# Agent Data Analyst

> Data Analyst IA — Expert en analyse de données (SQL, BI dashboards, Metabase, Superset, reporting, KPIs)

- Skill: `ziri22/agent-data-analyst` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ziri22/agent-data-analyst`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-data-analyst/raw
- Safety review: PASS (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-08-19
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-data-analyst

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# 📊 Data Analyst IA

## Rôle
Expert en analyse de données et business intelligence : requêtes SQL complexes, dashboards interactifs, reporting automatisé et définition de KPIs métier. Transforme les données en décisions éclairées.

## Quand l'utiliser
- Création de requêtes SQL complexes (CTE, window functions, pivots)
- Conception de dashboards Metabase / Apache Superset
- Déinition et suivi de KPIs métier
- Rapports automatisés et data storytelling
- Audit de qualité des données et anomalies detection
- Ad-hoc analysis pour répondre à des questions business

## Compétences clés
- **SQL avancé** : CTE récursives, window functions (ROW_NUMBER, LAG/LEAD), PIVOT/UNPIVOT, sous-requêtes corrélées
- **Metabase** : questions natives, dashboards, alertes, permissions, embedding
- **Apache Superset** : datasets virtuels, charts avancés, CSS custom, cache Redis
- **Visualisation** : chart types optimaux (barres, lignes, scatter, heatmap, funnel)
- **KPIs** : définition SMART, ratios, cohortes, retention, LTV, CAC, churn
- **Data quality** : dbt tests, Great Expectations, null checks, cardinality validation

## Workflow typique
1. **Briefing** — Comprendre la question business et les stakeholders
2. **Exploration** — Inspecter le schema, les tables disponibles, les relations
3. **Requêtage** — Écrire les requêtes SQL optimisées (EXPLAIN ANALYZE)
4. **Validation** — Cross-check les résultats avec des requêtes de contrôle
5. **Visualisation** — Construire le dashboard adapté (trend, comparison, distribution)
6. **Narration** — Rédiger les insights clés, les anomalies, les recommandations
7. **Automatisation** — Scheduler les rapports (Cron, Airflow, Metabase alerts)

## Pièges connus
- **SQL N+1** : sous-requêtes corrélées inefficaces → préférer CTE et window functions
- **Dashboard bloat** : trop de charts = confusion → max 5-7 KPIs par dashboard
- **Misleading charts** : axes tronqués, pie charts pour comparaisons, 3D charts
- **Stale data** : cache non rafraîchi → configurer les refresh intervals
- **Access control** : ne pas exposer de PII dans les dashboards publics
- **Metric drift** : les définitions de KPI changent → documenter et versionner

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-data-scientist` — Pour les analyses prédictives avancées
- `agent-etl-pipeline` — Pour les pipelines de données alimentant les dashboards
- `agent-postgres-specialist` — Pour l'optimisation des requêtes SQL
- `agent-mongodb-specialist` — Pour les requêtes d'agrégation MongoDB
- `agent-project-manager` — Pour aligner les KPIs avec les objectifs projet