CATALOGUE Code & Data Formation Power BI Maîtriser Power BI Desktop

Nettoyage avancé des colonnes dans Power BI avec Power Query

Retour à la formation
Chapitre 2 Leçon 6
Précédent
Suivant

Cette leçon vous montre comment nettoyer et transformer les colonnes d’une table RH dans Power BI à l’aide de Power Query, afin d’obtenir une base de données fiable, cohérente et performante pour vos analyses.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo, l’accent est mis sur le nettoyage approfondi des colonnes après avoir résolu les principales problématiques des tables. L’instructeur guide l’utilisateur à travers une série d’opérations essentielles dans Power Query, appliquées notamment à une table RH contenant de nombreuses colonnes, souvent inégales en utilité et en qualité.

Il est conseillé de supprimer toutes les colonnes non pertinentes pour alléger le modèle de données, ce qui améliore la rapidité et la performance de Power BI. L’exemple donné concerne la suppression de l’adresse IP, peu pertinente pour les analyses à produire. La vidéo aborde également les filtres sur les valeurs, avec un exemple de sélection de pays (garder uniquement la France) et la transformation du format des chaînes de caractères pour une meilleure uniformisation (majuscules/minuscules).

L’auteur illustre aussi la normalisation des données de genre en passant de codages anglais (FEMALE, MALE) à des valeurs françaises (FEMME, HOMME) par remplacement automatique, tout en rappelant d’observer la séquence d’étapes pour éviter d’introduire des conflits dans l’arborescence Power Query.

Des traitements supplémentaires incluent le remplacement de valeurs pour gérer des statuts ou la conversion de valeurs vides, ainsi que la fusion de colonnes (nom et prénom), étape clé pour obtenir un jeu de données plus exploitable. Ce module démontre ainsi les meilleures pratiques pour garantir une structure de colonnes propre, logique et orientée usage dans Power BI.

Objectifs de cette leçon

L’objectif principal est d’enseigner comment nettoyer, filtrer, transformer et organiser les colonnes d’une table afin de faciliter la modélisation et l’analyse dans Power BI, tout en garantissant performance et qualité des données.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance de base de Power BI et du fonctionnement de Power Query, ainsi qu’une expérience préalable avec des tables de données Excel ou bases de données relationnelles sont recommandées pour suivre cette vidéo.

Métiers concernés

Les méthodes présentées sont utiles pour les data analysts, consultants BI, data managers, développeurs Power BI, et tout professionnel impliqué dans la transformation de données en contexte décisionnel.

Alternatives et ressources

Des outils alternatifs pour la transformation de données incluent Tableau Prep, Alteryx, Talend Data Preparation ou encore les fonctions avancées de nettoyage dans Microsoft Excel (Power Query intégré) et Google Data Prep.

Questions & Réponses

Supprimer les colonnes inutiles permet d’alléger la taille de la table, ce qui rend Power BI plus rapide et efficace. Cela évite également d’introduire dans le modèle des informations qui pourraient prêter à confusion ou ralentir l’analyse.
Dans Excel, filtrer permet de masquer temporairement des données, réversibles à tout moment. Dans Power Query, le filtre supprime définitivement les lignes concernées lors du chargement dans Power BI, sauf modification explicite du processus dans l’éditeur.
Il est essentiel de toujours ajouter les nouvelles étapes à la fin pour éviter des conflits. Insérer une modification au milieu de l’arborescence peut générer des erreurs, surtout si une étape ultérieure dépend d’un nom de colonne supprimé ou modifié. Il faut donc respecter la logique et la chronologie des transformations.