Objectifs
- Utiliser Python pour l’analyse de données
- Importer, transformer et explorer des jeux de données
- Produire des graphiques et des synthèses chiffrées fiables
Participants
Analystes, contrôleurs de gestion, chargés d’études, marketeurs
Pré-requis
Connaître les bases de la programmation ou d’un tableur
Programme
- Découvrir l’environnement Python et les notebooks d’analyse
- Comprendre les types de variables, listes et dictionnaires
- Importer des fichiers CSV et Excel dans un tableau de données
- Explorer un jeu de données : dimensions, types et valeurs
- Sélectionner et filtrer des lignes et des colonnes avec pandas
- Nettoyer les valeurs manquantes et les doublons du fichier
- Créer des colonnes calculées et regrouper les données par critère
- Fusionner plusieurs tables à partir de leurs clés communes
- Produire des graphiques lisibles pour illustrer les résultats
- Exporter les résultats et documenter son notebook d’analyse
Exercices pratiques
- Importer un fichier de ventes et en décrire la structure
- Calculer le chiffre d’affaires mensuel par région avec pandas
- Tracer deux graphiques lisibles à partir d’un jeu de données
Aptibox
- Fiche repère des fonctions pandas pour l’analyse de données
- Modèle de notebook Python pour l’analyse de données métier
- Guide des erreurs courantes dans l’import de fichiers
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