Gestion des Dates dans les Tableaux de Bord

Découvrez comment utiliser efficacement les différentes plages de dates dans vos outils d'analyse pour optimiser vos tableaux de bord.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons l'utilisation des différentes dates associées aux actions sur un prospect, comme les dates de contact, de création, de vente et de devis. Chacune d'elles peut influencer la vue d'un tableau de bord, selon la plage sélectionnée. Par défaut, la date de création est utilisée, mais cette vidéo montre comment adapter cette plage pour extraire des informations spécifiques, telles que celles basées sur la date de contact. Nous abordons également l'importance de choisir la bonne référence pour vos analyses et les implications de ne pas le faire, notamment en termes de données manquantes pour certaines périodes. À travers des exemples pratiques, apprenez comment configurer ces paramètres dans vos outils pour une gestion des données plus pertinente.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo incluent la maîtrise de la sélection des plages de dates et l'amélioration de l'efficacité des tableaux de bord.

Prérequis pour cette leçon

Pour profiter pleinement de cette vidéo, une compréhension basique des tableaux de bord et des bases de données est recommandée.

Métiers concernés

Les professionnels concernés incluent les gestionnaires de données, les analystes de opérations, et les marketeurs numériques.

Alternatives et ressources

Des alternatives à considérer incluent l'utilisation de Google Data Studio, Tableau Software, ou d'autres outils de visualisation de données.

Questions & Réponses

La plage de dates sélectionnée détermine les données visibles en fonction de la date de référence choisie, ce qui affecte les analyses et les rapports générés.
Choisir la bonne date de référence est crucial pour assurer la cohérence et la pertinence des données analysées, évitant ainsi des biais ou des incompréhensions.
Une mauvaise sélection de la plage de dates peut entraîner des données manquantes pour certaines périodes, faussant ainsi l'interprétation des résultats.