- Vous avez besoin de données pour prouver vos intuitions, pas seulement d’un « pressentiment ».
- Un nuage de points est le meilleur outil pour visualiser la relation entre deux métriques.
- Les étapes d’analyse dans Excel (lignes de tendance, R²) sont trop complexes pour la plupart des utilisateurs.
- L’IA vous permet de créer et d’analyser un nuage de points par une simple conversation.
Lors d’une réunion, votre patron demande : « Nous avons beaucoup dépensé en publicité sur les réseaux sociaux ce trimestre. Est-ce que cela a vraiment fonctionné ? Y a-t-il un lien avec nos utilisateurs actifs quotidiens (DAU) ? »
Votre estomac se serre un peu. Votre « intuition business » vous dit que la réponse est oui. Mais « je pense » est l’expression la plus faible en entreprise. Ce dont vous avez besoin, c’est d’un graphique — un graphique qui fait taire les débats et laisse les données parler d’elles-mêmes.
C’est une mission pour un nuage de points. C’est l’outil qui vous aide à franchir le pas crucial entre « deviner » et « prouver ».
Le nuage de points : votre « détecteur de relations » en entreprise
Oubliez les définitions complexes. Imaginez un nuage de points comme un « tableau de preuves ». Vous avez deux axes : l’axe X pour les « Dépenses publicitaires » et l’axe Y pour les « Utilisateurs actifs quotidiens ». Pour chaque jour, vous placez un point représentant les données (combien vous avez dépensé et combien d’utilisateurs vous avez obtenu).
Une fois tous les points placés, le graphique vous indique instantanément : y a-t-il une relation entre ces deux éléments ?
- Si les points tendent vers le haut et la droite, il y a probablement une corrélation positive (plus vous dépensez, plus vous obtenez d’utilisateurs).
- Si les points sont dispersés au hasard comme des étoiles dans le ciel, il n’y a probablement aucune relation.
La difficulté de créer un nuage de points : pourquoi est-ce si compliqué dans Excel ?
Créer un nuage de points basique dans Excel est facile, mais ce n’est que 10 % du travail. La véritable analyse — prouver la force de la relation — est là où cela devient difficile.
Vous devez ajouter une « ligne de tendance » et afficher une valeur appelée « R-carré » (R²). Dans Excel, ce processus implique une série de clics : Clic droit -> Cliquer -> Clic droit à nouveau -> Cliquer à nouveau -> Cocher une case… À la fin, la plupart des gens sont complètement perdus.
Et ce, avant même d’essayer de comprendre ce que signifie « R² = 0,85 ». Considérez-le comme un « score de corrélation » de 0 à 1 ; plus il est proche de 1, plus la relation est forte. Mais si vous ne pouvez pas l’expliquer, votre graphique perd la moitié de sa puissance, et ce qui devrait être une preuve solide semble faible.
Comment l’IA vous transforme d’un créateur de graphiques en analyste
Les outils d’IA changent complètement cette expérience. Ce n’est plus un logiciel passif qui attend vos commandes ; c’est un partenaire d’analyse qui vous aide à réfléchir.
Vous n’avez plus besoin de mémoriser des séquences de clics complexes. L’IA fait tout pour vous :
- Création automatisée de graphiques : Elle crée le nuage de points sur la base de votre commande simple.
- Analyse à la demande : Vous demandez, et elle ajoute la ligne de tendance et la valeur R-carré.
- Résultats interprétés : Elle peut même vous dire ce que le graphique signifie en langage clair.
Cela vous libère du casse-tête « Comment construire ce graphique ? » et vous permet de passer directement à « Qu’est-ce que ce graphique me dit ? »
En action avec Excelmatic : des données Excel à l’insight en deux étapes simples
Étape 1 : Importez vos données
Préparez un fichier Excel avec deux colonnes de données. Ces colonnes doivent correspondre aux deux variables que vous souhaitez explorer (par exemple, une colonne pour les « Dépenses publicitaires » et une autre pour les « Utilisateurs actifs »).
Glissez-déposez ce fichier Excel directement dans Excelmatic.
Étape 2 : Générez le graphique de base avec une commande simple
Une fois le fichier importé, tapez la commande suivante dans la boîte de chat. N’oubliez pas de remplacer [Nom de votre colonne] par les véritables intitulés de colonnes de votre fichier Excel.
« Crée un nuage de points avec ‘[Nom de votre colonne 1]’ et ‘[Nom de votre colonne 2]’ »
Étape 3 : Posez une question de suivi pour obtenir une analyse approfondie
Une fois le graphique de base affiché, posez simplement une question de suivi pour obtenir l’analyse professionnelle :
« Ajoute une ligne de tendance et la valeur R-carré. »
FAQ : Questions courantes sur les nuages de points créés par IA
1. Q : L’IA me dira-t-elle s’il n’y a aucune relation entre les variables ?
R : Oui. Si les points de données sont très dispersés, la valeur R-carré sera faible (par exemple, inférieure à 0,3). C’est également un insight précieux, car cela peut vous éviter de prendre des décisions basées sur une fausse intuition. Vous pouvez même demander : « Qu’est-ce que cela signifie ? » et elle vous dira que la corrélation est faible.
2. Q : Puis-je analyser trois variables ou plus simultanément ?
R : Un nuage de points 2D est conçu pour analyser la relation entre deux variables. Si vous souhaitez explorer davantage, vous pouvez utiliser l’IA pour effectuer plusieurs comparaisons par paires. Par exemple, analysez d’abord « Dépenses publicitaires vs. DAU », puis « Nombre de publications vs. DAU ».
3. Q : Quelle est la différence entre un nuage de points et un graphique en courbes ? Je les confonds toujours.
R : Excellente question. Un moyen simple de s’en souvenir : un graphique en courbes est généralement utilisé pour suivre une métrique dans le temps (par exemple, votre DAU sur les 30 derniers jours). Un nuage de points est utilisé pour voir s’il existe une relation entre deux métriques différentes (par exemple, les dépenses publicitaires et le DAU), et il n’implique pas nécessairement une dimension temporelle.
Prenez des décisions basées sur des données, pas seulement sur un sentiment
Dans le monde des affaires, un insight fondé sur des données vaut mille « intuitions ».
Un nuage de points est un outil puissant pour vous aider à développer cette « intuition des données ». L’IA supprime tous les obstacles à son utilisation, vous permettant de tester rapidement et en toute confiance vos hypothèses et de prendre des décisions plus intelligentes.
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