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Nettoyage des erreurs et doublons dans Power BI avec Power Query

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Chapitre 2 Leçon 4
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Dans cette vidéo, apprenez à nettoyer vos données sous Power BI en supprimant les erreurs, les lignes vides et les doublons grâce à Power Query. Optimisez la qualité de vos tableaux de données pour des analyses fiables et performantes.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon vous guide étape par étape dans le processus de nettoyage des données dans Power BI via Power Query. Nous abordons en détail la gestion des erreurs pouvant survenir lors du chargement d’un fichier, en précisant que leur gravité dépend du contexte d’utilisation. Deux solutions sont présentées : corriger les erreurs à la source (dans Excel) ou les éliminer directement via Power Query à l’aide des fonctions « Supprimer les erreurs » et « Réduire les lignes ».

La leçon détaille également la suppression des lignes nulles pour obtenir une table propre, illustrant chaque étape et mettant en avant la visualisation de l’évolution des données grâce à l’historique des étapes dans l’interface. Ensuite, l’accent est mis sur la gestion des doublons, précisant l’importance de sélectionner toutes les colonnes pour éviter les suppressions inappropriées qui pourraient altérer l’intégrité des données. L’exemple sur la table RH souligne le risque lorsque le doublon n’est traité que sur une seule colonne, et explique la bonne pratique pour garantir que les doublons complets soient éliminés.

La vidéo insiste sur l’importance d’daquérir une méthodologie rigoureuse pour le nettoyage des jeux de données, garantissant ainsi la fiabilité et la pertinence de toute analyse ultérieure dans Power BI.

Objectifs de cette leçon

Acquérir une méthodologie efficace pour supprimer les erreurs, les lignes nulles et les doublons dans Power BI grâce à Power Query ; comprendre les implications de chaque manipulation sur la qualité des rapports.

Prérequis pour cette leçon

Connaître les bases de Power BI et de la manipulation de tables de données, savoir naviguer dans l’interface Power Query, être à l’aise avec les fonctions fondamentales d’Excel.

Métiers concernés

Les compétences abordées sont essentielles pour les analystes BI, data analysts, contrôleurs de gestion, chefs de projet IT, et toute profession impliquant la préparation, fiabilisation et analyse de données volumineuses.

Alternatives et ressources

Des solutions alternatives pour le nettoyage des données incluent Tableau Prep, Alteryx, ou les outils de Data Cleaning sous Excel avancé, ainsi que les scripts en Python (pandas) ou R.

Questions & Réponses

Parce que la gravité des erreurs dépend du contexte d’analyse ; certaines erreurs peuvent être mineures et n’affecter que quelques lignes sans compromettre la qualité globale du jeu de données. Une évaluation contextuelle s’impose pour décider de l’action à mener.
Il est possible soit de corriger les erreurs directement dans le fichier source (comme Excel), soit d’utiliser Power Query pour supprimer les erreurs grâce à la fonctionnalité intégrée dédiée.
Il sélectionne l’ensemble des colonnes avant de supprimer les doublons afin de vérifier qu’une ligne entière soit identique, évitant ainsi de supprimer des entrées différentes partageant une seule valeur de colonne.