Transformations de colonnes

Introduction à Power Query dans Excel

Lyndsay Girard

Performance Analytics Consultant

Vue d’ensemble

Transformation de colonne : Modifier les données de manière à répondre à vos besoins en matière d'analyse de données.

Transformations de colonnes dans le processus ETL

Transformations de colonnes dans le processus ETL

Transformations de colonnes dans le processus ETL

Quand la transformation des colonnes est-elle nécessaire ?

• Standardiser et structurer les données.

Quand la transformation des colonnes est-elle nécessaire ?

• Standardiser et structurer les données.
• Enrichissement des données.

Quand la transformation des colonnes est-elle nécessaire ?

• Standardiser et structurer les données.
• Enrichissement des données.
• Calculs.

Quand la transformation des colonnes est-elle nécessaire ?

• Standardiser et structurer les données.
• Enrichissement des données.
• Calculs.
• Optimisation du stockage.

Types de transformation

Transformations numériques

• Arrondir les valeurs.
• Extraire les informations numériques (par exemple, pair ou impair, signe).
• Calculer des statistiques (par exemple, somme, nombre).
• Effectuer des opérations arithmétiques (par exemple, addition, multiplication, calculs de pourcentage).

Conversions de date et d'heure

• Combiner les champs date/heure.
• Extraire la date ou l'heure.
• Arrondir au début du mois, de l'heure, etc.
• Calculs de dates (par exemple, calcul de l'âge, calculs de durée).

Transformations de texte

• Diviser le contenu d'une colonne.
• Conversion de cas.
• Concaténer du texte.
• Calculer la longueur du texte.

Transformations de colonnes dans Excel Power Query

Idées reçues courantes

• Toutes les colonnes ne nécessitent pas une transformation.
• Les transformations de données peuvent être annulées.
• Les données sources originales restent inchangées.
• Il n'est généralement pas nécessaire de posséder des compétences techniques ou en codage avancées.

Passons à la pratique !

Introduction à Power Query dans Excel