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title: "Analyser les résultats Minds dans SPSS, R et Excel | Minds"
description: "Exportez les résultats d'étude au format CSV long et analysez-les dans vos outils habituels. Une ligne par réponse de persona, prête pour un tableau croisé ou un data frame."
canonical_url: "https://getminds.ai/use-cases/fr/analyse-minds-results-in-spss-r-and-excel"
last_updated: "2026-10-01T02:59:12.853Z"
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# Analyser les résultats Minds dans SPSS, R et Excel

Une équipe insights ne cherche pas un nouvel environnement d'analyse. Les habitudes de tris croisés, les schémas de pondération, les modèles graphiques reconnus par les clients : tout cela réside déjà dans des logiciels de confiance. Une solution de recherche incapable de s'y intégrer finit par être délaissée après la phase pilote.

Minds exporte les résultats d'étude sous la forme d'un tableau simple au format long, soit la structure attendue par chacun de ces outils.

## La structure de l'export

Les données brutes comportent une ligne par réponse de persona et six colonnes :

<table>
<thead>
  <tr>
    <th>
      Colonne
    </th>
    
    <th>
      Contenu
    </th>
  </tr>
</thead>

<tbody>
  <tr>
    <td>
      Question
    </td>
    
    <td>
      La question posée
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      Group
    </td>
    
    <td>
      Le segment d'audience auquel appartient le persona
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      Persona
    </td>
    
    <td>
      Le répondant synthétique individuel
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      Discipline
    </td>
    
    <td>
      Le rôle ou contexte professionnel du persona
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      Answer
    </td>
    
    <td>
      La réponse à tabuler
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      Full response
    </td>
    
    <td>
      Le raisonnement complet justifiant la réponse
    </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

Le format long est essentiel. Il s'adapte immédiatement aux tableaux croisés dynamiques, aux moteurs de tri croisé ou aux pipelines `tidyverse`, sans nécessiter de restructuration préalable.

## Intégration selon vos outils

**Excel et Google Sheets.** Ouvrez directement le fichier CSV. Le document intègre un indicateur d'ordre des octets (BOM) UTF-8, garantissant la préservation des caractères accentués. Créez un tableau croisé dynamique en plaçant la question en ligne et le segment en colonne pour obtenir une répartition classique.

**SPSS.** Exportez l'étude au format `.sav` et ouvrez-la directement : les variables et les étiquettes sont déjà configurées, sans assistant d'importation. Si vous préférez un format unique pour tous vos logiciels, le CSV fonctionne également : Fichier → Importer des données → Données texte, délimiteur virgule, première ligne pour les noms de variables.

**R.** Utilisez `read.csv("export.csv")` ou `readr::read_csv()` pour obtenir un tibble. Grâce au format long, la commande `dplyr::count(Question, Group, Answer)` génère la distribution sans transformation préalable, et la colonne `Full response` reste accessible pour l'analyse qualitative.

**Q, Displayr, Power BI, Tableau.** Importez le CSV en tant que fichier source plat. La variable Question se place en ligne et Group en colonne.

**Python.** Utilisez `pandas.read_csv()`, puis `crosstab` ou `groupby`. Très pratique si vos scripts traitent déjà des exports d'enquêtes.

## Quand privilégier l'API au fichier

Pour des analyses récurrentes, l'API s'avère plus adaptée qu'un export ponctuel. Les points de terminaison d'étude, de panel et d'analyse s'authentifient à l'aide d'une clé Bearer, permettant à un traitement automatisé d'actualiser un tableau de bord sans intervention manuelle. Les données de panel peuvent également être intégrées à Looker Studio via le [connecteur Panel Analytics](/guide/looker-studio), et les équipes travaillant sur tableur peuvent interroger les personas directement depuis une feuille de calcul grâce au [module Google Sheets](/guide/google-sheets).

## Une précision essentielle sur l'analyse

L'export rend les résultats synthétiques aussi faciles à manipuler que des données de sondage traditionnelles, au risque d'oublier leur nature réelle. Les décomptes issus d'un panel synthétique décrivent le panel lui-même, et non une population globale. Utilisez-les pour comparer des variantes, identifier des objections et hiérarchiser des hypothèses, tout en réservant les affirmations de prévalence statistique à des échantillons réels.

L'ensemble de votre méthodologie reste inchangé : vos pondérations, vos critères de significativité, vos chartes graphiques et les exigences de vos clients. Le volet synthétique vous permet simplement d'obtenir vos données plus rapidement.

## Exemple de prompt

Posez la même question à l'ensemble des segments, demandez une réponse courte et structurée accompagnée d'une justification, puis exportez les données brutes et croisez les réponses par groupe pour identifier les divergences d'opinion.