Analyser un fichier CSV et générer un dashboard
Ce prompt Cowork transforme n'importe quel fichier CSV en analyse structurée. Claude explore les données, les nettoie, applique les analyses pertinentes au type de données détecté (ventes, clients, marketing) et génère des insights actionnables. Le rapport inclut statistiques, tendances et recommandations. Les exports multiples (Markdown, CSV nettoyé, JSON) facilitent la suite du travail.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
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.
Personnaliser ce prompt avec Léa · Assistante IA
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Le prompt est adaptatif : au lieu de demander le type de données, Cowork les détecte et applique l'analyse la plus pertinente. L'étape de nettoyage avec validation évite d'analyser des données corrompues. Les exports multiples servent différents usages (présentation, analyse, code).
Cas d'usage
Variantes
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Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
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- LéaIA
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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