# Analyse de cohortes et rétention (Data Analytics) > Cohortes temporelles, rétention par cohorte, analyse RFM, segmentation client, churn prediction - 20 questions d'entretien - Confirmé - [Questions d'entretien: Data Analytics](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien.md) ## 1. Qu'est-ce qu'une cohorte en analyse de données ? **Réponse** Une cohorte est un groupe d'utilisateurs qui partagent une caractéristique commune sur une période donnée, le plus souvent la date de première action (inscription, premier achat). Regrouper les utilisateurs en cohortes permet de comparer leur comportement dans le temps et d'identifier des tendances selon les périodes d'acquisition. C'est un outil fondamental pour mesurer la rétention et évaluer l'impact de changements produit. ## 2. Quel est le critère le plus courant pour définir une cohorte temporelle ? **Réponse** Le critère le plus courant pour définir une cohorte temporelle est la date de première inscription ou de premier achat. Ce regroupement par période d'acquisition (semaine, mois, trimestre) permet de comparer objectivement le comportement des utilisateurs acquis à différents moments. Cela aide à isoler l'effet du temps et à détecter des améliorations ou dégradations liées à des changements produit ou marketing. ## 3. Comment se lit un tableau de rétention par cohorte ? **Réponse** Un tableau de rétention par cohorte se lit avec les cohortes en lignes (par période d'acquisition) et les périodes suivantes en colonnes (Mois 0, Mois 1, etc.). Chaque cellule indique le pourcentage d'utilisateurs de la cohorte encore actifs à cette période. La première colonne est toujours à 100%, et les valeurs décroissent naturellement. Ce format permet de comparer visuellement la rétention entre cohortes. ## 17 questions supplémentaires disponibles - Quelle est la différence entre rétention Day-N et rétention rolling ? - Pourquoi la rétention est-elle considérée comme une métrique plus fiable que le nombre d'utilisateurs actifs ? S'inscrire gratuitement: https://sharpskill.dev/fr/login ## Autres sujets d'entretien Data Analytics - [Google Sheets - Les fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/google-sheets-basics.md): 20 questions, Junior - [Google Sheets - Formules avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/google-sheets-advanced.md): 20 questions, Junior - [SQL - Les fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-basics.md): 25 questions, Junior - [SQL - Agrégations et groupements](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-aggregations.md): 20 questions, Junior - [SQL - Jointures](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-joins.md): 20 questions, Junior - [BigQuery - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/bigquery-fundamentals.md): 20 questions, Junior - [Data Cleaning - Nettoyage des données](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-cleaning.md): 20 questions, Junior - [KPIs et métriques business](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/kpis-metrics.md): 20 questions, Junior - [Statistiques descriptives](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/descriptive-statistics.md): 20 questions, Junior - [Zapier et automatisation No-Code](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/zapier-automation.md): 20 questions, Junior - [Principes de data visualisation](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-viz-principles.md): 20 questions, Junior - [Python & Pandas - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/python-pandas-basics.md): 20 questions, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatisés](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/google-sheets-dashboards.md): 20 questions, Confirmé - [SQL - Sous-requêtes et CTEs](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-subqueries-ctes.md): 20 questions, Confirmé - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-window-functions.md): 20 questions, Confirmé - [BigQuery - Fonctionnalités avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/bigquery-advanced.md): 20 questions, Confirmé - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/data-modeling.md): 20 questions, Confirmé - [Analyse de funnels et conversion](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/funnel-analysis.md): 20 questions, Confirmé - [Google Tag Manager et tracking](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/gtm-tracking.md): 20 questions, Confirmé - [APIs et webhooks](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/apis-webhooks.md): 20 questions, Confirmé - [dbt - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/dbt-fundamentals.md): 20 questions, Confirmé - [AB Testing et statistiques appliquées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/ab-testing.md): 20 questions, Confirmé - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/looker-studio.md): 20 questions, Confirmé - [Power BI - Fondamentaux](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/power-bi-fundamentals.md): 20 questions, Confirmé - [SQL - Requêtes analytiques avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/sql-advanced-analytics.md): 20 questions, Senior - [dbt - Fonctionnalités avancées](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/dbt-advanced.md): 20 questions, Senior - [Power BI - DAX et dashboards avancés](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/power-bi-dax.md): 20 questions, Senior - [Python Analytics - Analyse avancée et ML](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-analytics/questions-entretien/python-analytics-advanced.md): 20 questions, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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