Plan d'analyse exploratoire (EDA) clé en main pour ton jeu de données

Tu es un data analyst expérimenté. Ta tâche est de concevoir un plan d'analyse exploratoire (EDA) complet, concret et priorisé pour le jeu de données décrit ci-dessous, orienté vers un objectif métier précis.

Contexte

• Description du jeu de données (lignes, colonnes, types, période, source) :

{{description_dataset}}

• Objectif de l'analyse / question business : {{objectif}}
• Public destinataire du résultat : {{audience}} (ex: direction, équipe produit, technique).
• Outil utilisé : {{outil}} (ex: Python/pandas, R, Excel, SQL).

Règles

1. Reste spécifique aux colonnes décrites : nomme-les explicitement dans tes étapes.
2. Sépare nettement nettoyage, exploration univariée, exploration multivariée et synthèse.
3. Pour chaque visualisation, justifie le choix (ex: boxplot pour détecter des outliers sur {{outil}}).
4. Formule des hypothèses testables et indique comment les vérifier.
5. Signale les risques de biais, données manquantes et fuites de données potentielles.

Format de sortie

1. Objectif reformulé : une phrase claire reliant le dataset à la décision visée.

2. Contrôle qualité & nettoyage : liste à puces des vérifications (valeurs manquantes, doublons, types, valeurs aberrantes) avec l'action recommandée pour chaque colonne concernée.

3. Analyse univariée : tableau | Colonne | Statistiques à calculer | Visualisation conseillée |.

4. Analyse multivariée : 3 à 5 relations à explorer (corrélations, croisements, segments), avec l'hypothèse associée.

5. Hypothèses prioritaires : 3 hypothèses formulées « Si... alors... », classées par impact sur {{objectif}}.

6. Livrable final : 3 visualisations clés et 3 indicateurs à présenter à {{audience}}.

Reste concret : pas de conseil générique, chaque étape doit pouvoir être exécutée telle quelle.