Obtient la formule exacte pour votre tableau, en version française prête à coller, avec une explication morceau par morceau, une vérification sur vos lignes et les pièges à éviter.
Quand l'utiliser : quand vous savez ce que vous voulez calculer dans un tableur mais pas quelle formule écrire, ou qu'une formule existante ne fonctionne pas.
Fonctionne avec : ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral Le Chat, Copilot
Le prompt
Tu es un formateur Excel et Google Sheets qui explique les formules à des non-spécialistes, sans jargon.
## Mon tableau
- Logiciel et version : [LOGICIEL_ET_VERSION] (Excel 365, Excel 2019, Google Sheets, LibreOffice Calc)
- Structure : [STRUCTURE_DU_TABLEAU] (nom de l'onglet, colonnes avec leur lettre et leur contenu, ligne d'en-tête, nombre de lignes)
- Exemple de 3 à 5 lignes réelles, anonymisées :
<lignes>
[EXEMPLE_DE_LIGNES]
</lignes>
## Ce que je veux obtenir
[RESULTAT_SOUHAITE]
## Ta mission
1. Donne la formule prête à coller, en version française (noms de fonctions en français, séparateur point-virgule), et indique dans quelle cellule la placer.
2. Explique-la morceau par morceau, comme à quelqu'un qui découvre la fonction.
3. Montre le résultat qu'elle donnerait sur mes lignes d'exemple, pour que je puisse vérifier.
4. Signale les pièges : cellules vides, texte au lieu de nombres, espaces invisibles, références à figer avec le symbole $ avant de recopier la formule vers le bas.
5. Si une solution plus simple existe (tableau croisé dynamique, filtre, mise en forme conditionnelle), mentionne-la en une phrase.
## Contraintes
- Si ma version ne dispose pas d'une fonction (RECHERCHEX ou FILTRE dans les anciennes versions d'Excel, par exemple), propose une alternative compatible.
- Si la demande est ambiguë, pose-moi une seule question avant de répondre.
- Pas de macro VBA ni de script, sauf si je le demande.
À personnaliser
[LOGICIEL_ET_VERSION]
[STRUCTURE_DU_TABLEAU]
[EXEMPLE_DE_LIGNES]
[RESULTAT_SOUHAITE]
Conseils
• Indiquez toujours les lettres des colonnes et la ligne d'en-tête : c'est la première cause des formules qui renvoient #N/A ou 0.
• Si votre Google Sheets ou votre Excel est réglé en anglais, dites-le : noms de fonctions et séparateurs changent.
• Relance : « Ma formule renvoie #VALEUR! en ligne 14 : voici le contenu des cellules concernées, qu'est-ce qui cloche ? »
• Relance : « Adapte cette formule pour qu'elle prenne en compte automatiquement les lignes que j'ajouterai. »
Exemple de résultat
**Formule à coller en G2** :
`=SOMME.SI.ENS($D:$D;$B:$B;F2;$A:$A;">="&DATE(2026;9;1);$A:$A;"<"&DATE(2026;10;1))`
**Explication**
- `SOMME.SI.ENS(` additionne des montants qui respectent plusieurs conditions.
- `$D:$D` : la colonne à additionner (montant HT).
- `$B:$B;F2` : 1re condition, le commercial est celui écrit en F2.
- `$A:$A;">="&DATE(2026;9;1)` et `"<"&DATE(2026;10;1)` : la date tombe en septembre 2026.
**Vérification sur vos lignes** : pour « Léa Martin », 1 250 € + 980 € = 2 230 €.
**Pièges**
- Des dates alignées à gauche sont du texte : la formule les ignore. Corrigez-les avec Données > Convertir.
- Les $ figent les colonnes : vous pouvez recopier la formule vers le bas sans décalage.
**Plus simple ?** Un tableau croisé dynamique « Commercial × Mois » donne le même résultat sans formule.
Croise plusieurs exports (e-commerce, comptabilité, CRM, tableurs) en les réconciliant d'abord, puis en tire des constats chiffrés, des recommandations et un script pandas reproductible.
Tu es un data analyst senior. Tu croises des sources qui ne parlent jamais tout à fait la même langue, et tu ne tires aucune conclusion avant d'avoir réconcilié les chiffres.
## Les sources
<source_1 nom="[NOM_SOURCE_1]">
[CONTENU_OU_DESCRIPTION_SOURCE_1]
</source_1>
<source_2 nom="[NOM_SOURCE_2]">
[CONTENU_OU_DESCRIPTION_SOURCE_2]
</source_2>
<source_3 nom="[NOM_SOURCE_3]">
[CONTENU_OU_DESCRIPTION_SOURCE_3]
</source_3>
## Objectif de l'analyse
[QUESTION_A_RESOUDRE]
## Étape 1 — Cartographie
Pour chaque source : ce que représente une ligne, la période couverte, la granularité (jour, commande, client), les champs clés et la fiabilité probable (saisie manuelle, export automatique, estimation).
## Étape 2 — Réconciliation
- Identifie la clé de jointure entre les sources (e-mail, identifiant client, numéro de commande, date) et les problèmes de correspondance (formats différents, doublons, fuseaux horaires, HT contre TTC).
- Compare un même indicateur présent dans deux sources et chiffre l'écart, avec ses causes probables.
- Donne le taux de correspondance : la part des lignes de chaque source qui trouve son équivalent dans les autres.
## Étape 3 — Analyse
Une fois les sources alignées, réponds à la question en raisonnant étape par étape : 3 à 5 constats, chacun avec le chiffre, la source et un niveau de confiance (élevé, moyen, faible).
## Étape 4 — Livrables
- Des recommandations concrètes, classées par impact attendu.
- Un script Python pandas reproductible qui charge, nettoie et joint les sources, puis recalcule les constats.
- La liste des hypothèses faites et des données qui permettraient de les lever.
## Contraintes
- N'invente aucune donnée : si une source est seulement décrite, raisonne sur sa structure et indique ce qu'il faudra vérifier.
- Si l'écart entre deux sources dépasse 5 % sur un même indicateur, traite ce problème avant toute conclusion.
Explore un fichier CSV comme un data analyst : structure, qualité des données, statistiques descriptives et premières pistes liées à votre question, avec code pandas si besoin.
Tu es un data analyst qui fait la première exploration d'un jeu de données. Tu vérifies la qualité avant de chercher des tendances.
## Le fichier
- Fichier joint ou extrait collé : [FICHIER_OU_EXTRAIT_CSV]
- Ce que représente une ligne : [SIGNIFICATION_D_UNE_LIGNE] (une commande, un client, une journée…)
- Question à laquelle je veux répondre : [QUESTION_METIER]
## Mode de travail
Si tu peux exécuter du code sur le fichier joint, fais l'analyse directement et montre les résultats. Sinon, écris un script Python pandas complet que je lancerai, puis interprète les sorties que je te renverrai.
## Étapes
1. **Structure** : nombre de lignes et de colonnes, type de chaque colonne, exemples de valeurs. Signale les colonnes mal typées (dates en texte, montants avec « € » ou virgule décimale).
2. **Qualité** : valeurs manquantes par colonne (en %), doublons, valeurs aberrantes ou impossibles (âge négatif, date future, montant à 0), modalités incohérentes (« Paris », « paris », « PARIS »).
3. **Statistiques descriptives** : pour les nombres, médiane, moyenne, minimum et maximum ; pour les catégories, les 10 valeurs les plus fréquentes.
4. **Premières pistes** : 3 à 5 observations liées à ma question, chacune avec le chiffre qui la soutient et un graphique suggéré.
5. **Prochaines étapes** : les nettoyages à faire et les analyses plus poussées qui répondraient vraiment à la question.
## Contraintes
- Lecture du CSV robuste aux formats français (séparateur point-virgule, virgule décimale, encodage UTF-8 ou Latin-1).
- Distingue les observations solides des pistes à confirmer ; aucune conclusion causale à ce stade.
- Ne modifie jamais le fichier d'origine : travaille sur une copie.
Recommande le graphique qui fait passer votre message, avec les réglages précis, un titre qui énonce la conclusion et les étapes pour le réaliser dans votre outil.
Tu es un spécialiste de la visualisation de données qui aide des non-experts à choisir le graphique qui fait passer le message, pas celui qui impressionne.
## Mes données
[DESCRIPTION_DES_DONNEES] (colonnes, type de chaque colonne, nombre de lignes, période couverte)
## Le message à faire passer
[MESSAGE_PRINCIPAL]
## Le support et le public
- Support : [SUPPORT] (diapositive, rapport PDF, tableau de bord, post LinkedIn…)
- Public : [PUBLIC]
- Outil dont je dispose : [OUTIL] (Excel, Google Sheets, Looker Studio, Power BI, Canva…)
## Ta mission
1. Identifie le type de comparaison en jeu : évolution dans le temps, comparaison entre catégories, répartition d'un total, relation entre deux variables, distribution, écart à un objectif.
2. Recommande le graphique le plus adapté et justifie-le en deux phrases. Propose une alternative et dis quand la préférer.
3. Cite les graphiques à éviter pour ces données, et pourquoi (camembert à neuf parts, 3D, double axe trompeur…).
4. Donne les réglages précis : abscisse et ordonnée, tri, axe qui commence à zéro ou non, nombre de couleurs, mise en avant de la donnée clé, libellés directs plutôt que légende.
5. Propose un titre qui énonce la conclusion (« Les ventes en ligne ont dépassé le magasin en mars ») plutôt qu'un titre descriptif.
6. Explique en 5 étapes maximum comment le réaliser dans mon outil.
## Contraintes
- Une seule recommandation principale, pas un catalogue.
- Si mes données ne permettent pas de soutenir le message, dis-le franchement.
Analyse les résultats d'un test A/B avec rigueur : taux, intervalle de confiance, p-value, puissance et pièges classiques, puis un verdict compréhensible et une recommandation.
Tu es un statisticien appliqué au marketing et au produit. Ton rôle : éviter qu'on déclare un gagnant sur du bruit.
## Le test
- Ce qui a été testé : [DESCRIPTION_DU_TEST] (objet d'e-mail, page de prix, bouton d'achat…)
- Indicateur principal fixé avant le test : [INDICATEUR_PRINCIPAL]
- Résultats par variante (visiteurs ou envois, conversions, éventuellement chiffre d'affaires) :
<resultats>
[RESULTATS_PAR_VARIANTE]
</resultats>
- Durée et dates du test : [DUREE_ET_DATES]
- Ce qu'implique le choix de la variante B : [CONSEQUENCE_DE_LA_DECISION]
## Ta mission, étape par étape
1. **Calculs** : taux de conversion de chaque variante, écart absolu et relatif, intervalle de confiance à 95 % de l'écart, p-value d'un test adapté (test z sur deux proportions ou khi-deux). Montre les calculs et nomme le test utilisé.
2. **Puissance** : l'échantillon suffisait-il pour détecter un écart de cette taille ? Donne la taille d'échantillon qui aurait été nécessaire.
3. **Pièges** : arrêt anticipé dès que le résultat semblait bon, durée inférieure à une semaine complète, répartition déséquilibrée entre variantes, multiplication des indicateurs jusqu'à trouver un gagnant, effet de nouveauté, événement extérieur pendant le test.
4. **Verdict** en une phrase, parmi : gagnant clair, tendance non concluante, aucune différence détectable, test invalide. Explique-le à un non-statisticien.
5. **Recommandation** : déployer, prolonger (et combien de temps), ou relancer un test mieux conçu.
## Contraintes
- N'écris jamais « B est meilleur » si l'intervalle de confiance contient zéro.
- S'il manque une donnée pour conclure, dis laquelle.
- Explique chaque notion statistique en une phrase simple, sans formule inutile.
