Développer un modèle d’interprétation de données personnalisé, Excel VBA

Développer un modèle d’interprétation de données personnalisé, Excel VBA

Voici un modèle détaillé pour développer un modèle d’interprétation de données personnalisé en Excel avec VBA. Ce modèle comprend l’importation des données, leur nettoyage, la transformation des données, l’interprétation des résultats et la génération de rapports.
Étape 1 : Importation des données
Nous allons commencer par une fonction VBA qui importe les données depuis un fichier CSV :

Sub ImportData()
    Dim filePath As String
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data") ' Supposons que vous avez une feuille "Data"
    ' Demander à l'utilisateur de sélectionner un fichier
    filePath = Application.GetOpenFilename("Fichiers CSV (*.csv), *.csv", , "Sélectionner le fichier de données")
    If filePath = "False" Then Exit Sub ' Si l'utilisateur annule la sélection
    ' Effacer les données existantes
    ws.Cells.Clear
    ' Importer les données CSV
    With ws.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=ws.Range("A1"))
        .TextFileConsecutiveDelimiter = False
        .TextFileTabDelimiter = False
        .TextFileCommaDelimiter = True
        .Refresh BackgroundQuery:=False
    End With
End Sub

Ce code importe les données depuis un fichier CSV dans une feuille dédiée de votre classeur Excel.
Étape 2 : Nettoyage des données
Vous pourriez vouloir nettoyer les données importées en supprimant les doublons et en traitant les valeurs manquantes :

Sub CleanData()
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data")
    ' Supprimer les doublons basés sur la première colonne (ajustez si nécessaire)
    ws.Range("A1").CurrentRegion.RemoveDuplicates Columns:=1, Header:=xlYes
    ' Remplacer les cellules vides par "N/A" dans l'ensemble des données
    ws.Cells.Replace What:="", Replacement:="N/A", LookAt:=xlWhole
End Sub

Étape 3 : Transformation des données
Ensuite, vous pouvez transformer les données pour faciliter l’interprétation. Par exemple, si vous souhaitez normaliser une colonne de données :

Sub NormalizeData()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long
    Dim dataRange As Range
    Dim minVal As Double, maxVal As Double
    Dim i As Long
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data")
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    Set dataRange = ws.Range("A2:A" & lastRow)
    minVal = Application.WorksheetFunction.Min(dataRange)
    maxVal = Application.WorksheetFunction.Max(dataRange)
    ' Normalisation des données (normalisation Min-Max)
    For i = 2 To lastRow
        ws.Cells(i, 2).Value = (ws.Cells(i, 1).Value - minVal) / (maxVal - minVal)
    Next i
End Sub

Ce code normalise les données de la colonne A à une échelle comprise entre 0 et 1 et place le résultat dans la colonne B.
Étape 4 : Logique d’interprétation des données
Supposons maintenant que vous souhaitiez interpréter les données en fonction de certains seuils ou critères. Par exemple, vous pouvez catégoriser les données en fonction de plages de scores :

Sub InterpretData()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim score As Double
    Dim interpretation As String
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data")
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "B").End(xlUp).Row
    ' Boucle sur les données normalisées
    For i = 2 To lastRow
        score = ws.Cells(i, 2).Value
        ' Catégoriser les données en fonction du score
        If score >= 0.8 Then
            interpretation = "Élevé"
        ElseIf score >= 0.5 Then
            interpretation = "Moyenne"
        Else
            interpretation = "Faible"
        End If
        ws.Cells(i, 3).Value = interpretation ' Stocker l'interprétation dans la colonne C
    Next i
End Sub

Cette fonction interprète les données normalisées en les catégorisant comme « Élevé », « Moyen » ou « Faible » en fonction du score.
Étape 5 : Génération du rapport
Enfin, vous pouvez créer un rapport ou visualiser les résultats à l’aide de graphiques Excel :

Sub GenerateReport()
    Dim ws As Worksheet
    Dim lastRow As Long
    Dim chartObj As ChartObject
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Data")
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, "C").End(xlUp).Row
    ' Créer un tableau croisé dynamique pour le résumé
    Dim ptRange As Range
    Set ptRange = ws.Range("A1:C" & lastRow)
    ' Créer un graphique (Graphique à barres)
    Set chartObj = ws.ChartObjects.Add(Left:=300, Width:=400, Top:=50, Height:=300)
    chartObj.Chart.SetSourceData Source:=ptRange
    chartObj.Chart.ChartType = xlBarClustered
    ' Ajouter un titre au graphique
    chartObj.Chart.HasTitle = True
    chartObj.Chart.ChartTitle.Text = "Résumé de l'interprétation des données"
End Sub

Ce code génère un graphique à barres basé sur les données interprétées et l’affiche dans la feuille de calcul.
Étape 6 : Combinaison de tout le modèle
Vous pouvez maintenant combiner toutes les étapes ci-dessus dans une procédure unique qui effectue toutes les tâches automatiquement :

Sub RunDataInterpretationModel()
    ' Étape 1 : Importer les données
    Call ImportData
    ' Étape 2 : Nettoyer les données
    Call CleanData
    ' Étape 3 : Normaliser les données
    Call NormalizeData
    ' Étape 4 : Interpréter les données
    Call InterpretData
    ' Étape 5 : Générer le rapport
    Call GenerateReport
    MsgBox "Interprétation des données terminée !"
End Sub

Conclusion
Le code VBA ci-dessus crée un modèle d’interprétation de données personnalisé qui :
1. Importe les données depuis un fichier CSV.
2. Nettoie les données en supprimant les doublons et en traitant les valeurs manquantes.
3. Normalise les données.
4. Interprète les données en fonction de critères définis.
5. Génère un graphique à barres pour une visualisation facile des résultats.
Ce modèle peut être étendu ou personnalisé en fonction du type de données et de la logique d’interprétation spécifique dont vous avez besoin.