Introduction
Analyser un fichier de données Excel ou CSV avec Python est devenu accessible en 2026 grâce à l'IA. ChatGPT Code Interpreter génère le code pour vous. Voici la méthode structurée.
Prérequis
- Python 3.10+ installé (ou ChatGPT Plus pour Code Interpreter)
- Un fichier CSV ou Excel à analyser
- Bases de logique programmation (variables, boucles)
Étapes (8)
1. Préparer l'environnement
Installez Python + pandas via 'pip install pandas matplotlib seaborn'. Ou utilisez directement Jupyter Notebook / Google Colab (gratuit, rien à installer).
2. Charger le dataset
Avec pandas : `import pandas as pd; df = pd.read_csv('fichier.csv')` ou `pd.read_excel('fichier.xlsx')`. Premier contrôle : `df.head()` affiche les 5 premières lignes.
3. Explorer la structure
Commandes essentielles : `df.shape` (dimensions), `df.dtypes` (types), `df.info()` (résumé), `df.describe()` (stats). Identifiez les colonnes avec valeurs manquantes via `df.isnull().sum()`.
4. Nettoyer les données
Gérer les valeurs manquantes (`df.dropna()` ou `df.fillna(0)`), supprimer les doublons (`df.drop_duplicates()`), corriger les types (`df['col'] = df['col'].astype(int)`). Jamais modifier sans vérifier l'impact.
5. Formuler des hypothèses business
Avant d'analyser, écrivez 3-5 questions business : 'Quel segment clients génère le plus de CA ?', 'Quelle période de l'année perd le plus de revenus ?'. L'analyse doit répondre à ces questions précises.
6. Utiliser ChatGPT Code Interpreter
Uploadez le CSV dans ChatGPT Plus (GPT-5 avec Code Interpreter activé). Demandez : 'Analyse ce fichier, identifie les 3 insights les plus importants et produit des graphiques.' GPT génère le code Python, l'exécute, et vous montre les résultats.
7. Visualiser avec matplotlib/seaborn
Types de graphiques essentiels : histogramme (distribution), boxplot (détection outliers), scatterplot (corrélations), barchart (catégories). Règle UX : 1 message = 1 graphique, sous-titre en 1 phrase.
8. Communiquer les résultats
Format recommandé : slide avec 1 insight par écran. Structure : titre résultat + graphique + 2 phrases action business. Jamais de dashboard complexe pour COMEX non-tech.
Astuces de pro
- •Pandas + ChatGPT = vous faites en 1h ce qui prenait 1 journée avant
- •Gardez vos scripts documentés (commentaires) — vous relirez dans 3 mois
- •Commit Git dès le début, même seul — historique = bouée de sauvetage
FAQ
Python ou R pour la data science en 2026 ?
Python domine (90% des offres d'emploi data en France). R reste utilisé en stats académiques et biostatistiques. Apprenez Python en priorité.
Code Interpreter peut-il remplacer un Data Scientist ?
Pour des analyses simples, oui. Pour des modélisations avancées, non. Le Data Scientist apporte la compréhension business, la rigueur scientifique et la capacité à défendre ses conclusions.
Pour aller plus loin
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