Il existe 180 000 milliards de zettaoctets de données brutes réparties dans des bases de données, des feuilles de calcul et des outils d’entreprise.
Pour mettre cela en perspective : cela équivaut à écouter Spotify en streaming sans interruption pendant 900 milliards d'années. 🤯
Il est vrai que les données recèlent une mine d'informations. Mais sans analyse, les données ne sont que des nombres.
Une question mérite d'être posée : l'IA peut-elle aider à l'analyse des données ? Est-il possible de donner un sens à ces données non structurées sans devenir data scientist ou mettre en place une infrastructure BI ?
Nous vous montrons ci-dessous comment utiliser Claude pour l'analyse de données.
Que signifie réellement « analyse de données » dans le travail quotidien ?
Dans le travail quotidien, l'analyse des données consiste essentiellement à transformer des données brutes en informations claires et exploitables qui orientent les décisions de l'entreprise.
Vous explorez les données de l’entreprise pour découvrir des modèles, des tendances, des opportunités et des signes de problèmes cachés qui pourraient coûter cher à votre entreprise sur le plan financier et concurrentiel. Comprendre la signification des données et les analyser vous aide à prendre des décisions commerciales fondées sur des preuves.
Voici quelques instances illustrant comment différents services d'entreprise utilisent l'IA Claude pour l'analyse de données dans leur travail quotidien :
| Département | Comment Claude fournit l'assistance pour l'analyse quotidienne des données |
| Gestion des produits | Synthétise les commentaires des utilisateurs et les résultats des expériences, compare les cohortes et aide à expliquer les tendances et les compromis liés aux produits. |
| Marketing | Identifie les tendances dans les rapports de campagne, compare les périodes et transforme les données de performance en récits clairs. |
| Opérations | Analyse les changements avant et après, met en évidence les inefficacités et aide à raisonner à travers l'optimisation des coûts et des processus. |
| Équipe commerciale | Résume les notes CRM, compare les cohortes de transactions et explique les différences de conversion entre les segments. |
| Service client | Regroupe les tickets similaires, met en évidence les problèmes récurrents et fait ressortir les tendances en matière de sentiment à grande échelle. |
| Finance | Comparez les prévisions et les scénarios, testez les hypothèses et expliquez les écarts budgétaires ou de coûts. |
| Assistance à la programmation | Analysez les journaux, les modèles d'erreurs et les modifications de version pour identifier les causes profondes et les erreurs récurrentes. |
| Stratégie | Synthétise les contributions interfonctionnelles et aide à raisonner à travers les risques, les opportunités et les choix stratégiques. |
📚 En savoir plus : Claude IA Review : ce que vous devez savoir (fonctionnalités, tarifs et avis des utilisateurs)
La place de Claude dans la pile d'analyse des données
Claude peut créer et effectuer des modifications en cours sur des feuilles de calcul Excel, des documents, des présentations PowerPoint et des fichiers PDF directement dans Claude. IA et l'application de bureau.
Il vous suffit de faire le téléchargement des données pertinentes et de décrire ce dont vous avez besoin. Et voilà, vous obtenez des fichiers prêts à l'emploi.
📌 Mettons cela en perspective à l'aide de quelques exemples :
- Transformez les données en informations : fournissez des données brutes à Claude, et il vous fournira des résultats raffinés avec des données nettoyées, des diagrammes, des analyses et des informations expliquant les détails.
- Créer des feuilles de calcul : décrivez ce dont vous avez besoin et Claude le crée avec des formules fonctionnelles et plusieurs feuilles. Par exemple, des outils de suivi de projet avec des tableaux de bord automatisés.
- Assistance multi-formats : téléchargez un PDF et obtenez des diapositives PowerPoint, ou téléchargez des factures et obtenez des feuilles de calcul organisées avec des calculs.
La capacité de Claude à expliquer les informations en langage clair le rend accessible à tous, même à ceux qui n'ont aucune connaissance technique ou expérience en codage.
Voici comment Claude vous fournit de l'assistance dans votre processus d'analyse de données :
- Nettoyage et préparation des données : Claude peut identifier les valeurs aberrantes et effectuer un contrôle global de l'état de votre ensemble de données, en détectant les incohérences de formatage des dates, les entrées en double ou les erreurs de calcul des indicateurs.
- Reconnaissance de formes : repère les tendances dans les données riches en texte telles que les commentaires des clients, les réponses aux sondages ou les tickets d'assistance.
- Analyse des tendances : identifie les changements au fil du temps dans vos indicateurs.
- Tester les hypothèses : remettez en question votre logique et contestez vos conclusions afin de vous assurer que votre analyse est non seulement bien raisonnée, mais aussi exacte.
- Visualisation des données : générez des visualisations de données impressionnantes (c'est-à-dire des diagrammes et des graphiques) qui facilitent la compréhension de vos conclusions et leur partage avec les parties prenantes.
Types d'analyse de données pour lesquels Claude est particulièrement performant
L'analyse des données ressemble rarement à une simple colonne de feuille de calcul bien ordonnée. Elle ressemble plutôt à ceci :
- Écouter les clients lors des appels au service d'assistance
- Poser les bonnes questions
- Transformer les données en récit
- Tester des hypothèses qui ne faisaient pas partie du plan initial
Claude, en tant que partenaire de raisonnement, vous aide à donner un sens à ces discussions fragmentées. Ci-dessous, nous vous présentons les types d'analyse de données dans lesquels Claude excelle :👇
Analyse qualitative
Claude peut fouiller dans des données qualitatives longues et désordonnées pour identifier les nuances et les organiser dans des formats structurés (tableaux, fichiers CSV, feuilles de calcul, etc.).
📌 Exemple : Votre équipe produit exporte 800 réponses à un sondage ouvert et des tickets d'assistance après le lancement d'une fonctionnalité. Les commentaires sont incohérents, émotionnels et répétitifs.
Certains utilisateurs signalent une certaine confusion quant à l'installation. D'autres mentionnent un nombre trop important d'étapes pour démarrer. Il existe de nombreux autres cas particuliers dans les paragraphes.
Claude facilite l'analyse qualitative des données.
Il peut regrouper des thèmes similaires, mettre en évidence les expressions récurrentes et organiser les commentaires dans un tableau structuré. Tout est soigneusement classé par catégories (friction lors de l'intégration, manque d'accompagnement et comportement inattendu).
Vous obtenez une image claire des difficultés rencontrées par les utilisateurs et des problèmes les plus fréquents, sans perdre les nuances dans la manière dont les clients décrivent leur expérience.
🧠 Anecdote : Claude IA tire son nom de Claude Shannon, mathématicien et ingénieur connu comme le père de la théorie de l'information.
Son travail a jeté les bases de la manière dont les informations sont mesurées, transmises et conservées, ce qui convient parfaitement à une IA conçue pour raisonner à partir de grands volumes de contexte. Claude a été lancé pour la première fois en mars 2023.
Analyse exploratoire
Pour les premières analyses de données, vous ne disposez pas d'une orientation d'investigation précise. Dans ce cas, utilisez Claude pour explorer différents angles. Il n'est pas nécessaire d'écrire des requêtes pour chaque piste d'exploration. Claude peut analyser la structure des données, identifier les valeurs manquantes et suggérer des étapes de nettoyage simplement en traitant votre fichier CSV.
📌 Exemple : Vous souhaitez comprendre pourquoi les conversions sur votre site web sont en baisse. Après avoir téléchargé votre fichier CSV, Claude peut effectuer un diagnostic et mettre en évidence les raisons/tendances à l'origine de cette baisse, par exemple, le taux de rebond sur mobile a doublé tandis que celui sur ordinateur est resté stable.
Il s'agit d'une ébauche. Sur cette base, vous pouvez poursuivre votre réflexion :
- Montrez-moi quelles pages ont les taux de rebond mobiles les plus élevés.
- Comparez les temps de chargement entre les versions mobile et bureau de ces pages.
- Décomposez les sources de trafic : s'agit-il de trafic organique ou payant ?
En termes plus simples, utilisez ce processus itératif pour élaborer et tester des hypothèses en temps réel.
👀 Le saviez-vous ? Selon une étude de McKinsey, 82 % des compétences informatiques, telles que l'analyse de données et la recherche, seront exposées à un niveau d'automatisation modéré à élevé d'ici 2030.
Analyse comparative
Claude traite plusieurs ensembles de données simultanément, vous permettant ainsi d'effectuer des comparaisons côte à côte sans formules complexes.
Lorsque vous téléchargez des fichiers et posez des questions comparatives, Claude active son mode d'analyse, en écrivant et en exécutant du code JavaScript en temps réel. Vous verrez le traitement des données et, souvent, un bouton « Afficher l'analyse » apparaîtra, vous permettant d'inspecter le code exact utilisé pour arriver à sa conclusion.
Vous pouvez utiliser Claude pour trouver des réponses à vos différentes questions comparatives. Voici quelques exemples 👇
| Type de comparaison | Ce que vous pouvez faire | Exemple |
| Période | Comparez les indicateurs sur plusieurs semaines, mois, trimestres ou années. | Analysez le quatrième trimestre 2024 par rapport au quatrième trimestre 2023 pour voir si les ventes pendant les fêtes ont augmenté ou si les sources de trafic ont changé. |
| Segments de clientèle | Décomposez les performances par type de client, taille ou tout autre indicateur. | Comparez les taux de désabonnement des entreprises et des PME afin d'identifier le segment qui nécessite le plus d'efforts de fidélisation. |
| Avant/Après | Mesurez l'impact des changements tels que le lancement de nouvelles fonctionnalités, les mises à jour tarifaires ou les changements de processus. | Téléchargez les données avant et après un changement de prix pour voir si les conversions ont baissé dans certains niveaux spécifiques. |
| Modélisation de scénarios | Testez différentes hypothèses ou allocations budgétaires côte à côte. | Modélisez l'impact sur les revenus si vous réduisez les dépenses marketing de 15 % par rapport à 30 % afin de trouver le point de rupture. |
👀 Le saviez-vous ? Spotify traite plus d'un trillion d'évènements par jour grâce à son moteur de recommandation basé sur l'IA. À l'aide du filtrage collaboratif, du traitement du langage naturel et de l'analyse audio brute, il dissèque les habitudes d'écoute, scanne les blogs musicaux et analyse les fichiers audio pour vous suggérer des morceaux que vous n'avez jamais entendus, rendant ainsi la découverte étrangement personnelle.
Test de scénarios et d'hypothèses
Claude vous aide à formuler des hypothèses, à explorer d'autres résultats possibles et à raisonner à travers des effets de second ordre.
📌 Exemple : votre équipe chargée de la croissance débat de l'opportunité de réduire les dépenses d'acquisition payantes après avoir constaté un plafonnement du retour sur investissement.
Ils exposent des hypothèses concurrentes : les conversions pourraient stagner en raison d'une fatigue créative, d'une augmentation des CPC ou d'une activation en aval plus lente.
Ils demandent à Claude de modéliser différents scénarios :
- Que se passe-t-il si les dépenses publicitaires baissent de 10 %, 20 % ou 30 % ?
- Comment ces changements se répercuteront-ils sur les inscriptions, les taux d'activation et les revenus au cours des deux prochains trimestres ?
Le résultat n'est pas une réponse unique et définitive. Mais il rend les compromis explicites, en montrant quelles hypothèses sont les plus importantes et où se concentrent les risques.
💡 Conseil de pro : demandez à Claude d'énoncer explicitement ses hypothèses avant de poursuivre son raisonnement, puis relancez le même scénario en modifiant une hypothèse à la fois. Vous obtiendrez ainsi les variables qui influencent le résultat et celles qui ne sont que du bruit, ce qui rendra votre décision beaucoup plus solide.
Synthèse et résumé
La synthèse est le moment où l'analyse se transforme en compréhension. Claude vous aide à établir des connexions entre les entrées, les périodes et les perspectives, afin que les informations ne restent pas enfermées dans des documents.
📌 Exemple : Un responsable des opérations se prépare pour une revue trimestrielle. Les informations pertinentes sont dispersées dans des rapports hebdomadaires, des notes de réunion, des escalades d'assistance et des résumés d'expériences. Chaque document est cohérent en soi, mais ensemble, ils sont confus et difficiles à interpréter.
Claude aide à synthétiser ces informations en une seule vue cohérente. Vous pouvez voir :
- Ce qui a changé au cours du trimestre
- Quels problèmes ont persisté ?
- Quelles améliorations ont réellement fait la différence ?
- Quand les hypothèses ont discrètement changé
Grâce à ces données, vous pouvez identifier les tendances, les contradictions et les conclusions pertinentes pour la prise de décision.
📮 ClickUp Insight : 62 % de nos répondants utilisent des outils d'IA conversationnelle tels que ChatGPT et Claude. Leur interface familière de chatbot et leurs capacités polyvalentes (génération de contenu, analyse de données, etc.) pourraient expliquer leur grande popularité auprès de divers rôles et secteurs d'activité.
Cependant, si un utilisateur doit passer à un autre onglet pour poser une question à l'IA à chaque fois, les coûts associés à l'activation/désactivation des onglets et au changement de contexte s'accumulent au fil du temps.
Mais pas avec ClickUp Brain. Il réside directement dans votre environnement de travail ClickUp, sait sur quoi vous travaillez, comprend les invites en texte simple et vous donne des réponses très pertinentes pour vos tâches ! Doublez votre productivité avec ClickUp !
Comment utiliser Claude pour l'analyse de données
Vous n'avez besoin d'aucune installation technique ni d'aucune intégration pour analyser des données avec Claude.
Commencez par fournir vos données ou votre contexte à Claude. Affinez ensuite vos instructions à mesure que votre compréhension s'améliore.
N'oubliez pas qu'il s'agit d'une discussion, et non d'une requête ponctuelle.
1. Préparez vos données et téléchargez le fichier.
Claude peut analyser des données non structurées, mais il fonctionne beaucoup mieux avec des ensembles de données structurés. Avant de télécharger des fichiers CSV, prenez donc le temps de nettoyer et d'organiser vos données. Cela vous aidera à obtenir des réponses précises et fiables.
| Aspect | Directives |
| Format de fichier | Utilisez CSV ou Excel (. xlsx) pour les données numériques et les tableaux structurés, du texte brut (. txt) ou des documents Word (. docx) pour les données qualitatives riches en texte, et JSON pour les structures de données imbriquées ou hiérarchiques telles que les réponses API ou les fichiers de configuration. |
| Taille du fichier | Claude peut analyser jusqu'à 30 Mo de données ou 20 fichiers à la fois, mais veillez à ce que votre ensemble de données ne dépasse pas 10 Mo ou 50 000 lignes pour obtenir une analyse détaillée et précise. |
| Noms de champs clairs | Utilisez des en-têtes de colonnes descriptifs tels que « Customer_ID », « Purchase_Date », « Revenue », plutôt que des libellés vagues tels que « X », « Col1 » ou « Field A ». |
| Formats de date cohérents | Normalisez les dates dans un format unique (AAAA-MM-JJ ou MM/JJ/AAAA) dans l'ensemble du jeu de données afin d'éviter les erreurs d'analyse. |
| Un seul ensemble de données par feuille | Conservez un ensemble de données propre par feuille de calcul plutôt que de mélanger plusieurs tableaux ou sections de résumé. |
📚 Pour en savoir plus : Analyse de projet : guide à l'intention des chefs de projet et des équipes
2. Utilisez Claude pour nettoyer les données
Si vos données contiennent de nombreux doublons et valeurs manquantes, utilisez Claude pour les nettoyer et les préparer.
Mais avant cela, comprenez la structure sous-jacente de votre ensemble de données, c'est-à-dire ce que chaque colonne représente et comment les différents champs sont liés les uns aux autres. Voici comment Claude agit comme un outil d'extraction de données:
- Nettoyage et normalisation des données : Claude peut efficacement trouver et corriger les lignes incomplètes, normaliser les formats incohérents (comme les dates ou les devises) et supprimer les entrées en double qui faussent votre analyse.
- Traitement des données manquantes : Claude peut soit supprimer les lignes comportant des données manquantes, soit combler les lacunes à l'aide d'estimations statistiquement raisonnables basées sur les valeurs environnantes.
- Transformations à l'échelle d'une colonne : Claude peut apporter des modifications en bloc aux formats et aux unités de toute une colonne, par exemple convertir des dates au format texte en format standard, changer les devises ou normaliser les entrées incohérentes.
- Fusion de données : Claude peut fusionner des données provenant de plusieurs sources de données ou fichiers, en faisant correspondre les enregistrements à l'aide d'identifiants communs et en créant un ensemble de données unifié pour le recoupement.
- Détection des valeurs aberrantes : Claude identifie les anomalies ou les valeurs extrêmes qui pourraient fausser votre analyse, et les signale pour qu'elles soient examinées ou supprimées.
Instructions : Inspectez cet ensemble de données pour détecter les valeurs aberrantes et les problèmes de qualité des données.
Ici, Claude charge le fichier CSV dans son outil Claude Analysis, exécute un code JavaScript pour analyser les données et génère un rapport basé sur ses conclusions.
- Il identifie ensuite les problèmes spécifiques liés à l'ensemble de données : incohérences dans le formatage des dates (MM/JJ/AAAA mélangé avec JJ-MM-AAAA).
- Problèmes liés aux noms des conducteurs (certaines entrées sont en majuscules, d'autres en minuscules)
- Erreurs de calcul des indicateurs lorsque les totaux ne correspondent pas aux éléments de ligne
Si l'évaluation de Claude vous semble correcte, demandez-lui de « nettoyer ces données et de fournir un résumé statistique des opérations de nettoyage effectuées ». Vous obtiendrez un fichier nettoyé prêt à être analysé, ainsi qu'une liste détaillée des modifications apportées.
💡 Conseil de pro : utilisez les formulaires ClickUp pour saisir des données structurées dès le départ. Les champs prédéfinis et les règles de validation garantissent la propreté des ensembles de données. Vous pouvez également automatiser les formulaires à l'aide de l'IA pour extraire des informations à partir d'e-mails, de documents ou de messages et remplir automatiquement les champs du formulaire.
3. Posez des questions de manière itérative
Vous pouvez commencer à poser des questions dès que vous avez téléchargé le fichier. Utilisez un langage de discussion simple pour obtenir un aperçu ou afficher les détails pour obtenir des informations détaillées.
Claude gère efficacement différents types de questions :
- Descriptif : Combien de tickets d'assistance avons-nous fermés au cours du dernier trimestre ?
- Comparatif : quelle gamme de produits présente la marge bénéficiaire la plus élevée ?
- Exploratoire : existe-t-il des modèles d'utilisation qui permettent de prédire quels clients passeront à un forfait annuel ?
- Diagnostic : pourquoi les coûts d'acquisition de clients ont-ils bondi de 40 % au deuxième trimestre ?
- Prévisionnel (avec prudence) : sur la base du taux de consommation actuel, quand atteindrons-nous notre limite de trésorerie ?
- Hybride : effectuez une analyse statistique de base sur la perte de clientèle et fournissez-moi les moyennes, les taux par segment, les principaux facteurs et un tableau récapitulatif des risques.
L'idée n'est pas de surcharger Claude avec plusieurs requêtes complexes en une seule fois. Appuyez-vous sur chaque question et identifiez les modèles et les relations à travers la discussion et l'exploration.
Par exemple :
Analysez cet ensemble de données financières et identifiez les trois principales catégories de dépenses à l'origine des dépassements budgétaires.
Maintenant, ventilez ces catégories de dépenses par service et signalez les équipes qui dépassent le plus leur budget.
Une fois cette itération étape par étape terminée, l'analyse de Claude peut être lue et utilisée comme s'il s'agissait du rapport d'un analyste de données humain. Vous pouvez suivre son processus de réflexion et les données qu'il a prises en compte dans sa décision.
📌 Exemple de flux de travail d'analyse en action :
Téléchargez les commentaires des clients provenant de plusieurs canaux → demandez à Claude de les classer par thème et par sentiment → exportez un résumé indiquant les problèmes qui reviennent le plus souvent dans les tickets d'assistance, les avis et les réponses aux sondages.
💡 Conseil de pro : créez une bibliothèque de messages partagée pour les tâches d'analyse courantes dans ClickUp Docs, afin que votre équipe n'ait pas à repartir de zéro à chaque fois. Vous pouvez inclure des messages pour nettoyer les données de vente, classer les commentaires, identifier les tendances de désabonnement, etc. De cette façon, vous pouvez standardiser les flux de travail et éliminer les conjectures pour les tâches d'analyse répétitives.
4. Créer des visualisations
Après avoir analysé vos données, Claude peut les visualiser directement dans le chat à l'aide des artefacts Claude et React JS. Il peut générer des diagrammes, des tableaux de bord de données, des simulations 3D et des diagrammes techniques à partir de vos fichiers de données.
Les types de diagrammes pris en charge comprennent les diagrammes à barres, linéaires, en nuage de points, circulaires, TreeMap et en entonnoir.
Pour guider le processus de visualisation, soyez précis quant à ce que vous souhaitez voir :
- Suivez l'évolution du volume des tickets d'assistance d'un mois à l'autre à l'aide d'un graphique linéaire.
- Observez la relation entre les dépenses publicitaires et les prospects à l'aide d'un nuage de points.
- Inversez les axes afin que le temps s'affiche verticalement plutôt qu'horizontalement.
- Mettez en évidence les trois produits les plus performants dans une couleur différente.
- Ajoutez des annotations indiquant quand vous avez lancé une nouvelle fonctionnalité.
Là encore, vous devrez répéter l'opération plusieurs fois pour affiner la mise au point, le type de diagramme, le style de rendu, les libellés et les intervalles de données du résultat visualisé. Claude s'ajuste en fonction de vos commentaires sans avoir à repartir de zéro à chaque fois.
5. Exporter les résultats
Votre analyse Claude a besoin d'un espace autre que le chat. Un espace où les membres de votre équipe peuvent facilement y accéder, examiner les résultats et convertir ces informations en stratégies et en tâches suivables.
Claude vous permet d'exporter les résultats de vos analyses dans des formats adaptés à votre flux de travail existant :
- Diagrammes et visualisations sous forme d'images PNG ou SVG à intégrer dans des présentations
- Ensembles de données nettoyés aux formats CSV et Excel à intégrer dans des outils BI
- Résumés et rapports d'analyse complets au format PDF pour les parties prenantes qui ont besoin d'une documentation soignée.
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Stratégies d'invitation efficaces pour l'analyse des données
Structurer vos instructions avec des paramètres clairs aide Claude à fournir une analyse précise et exacte qui correspond à vos objectifs.
Voici des modèles d'invites que vous pouvez suivre pour différents cas d'utilisation :
Résumer des ensembles de données volumineux ou désordonnés
Lorsque vous souhaitez que Claude tire des résumés à partir d'ensembles de données non structurés et désordonnés, voire volumineux et structurés, ne vous contentez pas de lui demander de vous fournir les principaux résumés contenus dans le fichier.
Voici le modèle d’invitation à suivre :
- Précisez ce que représentent les données, c'est-à-dire six mois de dépenses marketing pour les publicités payantes.
- Précisez ce sur quoi il doit se concentrer (la portée de l'analyse), c'est-à-dire les canaux qui ont généré le meilleur retour sur investissement au cours des six derniers mois.
- Définissez la structure du résumé, c'est-à-dire donnez-moi un aperçu de 200 mots suivi d'une liste à puces des trois principales conclusions.
- Demandez-lui de faire ressortir des thèmes ou des tendances, c'est-à-dire de mettre en évidence les tendances saisonnières ou les changements soudains dans les performances.
🤖 Exemple de suggestion : Ce fichier CSV contient 8 000 tickets de service client du quatrième trimestre. Résumez les cinq principales catégories de plaintes par fréquence et signalez tout problème ayant connu une augmentation soudaine.
Comparaison de périodes ou de cohortes
Des invitations comparatives fortes clarifient l'objectif de la comparaison et les dimensions qui sont comparées. Cela est important lorsque vous ne voulez pas que Claude se contente d'établir une liste de différences, mais qu'il approfondisse les raisons de ces changements.
Voici le modèle d’invitation à suivre :
- Définissez le sujet de la comparaison, c'est-à-dire comparez les taux de désabonnement entre les clients des grandes entreprises et les PME ou les performances du troisième trimestre 2024 par rapport à celles du troisième trimestre 2023.
- Précisez ce qui a changé dans l'ensemble de données si vous comparez la même entité d'ensemble de données au fil du temps, c'est-à-dire avez-vous lancé une nouvelle fonctionnalité, modifié vos tarifs ou changé votre stratégie commerciale entre deux périodes ?
- Si l'ensemble de données comporte plusieurs indicateurs, précisez ceux sur lesquels vous souhaitez vous concentrer, par exemple le chiffre d'affaires, les taux de conversion, le coût d'acquisition des clients ou la taille moyenne des transactions.
- Demandez des explications plausibles, c'est-à-dire expliquez ce qui pourrait être à l'origine de la variance : s'agit-il d'un phénomène saisonnier, comportemental ou lié à un évènement spécifique ?
🤖 Exemple de suggestion : Comparez les taux de fidélisation des clients entre les utilisateurs qui se sont inscrits au premier trimestre et ceux qui se sont inscrits au deuxième trimestre. Concentrez-vous sur la fidélisation à 90 jours et mettez en évidence les différences de comportement dans l'utilisation du produit au cours du premier mois.
Identification des anomalies ou des valeurs aberrantes
Lorsque vous avez besoin que Claude signale les points de données qui ne correspondent pas au modèle, voici le modèle d’invite à suivre :
- Définissez la base de référence ou le comportement attendu, c'est-à-dire que l'intervalle des ventes mensuelles typiques est compris entre 200 000 et 250 000 dollars, ou que le temps moyen de résolution des tickets d'assistance est de 48 heures.
- Spécifiez ce qui constitue une valeur aberrante, c'est-à-dire toute valeur supérieure ou inférieure de 20 % à la norme, ou tout pic soudain qui double la valeur de référence.
- Demandez-lui de fournir des informations contextuelles sur l'anomalie, c'est-à-dire quand elle s'est produite, quel segment ou quelle région a été affecté(e) et quels autres changements ont eu lieu à ce moment-là.
- Demandez-lui de déterminer s'il s'agit d'une valeur aberrante isolée ou d'un élément d'un schéma qui mérite d'être étudié.
Cette approche interactive vous aide à comprendre la raison derrière les valeurs aberrantes et leur impact sur vos projections ou vos opérations.
🤖 Exemple de suggestion : Analysez cet ensemble de données sur les ventes et signalez tous les mois où les revenus ont chuté de plus de 15 % par rapport à la moyenne trimestrielle. Pour chaque valeur aberrante, identifiez les gammes de produits concernées et déterminez si cela coïncide avec des changements opérationnels.
Traduire l'analyse en langage clair
Lorsque vous avez besoin que Claude explique une analyse à un public spécifique, il est important de préciser à qui s'adresse l'explication et ce que ce public a besoin de savoir. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous manquez de temps et avez besoin de résumés exécutifs.
Voici le modèle d’invitation à suivre :
- Précisez votre public, c'est-à-dire présenter à des cadres qui ne travaillent pas quotidiennement avec des données ou partager les résultats avec l'équipe commerciale.
- Demandez des explications sans jargon, c'est-à-dire évitez les termes statistiques tels que les valeurs p, les écarts types ou les coefficients de corrélation, sauf si cela est nécessaire.
- Demandez des implications concrètes, c'est-à-dire « qu'est-ce que cela signifie pour les revenus, les opérations ou l'expérience client ? ».
- Demandez-lui d'utiliser des analogies ou des comparaisons si le concept est complexe, c'est-à-dire expliquez la tendance en termes de décisions quotidiennes de l'entreprise.
🤖 Exemple de suggestion : Prenez cette analyse du taux de désabonnement et expliquez les résultats à notre équipe marketing en mettant l'accent sur les facteurs qui poussent les clients à se désabonner et les mesures pratiques que nous pouvons prendre pour améliorer la fidélisation.
Mettre en évidence les hypothèses et les lacunes
Lorsque vous souhaitez que Claude remette en question votre analyse ou identifie ce qui manque, demandez-lui explicitement de remettre en question vos conclusions et de signaler les domaines dans lesquels les données pourraient être incomplètes.
Voici le modèle d’invitation à suivre :
- Demandez à Claude d'identifier les hypothèses dans votre analyse, c'est-à-dire quelles sont nos hypothèses concernant le comportement des clients, les conditions du marché ou l'exactitude des données ?
- Demandez-lui de signaler les lacunes dans l'ensemble de données, c'est-à-dire : y a-t-il des périodes, des segments de clientèle ou des indicateurs manquants qui pourraient modifier la conclusion ?
- Demandez-lui de remettre en question votre hypothèse, c'est-à-dire : « Quelles autres explications peut-on donner à cette tendance ou à ce modèle ? »
- Demandez quels sont les risques ou les limites, c'est-à-dire où cette analyse pourrait-elle nous induire en erreur si nous ne faisons pas attention ?
🤖 Exemple d’invite : examinez ces prévisions de revenus et identifiez toutes les hypothèses que je fais qui pourraient être erronées. Signalez toutes les lacunes dans les données qui pourraient affecter la précision et suggérez les informations supplémentaires qui pourraient renforcer cette analyse.
Bonnes pratiques pour interpréter les résultats de Claude
Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques adaptées aux débutants que vous devez connaître :
- Préparation et chargement des données : assurez-vous que les données sont regroupées dans un seul tableau bien structuré par fichier. Pour les projets complexes, utilisez Claude Code pour gérer les fichiers et la commande /init pour créer un contexte.
- Fichiers de référence explicites : lorsque vous gérez plusieurs fichiers CSV, utilisez des invitations telles que « Comparez les chiffres d'affaires dans sales_Q4. csv avec les thèmes des commentaires des clients dans survey_results. PDF » afin d'éviter toute confusion.
- Vérifiez les affirmations statistiques : demandez à Claude de vous montrer son travail et examinez le code à l'aide du bouton « Afficher l'analyse » pour comprendre les calculs, la taille des échantillons et la logique derrière l'identification des tendances.
- Débogage avec des données brutes : si un calcul échoue ou semble incorrect, demandez à Claude de « m'afficher les 5 premières lignes avec tous les champs » afin de vous assurer qu'il comprend correctement la structure des données.
- Donnez la priorité au jugement humain : si les conclusions de Claude contredisent ce que vous savez de votre entreprise ou de vos clients, approfondissez votre analyse avant d'accepter les résultats tels quels.
- Assurez-vous que les conclusions reflètent l'ensemble des données : demandez à Claude quelle taille d'échantillon a été utilisée pour identifier une tendance, afin de confirmer qu'il a analysé l'ensemble des données.
👀 Le saviez-vous ? Danone utilise l'IA pour prévoir les coûts des matières premières dans plus de 500 modèles de produits de base. En itérant continuellement les modèles en fonction des fluctuations des produits de base, l'entreprise génère des prévisions du coût des marchandises vendues suffisamment rapidement pour que la planification commerciale reste agile et réactive aux changements du marché.
Erreurs courantes à éviter lors de l'utilisation de Claude pour l'analyse de données
Voici quelques erreurs à éviter lorsque vous utilisez Claude pour l'analyse de données et ce qu'il faut faire à la place :
| ❌ Erreur | ✅ Que faire à la place ? |
| Poser des questions trop générales et vagues | Rendez vos instructions plus spécifiques en définissant leur portée et le résultat souhaité. Au lieu de « Résumez ces données de vente », posez des questions plus précises, par exemple « Identifiez les catégories de produits qui ont connu la plus forte baisse de chiffre d'affaires au troisième trimestre ». |
| Ne fournit pas de contexte | Fournissez toujours une brève explication clarifiant ce que représente l'ensemble de données, ce que signifie chaque champ, quels types de données attendre et comment les champs sont liés les uns aux autres. |
| Accepter la première réponse telle quelle | Considérez la réponse initiale de Claude comme un point de départ et posez des questions complémentaires pour affiner vos conclusions et tester vos hypothèses. |
| Alimentation de très grands ensembles de données | Préparez les données et condensez-les en blocs gérables : résumez-les par période, filtrez-les pour ne conserver que les segments pertinents ou agrégez-les avant de les télécharger afin d'éviter les erreurs d'analyse. |
| Partage de jeux de données contenant des informations personnelles identifiables | Modifiez l'ensemble de données avant de le télécharger : supprimez ou anonymisez les noms, adresses e-mail, numéros de téléphone, numéros de sécurité sociale et toute autre donnée personnelle sensible. |
| Des résultats qui tiennent compte des hypothèses et des biais | Invitez Claude à « Créer une liste de tous les biais potentiels dans l'ensemble de données et de toutes les lacunes qui pourraient affecter les conclusions » afin de mettre en évidence les erreurs de corrélation-causalité, les biais d'échantillonnage ou les sous-groupes négligés dans ses données. |
Les limites réelles de l'utilisation de Claude pour l'analyse de données
Claude fonctionne très bien pour l'analyse des données. Mais une fois que les projets passent de la planification à l'action, vous commencerez à remarquer ces limites 👇
- Ne conserve pas la mémoire entre les sessions : chaque discussion recommence à zéro, sauf si vous rechargez le contexte et les données, ce qui signifie que vous ne pouvez pas vous appuyer sur les analyses précédentes sans recréer manuellement l’installation.
- Ne convient pas aux analyses réglementées ou vérifiables : Claude ne dispose pas des pistes d'audit formelles requises dans des secteurs tels que la finance ou la santé, où l'analyse des données doit être traçable et défendable.
- Limites de la collaboration : les membres de l'équipe peuvent afficher vos discussions et analyses Claude, mais ils ne peuvent pas y contribuer en temps réel ni modifier l'analyse à leur guise sans tout recommencer depuis le début.
- Absence de connexions natives : Claude ne peut pas importer directement les données depuis vos outils de travail tels que les CRM ou les plateformes marketing. Vous devez exporter manuellement les fichiers, les télécharger dans Claude, puis réexporter les résultats de l'analyse dans vos systèmes afin de transformer les informations en tâches exploitables.
- Ne convient pas à une analyse à grande échelle : la fenêtre contextuelle limite la quantité de données que Claude peut traiter à la fois. Le prétraitement des données en ensembles plus petits peut prendre beaucoup de temps et fausser les résultats si vous ne faites pas attention à la manière dont vous divisez les données.
- Non conçu pour les analyses récurrentes : il n'est pas adapté aux tâches analytiques et aux ensembles de données qui changent quotidiennement, comme le suivi des performances publicitaires pendant une campagne active, car il ne peut pas accéder aux données en temps réel. Vous devrez télécharger manuellement les nouvelles données, les prétraiter et les nettoyer, puis recommencer l'analyse à zéro chaque jour.
Où se déroule réellement l'analyse des données (et pourquoi les équipes utilisent ClickUp)
Claude peut vous aider à analyser des ensembles de données et à dégager des tendances qui n’ont pas une visibilité immédiate. Mais une fois que vous disposez de ces informations, que faire ensuite ?
Vous avez toujours besoin d'un système distinct pour exploiter ces informations. Découvrez ClickUp.
Cet environnement de travail IA convergent offre une plateforme unique où les projets, les documents, les discussions et l'intelligence artificielle fonctionnent ensemble. Son IA contextuelle connaît et comprend votre travail. Vous passez moins de temps à copier-coller des données et plus de temps à faire avancer votre travail.
Vous trouverez ci-dessous les principales fonctionnalités de ClickUp qui en font la meilleure alternative à Claude:
Travaillez avec une IA qui comprend votre travail.
ClickUp Brain fonctionne comme une couche d'IA contextuelle au sein de votre environnement de travail, en tenant compte de la structure réelle de votre travail. Au lieu de raisonner de manière isolée, il peut se référer à :
- Tâches, sous-tâches et hiérarchies liées au travail réel
- Statuts, priorités, dates d'échéance et dépendances
- Documents liés aux projets et aux décisions
- Commentaires et discussions en cours où le contexte prend tout son sens
- Propriété et responsabilité au sein de l'équipe
Comme Brain fonctionne selon le modèle de permission de ClickUp, il n'affiche que les informations que vous êtes autorisé à voir.
Plus important encore, les informations ne restent pas enfermées dans des documents. Brain analyse les données de l'environnement de travail en temps réel et fournit des réponses fondées sur l'état d'exécution actuel. Ainsi, l'analyse est directement liée aux décisions, aux suivis et aux résultats.
Simplifiez la recherche dans vos outils de travail et connectés grâce à Enterprise Search.
Lorsque vos informations sont fragmentées entre différents projets, équipes et outils, la recherche de données et de réponses pertinentes devient difficile.
La fonction Enterprise Search de ClickUp facilite la recherche dans votre environnement de travail et les systèmes connectés en langage naturel.
Découvrez comment effectuer des recherches dans des fichiers, des tâches, des discussions et des tableaux de bord sans avoir à fouiller dans des dossiers ou à passer d'un outil à l'autre. L'IA fournit des réponses et des fichiers connexes provenant de l'ensemble de votre environnement de travail et d'applications tierces intégrées.
Structurez efficacement vos données avec les champs personnalisés ClickUp.
Avec ClickUp, vous pouvez créer une base de données structurée directement dans vos flux de travail. Les champs personnalisés ClickUp vous permettent d'ajouter des champs de données hautement personnalisables et définis par l'utilisateur à vos emplacements de travail (espaces, dossiers, listes) et à vos tâches dans plus de 20 formats différents.
Voici ce qui rend cet outil si puissant pour la gestion des données :
- Cohérence des données : les menus déroulants, les cases à cocher, les boutons, les champs de date et les options prédéfinies éliminent les variations de formatage avant qu'elles ne se produisent.
- Calculs automatiques : les champs de formule calculent des indicateurs tels que le chiffre d'affaires, les scores des prospects ou les coûts des projets sans avoir à effectuer manuellement du travail sur des feuilles de calcul.
- Champs IA : utilisez les champs IA pour résumer les tâches, obtenir des mises à jour, traduire du contenu et créer des éléments directement à partir de vos données.
- Rapports sur tableau de bord : extrayez des informations en temps réel à partir de champs personnalisés sans avoir à exporter vers CSV ou à reconstruire des ensembles de données dans des outils externes.
Accédez à plusieurs modèles d'IA
ClickUp Brain et ClickUp BrainGPT vous donnent accès à plusieurs modèles d'IA, dont Claude Sonnet 4, directement depuis votre environnement de travail. Vous n'avez pas besoin d'abonnements ou de connexions supplémentaires pour tester différents modèles pour vos tâches analytiques.
Vous pouvez effectuer vos analyses là où votre travail déjà.
Plus besoin d'analyser un ensemble de données dans Claude, puis de transférer manuellement les informations dans votre outil de gestion de projet pour créer des tâches. Votre équipe peut collaborer en temps réel sur les résultats et transformer les informations en actions sans changer de contexte.
💡 Conseil de pro : les différents modèles d'IA ont des atouts analytiques différents. Voici quand utiliser chacun d'entre eux :
- Claude : raisonnement approfondi à partir d'ensembles de données complexes, analyse qualitative de données riches en texte et réalisation d'analyses statistiques.
- ChatGPT : résumés rapides de données structurées, explications de discussion sur les tendances et génération de modèles de rapports à partir de résultats bruts.
- Gemini : analyse des données provenant de sources Google Workspace et recoupement des informations issues de plusieurs documents connectés
Dictez votre façon d'analyser les données
Utilisez ClickUp Talk to Text pour dicter vos directives d'analyse sans perdre le fil de vos pensées.
Exprimez-vous naturellement, clarifiez la signification de l'ensemble de données, expliquez la corrélation entre les différentes variables et précisez ce que vous attendez du modèle IA en matière d'analyse.
Définissez également comment structurer le résultat, le tout grâce à son approche mains libres.
Talk to Text rationalise davantage votre flux de travail d'analyse en :
- Étiquetez vos collègues dans les commentaires lorsque vous examinez les résultats afin qu'ils puissent immédiatement participer à la discussion.
- Transformer des pensées verbales en documentation organisée
- Créer des tâches à partir d'informations en temps réel sans interrompre votre flux analytique
Transformez vos analyses en informations visuelles grâce aux tableaux de bord.
Une fois que vous avez analysé vos données et identifié des tendances, vous avez besoin d'un endroit où surveiller comment ces informations se traduisent en résultats commerciaux concrets. Les rapports statiques perdent toute pertinence dès que les conditions changent.
Après une campagne, vous devez avoir une visibilité sur le fait que les tendances que vous avez identifiées se maintiennent, s'améliorent ou se détériorent.
Les tableaux de bord ClickUp vous offrent une vue en temps réel. Ils extraient les données directement de votre environnement de travail (tâches, champs personnalisés, échéanciers de projet, activité de l'équipe) et les affichent sous forme de diagrammes, de graphiques et de widgets qui se mettent automatiquement à jour au fur et à mesure de l'avancement du travail.
Voici comment les tableaux de bord fournissent l'assistance pour votre flux de travail d'analyse des données :
- Suivez les indicateurs clés de performance (KPI) issus de votre analyse sans avoir à recréer manuellement les rapports.
- Créez des diagrammes à barres, des diagrammes linéaires et des widgets de calcul qui reflètent exactement les indicateurs qui vous intéressent.
- Partagez vos tableaux de bord avec les parties prenantes qui ont besoin de voir l'impact de vos conclusions.
⭐ Bonus : associez les tableaux de bord aux cartes IA pour résumer les données de manière intelligente. Voici comment utiliser cette combinaison 👇
Gérez les flux de travail d'analyse répétitifs avec les Super Agents.
Les Super Agents sont des assistants IA qui mettent en œuvre vos analyses. Ils fonctionnent en arrière-plan, détectant les problèmes et exécutant les flux de travail pendant que vous vous concentrez sur les décisions stratégiques.
Ces agents IA dédiés à l'analyse des données sont vos moniteurs d'ambiance, qui effectuent le suivi des changements dans les tâches, les échéanciers, les dépendances et les modèles de données sans que vous les invitions à le faire.
Voici ce que les Super Agents peuvent faire avec vos données :
- Rétrospectives Sprint : synthétisez les données de performance de l'équipe et identifiez les risques liés à la livraison avant qu'ils ne deviennent des obstacles.
- Gestion des tâches en retard : détectez les tâches en retard et informez ou réattribuez de manière proactive les propriétaires en fonction des modèles de charge de travail.
- Mises à jour régulières du statut : surveillez l'avancement du projet à partir de plusieurs points de données et générez automatiquement des rapports de statut.
- Suivi des dépendances : déclenchez des tâches de suivi lorsque les dépendances sont achevées, afin de maintenir le flux de travail sans intervention manuelle.
Optimisez l'analyse des données avec ClickUp
La plupart des outils d'analyse de données se trouvent à côté de votre travail. L'IA convergente de ClickUp s'y trouve à l'intérieur.
ClickUp combine l'IA avec vos projets, tâches, documents et discussions. L'IA comprend ce que vous demandez, ce qui se passe, ce qui bloque et ce qui doit être fait ensuite.
L'avantage vient de la convergence :
- Le contexte se trouve là où le travail est effectué, et non dans des invitations ou instructions copiées.
- La propriété et l'échéancier renforcent la responsabilité
- Vos coéquipiers IA, les Super Agents, font le gros du travail à faire à votre place.
Prêt à explorer la puissance d'un espace de travail IA convergent ? Inscrivez-vous gratuitement sur ClickUp.
FAQ
Claude traite à la fois les données structurées (CSV, Excel, JSON) et les textes non structurés (commentaires des clients, réponses aux sondages, transcriptions d'entretiens).
Claude offre une grande précision pour les statistiques descriptives, la reconnaissance de modèles, l'analyse exploratoire et les informations qualitatives. Il est considéré comme l'équivalent d'un analyste de données junior. Cependant, sa précision diminue sur les fichiers bruités/volumineux non structurés et les cas limites, qui nécessitent une vérification humaine.
Non. Claude excelle dans l'analyse ponctuelle et le raisonnement à partir d'ensembles de données désordonnés, mais il ne dispose pas des tableaux de bord automatisés, des rapports programmés et des intégrations de pipelines de données fournies par les outils BI. Il convient à l'exploration, mais pas à l'analyse de production.
Demandez à Claude de vous montrer son travail et examinez le code qu'il a exécuté. Vérifiez la taille des échantillons, comparez les calculs à un sous-ensemble de données que vous comprenez et testez les conclusions par rapport à votre connaissance opérationnelle de l'entreprise.
Claude excelle dans l'exploration initiale et dans la traduction de résultats complexes en langage clair pour les parties prenantes. Il est idéal pour donner rapidement du sens à vos ensembles de données désordonnés sans remplacer votre infrastructure analytique.