Module
Module 5 sur 6Leçon 2 sur 2~15 min

De la question produit à la requête que l'on peut défendre

Sans définition précise, une question comme le nombre d'utilisateurs actifs produit autant de chiffres que de personnes qui la calculent. Cette leçon vous apprend à transformer une question floue en métrique définie, puis en requête dont vous pouvez vérifier le résultat. Vous présentez un chiffre que chacun peut relire, comparer et réutiliser, au lieu d'ouvrir un débat.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de transformer une question produit floue en définition de métrique précise (population, événement, période, exclusions, traitement des NULL), d'en déduire les tables et le grain, d'écrire la requête par étapes et de contrôler sa vraisemblance avant de partager le résultat.

Thèmes abordés

  • définition de métrique
  • utilisateurs actifs
  • requêtes SQL
  • contrôle de vraisemblance
  • questions produit

Dans quel module

Répondre à des questions produit

Comment passer d'une question floue (« nos clients sont-ils actifs ? ») à une requête dont je peux défendre le résultat ?

Leçons du module

  1. Découper avec WITH, comparer avec les fonctions de fenêtre
  2. De la question produit à la requête que l'on peut défendre (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

  • Lire un modèle de données (tables, clés primaires et étrangères, cardinalités, diagramme entité-relation) et le relier aux écrans et aux règles du produit.
  • Modéliser les données d'une fonctionnalité (entités, attributs, relations, clés, cardinalités) et faire valider ce modèle par l'équipe technique.
  • Comparer une base relationnelle et une base documents (NoSQL) pour un besoin produit et justifier le choix selon les requêtes, la cohérence et l'évolution attendues.
  • Écrire des requêtes qui filtrent, trient et agrègent (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING) en traitant correctement les valeurs NULL et les dates.
  • Combiner plusieurs tables avec des jointures INNER et LEFT, et vérifier que le résultat ne perd ni ne double aucune ligne.
  • Traduire une question produit en requête vérifiable, avec des CTE et des fonctions de fenêtre simples (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER).
  • Interroger les données en lecture seule en protégeant les données personnelles, et faire rédiger du SQL par une IA en vérifiant chaque requête avant d'en utiliser le résultat.

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