Introduction
Importer et préparer les données
Comprendre la modélisation des données
Créer et améliorer un rapport
Premiers calculs avec DAX
Gérer les dates dans Power BI
Publier et partager un rapport
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette session dédiée à Power Query, nous abordons son utilisation concrète pour le nettoyage et la préparation des données dans un environnement d’analyse professionnelle. Après une courte introduction sur l’interface, la leçon présente les différents onglets disponibles (Accueil, Transformer, Ajouter une colonne, Affichage) et détaille le rôle de chacun au sein du processus de traitement.
La vidéo se concentre ensuite sur l’onglet Affichage, à travers des fonctionnalités telles que la distribution des colonnes, le profil de la colonne et la qualité des colonnes. Grâce à la distribution des colonnes, l’utilisateur peut identifier rapidement le nombre de valeurs uniques ou distinctes, ce qui facilite la détection de doublons ou d’anomalies. L’inspection du profil de colonne permet d’obtenir un aperçu détaillé, tel que la fréquence d’apparition des valeurs, les valeurs minimum et maximum, ou la dispersion des données.
L’aspect qualité de la colonne est également abordé, mettant en avant son utilité pour signaler les erreurs, les valeurs invalides ou les cellules vides. L’exemple de la table Cadre met en évidence l’importance de corriger les erreurs pour assurer l’intégrité et la fiabilité des jeux de données.
En conclusion, cette leçon permet de comprendre comment Power Query devient un allié indispensable dans la maîtrise du cycle de vie des données, de leur importation jusqu’à la détection et la correction d’erreurs.
Objectifs de cette leçon
Découvrir les fonctionnalités clés de Power Query, apprendre à analyser la qualité des colonnes, détecter les doublons et les erreurs, et maîtriser le profilage des jeux de données pour un traitement fiable et rigoureux.
Prérequis pour cette leçon
Une connaissance de base d’Excel ou un autre tableur, ainsi qu'une familiarité élémentaire avec la manipulation de tableaux de données sont recommandées.
Métiers concernés
Les compétences présentées sont essentielles pour les analystes de données, contrôleurs de gestion, responsables RH, auditeurs et tout professionnel impliqué dans la vérification et nettoyage de données.
Alternatives et ressources
Les principales alternatives à Power Query incluent Alteryx, Talend, les fonctions avancées de Google Sheets, ou les scripts en Python (pandas) pour le traitement de données.
Questions & Réponses
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