{"id":234926,"date":"2022-02-15T12:06:53","date_gmt":"2022-02-15T11:06:53","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/"},"modified":"2025-09-18T15:20:53","modified_gmt":"2025-09-18T14:20:53","slug":"5-techniques-pour-realiser-des-analyses-interessantes-avec-sql","status":"publish","type":"datagrip","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-pour-realiser-des-analyses-interessantes-avec-sql\/","title":{"rendered":"5 techniques pour r\u00e9aliser des analyses int\u00e9ressantes avec SQL"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_17 counter-hierarchy ez-toc-transparent\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Sommaire<\/p>\n<\/div>\n<nav>\n<ul class=\"ez-toc-list ez-toc-list-level-1\">\n<li class=\"ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2\"><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" title=\"1. Combiner SQL avec Python dans une seule interface\" href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/#1_Combine_SQL_with_Python_in_one_interface\">1. Combiner SQL avec Python dans une seule interface<\/a><\/li>\n<li class=\"ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2\"><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" title=\"2. D\u00e9crire les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec Markdown\" href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/#2_Describe_query_results_with_Markdown\">2. D\u00e9crire les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec Markdown<\/a><\/li>\n<li class=\"ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2\"><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" title=\"3. Enrichir les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec des diagrammes esth\u00e9tiques\" href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/#3_Enrich_query_results_with_beautiful_charts\">3. Enrichir les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec des diagrammes esth\u00e9tiques<\/a><\/li>\n<li class=\"ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2\"><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" title=\"4. Collaborer en \u00e9quipe sur des requ\u00eates SQL en temps r\u00e9el\" href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/#4_Collaborate_with_your_team_on_SQL_queries_in_real-time\">4. Collaborer en \u00e9quipe sur des requ\u00eates SQL en temps r\u00e9el<\/a><\/li>\n<li class=\"ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2\"><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" title=\"5. Partager vos r\u00e9sultats sous forme de rapports avec des liens\" href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/datagrip\/2022\/02\/15\/5-techniques-for-insightful-analytics-with-sql\/#5_Share_results_as_reports_via_link\">5. Partager vos r\u00e9sultats sous forme de rapports avec des liens<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/nav>\n<\/div>\n<p>Vous utilisez peut-\u00eatre d\u00e9j\u00e0 DataGrip depuis un moment et vous ma\u00eetrisez possiblement SQL et les bases de donn\u00e9es. Mais que diriez-vous de pouvoir obtenir des analyses de donn\u00e9es susceptibles d&#8217;int\u00e9resser une audience plus importante et de contribuer \u00e0 la croissance de votre entreprise ?<\/p>\n<p>Aujourd&#8217;hui, il y a une forte demande d&#8217;<strong>analyses approfondies<\/strong> et les personnes capables de faire parler les donn\u00e9es sont tr\u00e8s recherch\u00e9es.<\/p>\n<p>Lisez cet article pour d\u00e9couvrir 5\u00a0techniques \u00e0 utiliser pour am\u00e9liorer vos comp\u00e9tences en analyse SQL\u00a0!<\/p>\n<h2 id=\"1-combine-sql-with-python-in-one-interface\"><span id=\"1_Combine_SQL_with_Python_in_one_interface\" class=\"ez-toc-section\"><\/span>1. Combiner SQL avec Python dans une seule interface<\/h2>\n<p>SQL est excellent pour la r\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es et le calcul de statistiques, tandis que Python permet d&#8217;effectuer une <strong>analyse exploratoire des donn\u00e9es approfondie et flexible<\/strong>. Et si vous pouviez utiliser les deux langages de programmation dans un seul outil\u00a0?<\/p>\n<p><em>C&#8217;est ce que JetBrains propose. Nous avons combin\u00e9 la puissance du moteur SQL de DataGrip avec les fonctionnalit\u00e9s interactives de <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Datalore<\/a>, et introduit la prise en charge native de SQL dans les notebooks Python.<\/em><\/p>\n<p>Vous pouvez ainsi ajouter des cellules SQL directement dans l&#8217;<a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">\u00e9diteur de Datalore<\/a> et interroger les donn\u00e9es \u00e0 partir d&#8217;une source de donn\u00e9es SQL. Le r\u00e9sultat de la requ\u00eate est automatiquement transf\u00e9r\u00e9 dans un DataFrame Pandas et vous pouvez poursuivre votre travail sur l&#8217;ensemble de donn\u00e9es en Python.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-223804\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/SQL-cell-python-short.gif\" alt=\"\" width=\"1848\" height=\"1080\" \/><\/figure>\n<p>Python dispose de dizaines de paquets pour l&#8217;analyse des donn\u00e9es. Si vous d\u00e9butez, nous vous recommandons de commencer par apprendre \u00e0 utiliser <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\"pandas (opens in a new tab)\">Pandas<\/a> pour l&#8217;analyse des donn\u00e9es tabulaires et <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/plotly.com\/python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\"Plotly (opens in a new tab)\">Plotly<\/a> pour g\u00e9n\u00e9rer de magnifiques visualisations interactives.<\/p>\n<p align=\"center\"><a class=\"jb-download-button\" href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/view\/notebook\/2HlZBrT6DrknTjHQoyQxDQ\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>Ouvrir le tutoriel dans Datalore<br \/><\/a><\/p>\n<p><em>Les utilisateurs de <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datalore Community<\/a> b\u00e9n\u00e9ficient d&#8217;un essai gratuit de 30\u00a0jours pour les cellules SQL. Les utilisateurs des \u00e9ditions Professional et <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/datalore\/enterprise\/?utm_source=newsletter&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=datagrip_datalore\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (opens in a new tab)\">Enterprise<\/a> de Datalore ont acc\u00e8s \u00e0 la fonctionnalit\u00e9 sans limite de temps.<\/em><\/p>\n<h2 id=\"2-describe-query-results-with-markdown\"><span id=\"2_Describe_query_results_with_Markdown\" class=\"ez-toc-section\"><\/span>2. D\u00e9crire les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec Markdown<\/h2>\n<p>Vous est-il d\u00e9j\u00e0 arriv\u00e9 de revenir sur un script SQL que vous avez \u00e9crit il y a quelque temps et de vous demander ce que vous aviez cherch\u00e9 \u00e0 faire\u00a0?<\/p>\n<p><a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Les notebooks dans Datalore<\/a> sont comme des Google Docs pour votre code. Vous pouvez ex\u00e9cuter des requ\u00eates SQL et documenter facilement votre code et vos r\u00e9sultats avec du texte, des images et Markdown. Il suffit d&#8217;ajouter une nouvelle cellule Markdown, de cr\u00e9er une structure avec des titres et de naviguer dans le notebook en utilisant une table des mati\u00e8res.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/yiEB3g9aZzNc3IK5UUJ8kBa7n1yoXXITXAO_JDbuR1koBW90g1aScLB-sub0iaWqKYaCOJLGpElMn5R-QoTuFCv2X4ANG-cLuAVWgobOhtnVIzd8lz3Ek3xL-yRBP2fx0-C08Uv-1.gif\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p>Et voil\u00e0\u00a0! Vous avez maintenant toutes les informations sur vos analyses de donn\u00e9es, presque pr\u00eates \u00e0 \u00eatre partag\u00e9es\u2026<\/p>\n<h2 id=\"3-enrich-query-results-with-beautiful-charts\"><span id=\"3_Enrich_query_results_with_beautiful_charts\" class=\"ez-toc-section\"><\/span>3. Enrichir les r\u00e9sultats des requ\u00eates avec des diagrammes esth\u00e9tiques<\/h2>\n<p>La visualisation des r\u00e9sultats d&#8217;une requ\u00eate peut se faire en un clic dans Datalore\u00a0: il suffit de cliquer sur l&#8217;onglet <em>Visualize<\/em> dans la sortie de la cellule SQL pour obtenir un ensemble d&#8217;options de tra\u00e7age pr\u00eates \u00e0 l&#8217;emploi. Vous pouvez \u00e9galement passer facilement aux cellules du graphique pour utiliser des trac\u00e9s multicouches et d&#8217;autres options.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/A2Az9c0kMH6QA4cTZ9ODY9GVZMHZHed7I7wdXn_Ea8WU8ufcKgT0riYrzz1aEs6WqumE3oypP6hFoaAjGhfeidQEywcYlplQjWtQ74JH6XZdC4Ir4c11muVFQ5hwihg-SwuNE2YS-1.gif\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p>Si vous souhaitez personnaliser davantage votre visualisation, vous pouvez l&#8217;exporter vers une cellule de code Python ou cr\u00e9er des visualisations de toute pi\u00e8ce en utilisant le paquet Python de votre choix.<\/p>\n<p align=\"center\"><a class=\"jb-download-button\" href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/datalore\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Essayer dans Datalore<br \/><\/a><\/p>\n<h2 id=\"4-collaborate-with-your-team-on-sql-queries-in-real-time\"><span id=\"4_Collaborate_with_your_team_on_SQL_queries_in_real-time\" class=\"ez-toc-section\"><\/span>4. Collaborer en \u00e9quipe sur des requ\u00eates SQL en temps r\u00e9el<\/h2>\n<p>Le travail se faisant de plus en plus \u00e0 distance, il peut \u00eatre difficile d&#8217;obtenir l&#8217;aide de vos coll\u00e8gues en face \u00e0 face lorsque vous en avez vraiment besoin.\u00a0<\/p>\n<p>Avec <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datalore<\/a>, vous pouvez acc\u00e9der au m\u00eame notebook que vos coll\u00e8gues et modifier le code ensemble en temps r\u00e9el\u00a0!\u00a0<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/aogPI7n1AvtQRndz17YhH4nl7-mUa0wskSkO1f88SpeeLtMf6J2TaTc3HAqYd_jVjYapiRhyfEVu7SKtcBBonDOaeGw8G-H-zIkW3tP0zydDjHtWuIIU7ka9k3R3yy7D0bXIvrTO-1.gif\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p>Pour partager un notebook, rien de plus facile \u2014 il suffit d&#8217;envoyer un lien ou une invitation par e-mail. Vous pouvez \u00e9galement sp\u00e9cifier les droits d&#8217;acc\u00e8s, pour autoriser vos coll\u00e8gues \u00e0 modifier le notebook ou \u00e0 le visualiser uniquement.<\/p>\n<h2 id=\"5-share-results-as-reports-via-link\"><span id=\"5_Share_results_as_reports_via_link\" class=\"ez-toc-section\"><\/span>5. Partager vos r\u00e9sultats sous forme de rapports avec des liens<\/h2>\n<p>Quels sont les moyens les plus courants de partager des r\u00e9sultats d&#8217;analyses SQL\u00a0? Il est possible d&#8217;envoyer un message avec le tableau obtenu, de pr\u00e9parer une pr\u00e9sentation Powerpoint ou de pr\u00e9senter des donn\u00e9es avec des graphiques dans des feuilles de calcul.<\/p>\n<p>Mais il existe un moyen plus efficace de partager vos r\u00e9sultats d&#8217;analyses\u00a0: vous pouvez transformer vos notebooks en rapports.<\/p>\n<p>Dans Datalore, il suffit d&#8217;appuyer sur le bouton de publication pour que le notebook soit disponible via un lien, m\u00eame pour les personnes n&#8217;ayant pas de compte Datalore. Vous pouvez \u00e9galement masquer le code inutile pour rendre vos notebooks plus clairs.<\/p>\n<p>Vous pouvez maintenant mettre en pratique tous ces conseils et partager des analyses de donn\u00e9es remarquables.<\/p>\n<p><em>Les rapports interactifs sont uniquement disponibles avec le forfait <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/datalore\/enterprise\/?utm_source=newsletter&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=datagrip_datalore\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enterprise<\/a>. N&#8217;h\u00e9sitez pas \u00e0 demander un essai gratuit si vous voulez tester les rapports interactifs dans votre entreprise. <\/em><\/p>\n<p>D\u00e9couvrez \u00e0 quoi ressemblent les rapports statiques partag\u00e9s\u00a0:<\/p>\n<p align=\"center\"><a class=\"jb-download-button\" href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/view\/notebook\/2HlZBrT6DrknTjHQoyQxDQ\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>Ouvrir les rapports statiques dans Datalore<br \/><\/a><\/p>\n<p>Vous avez envie d&#8217;essayer toutes ces nouvelles fonctionnalit\u00e9s ? Vous pouvez opter pour <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/jb.gg\/1ct0g8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">l&#8217;\u00e9dition Community de Datalore <\/a>, totalement gratuite, ou pour <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/datalore\/enterprise\/?utm_source=newsletter&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=datagrip_datalore\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datalore Enterprise<\/a> si vous souhaitez conserver vos donn\u00e9es sur site.<\/p>\n<p>Nous esp\u00e9rons que ces conseils vous ont \u00e9t\u00e9 utiles. N&#8217;oubliez pas de suivre <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/twitter.com\/JBDatalore\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datalore<\/a> et <a class=\"ek-link\" href=\"https:\/\/twitter.com\/datagrip\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DataGrip<\/a> sur Twitter pour en savoir plus !<\/p>\n<p>Les \u00e9quipes DataGrip et Datalore<\/p>\n\n\n<p><em>Auteur de l&#8217;article original en anglais :<\/em><\/p>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/?s=200&#038;r=g\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":813,"featured_media":234065,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[89,2347],"tags":[91],"cross-post-tag":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/datagrip\/234926"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/datagrip"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/datagrip"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/813"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=234926"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/datagrip\/234926\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":633686,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/datagrip\/234926\/revisions\/633686"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/234065"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=234926"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=234926"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=234926"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=234926"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}