📊 Excel : votre première analyse de données

Introduction

Sa w pral aprann : à la fin de ce tutoriel, vous aurez ouvert un vrai fichier de données de la Banque mondiale, calculé vos premières statistiques, construit votre premier tableau croisé dynamique et produit un graphique qui raconte 25 ans d'histoire de la diaspora haïtienne. Pas un exemple jouet — de vraies données, celles utilisées dans l'épisode 1 du podcast Lojik360.

Ce qu'il vous faut : Excel (2016 ou plus récent, ou Excel gratuit sur excel.cloud.microsoft) et le fichier transferts_diaspora_2000_2025.csv (clic = téléchargement, 208 lignes). LibreOffice Calc (gratuit) fonctionne aussi — les noms de menus changent légèrement.

1. Comprendre le fichier avant de l'ouvrir

Règle n°1 d'un analyste : ne jamais analyser des données qu'on ne comprend pas. Notre fichier contient les transferts personnels reçus (« remittances ») pour 8 pays, de 2000 à 2025 :

ColonneSignification
paysNom du pays (Haïti, Jamaïque, Sénégal…)
code_iso3Code à 3 lettres (HTI = Haïti, SEN = Sénégal)
anneeAnnée (2000 à 2025)
transferts_usdMontant reçu, en dollars US
transferts_millions_usdLe même montant, en millions (plus lisible)
part_pib_pctPoids des transferts dans l'économie, en % du PIB

Source : Banque mondiale, indicateurs BX.TRF.PWKR.CD.DT et BX.TRF.PWKR.DT.GD.ZS. Vous pouvez vérifier chaque chiffre — c'est le principe Lojik360 : ki sous la ?

2. Importer le CSV correctement (l'étape que 90 % des gens ratent)

Ne double-cliquez PAS sur le fichier ! Un CSV utilise des virgules comme séparateurs et des points pour les décimales — mais Excel en français attend des points-virgules et des virgules décimales. Résultat du double-clic : tout dans une seule colonne. 🇭🇹 Se pyèj klasik la.

  1. Ouvrez un classeur Excel vide.
  2. Onglet DonnéesObtenir des donnéesÀ partir d'un fichier texte/CSV.
  3. Sélectionnez transferts_diaspora_2000_2025.csv.
  4. Dans l'aperçu : Délimiteur = Virgule. Vérifiez que les colonnes sont bien séparées.
  5. Cliquez sur la flèche à côté de ChargerCharger dans… → Tableau → Feuille existante → OK.
Capture d'écran à insérer : la fenêtre d'aperçu de l'import avec « Délimiteur : Virgule » entouré en rouge et les 6 colonnes bien séparées.
Si les décimales sont fausses (4111 devient 4 111 000) : dans la fenêtre d'import, cliquez sur Transformer les données, sélectionnez les colonnes numériques, puis « Type de données → Nombre décimal » avec les paramètres régionaux « Anglais (États-Unis) ». C'est une vraie compétence de préparation de données — vous venez de faire du Power Query sans le savoir.

3. Explorer : trier et filtrer

Votre tableau a 208 lignes. Premier réflexe : le parcourir avec les filtres (les petites flèches dans les en-têtes).

  1. Cliquez sur la flèche de pays → décochez tout → cochez Haiti.
  2. Triez annee du plus petit au plus grand.

Regardez la colonne transferts_millions_usd défiler : 578 M$ en 2000… 1 474 M$ en 2010… 2 196 M$ en 2015… 4 111 M$ en 2024. En 25 ans, les transferts ont été multipliés par 7. Vous venez de faire votre première découverte. 🇭🇹 Ou fèk fè premye dekouvèt ou!

Capture d'écran à insérer : le tableau filtré sur Haïti, trié par année, avec la ligne 2024 (4 111,0) surlignée.

4. Vos premières formules : MOYENNE, MAX, NB.SI.ENS

Placez-vous dans une cellule vide à droite du tableau (par exemple H2) et reproduisez ceci. Le tableau s'appelle par défaut transferts_diaspora_2000_2025 — renommez-le tDiaspora (Création de tableau → Nom du tableau) pour des formules lisibles :

QuestionFormuleRésultat attendu
Moyenne des transferts vers Haïti, 2020–2024 =MOYENNE.SI.ENS(tDiaspora[transferts_millions_usd]; tDiaspora[code_iso3]; "HTI"; tDiaspora[annee]; ">=2020"; tDiaspora[annee]; "<=2024") 3 782,8
Record absolu d'Haïti =MAX.SI.ENS(tDiaspora[transferts_millions_usd]; tDiaspora[code_iso3]; "HTI") 4 111,0 (2024)
Combien d'années Haïti a dépassé 15 % du PIB ? =NB.SI.ENS(tDiaspora[code_iso3]; "HTI"; tDiaspora[part_pib_pct]; ">15") comptez… puis vérifiez en filtrant !
Astuce : sélectionnez simplement une plage de chiffres et regardez la barre d'état en bas d'Excel — Moyenne, Nb et Somme s'affichent automatiquement. C'est l'outil de vérification le plus rapide qui existe.
Capture d'écran à insérer : les 3 formules saisies en H2:H4 avec leurs résultats, et la barre d'état visible en bas.

5. Le tableau croisé dynamique : comparer les 8 pays

Le tableau croisé dynamique (TCD) est l'outil le plus puissant d'Excel — et il s'apprend en 2 minutes :

  1. Cliquez dans le tableau → InsertionTableau croisé dynamique → Nouvelle feuille.
  2. Glissez pays dans Lignes.
  3. Glissez part_pib_pct dans Valeurs → changez « Somme » en Moyenne (clic droit → Synthétiser les valeurs par → Moyenne).
  4. Glissez annee dans Filtres → sélectionnez 2024.

Résultat : le classement 2024 de la dépendance aux transferts. Haïti en tête (16,3 %), la Jamaïque juste derrière (16,2 %), la République dominicaine loin derrière (9,1 %) malgré ses 11 milliards. C'est exactement le piège « dollars vs pourcentage » de l'épisode 1 : celui qui choisit l'unité choisit la conclusion.

Capture d'écran à insérer : le TCD terminé, pays triés par % décroissant, avec le filtre Année = 2024 visible.

6. Le graphique : 25 ans d'histoire en une courbe

  1. Revenez au tableau de données, filtré sur Haiti.
  2. Sélectionnez les colonnes annee et part_pib_pct (Ctrl pour sélectionner deux colonnes non adjacentes).
  3. InsertionCourbe 2D.
  4. Titre du graphique : « Transferts de la diaspora, % du PIB d'Haïti (2000–2024) ». Source en dessous : « Banque mondiale / Atmart ».

Maintenant, lisez votre courbe comme un analyste. Deux pics doivent attirer votre œil :

  • 2010 : le séisme. La diaspora répond massivement à la catastrophe.
  • 2020 : le COVID — record absolu à 22,4 % du PIB. Quand le pays tombe, la diaspora attrape.

Un graphique n'est pas une décoration : c'est une histoire avec des preuves. 🇭🇹 Yon graf se yon istwa ak prèv.

Capture d'écran à insérer : la courbe finale avec deux annotations (flèches) sur 2010 « Séisme » et 2020 « COVID — record 22,4 % ».

7. La leçon bonus : les données manquantes

Filtrez sur le Sénégal, année 2024 : la cellule est vide. Ce n'est pas une erreur de votre part — la Banque mondiale n'a simplement pas encore publié cette valeur. Dans la vraie vie, les données sont incomplètes, et un bon analyste :

  • ne remplace jamais une valeur manquante par zéro (un vide ≠ 0 !) ;
  • le signale toujours : « données 2024 non disponibles pour le Sénégal » ;
  • se méfie de quiconque présente une série parfaite sans trous — twò bèl pou vre.

8. Exercices — à vous de jouer

Faites-les vraiment avant de regarder les solutions. C'est ce qui transforme la lecture en compétence.

Exercice 1 — le devoir de l'épisode 1 🎙

En quelle(s) année(s) la Jamaïque a-t-elle dépassé 20 % du PIB en transferts reçus ?

Voir la solution

Filtrez pays = Jamaica, puis filtre numérique sur part_pib_pct → « Supérieur à… » → 20. Réponse : 2020 (20,45 %) et 2021 (23,22 %) — les années COVID, comme pour Haïti.

Exercice 2 — formule

Calculez la moyenne de part_pib_pct du Togo sur toute la période disponible.

Voir la solution

=MOYENNE.SI.ENS(tDiaspora[part_pib_pct]; tDiaspora[code_iso3]; "TGO") — les cellules vides sont automatiquement ignorées par la formule (encore les données manquantes !).

Exercice 3 — esprit critique 🧠

Un article titre : « La diaspora dominicaine envoie 3 fois plus que la diaspora haïtienne — les Haïtiens de l'étranger sont moins solidaires. » Avec votre TCD de l'étape 5, écrivez une réponse de 2 phrases qui corrige ce raisonnement.

Voir un exemple de réponse

« En dollars, la République dominicaine reçoit en effet 11,2 milliards contre 4,1 pour Haïti. Mais rapportés à la taille de l'économie, les transferts pèsent 16,3 % du PIB haïtien contre 9,1 % du PIB dominicain : proportionnellement, la diaspora haïtienne porte presque deux fois plus son pays. » — C'est la technique n°3 de l'épisode 1 : la confusion dollars / pourcentage.

9. Et maintenant ?

🇭🇹 Vèsyon kreyòl : yon vèsyon kreyòl konplè ap vini. Anvan sa, mo kle yo : done (données), mwayèn (moyenne), tablo kwaze dinamik (TCD), graf (graphique), done ki manke (données manquantes).