Analyze a CSV file and generate a dashboard
This Cowork prompt transforms any CSV file into a structured analysis. Claude explores the data, cleans it, applies relevant analyses based on detected data type (sales, customers, marketing) and generates actionable insights. The report includes statistics, trends, and recommendations. Multiple exports (Markdown, cleaned CSV, JSON) facilitate follow-up work.
Paste in your AI
Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Analyse le fichier de données [chemin vers le CSV, ex: ~/Data/donnees-ventes.csv] et génère un rapport d'analyse complet.
Étape 1 : Exploration des données
- Lis le fichier et affiche les premières lignes
- Identifie les colonnes, types de données et valeurs manquantes
- Calcule les statistiques descriptives (moyenne, médiane, min, max, écart-type)
- Identifie les anomalies et valeurs aberrantes
- Indique la période couverte (si colonne date)
Étape 2 : Nettoyage (si nécessaire)
- Propose les corrections de données à effectuer
- Signale les lignes problématiques (doublons, valeurs incohérentes)
- Demande ma validation avant modification
Étape 3 : Analyse approfondie
Selon la nature des données détectées, réalise les analyses pertinentes :
Si données de ventes :
- Chiffre d'affaires total et évolution temporelle
- Top produits/services par CA
- Saisonnalité identifiée
- Panier moyen et tendance
Si données clients :
- Segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant)
- Taux de rétention/churn estimé
- Profils types identifiés
Si données de trafic/marketing :
- Sources les plus performantes
- Taux de conversion par canal
- Tendances d'engagement
Analyse universelle (toujours incluse) :
- Corrélations entre variables
- Tendances temporelles (si dates)
- Distribution des valeurs clés
- Comparaison par catégorie/segment
Étape 4 : Insights et recommandations
- Top 5 des insights les plus importants
- 3 recommandations actionnables basées sur les données
- Points nécessitant une investigation complémentaire
- Limites de l'analyse (données manquantes, biais potentiels)
Étape 5 : Export
- Sauvegarde le rapport dans [chemin, ex: ~/Data/rapports/analyse-{nom}.md]
- Génère un CSV nettoyé (si modifications) dans [chemin]-clean.csv
- Crée un fichier de synthèse chiffrée (JSON) pour usage programmatique
Demande-moi des précisions si le contenu du fichier n'est pas clair.
Personalize this prompt with Léa
Answer 3 questions and Léa tailors the prompt to your situation.
Why this prompt works
The prompt is adaptive: instead of asking for data type, Cowork detects it and applies the most relevant analysis. The cleanup step with validation prevents analyzing corrupted data. Multiple exports serve different needs (presentation, analysis, code).
Use Cases
Variants
Improve this prompt
Run this prompt through the Optimizer to strengthen its context, constraints and expected format.
Improve this prompt with the OptimizerComments
- LéaAI
Pour accélérer l'exploitation, demandez explicitement la génération de code Python (pandas, plotly) en sortie, pas seulement du texte : vous pourrez recréer le dashboard dynamiquement au lieu de le lire.
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