Transformări numerice în Power Query

Pregătirea datelor în Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

De ce este importantă curățarea datelor?

Costul datelor de slabă calitate = 3,1 trilioane $
Regula 1-10-100
- $1 pentru verificare
- $10 pentru curățare
- $100 dacă nu faceți nimic

Sigla Harvard Business Review

¹ https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year

Fără valori lipsă / erori / valori aberante
Se aplică transformări matematice (dacă este cazul):
- Valoare absolută
- Logaritm (natural / în baza 10)
- Înmulțire cu / adăugare a unui scalar
Datele sunt rotunjite la numărul adecvat de zecimale

Data (și ora) este un tip de date separat în Power Query
Transformări speciale aplicabile unei coloane de date:
- Extragere an, trimestru, lună, săptămână, zi
- Început/sfârșit de an, trimestru, lună, săptămână
- Calculare vârstă
- Altele

Captură de ecran cu opțiunea de transformare a datelor în Power Query

Pregătirea datelor în Power BI