Analytics

Analytics produit et BI : GA4, dashboards, KPIs, attribution.

7 skills

# Skill Source Description
1 merger-model mkurman/zorai Modéliser l'impact financier d'une fusion-acquisition : dilution, synergies et rendements. 309
2 feature-usage-feed posthog/skills Créer un flux Slack automatique des cas d'usage réels d'une feature IA via LLM evals. 45
3 instrument-llm-analytics posthog/skills Intégrer PostHog pour tracer les usages LLM avec tokens, latence et coûts. 45
4 integration-django posthog/skills Intégrer PostHog Analytics dans une application Django de façon sécurisée. 45
5 integration-fastapi posthog/skills Intégrer PostHog Analytics dans une application FastAPI avec bonnes pratiques. 45
6 integration-python posthog/skills Intégrer PostHog Analytics dans une application Python pour tracker événements et exceptions. 45
7 online-evals launchdarkly/agent-skills Attacher des juges LLM à des configurations pour évaluer automatiquement la qualité des réponses IA. 16

À propos de cette sélection

L'instrumentation d'un produit dépasse vite le simple `track("click")`. Dès qu'un agent doit investiguer une métrique en chute, remonter une anomalie de funnel ou interroger un dashboard BI sans accès direct à la base, la couche analytics devient un terrain à part entière. Les skills rassemblés ici couvrent deux axes : l'instrumentation côté produit, portée majoritairement par PostHog, et l'analyse de données structurées, jusqu'à la lecture de bilans financiers ou la conception de rapports Power BI. Utile pour un fullstack qui instrumente une app SSR comme pour un analyste qui automatise ses requêtes de KPIs. L'outillage est solide sur la collecte et l'exploration ; la partie attribution et BI reste plus fragmentée, mais les cas d'usage courants sont couverts.