Introduction à Power Query

Préparation des données dans Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Pourquoi préparer les données ?

Illustration montrant que des « données poubelles » en entrée donnent des « données poubelles » en sortie de toute analyse. Résultat : plus de questions que de réponses sur les données.

Qu'est-ce que des données « propres » ?

Sans valeurs manquantes
Fautes de frappe/erreurs de saisie corrigées
Aucune donnée en double
Données non pertinentes exclues
Valeurs aberrantes traitées
Types de données corrects pour toutes les colonnes
Noms de colonnes et de tables courts et descriptifs

Un tableau montrant des exemples de données « sales ».

Comment fonctionne la préparation des données dans Power Query ?

Pour charger et transformer les données, on utilise l'interface Power Query dans Power BI
Les étapes de transformation s'ajoutent en séquence
Les étapes sont enregistrées dans une « recette » appelée « Applied Steps », exécutée à chaque chargement/actualisation
Pour appliquer les transformations, choisissez « Close & Apply » dans l'éditeur Power Query

Capture d'écran du volet Applied Steps dans l'éditeur Power Query, qui affiche la suite d'étapes appliquées aux données.

Capture d'écran de l'icône Close & Apply dans Power Query, qui ferme l'éditeur et applique les étapes afin d'analyser les données dans Power BI.

Types de données dans Power Query

Données numériques (entier / décimal / pourcentage)
- 123, 45.23, 23%
Données de date/heure
- 01/01/2022, 09:30 AM
Données textuelles
- ABC
Données logiques
- TRUE
Données binaires
- RGF0YWNhbXA=

Par défaut, Power Query détecte automatiquement les types de données

Transformations structurelles de base

Promouvoir les en-têtes
Réorganiser les colonnes
Trier les colonnes
Supprimer des colonnes/lignes
Renommer les colonnes

Passons à la pratique !

Préparation des données dans Power BI