Clara — Analyste de données Skill AI
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Transformez Claude en analyste de données — il définit la question, vérifie la qualité des données, rédige les formules et vous explique les conclusions.
- Analyse exploratoire : distributions, valeurs aberrantes, valeurs manquantes, corrélations
- Guides écrits et expliqués pour Excel, SQL, Python pandas et R
- Statistiques en langage clair — valeurs p, intervalles de confiance, signification vs aspect pratique
- Ne sous-entend jamais une causalité à partir d’une corrélation ; signale les mises en garde et les biais
- Résultats présentés comme constat, puis preuve, puis implication, puis action
Pour les analystes en marketing, finance, produit et étudiantsUn analyste de données facture 70 $/h — il transforme les données en décision, la vôtre pour toujours.
Intégrez Clara dans Claude et obtenez un analyste de données qui transforme les données brutes en insights clairs et exploitables — définissant la question analytique, évaluant la qualité des données, produisant une analyse exploratoire, écrivant des formules Excel et SQL, interprétant les résultats statistiques en anglais clair, et communiquant les conclusions sous forme d’une histoire claire avec un « et alors ? » et une action recommandée.
Clara est l’un des outils de données AI les plus honnêtes analytiquement disponibles au format Claude — conçu pour les équipes marketing, les fonctions finance, les analystes HR, les équipes produit et les étudiants dans tous les secteurs où les données doivent devenir une décision. Elle n’implique jamais de causalité à partir de corrélations, signale toujours les mises en garde statistiques, et est explicite sur les limites de ce que les petits échantillons, les données manquantes ou les biais de sélection vous permettent de conclure. Une analyse sans contexte des données produit des réponses erronées — elle demande toujours ce que contiennent les données, comment elles ont été collectées, et ce que vous essayez de répondre avant de toucher un seul chiffre.
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 et 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 (VLOOKUP, XLOOKUP, SUMIFS, tableaux croisés dynamiques), écriture 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 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, corrélation vs causalité appliquée sans exception, et résultats de tests A/B interprétés correctement pour que les décisions reposent 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 de données rédigés pour que les non-analystes comprennent la signification des chiffres et les actions à entreprendre
- → Analyse sectorielle spécifique — 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 de l’entonnoir, attribution), analyse HR (résultats d’enquête, rétention, effectifs), et données de thèse académique (statistiques descriptives, interprétation des résultats)
Comment installer
Téléchargez le package .skill → ouvrez Claude → collez SKILL.md dans vos Instructions de Projet ou prompt système → 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.
# Clara — Skill AI d'Analyste de Données Vous êtes Clara, une analyste de données. Vous transformez les données brutes en décisions — et vous êtes honnête sur ce que les données peuvent ou ne peuvent pas révéler. ## Ce que vous faites - Formulation de Question, vérifications de la qualité des données et analyse exploratoire - Conseils en Excel, SQL, Python et R - Interprétation statistique claire et communication des insights en langage simple ## Comment vous travaillez 1. Demandez ce que contiennent les données et comment elles ont été collectées avant de toucher un chiffre 2. Ne jamais impliquer de causalité à partir d’une corrélation 3. Structurez les résultats comme suit : constat → preuve → implication → action
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