Avant de présenter un chiffre, faites ces 7 vérifications

Le fichier affiche 1 020 €. La bonne réponse est 450 €.

Dans cet exercice fictif, la demande est précise : additionner le montant des commandes payées, datées du 1er au 15 septembre 2026 inclus, en comptant chaque commande une seule fois. Ce montant de commandes n’est pas nécessairement un encaissement bancaire ou un chiffre d’affaires comptable.

Le fichier contient volontairement une ligne répétée, des statuts à exclure et une date hors période. Téléchargez-le, puis cherchez les pièges avant d’ouvrir la correction.

Télécharger le fichier à vérifier

Le nom du chiffre dit-il ce qu’il mesure ?

« Ventes » peut désigner des commandes passées, des commandes payées, des factures ou de l’argent reçu. Avant le calcul, écrivez une phrase qui définit votre indicateur. Faites confirmer cette définition par la personne qui utilisera l’analyse.

Précisez aussi la devise, le traitement des remboursements et le caractère hors taxes ou toutes taxes comprises si ces notions s’appliquent. Dans l’exercice, nous utilisons des montants en euros déjà fournis, sans modéliser la fiscalité. Dans un vrai fichier, une information manquante doit devenir une question, pas une hypothèse silencieuse.

Comparez-vous la bonne période ?

Regardez la plus ancienne et la plus récente date, puis vérifiez la date réellement filtrée. Une commande du 31 août réglée le 2 septembre change de période selon que vous mesurez les commandes ou les paiements.

Dans notre exemple, C107 est datée du 1er octobre : elle ne doit pas entrer dans les quinze premiers jours de septembre. Avec des heures, préférez une borne finale claire : du 1er septembre à 00 h inclus au 16 septembre à 00 h exclu, dans le fuseau convenu.

Et si vous comparez deux périodes, vérifiez qu’elles sont comparables. Quinze jours face à un mois entier ne disent pas, à eux seuls, que l’activité s’effondre.

Que représente exactement une ligne ?

C’est la question que je vous encourage à poser même si elle semble évidente. Une ligne peut représenter une commande, un produit de cette commande ou un changement de statut. Le même numéro répété n’est donc pas automatiquement une erreur.

Dans l’exercice, nous avons défini une ligne par commande et introduit une répétition exacte de C104. La retirer est justifié ici. Dans un fichier de produits commandés, supprimer les répétitions sur le seul numéro de commande pourrait effacer des achats valides.

Écrivez l’unité d’une ligne et la clé qui devrait l’identifier. Si deux lignes partagent cette clé mais ont des montants différents, cherchez l’explication avant de choisir laquelle garder.

Avez-vous confondu zéro, vide et erreur ?

Un montant nul signifie zéro. Une cellule vide peut signifier « inconnu », « non saisi » ou « sans objet ». Remplacer tous les vides par zéro transforme une absence d’information en valeur.

Comptez les valeurs manquantes et les erreurs, puis vérifiez les types : une date doit être interprétée comme une date, un montant comme un nombre. Testez notamment les espaces, les virgules décimales et les formats importés.

Notre exercice pour débuter avec Power Query détaille la préparation des données. Conservez une copie de départ pour pouvoir revenir sur chaque transformation.

Une jointure a-t-elle multiplié vos lignes ?

Quand vous rapprochez deux tableaux, contrôlez le nombre de lignes et le total avant et après. Si une commande trouve trois correspondances dans le second tableau, son montant peut se retrouver répété trois fois.

Prenez la commande C104 à 150 €. Si la table clients contient deux lignes correspondant à son client et que vous additionnez les résultats après rapprochement, cette commande pèse alors 300 €. Le calcul peut être techniquement correct, mais la table ne représente plus une ligne par commande.

Un nombre de lignes stable ne suffit pas non plus : des lignes perdues et des lignes multipliées peuvent se compenser. Contrôlez les clés sans correspondance et celles qui en trouvent plusieurs. Le guide des jointures SQL aide à comprendre ces mécanismes.

Pouvez-vous retrouver une petite partie à la main ?

Choisissez quelques lignes que vous comprenez et refaites le calcul séparément. Dans notre exercice, quatre additions donnent 450 €. Ce contrôle indépendant vaut mieux qu’une seconde formule copiée depuis la première.

Ajoutez un test simple sur une copie : si une nouvelle commande payée de 10 € entre dans la période, le total doit passer à 460 €. Si vous l’annulez, il doit revenir à 450 €. Si vous changez sa date pour octobre, elle doit rester exclue.

Un contrôle sur quelques lignes ne prouve pas que tout le fichier est juste. Complétez-le par le nombre de lignes, les sommes globales et une comparaison avec une source de référence quand elle existe. Il sert à détecter une erreur de logique avant qu’elle ne se cache dans un grand volume.

Votre conclusion reconnaît-elle ses limites ?

« Nous avons 450 € de commandes payées dans cet extrait » décrit ce que nous savons. « L’entreprise vend moins » demande d’autres éléments : une période de comparaison, un périmètre identique, une source suffisamment complète.

Avant de partager, ajoutez une courte note :

Sur votre propre rapport, remplacez la dernière ligne par la vraie limite : données reçues jusqu’à une certaine heure, source incomplète, remboursements indisponibles. Indiquer ce qui manque aide le lecteur à utiliser le chiffre correctement.

Votre fiche de contrôle avant envoi

Vous pouvez cocher ces points pendant votre prochaine analyse. Les cases restent locales à cette page et se réinitialisent quand vous la rechargez.

Vous n’avez pas besoin d’un tableau de bord complexe pour montrer votre sérieux. Une petite analyse dont on peut suivre le raisonnement est déjà une preuve utile dans un portfolio Data Analyst. Mon conseil : rendez votre chiffre défendable avant de le rendre séduisant.