Ce que fait ce skill
Ce skill vous aide à analyser un tableau Excel ou un export CSV sans lui faire dire plus qu'il ne prouve. Trop souvent, une baisse des ventes devient en une phrase un « désengagement » des clients. Le skill sépare donc le constat, la corrélation et la causalité présumée, puis nomme ce qui manque pour conclure.
Quand l'utiliser
- Vous devez présenter en comité les résultats d'un export de ventes.
- Vous interprétez les réponses à un questionnaire interne ou client.
- Un collègue affirme qu'un chiffre prouve une tendance et vous en doutez.
- Vous voulez savoir quelles données collecter pour trancher une question.
Pour qui ?
- Contrôleur de gestion
- Manager
- Responsable marketing
- DAF
Questions fréquentes
Pourquoi utiliser ce skill plutôt que de demander directement à l'IA ?
Sans ce skill, l'IA calcule des moyennes puis surinterprète sans marquer le saut entre constat et cause. Le skill impose au contraire de classer chaque affirmation, de vérifier les effectifs avant tout pourcentage et de proposer une explication rivale. Il nomme aussi les données manquantes et refuse de valider votre conclusion par politesse.
Quelle différence entre corrélation et causalité ?
Une corrélation signifie que deux variables évoluent ensemble. La causalité suppose que l'une provoque l'autre. Or une variable cachée, la saisonnalité ou une causalité inverse peuvent produire la même corrélation. Le skill classe donc chaque conclusion et nomme le saut logique quand elle dépasse le simple constat.
À partir de combien de réponses un pourcentage est-il fiable ?
Il n'existe pas de seuil universel. Le skill applique un test simple : si ajouter ou retirer une seule observation change le sens de la conclusion, le sous-groupe est trop petit. C'est pourquoi il écrit toujours « 60 % (3 sur 5) » plutôt que « 60 % » seul.
