Devenir business analyst ne consiste pas simplement à savoir créer quelques graphiques dans Excel. Le métier demande de comprendre les besoins d’une entreprise, de transformer des données parfois désordonnées en informations utiles, puis de présenter ces résultats de manière claire pour aider à la décision.

Dans ce parcours, Excel reste un outil incontournable. Rapide, flexible et présent dans la plupart des entreprises, il permet de commencer une analyse sans attendre le déploiement d’une solution complexe. Mais pour l’utiliser efficacement, une formation de business analyst doit aller plus loin que l’apprentissage de quelques fonctions.

Quelles sont les compétences à développer pour réussir dans l’analyse de données avec Excel ? Voici les piliers d’un parcours solide, avec des exemples concrets et des méthodes directement applicables.

Comprendre le rôle du business analyst

Le business analyst se situe à la croisée de plusieurs univers : les métiers, les données et les outils numériques. Son objectif est de répondre à des questions concrètes :

  • Pourquoi le chiffre d’affaires évolue-t-il différemment selon les régions ?
  • Quels produits sont les plus rentables ?
  • Pourquoi les délais de traitement augmentent-ils ?
  • Quels clients présentent un risque de départ ?
  • Quelle décision permettrait d’améliorer les résultats ?

La difficulté ne réside donc pas uniquement dans le calcul. Un bon business analyst doit d’abord reformuler correctement le problème. Une demande comme « peux-tu analyser les ventes ? » est trop vague pour produire un résultat pertinent. Il faut préciser la période, les indicateurs, le périmètre, les sources disponibles et la décision attendue.

Excel intervient ensuite comme un laboratoire d’analyse. On y nettoie les données, on construit des indicateurs, on teste des hypothèses et on crée des tableaux de bord. Mais l’outil ne remplace pas le raisonnement. Un fichier rempli de couleurs et de graphiques ne devient pas automatiquement une analyse utile — même si le camembert semble très fier de lui.

Maîtriser les fondamentaux d’Excel

Une formation de business analyst doit commencer par une maîtrise solide de l’environnement Excel. Cela inclut la navigation dans les feuilles, la gestion des classeurs, les formats, les raccourcis et les bonnes pratiques de mise en forme.

Ces bases peuvent sembler simples, mais elles font gagner un temps considérable au quotidien. Savoir figer les volets, utiliser les filtres, nommer correctement les feuilles ou convertir une plage en tableau structuré permet de travailler plus rapidement et de limiter les erreurs.

Le format « Tableau » est particulièrement important. Avec Ctrl + T, une plage de données devient dynamique. Les formules se recopient automatiquement, les filtres sont intégrés et les nouvelles lignes sont prises en compte dans les analyses.

Un tableau de ventes peut par exemple contenir les colonnes suivantes :

  • Date de commande ;
  • Commercial ;
  • Région ;
  • Produit ;
  • Quantité ;
  • Prix unitaire ;
  • Chiffre d’affaires.

En structurant correctement ces données dès le départ, il devient beaucoup plus facile de créer des indicateurs fiables et de faire évoluer le fichier sans devoir refaire toutes les formules.

Nettoyer et préparer les données

Dans la réalité, les données sont rarement prêtes à l’emploi. On trouve des doublons, des cellules vides, des dates mal reconnues, des fautes de frappe et des intitulés incohérents. Une formation business analyst doit donc accorder une place importante à la préparation des données.

Imaginez une colonne contenant les régions suivantes : « Ile-de-France », « Île de France », « IDF » et « ile de france ». Pour Excel, il peut s’agir de quatre catégories différentes. Une analyse par région serait alors faussée.

Avant de calculer quoi que ce soit, il faut contrôler plusieurs éléments :

  • La présence de doublons ;
  • Les cellules vides ou incomplètes ;
  • La cohérence des formats de date ;
  • Les espaces superflus dans les textes ;
  • Les valeurs aberrantes ;
  • L’uniformité des noms de catégories.

Les fonctions SUPPRESPACE, EPURAGE, SUBSTITUE et SIERREUR sont utiles pour automatiser une partie du nettoyage. La fonctionnalité Power Query permet également d’importer, transformer et actualiser des données provenant de fichiers Excel, de CSV ou de bases externes.

Power Query est particulièrement intéressant pour éviter les manipulations répétitives. Si un reporting est construit chaque mois à partir d’un nouveau fichier, il est préférable de créer une transformation réutilisable plutôt que de recommencer manuellement les mêmes étapes.

Utiliser les fonctions essentielles pour l’analyse

Les fonctions Excel constituent la boîte à outils principale du business analyst. Il n’est pas nécessaire de mémoriser plusieurs centaines de formules, mais certaines familles sont incontournables.

Les fonctions conditionnelles permettent de segmenter les données et de créer des indicateurs personnalisés. Parmi les plus utiles :

  • SI pour appliquer une logique conditionnelle ;
  • ET et OU pour combiner plusieurs critères ;
  • NB.SI.ENS pour compter selon plusieurs conditions ;
  • SOMME.SI.ENS pour additionner selon plusieurs critères ;
  • MOYENNE.SI.ENS pour calculer une moyenne filtrée.

Supposons que le chiffre d’affaires se trouve dans la colonne H, la région dans la colonne C et le mois dans la colonne A. Pour calculer les ventes de la région Ouest sur une période donnée, SOMME.SI.ENS sera souvent plus adaptée qu’une succession de calculs manuels.

Les fonctions de recherche sont également indispensables. RECHERCHEX est aujourd’hui une solution moderne et lisible pour retrouver une information dans une autre table. Elle remplace avantageusement certaines utilisations complexes de RECHERCHEV.

Par exemple, une table de commandes peut contenir un code produit tandis qu’une autre table contient le nom du produit, sa catégorie et son prix. Avec RECHERCHEX, il devient possible de récupérer automatiquement ces informations et d’enrichir la base d’analyse.

Les fonctions de texte, comme GAUCHE, DROITE, STXT, CONCAT ou JOINDRE.TEXTE, sont utiles lorsque les données doivent être découpées ou recomposées. Les fonctions de date permettent quant à elles d’extraire le mois, le trimestre, l’année ou le numéro de semaine.

Analyser rapidement avec les tableaux croisés dynamiques

Le tableau croisé dynamique est probablement l’un des outils les plus puissants d’Excel pour explorer des données. Il permet de regrouper plusieurs milliers de lignes en quelques clics, sans écrire une formule pour chaque indicateur.

À partir d’une base de ventes, on peut rapidement afficher :

  • Le chiffre d’affaires par mois ;
  • Les ventes par commercial ;
  • La marge par catégorie de produit ;
  • Le nombre de commandes par région ;
  • Le panier moyen selon le canal de vente.

Le business analyst doit cependant savoir interpréter le résultat. Un tableau croisé dynamique ne donne pas automatiquement une explication. Il montre une répartition, une évolution ou un écart. C’est à l’analyste de rechercher les causes et de vérifier que les indicateurs répondent bien à la question posée.

Les segments et la chronologie rendent les rapports plus interactifs. Un responsable commercial peut ainsi filtrer les résultats par région, par produit ou par période sans modifier la structure du fichier.

Une bonne pratique consiste à séparer les zones du classeur :

  • Une feuille pour les données sources ;
  • Une feuille pour les calculs intermédiaires ;
  • Une feuille pour les tableaux croisés ;
  • Une feuille dédiée au tableau de bord.

Cette organisation rend le fichier plus lisible et facilite sa maintenance.

Construire des indicateurs pertinents

Un indicateur n’est pas pertinent simplement parce qu’il est facile à calculer. Il doit répondre à une question et permettre de suivre une situation dans le temps.

Dans une analyse commerciale, on peut suivre le chiffre d’affaires, mais aussi la marge, le taux de transformation, le panier moyen, le nombre de nouveaux clients ou le taux de réachat. Dans un contexte logistique, les indicateurs seront plutôt le délai moyen, le taux de livraison à l’heure ou le nombre d’incidents.

Pour chaque KPI, il est utile de définir :

  • Son nom et sa définition ;
  • Sa formule de calcul ;
  • Sa source de données ;
  • Sa fréquence de mise à jour ;
  • La personne responsable de son suivi ;
  • Le seuil à partir duquel une action est nécessaire.

Cette dernière précision est souvent oubliée. Un indicateur qui passe au rouge sans qu’aucune action ne soit prévue reste une simple décoration. Le rôle du business analyst est de relier la mesure à une décision.

Présenter les résultats avec des graphiques clairs

La visualisation des données doit faciliter la compréhension, pas impressionner le lecteur. Le choix du graphique dépend du message à transmettre.

  • Une courbe convient pour montrer une évolution dans le temps ;
  • Un histogramme permet de comparer plusieurs catégories ;
  • Une barre horizontale facilite le classement de nombreux éléments ;
  • Un nuage de points permet d’étudier une relation entre deux variables ;
  • Une carte peut être adaptée à une analyse géographique.

Les graphiques en 3D, les effets décoratifs et les palettes multicolores sont rarement nécessaires. Un tableau de bord professionnel doit privilégier la lisibilité : titres explicites, unités visibles, échelles cohérentes et couleurs utilisées avec parcimonie.

Au lieu d’un titre comme « Graphique 1 », préférez « Le chiffre d’affaires progresse de 12 % au deuxième trimestre ». Le lecteur comprend immédiatement le sujet et l’information principale.

Un tableau de bord Excel efficace présente généralement quelques KPI en haut de page, un ou deux graphiques principaux au centre et des filtres accessibles. Il vaut mieux cinq indicateurs bien choisis que vingt chiffres qui se disputent l’attention.

Développer son esprit critique et statistique

Les compétences techniques ne suffisent pas. Le business analyst doit être capable de repérer les incohérences et d’éviter les interprétations trop rapides.

Une hausse des ventes ne signifie pas nécessairement que la stratégie commerciale est meilleure. Elle peut être liée à une promotion exceptionnelle, à une augmentation des prix ou à un changement de périmètre. De la même manière, une baisse peut provenir d’un problème de qualité des données plutôt que d’une réelle dégradation de l’activité.

Il faut donc apprendre à poser les bonnes questions :

  • La période analysée est-elle comparable à la précédente ?
  • Les données couvrent-elles tout le périmètre attendu ?
  • Un événement exceptionnel influence-t-il le résultat ?
  • La moyenne masque-t-elle des écarts importants ?
  • Une corrélation est-elle réellement liée à une causalité ?

Les notions de moyenne, médiane, écart, pourcentage d’évolution et distribution sont particulièrement utiles. Elles permettent de produire une analyse plus nuancée et d’éviter les décisions fondées sur un seul chiffre.

Automatiser les tâches répétitives

Une partie du travail d’analyse consiste à répéter chaque semaine ou chaque mois les mêmes manipulations. C’est ici que l’automatisation devient intéressante.

Power Query permet de fiabiliser l’importation et la transformation des données. Les tableaux structurés, les plages nommées et les formules dynamiques rendent les fichiers plus faciles à actualiser. Les macros VBA peuvent également automatiser certaines actions, comme la génération d’un rapport ou l’export de feuilles au format PDF.

Il ne faut toutefois pas automatiser trop vite. Avant de créer une macro complexe, il est préférable de documenter le processus et de vérifier que les étapes sont réellement stables. Une automatisation mal conçue peut reproduire une erreur à grande vitesse — ce qui est moins spectaculaire qu’un robot, mais beaucoup plus gênant.

Une formation orientée business analyst doit donc apprendre à choisir le bon niveau d’automatisation. Une formule suffit parfois. Dans d’autres cas, Power Query ou VBA sera plus adapté.

Renforcer ses compétences de communication

Le business analyst ne travaille pas seul face à son écran. Il doit échanger avec des équipes commerciales, financières, opérationnelles ou informatiques. Savoir expliquer une analyse est aussi important que savoir la construire.

Un bon livrable doit répondre rapidement à trois questions :

  • Que s’est-il passé ?
  • Pourquoi cela s’est-il produit ?
  • Quelle action peut être envisagée ?

Évitez de présenter toutes les étapes techniques si votre interlocuteur a besoin d’une décision. Les formules, les requêtes et les contrôles sont indispensables pour garantir la fiabilité, mais le message final doit rester accessible.

Il est également essentiel de documenter les fichiers Excel. Ajoutez une feuille « Mode d’emploi », précisez les sources utilisées et indiquez les cellules ou paramètres à modifier. Un classeur que seule la personne qui l’a créé peut comprendre devient rapidement un risque pour l’entreprise.

Comment choisir une formation business analyst adaptée à Excel ?

Une bonne formation doit combiner théorie, pratique et mise en situation. Vérifiez qu’elle aborde au minimum les points suivants :

  • La compréhension des besoins métier ;
  • Le nettoyage et la structuration des données ;
  • Les fonctions avancées d’Excel ;
  • Les tableaux croisés dynamiques ;
  • Power Query et l’actualisation des données ;
  • La création de tableaux de bord ;
  • Les bases de la statistique descriptive ;
  • La présentation des résultats ;
  • La documentation et la fiabilité des fichiers.

Privilégiez les formations basées sur des cas concrets : analyse de ventes, suivi budgétaire, pilotage des stocks ou étude de satisfaction client. C’est en manipulant des données imparfaites et en répondant à une vraie problématique que l’on progresse le plus.

Pour vous entraîner, vous pouvez créer un projet personnel dans Excel. Par exemple, construisez un tableau de bord à partir d’un historique de commandes. Commencez par nettoyer les données, créez cinq indicateurs, ajoutez un tableau croisé dynamique, puis formulez trois recommandations. Ce type d’exercice constitue un excellent support pour développer un portfolio.

Excel reste donc une compétence centrale pour le business analyst, à condition de l’utiliser comme un outil de réflexion et non comme une simple calculatrice géante. En combinant maîtrise technique, rigueur, esprit critique et capacité à raconter les données, vous pourrez transformer des lignes et des colonnes en décisions réellement utiles.