Exploration guidée d'un jeu de données (EDA)
Donne un fichier CSV/Excel ou sa description : le prompt mène une analyse exploratoire rigoureuse (qualité des données, distributions, corrélations, anomalies), propose les graphiques utiles et formule des hypothèses à tester, sans conclusions hâtives.
fidji
Auteur du prompt
Le prompt
Extrait public
Verrouillé
Audit qualité (valeurs manquantes, doublons, types, aberrations), statistiques descriptives, distributions, corrélations, segments, graphiques recommandés, hypothèses et code Python/pandas…
Exemple de résultat
2. Qualité
- customer_age : 12 % de valeurs manquantes, concentrées sur les commandes de mars → probable changement de formulaire ; imputation déconseillée, analyse séparée.
- 214 doublons exacts sur order_id → à supprimer avant tout calcul de chiffre d'affaires.
6. Hypothèses
H1 : la baisse du T2 vient des nouveaux clients (et non des récurrents). Vérification : CA mensuel par statut client.
```python
df = df.drop_duplicates(subset="order_id")
df.groupby([pd.Grouper(key="order_date", freq="M"), "is_new_customer"])["amount"].sum().unstack().plot()
```
Fiche technique
- Modèle
- ChatGPT
- Langue du prompt
- Français
- Pour qui
- Analystes, marketeurs, étudiants et dirigeants de PME qui veulent tirer parti de leurs données
- Longueur
- ~387 tokens (estimation)
- Format livré
- Texte du prompt, affiché en ligne après achat
- Rayon
- Data & Analyse
Avis
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