Profilage automatique des données
Détecte les types de colonnes, valeurs manquantes, doublons, plages de dates et problÚmes de qualité probables.
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Comprenez structure, qualité, tendances et anomalies du CSV avant de transformer les lignes en décisions.
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Détecte les types de colonnes, valeurs manquantes, doublons, plages de dates et problÚmes de qualité probables.
RepÚre les mouvements inhabituels et explique quelle catégorie, région ou période contribue le plus.
Posez des questions métier sans formules tout en gardant les lignes sources consultables.
Les résultats dépendent de la structure et de la qualité des données. Les prévisions sont des estimations et les explications doivent rester liées aux calculs.