De la modélisation des données au reporting
Un projet analytique SQL centré sur la modélisation relationnelle, la validation des données et la présentation des analyses dans un tableau de bord.
Ma contribution
J’ai conçu le modèle analytique SQLite, rédigé les requêtes d’investigation et de validation, puis développé un tableau de bord HTML/Chart.js pendant le stage SQL & Database Architecture via Extern.
Le contexte
Les ventes, paniers, données de trafic et publicités décrivent des événements et des périodes différents. Les réunir sans vérifier leur granularité et leurs relations peut dupliquer les mesures, masquer des enregistrements sans correspondance ou produire un indicateur trompeur. Mon travail reliait modélisation, validation et reporting dans une démarche explicable.
Comment j’ai travaillé
- Modéliser les sources. Organisation de six sources commerciales et marketing en tables relationnelles SQLite. Séparation des ventes et des mesures de trafic et de publicité, sans supposer une granularité commune.
- Investiguer avec SQL. Utilisation de jointures, de fonctions de fenêtrage et de requêtes de validation pour examiner les relations, les correspondances manquantes et la différence entre enregistrements et sessions uniques.
- Vérifier les indicateurs. Contrôle de la cohérence des périodes utilisées au numérateur et au dénominateur, avec exclusions de qualité explicites. Une absence de correspondance était traitée comme un point à examiner, pas comme une preuve d’absence d’activité.
- Présenter l’analyse. Création d’une couche de reporting et d’un tableau de bord HTML/Chart.js pour rendre les requêtes et leur interprétation plus accessibles.
Livrables et enseignements
J’ai produit une base analytique, des investigations SQL et un tableau de bord. Le travail montre le passage de la modélisation des sources à une interface visuelle interprétable.
Mon principal enseignement technique : vérifier la structure d’une requête avant de faire confiance à son résultat. Corriger une mesure améliore la fiabilité de l’analyse ; cela ne prouve pas à lui seul une amélioration commerciale.
Portée et limites
L’analyse dépend de la couverture des sources, de la qualité des correspondances et de définitions cohérentes. Elle n’établit pas d’impact commercial causal.
Les enregistrements sources, chiffres commerciaux précis, constats internes identifiables et recommandations commerciales restent réservés. Le rapport et le tableau de bord soumis ne sont pas liés car ils contiennent ces éléments ; la démarche de modélisation et de validation est présentée ici.