes en analyses exploitables avec une configuration minimale. Vous pouvez charger un fichier CSV ou Excel, coller dans un tableau ou connecter une source de données (si cette fonctionnalité est prise en charge dans votre espace de travail), puis poser vos questions en langage naturel.
Au lieu de créer des formules, des tableaux croisés dynamiques ou des tableaux de bord pour chaque question, vous pouvez rapidement explorer des données, mettre en ordre des tableaux, générer des visualisations simples et extraire les points essentiels 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 également à transformer les résultats en résumés que d’autres peuvent consulter et exploiter.
- Commencez par la décision que vous souhaitez étayer. Une formulation simple est : « J’essaie de décider ___, en me basant sur ___. » Cela indique à ChatGPT ce que signifie « terminé » et permet de maintenir une analyse ciblée.
- Fournissez vos données ainsi que tout contexte critique : définitions, échéance et ce que représentent les colonnes clés. Vous pouvez fournir des données via le chargement de fichiers ou en utilisant une application connectée.
- Demandez une approche, pas seulement une réponse. Par exemple, demandez un résumé d’une analyse exploratoire des données (EDA), suivi d’hypothèses à tester. Cela conduit à des résultats plus structurés et plus fiables que de tirer des conclusions hâtives.
- Si des visuels peuvent vous aider, demandez-les explicitement : éléments à tracer, comment segmenter, et les indispensables (comme les libellés des axes ou les unités).
- Demandez des résultats que vous pourrez réutiliser, comme un tableau final clair ou un résumé exécutif qui traduit les résultats en actions.
Tâche | Contexte | Résultat escompté |
Analysez ces données et résumez les points clés. | Utilisez le jeu de données d'exemple de notre boutique Shopify (30 derniers jours). | Fournissez une synthèse structurée des points clés, incluant les éléments marquants par canal et par produit, l’identification des zones de sous-performance (ex. : canaux à faible taux de conversion) et les tendances notables. Comprend 4 à 6 observations prioritaires et 5 analyses complémentaires ou questions spécifiques à examiner ensuite. |
Examinez et analysez les données de notre tunnel de vente. | Utilisez les données de [Campaign name] provenant de [connected analytics app]. | Produisez un ensemble de sections clairement distinctes : (1) les principaux schémas observés dans l'entonnoir, (2) les hypothèses expliquant ces schémas (par exemple, l'intégration comme principal facteur), et (3) les expériences ou tests recommandés. Les informations sont classées par impact sur l'activité, en mettant l'accent sur les points de blocage de la conversion et les leviers principaux. |
Identifiez les problèmes ou les inefficacités dans un processus à l'aide de données | Examinez le document ci-joint sur le processus actuel, ainsi que le fichier CSV contenant les données des tickets de l'équipe d'assistance. | Générez une liste priorisée des enjeux opérationnels et des points de blocage (par exemple les retards de transfert ou les motifs de tickets fréquents), en étayant chaque point par des signaux de données. Fournit une explication précise de l'impact de chaque enjeu, accompagnée de pistes d'amélioration prioritaires, regroupées selon qu'il s'agisse de correctifs rapides ou de réformes structurelles. |
- Aidez ChatGPT à vous aider en indiquant dès le départ ce à quoi ressemble une bonne réponse, y compris l’indicateur 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 est arrivé à ce résultat, y compris ses hypothèses, les formules qu’il a utilisées pour calculer les indicateurs, ainsi que des vérifications rapides pour repérer les données manquantes ou les pics inhabituels.
- Il est également utile de définir quelques règles de base simples afin que l’analyse reste fiable. Par exemple, vous pouvez lui demander de ne pas considérer les corrélations comme des liens de causalité, de signaler les éventuelles limites des données et de signaler tout ce qui semble anormal. Et avant de partager les résultats ou de prendre une décision, faites une rapide vérification de la cohérence : choisissez quelques chiffres clés et vérifiez-les pour vous assurer que tout concorde.
