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- def get_suggestions(filename):
- fname = filename.lower()
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- # --- CATEGORIE 1 : BANQUE / FINANCE ---
- if any(word in fname for word in ["bank", "banque", "loan", "credit", "finance"]):
- return [
- "📊 Décris-moi la structure de ce dataset bancaire",
- "🎓 Quel niveau d'éducation a le solde (balance) moyen le plus élevé ?",
- "📈 Graphique : Corrélation entre l'âge et le solde moyen",
- "🎯 Jobs les plus communs pour les clients ayant accepté la campagne (target 'yes')",
- "🔮 Prédiction : Relation entre nombre de contacts et succès de la campagne",
- "🧼 Nettoie les données et crée un tableau récapitulatif par niveau d'études"
- ]
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- # --- CATEGORIE 2 : RETAIL / E-COMMERCE ---
- elif any(word in fname for word in ["retail", "vente", "sales", "shop", "online"]):
- return [
- "💰 Quel mois a généré le chiffre d'affaires (CA) le plus élevé ?",
- "📅 Courbe d'évolution : Revenus mensuels vs Quantités vendues",
- "⏰ Is revenue higher in the morning or afternoon? (Analyse horaire)",
- "🌍 Top 5 des pays générant le plus de profit",
- "🛒 Panier moyen : Analyse de la valeur des transactions par client",
- "📦 Quels sont les 3 produits les plus vendus par catégorie ?"
- ]
- # --- CATEGORIE 3 : RESSOURCES HUMAINES (RH) ---
- elif any(word in fname for word in ["hr", "rh", "employee", "salary", "churn"]):
- return [
- "👥 Répartition des employés par département et par genre",
- "💸 Analyse des salaires : Moyenne par niveau d'expérience",
- "📉 Facteurs principaux influençant le départ des employés (Churn)",
- "🏠 Corrélation entre le télétravail et la performance perçue",
- "📊 Graphique : Satisfaction au travail vs Ancienneté"
- ]
- # --- CATEGORIE 4 : ASSURANCE (Ton projet Dataltist !) ---
- elif any(word in fname for word in ["insurance", "assurance", "claim", "premium", "fire"]):
- return [
- "🔥 Prédiction des primes d'assurance incendie",
- "📋 Analyse des sinistres par région géographique",
- "⚖️ Ratio sinistre/prime par type de contrat",
- "📉 Évolution des demandes d'indemnisation sur l'année",
- "🧼 Créer un segment de clients à 'Haut Risque'"
- ]
- # --- PAR DÉFAUT (GÉNÉRIQUE) ---
- return [
- "🔍 Fais une analyse exploratoire (EDA) complète",
- "🔗 Quelles sont les 5 corrélations les plus fortes ?",
- "📉 Résumé statistique des variables numériques",
- "🧼 Identifie et liste les valeurs manquantes ou aberrantes",
- "📊 Génère un dashboard visuel des indicateurs clés"
- ]
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