Copilot (licence) - Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python Vidéo

Découvrez comment visualiser et regrouper vos données dans Excel grâce à Copilot et Python. Ce tutoriel vous montre comment analyser des villes en France, filtrer par densité de population et créer des visualisations claires. Transformez votre expérience de données en un jeu d'enfant et laissez Copilot devenir votre assistant incontournable.

01:22
6 vues

Disponible dans Intelligence Artificielle

Objectifs :

Comprendre comment utiliser Copilot dans Excel avec Python pour visualiser et analyser des données de manière efficace.

Chapitres :

Introduction à Copilot dans Excel
Dans cette vidéo, nous découvrons comment Copilot dans Excel, associé à Python, facilite la visualisation et l'analyse des données. Cet outil permet de regrouper les informations de manière intuitive et d'obtenir des résultats clairs rapidement.
Visualisation des données
Nous commençons par une liste de villes de France, qui inclut divers éléments tels que : - Les latitudes et longitudes - La densité de population - D'autres éléments pertinents L'objectif est de visualiser ces villes en fonction de leur longitude et latitude.
Analyse avancée avec Python
Pour effectuer une analyse avancée, nous demandons à Copilot d'afficher uniquement les villes ayant une densité de population supérieure à la moyenne. Cela nous permet de mieux comprendre les zones densément peuplées.
Création de cartes et dégradés de couleur
Nous souhaitons également créer une carte pour les villes ayant une densité de population inférieure à la moyenne. Pour cela, nous utilisons un dégradé de couleur, ce qui nous aide à visualiser la densité de population de manière plus intuitive.
Visualisation par département
Pour terminer, nous demandons à visualiser la densité de population moyenne par département, en utilisant un dégradé de couleurs pour identifier chaque département. Cela permet une analyse comparative facile entre les différentes zones.
Exploration des possibilités
Si vous manquez d'inspiration, Copilot peut vous suggérer des analyses possibles à partir des données disponibles. Cela rend l'utilisation de Python dans Excel non seulement pratique mais aussi enrichissante.
Conclusion
En résumé, Copilot dans Excel transforme Python en un assistant puissant pour visualiser et analyser les données. Grâce à ses fonctionnalités, filtrer et regrouper les informations devient un processus simple et accessible.

FAQ :

Qu'est-ce que le copilote dans Excel?

Le copilote dans Excel est un assistant intelligent qui utilise Python pour aider les utilisateurs à analyser et visualiser leurs données de manière plus efficace.

Comment utiliser Python avec Excel?

Vous pouvez utiliser Python dans Excel pour effectuer des analyses avancées, visualiser des données, et automatiser des tâches en intégrant des scripts Python directement dans vos feuilles de calcul.

Comment visualiser la densité de population dans Excel?

Pour visualiser la densité de population, vous pouvez utiliser le copilote pour créer des tableaux et des cartes qui montrent les variations de densité par région, en utilisant des dégradés de couleur pour une meilleure compréhension.

Quelles sont les étapes pour analyser des données avec Python dans Excel?

Les étapes incluent l'ajout d'une nouvelle feuille, la demande d'analyse avancée, la visualisation des données par latitude et longitude, et l'application de filtres pour se concentrer sur des sous-ensembles spécifiques de données.

Comment filtrer les villes par densité de population dans Excel?

Vous pouvez demander au copilote de n'afficher que les villes ayant une densité de population supérieure à la moyenne, ce qui vous permet de cibler les données pertinentes.

Quelques cas d'usages :

Analyse des données démographiques

Utiliser le copilote dans Excel pour analyser les données démographiques d'une région, en visualisant la densité de population par ville et en identifiant les zones à forte densité pour des études de marché.

Visualisation des données géographiques

Appliquer des techniques de visualisation avec Python pour créer des cartes interactives qui montrent la répartition de la population dans différentes régions, facilitant ainsi la prise de décision pour les urbanistes.

Rapports d'analyse de données

Générer des rapports automatisés sur la densité de population par département, en utilisant des dégradés de couleur pour représenter visuellement les données, ce qui peut être utile pour les présentations aux parties prenantes.

Optimisation des ressources

Analyser les données de densité de population pour optimiser la répartition des ressources dans les services publics, en identifiant les zones nécessitant plus de services en fonction de la population.

Planification d'événements

Utiliser les analyses de densité de population pour planifier des événements ou des campagnes marketing, en ciblant les zones avec une forte concentration de population pour maximiser l'impact.

Glossaire :

Copilote

Un assistant intelligent intégré dans Excel qui aide à analyser et visualiser les données de manière efficace.

Python

Un langage de programmation populaire utilisé pour l'analyse de données, la visualisation et l'automatisation des tâches dans Excel.

Densité de population

Le nombre de personnes vivant par unité de surface dans une région donnée, souvent exprimé en habitants par kilomètre carré.

Latitude et Longitude

Des coordonnées géographiques utilisées pour localiser un point sur la surface de la Terre. La latitude indique la position nord-sud, tandis que la longitude indique la position est-ouest.

Analyse avancée

Une méthode d'examen des données qui utilise des techniques statistiques et des outils de programmation pour extraire des informations significatives.

Dégradé de couleur

Une représentation visuelle où les couleurs changent progressivement pour indiquer des variations dans les données, souvent utilisée pour montrer des niveaux de densité ou d'autres mesures.

00:00:04

vous pouvez facilement visualiser les données

00:00:06

et utiliser les possibilités de regroupement.

00:00:10

Voici une liste des villes de France.

00:00:12

Elle comporte de nombreux éléments,

00:00:14

entre autres les latitudes et longitudes,

00:00:16

la densité de population et d'autres éléments.

00:00:20

commençons par demander l'analyse avancée avec Python.

00:00:24

une fois la nouvelle feuille ajoutée,

00:00:26

je demande à visualiser les villes grâce à la longitude et l'attitude.

00:00:33

je souhaite n'afficher que les villes ayant une

00:00:35

densité de population supérieure à la moyenne.

00:00:38

copilote me propose donc un tableau.

00:00:41

puis j'aimerais une carte pour celle ayant une densité inférieure.

00:00:45

pour mieux me rendre compte de la densité de population,

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je demande un dégradé de couleur.

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Pour terminer,

00:00:53

je demande à visualiser la densité de population moyenne par département

00:00:57

avec un dégradé de couleurs pour repérer chaque département.

00:01:01

si je manque d'inspiration,

00:01:03

je peux demander ce qu'il est possible de faire à partir des données.

00:01:07

A copilote dans Excel,

00:01:08

Python devient un véritable assistant pour visualiser

00:01:11

les données de manière claire et immédiate,

00:01:13

mais aussi pour les regrouper intelligemment.

00:01:16

visualiser,

00:01:17

filtrer et regrouper les données devient un jeu d'enfant.

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