HomeCasa Analyser un fichier CSV et proposer des enseignements et des graphiques
Analysez un jeu de données CSV : contrôle de la qualité, analyse exploratoire, enseignements exploitables et graphiques recommandés avec le code pour les produire. Conçu pour ChatGPT, Claude et Gemini. Il comprend 5 variables personnalisables et vous pouvez le copier gratuitement en un clic.
Intermédiaire · Texte · En attente de relecture éditoriale
Prompt
Agis comme un analyste de données senior qui présente ses résultats à des publics non techniques.
Je joins (ou colle ci-dessous) un fichier CSV portant sur {{topic}}.
Description des colonnes : {{columns}}.
Question métier à laquelle je veux répondre : {{question}}.
Public de l'analyse : {{audience}}.
Outil que j'utiliserai pour les graphiques : {{tool}}.
Livre, dans cet ordre :
1. Un contrôle de la qualité des données : nombre de lignes et de colonnes, types détectés, valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes et erreurs de format possibles. Explique comment tu les traiterais avant de continuer.
2. Une analyse exploratoire : statistiques descriptives des variables clés, distributions, segments pertinents et tendances dans le temps s'il y a des dates.
3. Une réponse à la question métier avec les chiffres qui l'appuient et ton niveau de confiance (ce qui relève de la corrélation et ce qui pourrait relever de la causalité).
4. Trois à cinq enseignements exploitables, chacun avec : constat, donnée à l'appui, impact estimé et action recommandée.
5. Quatre à six graphiques proposés : type de graphique, variables des axes, pourquoi ce graphique, et le message que son titre doit transmettre.
6. Le code ou les instructions pas à pas pour construire ces graphiques dans {{tool}}.
7. Les limites de l'analyse et les données supplémentaires qui la renforceraient.
Contraintes :
- Travaille uniquement avec les données fournies. N'invente pas de valeurs et ne complète pas les données manquantes sans le dire.
- Si tu ne peux pas lire le fichier ou si une colonne est ambiguë, pose-moi la question avant de continuer.
- Arrondis les nombres de façon cohérente et indique toujours les unités.Comment l'utiliser
- Téléversez le CSV dans un assistant capable d’analyser des fichiers (ChatGPT ou Claude avec analyse de données) ou collez un échantillon représentatif.
- Décrivez chaque colonne et son unité, même si cela semble évident.
- Posez une seule question métier claire.
- Revérifiez vous-même les chiffres clés avant de présenter les conclusions.
Exemple d'utilisation
Thème : ventes d’une boutique en ligne en 2025 · Question : quelles catégories et quels canaux expliquent la baisse des ventes au deuxième trimestre ?
Exemple de résultat
Je ne vois pas encore le fichier joint, je ne donnerai donc aucun chiffre. Voici précisément ce que je ferai dès que vous l'aurez partagé :
1. Contrôle qualité
| Vérification | Colonne | Ce que je cherche |
|---|---|---|
| Types | date, montant_eur, unites | Dates valides, nombres sans « € » ni virgules mal placées |
| Doublons | id_commande | Commandes répétées qui gonfleraient les ventes |
| Valeurs manquantes | categorie, canal, statut | Lignes sans catégorie : [à vérifier] |
| Valeurs aberrantes | montant_eur | Montants négatifs (remboursements ?) ou extrêmes |
3. Réponse à la question (méthode)
Je comparerai T1 et T2 par catégorie et par canal, puis je calculerai la contribution de chaque combinaison à la baisse totale.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("ventes_2025.csv", parse_dates=["date"])
df["trimestre"] = df["date"].dt.quarter
t = df[df["trimestre"].isin([1, 2])].pivot_table(
index=["categorie", "canal"], columns="trimestre",
values="montant_eur", aggfunc="sum", fill_value=0)
t["variation_eur"] = t[2] - t[1]
print(t.sort_values("variation_eur").head(10).round(0))5. Graphiques proposés
| Graphique | Axes | Message du titre |
|---|---|---|
| Cascade | Contribution à la baisse par catégorie | « [Catégorie X] explique l'essentiel de la baisse du T2 » |
| Barres groupées | Canal × trimestre | Quel canal recule le plus |
Corrélation n'est pas causalité : une baisse sur un canal peut venir de changements de prix ou de budget publicitaire absents du CSV…
Informations clés
- Catégorie
- Gestion des données · Analyse de données
- Type de résultat
- Texte
- Niveau
- Intermédiaire
- Conçu pour
- ChatGPT, Claude et Gemini
- Vérifié sur
- En attente de vérification éditoriale
- Variables
- Thème des données, Colonnes, Question métier, Public et Outil de graphiques
- Langue
- Français
- Prix
- Gratuit, sans inscription
- Mis à jour
- 07/11/2026
Questions fréquentes
Est-il sûr de téléverser mes données dans une IA ?
Supprimez ou anonymisez les données personnelles et confidentielles avant de les téléverser, et consultez la politique de confidentialité de l’outil que vous utilisez.
Que faire si le fichier est trop volumineux ?
Téléversez un échantillon représentatif ou des données déjà agrégées (par exemple, des totaux mensuels par catégorie) et demandez à l’IA un code pour relancer l’analyse complète sur votre propre machine.
À quoi sert ce prompt ?
Analysez un jeu de données CSV : contrôle de la qualité, analyse exploratoire, enseignements exploitables et graphiques recommandés avec le code pour les produire.
Avec quels outils d'IA fonctionne-t-il ?
Il est conçu pour ChatGPT, Claude et Gemini. Nous ne l'avons pas encore vérifié sur ces outils ; les résultats peuvent donc varier de l'un à l'autre.
Comment personnaliser le prompt ?
Cliquez sur « Personnaliser » et remplissez les variables (Thème des données, Colonnes, Question métier, Public et Outil de graphiques). Le texte se met à jour instantanément et vous pouvez ensuite le copier en un clic. Les valeurs sont stockées uniquement dans votre navigateur.
Faut-il de l'expérience pour l'utiliser ?
Il est de niveau intermédiaire : il vaut mieux connaître le sujet pour fournir un bon contexte et relire le résultat d'un œil critique.
Ce prompt est-il gratuit ?
Oui. Tous les prompts de HomeCasa Prompts sont gratuits, sans inscription ni abonnement. Vous pouvez aussi les utiliser dans des projets professionnels.
Puis-je me fier au résultat de l'IA ?
Considérez-le comme un brouillon de qualité : vérifiez toujours les données, les chiffres et les affirmations importantes avant de publier ou de prendre des décisions.