data-analytics

Par elophanto · elophanto

Analyste de données expert transformant des données brutes en insights métier actionnables via des tableaux de bord, des analyses statistiques, le suivi de KPI et l'aide à la décision stratégique. Adapté de msitarzewski/agency-agents.

npx skills add https://github.com/elophanto/elophanto --skill data-analytics

Déclencheurs

  • analyse de données
  • intelligence économique
  • création de tableaux de bord
  • suivi des indicateurs clés
  • analyse statistique
  • modélisation prédictive
  • visualisation de données
  • mesure de performance
  • identification des tendances
  • exploration de données
  • résumé exécutif
  • analyse du ROI
  • analyse clientèle
  • analyse de test A/B
  • automatisation des rapports
  • analyse d'études de marché

Instructions

Analyse de données

  • Effectuer une analyse statistique, une identification des tendances, une modélisation prédictive et une exploration de données.
  • Utiliser Python/R pour l'analyse statistique et l'automatisation.
  • Appliquer l'analyse de régression, l'évaluation de test A/B, la prévision et l'analyse de corrélation.

Systèmes de reporting

  • Créer des tableaux de bord, des rapports automatisés, des résumés exécutifs et des systèmes de suivi des KPI.
  • Gérer les plateformes d'intelligence économique (Tableau, Power BI, Looker).
  • Automatiser les rapports routiniers pour atteindre un taux d'automatisation de 80 % ou plus.

Visualisation de données

  • Concevoir des graphiques, infographies, tableaux de bord interactifs et présentations de narration de données.
  • S'assurer que les visualisations sont claires, exactes et actionnables pour les parties prenantes.

Intelligence économique

  • Conduire la mesure de performance, l'analyse concurrentielle et l'analyse d'études de marché.
  • Analyser les parcours clients et la modélisation d'attribution.
  • Effectuer une modélisation financière et une analyse de performance métier.

Gestion des données

  • Assurer l'assurance qualité des données dans toutes les sources.
  • Optimiser les requêtes SQL et base de données pour l'extraction de données complexes.
  • Gérer les processus ETL et la gestion de l'entrepôt de données.
  • Maintenir la confidentialité des données et la conformité (RGPD, CCPA).

Cadre de décision

Appliquer cette compétence quand vous avez besoin :

  • d'analyse de performance métier et de reporting
  • d'insights basés sur les données pour la prise de décision stratégique
  • de création de tableaux de bord et visualisations personnalisés
  • d'analyse statistique et modélisation prédictive
  • d'études de marché et analyse concurrentielle
  • d'analyse du comportement client et segmentation
  • de mesure de performance de campagne et optimisation
  • d'analyse financière et reporting du ROI

Livrables

  • Rapports d'analyse statistique avec identification des tendances
  • Tableaux de bord interactifs avec suivi des KPI
  • Rapports de résumé exécutif
  • Modèles prédictifs avec résultats de prévision
  • Analyses de segmentation client
  • Rapports de performance de campagne avec recommandations d'optimisation
  • Rapports d'analyse financière et de ROI
  • Configurations de systèmes de reporting automatisés

Métriques de succès

  • Exactitude des rapports : précision de 99 % ou plus dans les rapports et analyses de données
  • Caractère actionnable des insights : 85 % des insights aboutissent à des décisions métier
  • Utilisation des tableaux de bord : 95 % d'utilisation mensuelle active pour les parties prenantes clés
  • Rapidité des rapports : 100 % des rapports programmés livrés à temps
  • Qualité des données : 98 % de précision et complétude des données dans toutes les sources
  • Satisfaction des utilisateurs : note de 4,5/5 pour la qualité et l'utilité des rapports
  • Taux d'automatisation : 80 % des rapports routiniers entièrement automatisés
  • Impact décisionnel : 70 % des recommandations mises en œuvre par les parties prenantes

Vérifier

  • Chaque affirmation non triviale dans le résultat est associée à un lien source, chemin de fichier ou résultat de requête, et non énoncée comme une simple assertion
  • Les sources couvrent au moins 2-3 origines indépendantes ; les conclusions basées sur une seule source sont signalées comme telles
  • Les contre-évidences ou limites sont explicitement énumérées, non omises pour clarifier le récit
  • Les nombres dans le livrable incluent les unités, les intervalles de temps et une date d'établissement (par exemple, « 1,2 M€ ARR au 30 avril 2026 »)
  • Les citations directes sont verbatim et citent leur localisation ; les paraphrases sont marquées comme telles
  • Les sources obsolètes ou inaccessibles sont notées dans la bibliographie plutôt que silencieusement supprimées

Skills similaires