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Xamle-Academy

Data analyst : analyser des données pour décider

Apprenez à collecter, nettoyer, analyser et visualiser des données avec Excel, Google Sheets et SQL pour transformer des chiffres en décisions concrètes, à partir de cas d'entreprises sénégalaises.

Débutant-(0) 0 apprenants4 h 30Mis à jour le 9 octobre 2026

Ce que vous allez apprendre

  • Comprendre le rôle du data analyst et appliquer une démarche d'analyse en 6 étapes
  • Transformer une demande vague en question d'analyse précise et mesurable
  • Structurer un tableau de données exploitable et le nettoyer (doublons, valeurs manquantes, formats, valeurs aberrantes)
  • Calculer et interpréter les indicateurs clés : moyenne, médiane, part, taux d'évolution, panier moyen
  • Synthétiser des données avec les formules conditionnelles, les tableaux croisés dynamiques et des requêtes SQL simples
  • Choisir le graphique adapté à chaque message et concevoir un tableau de bord lisible
  • Interpréter les résultats avec rigueur et formuler des recommandations chiffrées et actionnables

Présentation

Cette formation pratique vous initie au métier de data analyst. Vous suivrez la démarche complète d'une analyse, de la question posée par un responsable jusqu'à la recommandation finale. Vous apprendrez d'abord à formuler une question d'analyse et à reconnaître les types de données. Vous saurez ensuite construire un tableau propre et nettoyer des données réelles. Vous calculerez les indicateurs essentiels (moyenne, médiane, taux d'évolution, panier moyen), utiliserez les tableaux croisés dynamiques et écrirez vos premières requêtes SQL. Vous choisirez les bons graphiques, construirez un tableau de bord et présenterez vos résultats de façon convaincante. Enfin, vous apprendrez à interpréter les chiffres avec rigueur et à formuler des recommandations actionnables.

Tous les exemples sont tirés du contexte ouest-africain : boutiques à Dakar, distributeurs à Thiès et Kaolack, restaurants à Saint-Louis, paiements Wave et Orange Money, montants en FCFA. Chaque module comprend des exercices réalistes avec des corrections détaillées.

Compétences acquises

Formulation de questions métierTypologie des donnéesStructuration et nettoyage de donnéesStatistiques descriptivesFormules conditionnelles Excel / Google SheetsTableaux croisés dynamiquesRequêtes SQL de baseData visualisationConception de tableaux de bordStorytelling avec les donnéesInterprétation critique des résultatsFormulation de recommandations

Prérequis

  • Savoir utiliser un ordinateur et naviguer sur Internet
  • Connaître les bases d'un tableur (saisir des données, écrire une formule simple comme =SOMME())
  • Maîtriser les opérations de calcul de base (pourcentages, divisions)
  • Avoir accès à Excel ou à Google Sheets (gratuit)

Programme

5 modules · 11 leçons

1Module 1 - Le métier de data analyst et la démarche d'analyse

•Comprendre ce que fait un data analyst, appliquer la démarche d'analyse en 6 étapes et transformer une demande vague en question d'analyse précise.

  • Le rôle du data analyst et la démarche en 6 étapes20 min
  • Les types de données et la question d'analyse20 min
  • 1 exercice(s)
  • 1 mini-test
2Module 2 - Collecter et nettoyer les données

•Construire un tableau de données exploitable et appliquer les techniques de nettoyage essentielles dans Excel ou Google Sheets.

  • Structurer un tableau exploitable20 min
  • Nettoyer les données : les problèmes courants et leurs solutions25 min
  • 1 exercice(s)
  • 1 mini-test
3Module 3 - Analyser : indicateurs, synthèses et premières requêtes SQL

•Calculer et interpréter les indicateurs essentiels, synthétiser des données par segment avec les formules conditionnelles et les tableaux croisés dynamiques, et écrire des requêtes SQL simples.

  • Les statistiques descriptives essentielles25 min
  • Synthétiser par segment : formules conditionnelles, tableaux croisés et KPI25 min
  • Premiers pas en SQL20 min
  • 2 exercice(s)
  • 1 mini-test
4Module 4 - Visualiser et communiquer les résultats

•Choisir le graphique adapté à chaque message, appliquer les bonnes pratiques de visualisation et concevoir un tableau de bord et une présentation qui mènent à une décision.

  • Choisir le bon graphique25 min
  • Construire un tableau de bord et raconter l'histoire des données20 min
  • 1 exercice(s)
  • 1 mini-test
5Module 5 - Des données à la décision

•Interpréter les résultats avec esprit critique, éviter les pièges classiques et formuler des recommandations chiffrées, actionnables et respectueuses des données personnelles.

  • Interpréter avec rigueur : les pièges à éviter20 min
  • Formuler des recommandations actionnables20 min
  • 1 exercice(s)
  • 1 mini-test
Quiz final10 questions

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