Guide de rédaction des commandes Excelmatic

Objectif

Vous apprendre à formuler des commandes efficaces afin qu’Excelmatic produise exactement le résultat souhaité — rapidement, de manière cohérente et avec un minimum de retouches.

Pourquoi c’est important

Excelmatic s’appuie sur vos instructions en langage naturel. Des commandes vagues ou incomplètes obligent l’IA à deviner, ce qui augmente la probabilité de sorties incomplètes, incorrectes ou trop génériques. Une intention claire = de meilleurs classeurs, plus vite.

1. Notions de base de la rédaction de commandes

Concentrez‑vous sur 4 piliers :

1. ACTION : Que faut‑il faire ? (supprimer les doublons, calculer, regrouper, prévoir, visualiser, extraire, formater)
2. PÉRIMÈTRE : Quelles colonnes / lignes / feuilles / fichiers ? Utilisez les noms de colonnes exacts entre guillemets simples.
3. CONDITION(S) : Filtres, seuils, périodes, règles métier.
4. FORME DE SORTIE : Nouvelle feuille, écraser, résumé seul, graphique, fichier nettoyé, ajouter une colonne, etc.

Bon vs Mauvais (exemples clés)

Schéma simple

ACTION + COLONNES CIBLES + CONDITIONS + TRANSFORMATION + FORMAT DE SORTIE

Exemple : Calculer la moyenne de 'Order Value' par 'Channel' sur les 90 derniers jours (où 'Order Date' >= 2025-05-28) ; sortir un tableau récapitulatif + un histogramme.

2. Gagner en précision

Utilisez ces tournures :

• Spécificité des colonnes : 'Customer ID' plutôt que customer id ou ID (respecter la casse si possible).
• Agrégations : somme, moyenne, nombre unique, médiane, min, max, écart‑type.
• Calculs : "Ajouter la colonne 'Net' = Revenue - Cost - Tax".
• Fenêtres temporelles : 30 derniers jours, entre 2024-01-01 et 2024-12-31, mois en cours.
• Tri : trier par 'Date' croissant puis 'Sales' décroissant.
• Formatage : formater 'Date' en YYYY-MM, formater 'Profit Margin' en pourcentage 1 décimale.
• Placement de la sortie : écraser la feuille actuelle / créer une nouvelle feuille 'Summary' / conserver les deux.
• Préservation : conserver la feuille d’origine inchangée.
• Limites de lignes : afficher le top 20 par 'Sales'.

3. Techniques avancées

A. Logique conditionnelle

Exemples :

• Filtrer les lignes où 'Revenue' > 1000 ET 'Region' DANS ("West","North").
• Remplacer les valeurs nulles de 'Price' par la médiane lorsque 'Category' = 'Accessories'.
• Marquer les valeurs aberrantes : Ajouter la colonne 'Is Outlier' = 1 si 'ZScore' > 3 sinon 0.

B. Enchaîner les tâches en un passage

Enchaînez les opérations liées lorsque l’ordre est clair. Exemple : Nettoyer 'Orders' en supprimant les doublons sur 'Order ID', remplir 'Cost' manquant par la médiane, ajouter 'Margin'=(Revenue-Cost)/Revenue*100, puis créer un histogramme de la moyenne de 'Margin' par 'Region'.

C. Stratégie pour grands jeux de données

• Commencer par : fournir un résumé de structure (colonnes, types, nombre de lignes).
• Puis : générer un échantillon de 10 lignes (aléatoires ou début) pour valider les hypothèses.
• Après validation : exécuter la transformation complète.
• Utiliser des commandes incrémentales pour les tâches lourdes : (1) nettoyage, (2) ajout de métriques, (3) visualisation.

D. Gestion de la sortie

Spécifier : "Créer une nouvelle feuille 'Cleaned'", "Remplacer 'Sheet1' existante", "Ajouter le graphique dans la feuille 'Charts'", "Retourner uniquement le résumé (pas d’export ligne à ligne)".

E. Demander des explications

Ajouter : "Expliquer chaque étape" ou "Fournir la logique des formules" pour auditer.

F. Formules complexes

Exemple : Ajouter la colonne 'LTV' = (AverageOrderValue * PurchaseFrequency * GrossMargin %) sur les 12 derniers mois par 'Customer ID' ; produire un tableau au niveau client trié décroissant.

G. Affinage itératif

1. D’abord : résumé de haut niveau.
2. Ensuite : réduire le périmètre (p. ex., seulement Region='West').
3. Puis : ajouter des métriques/visuels.

H. Combiner des fichiers

"Fusionner les fichiers mensuels téléversés ; ajouter 'Month' depuis le nom de fichier (YYYY-MM) ; concaténer tout en une table ; assurer un ordre de colonnes cohérent ; ajouter une ligne Total."

I. Contrôles de qualité des données

"Lister les colonnes avec >10% de valeurs manquantes ; suggérer une méthode de remplissage ; ne pas modifier pour l’instant."

4. Modèles de commandes courants

Copiez, adaptez et exécutez. Remplacez les éléments entre crochets.

Nettoyage & Préparation

• Supprimer les doublons sur '[Primary Key]' en gardant le premier.
• Standardiser le format de date dans '[Date Column]' en YYYY-MM-DD.
• Remplir les valeurs manquantes de '[Column]' avec la médiane.
• Scinder '[Full Name]' en 'First Name' et 'Last Name'.
• Supprimer les espaces superflus dans toutes les colonnes texte.
• Détecter les valeurs aberrantes dans '[Metric]' avec z-score > 3 et lister les lignes.

Transformation

• Ajouter la colonne '[New Metric]' = ([Numerator] - [Denominator]) / [Numerator] * 100 formaté en pourcentage.
• Tableau croisé (pivot) : Somme de '[Value]' par '[Row Dim]' et '[Column Dim]'.
• Dépivoter les colonnes '[Jan]'..'[Dec]' en 'Month','Value'.

Analyse

• Statistiques descriptives : moyenne, médiane, min, max, écart‑type pour ['Col1','Col2'].
• Corrélation entre '[Var A]' et '[Var B]' avec interprétation.
• Tendance : tracer '[Metric]' sur '[Date]' et calculer la croissance période sur période.
• Prévoir '[Metric]' pour les 6 prochaines périodes via régression linéaire ; inclure bandes de confiance.

Visualisation

• Histogramme : x='[Category]', y='[Value]' tri décroissant.
• Courbe : x='[Date]', y='[Metric]' avec moyenne mobile fenêtre 7.
• Camembert : part de '[Category]' selon '[Value]'.
• Nuage de points : '[X]' vs '[Y]' ajouter droite de régression + corrélation.

Business Intelligence

• Récapitulatif KPI : calculer Revenue, Cost, Profit = Revenue - Cost, Margin %.
• Analyse de cohorte par 'Signup Month' montrant la rétention sur les mois 0‑6.
• Analyse de scénarios : augmenter '[Price]' de 10% et recalculer 'Profit' ; résumer l’écart.

Opérations multi‑fichiers

• Fusionner tous les fichiers téléversés ; ajouter la colonne 'Source File' ; aligner les colonnes par en‑tête.
• Ajouter les fichiers puis supprimer les doublons sur '[ID]'.

Mise en forme & Sortie

• Formater '[Currency Column]' en devise USD 2 décimales.
• Trier par '[Date]' croissant puis '[Revenue]' décroissant.
• Créer une nouvelle feuille 'Summary' uniquement avec le tableau agrégé.
• Conserver la feuille d’origine ; placer les données transformées dans 'Cleaned'.

Audit & QA

• Afficher 10 lignes aléatoires après nettoyage pour revue.
• Lister les colonnes avec >5% de valeurs manquantes ; proposer des stratégies de remplissage.

5. Galerie Bon vs Mauvais (par scénario)

6. Dépannage & Affinage

Symptôme -> Action :

• Sortie trop générique : ajouter colonnes, métriques, niveaux de regroupement spécifiques.
• Mauvaise colonne choisie : utiliser le nom exact entre guillemets ; éventuellement lister les colonnes : "Lister tous les noms de colonnes d’abord".
• Lignes manquantes après filtrage : ré‑énoncer la logique de filtre explicitement ET préciser inclusif/exclusif (p. ex., Revenue >= 1000).
• Mauvaise interprétation de dates : préciser le format cible et le fuseau si pertinent.
• Agrégation inattendue : indiquer la fonction désirée (somme vs moyenne vs décompte distinct).
• Lenteur sur gros fichier : demander d’abord le schéma ; exécuter en étapes.
• Formule erronée : fournir les parenthèses exactes et le format souhaité.
• Graphique inattendu : définir type, axes, tri, limites (top N), titres, et la présence de légende.
• Besoin d’annuler : ré‑exécuter avec "Utiliser les données originales (ignorer les modifications précédentes)".

Modèle de boucle d’affinage

1. Large initial : "Fournir la liste des colonnes et le nombre de lignes ; aucune modification pour l’instant."
2. Ciblage : "Supprimer les doublons sur 'Customer ID' ; afficher le nombre supprimé."
3. Étendre : "Ajouter la colonne 'Profit Margin'."
4. Visualiser : "Créer un histogramme de la moyenne de 'Profit Margin' par 'Region'."
5. Fignoler : "Formater 'Profit Margin' en pourcentage 1 décimale ; trier décroissant."

Demander des explications

Ajouter : "Expliquer les étapes" ou "Montrer les formules utilisées" pour valider la logique.

7. Aide‑mémoire rapide

8. Conseils finaux

• Soyez explicite d’abord ; la concision vient après une fois les schémas appris.
• Citez les noms de colonnes pour éviter l’ambiguïté.
• Ne combinez que des étapes logiquement séquentielles.
• Demandez des explications lors d’analyses financières ou de conformité critiques.
• Itérez : résumé large -> transformation ciblée -> enrichissement -> visualisation -> mise en forme.

Besoin d’inspiration ? Revenez au guide de démarrage pour des cas d’usage. Prêt à pratiquer — tentez une chaîne en 3 étapes sur votre prochain jeu de données.

Avez‑vous un retour ou une commande récalcitrante ? Écrivez‑nous à [email protected]. Vos retours améliorent l’IA.

9. Votre première commande d’entraînement

Téléversez une exportation de ventes récente, puis exécutez :

Supprimer les doublons sur 'Order ID' ; remplir 'Unit Cost' manquant avec la médiane ; ajouter 'Gross Margin %'=(Revenue-Cost)/Revenue*100 formaté pourcentage 1 décimale ; créer un histogramme de la moyenne de 'Gross Margin %' par 'Region' tri décroissant ; placer le graphique dans la feuille 'Charts'.

Affinez ensuite — vous écrivez désormais comme un power user.