Introduction à Power Query M pour Power BI
Apprenez les bases de Power Query M dans Power BI, y compris l'importation et la transformation de données.
Introduction de l'écosystème Power BI













Importation des données

















Transformation des données









La modélisation des données










La visualisation des données















Le DAX










Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous allons explorer comment utiliser Power Query M pour gérer l'importation et la transformation des données dans Power BI. Nous commencerons par comprendre comment initier une connexion et importer des données depuis un fichier Excel. À travers l'éditeur Power Query, nous examinerons comment chaque étape de transformation correspond à un script généré en arrière-plan. Les utilisateurs apprendront à visualiser et à modifier ces scripts pour une manipulation fine des données. Nous aborderons également la création de requêtes personnalisées avec Power Query M, notamment en important des données à partir de SQL Server et en appliquant des transformations complexes comme la permutation de colonnes. Cette leçon mettra en lumière les avantages de l'utilisation de l'éditeur et l'automatisation de la génération de scripts pour améliorer l'efficacité des processus de nettoyage et de transformation des données.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo incluent :
- Apprendre à importer des données dans Power BI en utilisant Power Query M.
- Gérer et transformer des données via l'éditeur Power Query.
- Comprendre la création et la modification des scripts Power Query M.
Prérequis pour cette leçon
Pour tirer le meilleur parti de cette vidéo, il est recommandé de :
- Comprendre les bases de Power BI.
- Avoir des connaissances préalables en manipulation de données et en SQL.
Métiers concernés
Les compétences acquises dans cette vidéo sont applicables pour des métiers tels que :
- Analyste de données
- Développeur BI
- Consultant en visualisation de données
Alternatives et ressources
Des alternatives envisageables incluent l'utilisation de logiciels tels que Tableau, Qlik ou d'autres outils d'ETL comme Talend pour des tâches similaires de manipulation et de transformation de données.
Questions & Réponses
