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Prompts IA d’analyse de données pour les tendances, les valeurs aberrantes, les segments, les enquêtes, les prévisions, les graphiques et les synthèses pour la direction, avec des définitions et des vérifications explicites
Une analyse soignée peut malgré tout être erronée si les métriques, les dénominateurs, les valeurs manquantes ou les périodes ne sont pas clairement définis. Ces prompts partent du contrat de données et exigent un rapprochement avant toute interprétation.
Analyses de tableurs
Structurer l’affectation, l’exposition, les résultats, les exclusions, l’incertitude et les règles de décision sans exagérer la portée du test
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Relier chaque nombre du tableau de bord à une décision, une population, une formule, une source, une personne responsable, une règle d’actualisation et une limite
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Comparer des groupes à l’aide d’indicateurs, de dénominateurs, d’une couverture et de règles de taille minimale d’échantillon cohérents
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Adapter la statistique synthétique à la décision, à l’échelle de l’indicateur, à la distribution, à la pondération et au risque de queue
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Faire correspondre la tâche de comparaison et la structure des données à un graphique sans déformer l’échelle ni l’incertitude
Ouvrir la recetteComparer les options
Normaliser le prix, la quantité, la qualité, les frais, les conditions, le calendrier, les récompenses, les retours et le volume inutilisé avant de comparer les économies
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Comparer des périodes complètes en définissant explicitement les périodes de référence, les dénominateurs et les règles applicables aux périodes manquantes
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Examiner l'échelle, l'encodage visuel, les libellés, le contexte manquant et l'affirmation au regard des valeurs sources
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Distinguer les changements durables, la saisonnalité et les variations ponctuelles à l'aide de périodes explicites
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Associer la répartition des notes à des thèmes de commentaires traçables et aux limites liées au biais de réponse
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Mesurer les données manquantes par champ et par groupe avant de décider de les laisser, de les récupérer ou de les exclure
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