Transformations Avancées avec Power Query M
Découvrez les transformations avancées dans Power BI en utilisant Power Query M.
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 explorons les transformations avancées grâce à l'utilisation de Power Query M dans Power BI. Nous commençons par une brève introduction aux fonctions disponibles, notamment List Function, Record Function, Replacer Function, Splitter Function et Text Function. Nous nous concentrons sur l'importation et le nettoyage des données d'un fichier Excel, suivi de la création de colonnes dérivées pour isoler des segments de numéro de téléphone. Ensuite, nous apprenons à créer des adresses email basées sur les noms et le nom de la firme des employés. Cette vidéo est essentielle pour les utilisateurs souhaitant automatiser et optimiser leurs processus de traitement de données dans Power BI.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont :
- Apprendre à utiliser différentes fonctions Power Query M pour transformer et nettoyer des données.
- Comprendre comment créer des colonnes dérivées à partir de segments spécifiques de données.
- Automatiser la génération des adresses email pour les employés en utilisant des fonctions avancées.
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, il est nécessaire de :
- Avoir une connaissance de base de Power BI et de Power Query.
- Comprendre les concepts fondamentaux de la manipulation de données.
Métiers concernés
Les professionnels ou métiers concernés par ce sujet incluent :
- Analystes de données cherchant à optimiser leur flux de travail.
- Développeurs BI travaillant sur des projets de transformation des données.
- Consultants en informatique spécialisés en intégration et migration de données.
Alternatives et ressources
Des alternatives aux fonctions Power Query M peuvent inclure :
- Utilisation de scripts Python ou R dans Power BI.
- Outils de data wrangling comme Alteryx ou Trifacta.
Questions & Réponses
