J’ai développé un outil Python permettant de nettoyer, transformer et analyser automatiquement des fichiers Excel ou CSV.

L’outil traite les données, calcule les indicateurs importants comme le chiffre d’affaires, génère des tableaux propres et produit un rapport final exploitable.

Ce type d’automatisation permet de remplacer des tâches manuelles répétitives par un traitement rapide, fiable et facilement adaptable aux besoins d’une entreprise.

J’ai développé un dashboard interactif en Python avec Streamlit permettant d’analyser rapidement des données commerciales à partir d’un fichier CSV.

L’outil affiche automatiquement les indicateurs clés comme le chiffre d’affaires, la marge, le panier moyen et le nombre de ventes. Il permet aussi de filtrer les données par canal ou par période, puis de visualiser les résultats avec des graphiques clairs.

Ce type de tableau de bord permet à une entreprise, un e-commerçant ou un indépendant de suivre ses performances sans manipuler manuellement ses fichiers Excel.

J’ai développé un outil Python permettant d’analyser automatiquement des textes, messages clients, avis, emails ou tickets support.

L’outil peut classer les messages par catégorie, détecter les sujets principaux, identifier les tendances, analyser le sentiment général et générer un résumé clair des informations importantes.

Ce type d’outil permet de gagner du temps dans le traitement de contenus textuels et d’aider une entreprise à mieux comprendre ses retours clients, ses demandes ou ses données internes.