Analyser des données et développer des preuves
Utilisez cette compétence lorsque le travail dépend de ce qu'un ensemble de données peut soutenir : analyse exploratoire de données, diagnostic de mesures, comparaison de conditions, vérification d'une affirmation scientifique ou sélection d'une amélioration technique. Une explication claire, une visualisation utile, une question révisée ou un résultat non concluant peuvent suffire à la tâche. La mise en œuvre est un mode suivant facultatif.
Établir la question sans fermer l'exploration
Identifiez le public, la question, le matériel source et la décision, si elle existe. Pour une demande ouverte, commencez par cartographier ce qui est présent, ce qui manque et les questions que les données rendent possibles. Proposez une direction d'analyse provisoire et révisez-la à mesure que des tendances émergent. N'inventez pas un seuil d'acceptation numérique juste pour faire ressembler la recherche à un travail de livraison.
Choisissez le mode qui correspond à la question en cours ; le changement de mode est autorisé et doit être visible :
| Mode | Résultat approprié | À lire quand nécessaire |
|---|---|---|
| Orientation / explication | Carte de l'ensemble de données, définitions des métriques, aperçu des éléments soutenus, questions sans réponse | Référence sur la méthode et les preuves |
| Analyse exploratoire | Distributions, relations, segments, explications alternatives, pistes de suivi productives | Explorer avant de sélectionner une explication |
| Comparaison confirmatoire | Estimand prédéfini, conditions appariées, incertitude, conclusion qualifiée | Comparer et contester |
| Diagnostic technique | Mécanismes classés avec preuves discriminantes ; proposition de changement si justifiée | Du résultat au changement |
Lisez les sections de référence pertinentes, pas l'ensemble du document par défaut. Utilisez le registre d'analyse pour une étude substantielle ou reproductible ; une réponse directe ne nécessite pas un document séparé pour chaque champ.
Rendre les preuves dignes de confiance
Enregistrez l'identité et la version de la source, l'unité d'observation, la base temporelle, les conditions de collecte et les transformations. Inspectez les données réelles avant de sélectionner un modèle. Reconciliez les totaux entre les observations réussies, échouées, manquantes, exclues et incomplètes. Maintenez les conditions d'échec visibles même lorsqu'elles ne peuvent pas entrer dans une estimation de performance.
Définissez la métrique avec sa formule, son dénominateur, son unité, sa direction et sa règle d'éligibilité. Gardez les décomptes d'événements, d'exécutions, de sujets et de conditions expérimentales distincts. Un million d'événements provenant de trois exécutions ne sont pas un million de répétitions indépendantes. Étiquetez séparément les données synthétiques, les quantités calculées, les valeurs mesurées et les mécanismes inférés.
Sélectionnez les dimensions d'analyse parce qu'elles pourraient modifier la réponse : queues et distributions, sous-groupes, temps, charge de travail, échelle, contrôles, interactions, données manquantes ou sensibilité. La couverture suit la question et ses conséquences ; il n'y a pas de nombre de graphiques obligatoire ni de nombre maximum fixe d'hypothèses. Expliquez les omissions importantes plutôt que de fabriquer un catalogue exhaustif.
Itérer à travers les points de contrôle de l'enquête
Un cycle d'exploration est observer → interpréter → contester → choisir la prochaine recherche informative. Gardez les explications concurrentes vivantes tant que les preuves sont faibles. À un point de contrôle utile, signalez ce qui a changé dans la compréhension, l'incertitude restante, les branches prometteuses et le coût de la poursuite. Continuez dans le cadre de l'objectif et des ressources convenus ; demandez une réorientation pour un changement matériel de l'un ou l'autre.
Une nouvelle hypothèse, un résultat nul, une prédiction scientifique échouée ou une analyse non informative n'est pas une réparation logicielle échouée. Préservez les tentatives de correction des défauts réels d'implémentation ou de qualité des preuves, et suivez toute limite de tentatives fournie par la mission en cours. Par exemple, réparer à plusieurs reprises une jointure de données cassée est une réparation ; essayer des explications alternatives pour un motif valide est de l'exploration. Cette méthode ne définit pas un nombre universel de tentatives.
Promouvoir les preuves délibérément
Préparez les affirmations scientifiques ayant des conséquences pour une revue indépendante qualifiée des preuves et de l'inférence. Suivez la voie de révision de la mission lorsqu'elle est fournie ; sinon, renvoyez les preuves et les limites de la révision au demandeur sans former automatiquement une équipe. Lorsqu'une action technique est sélectionnée, transmettez le résultat étayé, les explications alternatives, le comportement cible, les conditions de fonctionnement réelles et un plan de validation qui peut distinguer l'amélioration d'une charge de travail modifiée ou d'une correction défectueuse.
Gardez les nouvelles idées comme des questions ou des recommandations ouvertes jusqu'à leur adoption. Ne transformez pas silencieusement un motif statistique en exigence et n'élargissez pas les critères d'acceptation existants. Mappez une amélioration sélectionnée à son exigence, à ses preuves d'acceptation et aux risques pertinents, en utilisant les identifiants fournis par l'appelant lorsqu'ils sont présents. L'ingénieur peut suggérer une intervention plus efficace ; l'analyste ne possède ni un mandat de code automatique ni une autorité de publication finale.
Terminez par une réponse à la profondeur demandée, des preuves accessibles et des étapes de reproduction, des limites qui affectent l'interprétation et les prochaines décisions disponibles. Placez le résultat et les points clés des données dans le chat Multica, pas seulement dans un fichier lié. Privilégiez un tableau récapitulatif compact pour quelques comparaisons importantes et un graphique lorsqu'il révèle une structure ou une incertitude ; accompagnez chacun de la population, des axes, des unités, des conditions et du message clé soutenu. Joignez/intégrez un graphique ciblé ou un petit extrait de données nettoyé lorsque le visuel ou les lignes exactes facilitent l'inspection du résultat ; conservez les ensembles de données bruts complets et les fichiers d'analyse dans l'emplacement canonique et liez-les.