Nettoyage et préparation de données
Guide pas-à-pas pour nettoyer et standardiser des données brutes avant analyse dans Excel ou Google Sheets.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
J'ai un fichier de données brutes avec [NOMBRE_LIGNES] lignes et [NOMBRE_COLONNES] colonnes dans [OUTIL] (Excel / Google Sheets). Les données proviennent de [SOURCE] et représentent [DESCRIPTION_DONNEES]. Problèmes identifiés dans les données : - [PROBLEME_1] (ex : doublons, valeurs manquantes) - [PROBLEME_2] (ex : formats de dates incohérents) - [PROBLEME_3] (ex : caractères spéciaux, espaces superflus) Guide-moi étape par étape pour nettoyer ces données en : 1. Détectant et supprimant les doublons avec la méthode appropriée 2. Traitant les valeurs manquantes (suppression, imputation, marquage) 3. Standardisant les formats (dates, nombres, textes) 4. Normalisant les valeurs catégorielles incohérentes 5. Validant la cohérence des données après nettoyage 6. Documentant les transformations effectuées pour reproductibilité Fournis les formules exactes pour [OUTIL] et indique le temps estimé pour chaque étape.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il identifie les problèmes spécifiques dès le départ et demande des formules concrètes adaptées à l'outil utilisé. L'étape de documentation garantit la reproductibilité du processus.
Cas d'usage
Résultat attendu
Un guide étape par étape avec formules spécifiques à l'outil, temps estimé et checklist de validation.
Formez-vous en profondeur
Découvrez le skill complet sur Prompt Guide pour maîtriser cette technique de A à Z.
Voir sur Prompt GuideTermes du glossaire
📬 Recevez de nouveaux prompts chaque semaine
Rejoignez notre newsletter et ne manquez aucun prompt.
Prompts similaires
Data storytelling pour présenter les données
Transforme des données brutes en récit structuré et convaincant adapté à une audience et un objectif spécifiques.
Analyse de cohorte et rétention clients
Analyse de cohorte complète pour mesurer et comprendre la rétention clients avec identification du moment aha.
Analyse des métriques web analytics
Analyse complète des métriques web analytics pour comprendre les comportements visiteurs et identifier les axes d'optimisation.
Premiers pas avec Python et Pandas pour l'analyse
Guide complet pour débutants sur l'analyse de données avec Python Pandas, du chargement des données aux premières visualisations.