Chapitre : Préparation des Données

Présentation des préparations de données
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Les objectifs de cette vidéo sont de vous familiariser avec les différentes étapes de la préparation des données, de comprendre les techniques de nettoyage et de transformation, et d'apprendre à structurer vos données pour une analyse optimale.

Introduction à la préparation des données, couvrant les étapes de l'importation et de la transformation nécessaires pour nettoyer et structurer vos informations.

Ce chapitre couvre les fondamentaux de la préparation des données, une étape cruciale avant toute analyse. Nous aborderons les concepts d'importation et de transformation des données, en mettant l'accent sur des opérations telles que le nettoyage des bavures et l'élimination des duplications. Vous apprendrez également à effectuer des opérations de fusion, de filtre et de projection pour sélectionner et structurer les données de manière efficace. En outre, le changement de type de colonne et le pivot des données seront expliqués pour optimiser vos structures de données. Enfin, nous discuterons des opérations de jointure et d'union, ainsi que de la création de colonnes dérivées pour enrichir vos datasets avant leur intégration dans des modèles analytiques.

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Questions réponses
Quelles sont les étapes clés de la préparation des données ?
Les étapes clés de la préparation des données incluent l'importation des données, le nettoyage des bavures et des anomalies, l'élimination des duplications, la fusion des structures de données, le filtrage, la projection, le changement de types de colonne, et les opérations de jointure et d'union.
Pourquoi la transformation des données est-elle nécessaire avant l'analyse ?
La transformation des données est nécessaire pour nettoyer les bavures et les anomalies, structurer correctement les données, et s'assurer que les datasets sont en pleine conformité avec les exigences d'analyse. Cela facilite une intégration et une analyse efficaces et précises.
Quelles opérations sont impliquées dans le nettoyage des données ?
Le nettoyage des données inclut des opérations telles que l'élimination des bavures et des anomalies, la suppression des duplications, et l'ajustement des types de colonnes pour s'assurer que les données sont prêtes pour une analyse cohérente et approfondie.
Commençons un nouveau chapitre, il s'agit du chapitre préparation des données. Nous allons commencer par une vue d'ensemble. Qui dit préparation des données dit essentiellement importation des données plus transformation des données. Et qui dit transformation des données dit pratiquement nettoyage des données, c'est-à-dire nettoyage des bavures et des anomalies qui peuvent être présentées au niveau des données au moment de l'importation. Il dit également élimination des duplications, les données qui sont répétitives ou en duplication. Les opérations de fusion, par exemple de plusieurs structures de données que nous voulons représenter sous forme d'une seule unité. Le filtre, c'est-à-dire l'application des sélections aux données. Les projections, c'est-à-dire la sous-sélection ou la sélection d'un sous-ensemble de colonnes au niveau d'une structure, généralement une table ou une structure sous forme de tableau. Le changement des types également, donc le fait de changer le type de colonne par exemple de type chaîne à tête entière et vice-versa. Le pivot en pivot, pour pivoter ou pivoter des données, c'est-à-dire rendre ce qui est en ligne en colonne et ce qui est en colonne en ligne ou le contraire. Également les opérations de jointure de deux ou de plusieurs sources, les opérations d'union, les opérations de création de colonnes dérivées ou bien d'autres opérations que nous faisons pour transformer les données et les préparer pour que ce soit par la suite intégré dans le modèle.

Programme détaillé