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Manipulation et nettoyage des données avec Power Query dans Power BI

Importation et restructuration des données part II
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Fusion et jointures de tables

Objectifs

L'objectif principal de cette vidéo est d'enseigner comment nettoyer et manipuler des données avec Power Query, et de préparer ces données pour une analyse plus approfondie dans Power BI.

Résumé

Dans cette leçon, découvrez comment manipuler et nettoyer les données avec Power Query dans Power BI en utilisant les tables de la base de données AdventureWorks DW2016.

Description

Cette leçon se concentre sur l'utilisation de Power Query dans Power BI pour importer, nettoyer et manipuler les données provenant de la base de données AdventureWorks DW2016. Nous avons importé 7 tables et effectué diverses modifications, telles que le nettoyage de la table de fait FactInternetSales, ainsi que des tables DimSalesTerritory et DimCustomer. Nous avons également réalisé des jointures complexes, notamment entre DimCustomer et DimGeography pour enrichir les informations relatives aux consommateurs. De plus, nous avons procédé à une restructuration des données des tables DimProduct et DimProductSubcategory pour une meilleure identification des catégories de produits. Enfin, nous avons préparé la table DimDate en supprimant les colonnes inutiles et en conservant les informations essentielles.

À la fin de cette vidéo, vous aurez non seulement acquis des compétences pratiques en manipulation de données avec Power Query dans Power BI, mais vous serez aussi prêt à créer des mesures et des colonnes calculées pour améliorer l'analyse de vos données.

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Questions - réponses

Quelle est la première étape lors de l'importation des données dans Power Query?
La première étape consiste à importer les tables nécessaires depuis la source de données, telle que la base AdventureWorks DW2016.
Pourquoi est-il important de nettoyer les tables importées avant de les utiliser?
Le nettoyage des tables permet de supprimer les colonnes inutiles et de corriger les données pour garantir leur qualité et leur pertinence pour l'analyse.
Comment les jointures peuvent-elles aider à enrichir les jeux de données?
Les jointures permettent de combiner des informations provenant de différentes tables, enrichissant ainsi les jeux de données avec des détails supplémentaires nécessaires pour des analyses plus précises.

Programme détaillé