Objectifs du cours
Plongez dans l'univers de Power Query pour extraire et transformer vos données de manière efficace. Cette formation de deux jours vous apprendra à utiliser Power Query pour manipuler des données provenant de différentes sources, les nettoyer et les transformer en informations exploitables.
Ce plan de cours vise à fournir aux participants :
- Comprendre le rôle de Power Query en tant qu'ETL.
- Apprendre à créer et gérer des requêtes à partir de diverses sources de données.
- Maîtriser les techniques de transformation et de nettoyage des données.
- Ajouter des colonnes calculées et regrouper des lignes.
- Combiner des requêtes et appliquer les bonnes pratiques.
Public
- Débutants souhaitant apprendre à utiliser Power Query.
- Analystes de données et professionnels de l'informatique décisionnelle.
- Toute personne souhaitant améliorer ses compétences en gestion de données avec Excel.
Prérequis
-
Connaissances de base en manipulation de données et en Excel.
Contenu du cours
Partie 1 : Introduction à Power Query et extraction des données
Présentation de Power Query
- Qu'est-ce qu'un ETL (Extract, Transform and Load) ?
- Pourquoi utiliser Power Query ?
- Découverte de l'onglet Données et du groupe Récupérer et transformer des données.
- Présentation de l'interface de Power Query.
- Le concept des étapes appliquées.
Obtenir des Données à Partir de Différentes Sources
- Créer des requêtes à partir de fichiers externes (TXT, CSV, Excel).
- Obtenir des données depuis le Cloud et le Web (OneDrive, SharePoint, sites Internet).
- Créer une requête à partir d'un tableau interne.
- Actualiser les données.
Partie 2 : Transformation et nettoyage des données
Transformer et Nettoyer les Données
- Définir la ligne d'en-tête et vérifier le type de données.
- Choisir les colonnes et conserver/supprimer les lignes.
- Filtrer des données, supprimer les doublons et les erreurs.
- Remplacer les valeurs
- Fractionner et concaténer des colonnes.
- Transformer les colonnes (suppression des espaces, nettoyage, changement de casse).
- Transformer les données à partir de colonnes de type texte, numérique et chronologique.
- Les transformations avancées : pivoter une table, dépivoter les colonnes.
Partie 3 : Ajouter des colonnes calculées et regrouper des lignes
Création de colonnes calculées
- Créer des colonnes personnalisées pour insérer des calculs conditionnels, à partir d'exemples et d'index.
- Regrouper des lignes : choisir les colonnes à regrouper et les agrégats à appliquer.
- Utiliser une fonction personnalisée.
- Exemples pratiques : Concevoir des calculs au sein des requêtes pour réaliser des statistiques, utiliser les fonctionnalités de calculs par l'exemple pour composer un mail, un trigramme.
Partie 4 : Combinaison de requêtes et bonnes pratiques
Combiner des requêtes
- Combiner une requête par fusion : choisir le type de jointure.
- Combiner des requêtes par ajout : ajouter une requête à la requête du classeur, compiler tous les fichiers d'un dossier.
- Dupliquer une requête et créer une référence de requête.
Découvertes et bonnes pratiques
- Nommer les étapes et ajouter une description.
- Configurer l'affichage pour discerner la qualité et le profil de la colonne.
- Afficher la fenêtre de dépendances de la requête.
- Comprendre le potentiel du langage M et utiliser l'éditeur avancé.
- Exemples pratiques : Créer des requêtes combinées pour réaliser des fusions et des ajouts afin d'obtenir une seule requête à partir de sources multiples, calculer des anciennetés.