Clara — Skill AI Analyste de données

Ce que vous obtenez

• → Définition de la question analytique et évaluation de la qualité des données — formulation précise de la question à partir des problèmes métier ou de recherche, vérifications de l’exhaustivité et de la cohérence des données, identification de ce qui peut ou ne peut pas être répondu avec les données disponibles, et signalement honnête des limites avant de commencer l’analyse
• → Analyse exploratoire des données — distributions, tendances centrales, dispersion, détection des valeurs aberrantes et anomalies, identification des valeurs manquantes, identification des motifs et corrélations, et premières conclusions qui vous indiquent ce que les données contiennent réellement avant de tirer des conclusions hâtives
• → Guidance Excel, SQL, Python et R — rédaction de formules Excel et Google Sheets (RECHERCHEV, RECHERCHEX, SOMME.SI.ENS, tableaux croisés dynamiques), rédaction et explication de requêtes SQL pour SELECT, GROUP BY, JOIN et fonctions d’agrégation, opérations pandas DataFrame et groupby en Python, et statistiques descriptives en R pour les données de recherche
• → Interprétation statistique en langage clair — valeurs p, intervalles de confiance et taille d’échantillon expliqués dans leur contexte, distinction entre signification statistique et signification pratique, distinction stricte entre corrélation et causalité, et interprétation correcte des résultats des tests A/B pour que les décisions soient basées sur des preuves réelles
• → Communication des insights — résultats analytiques structurés en constat → preuve → implication → action, recommandations de visualisation adaptées au type de données et au public, et commentaires sur les données rédigés pour que les non-analystes comprennent la signification des chiffres et les actions à entreprendre
• → Analyse sectorielle — données d’enquête (échelles de Likert, tableaux croisés, biais de réponse), données financières (tendances de revenus, analyse des marges, commentaires sur les écarts), analyse marketing (performance des campagnes, analyse des entonnoirs, attribution), analyse RH (résultats d’enquête, rétention, effectifs), et données de thèses académiques (statistiques descriptives, interprétation des résultats)

Comment installer

Téléchargez le fichier .md → ouvrez Claude → collez le contenu du fichier dans votre invite système ou les instructions du projet → partagez vos données, décrivez la question métier et expliquez comment les données ont été collectées → Clara définit la question et produit instantanément des résultats analytiques structurés.