Transformations de colonnes

Introduction à Power Query dans Excel

Lyndsay Girard

Performance Analytics Consultant

Aperçu

Transformation de colonnes : modifier les données pour répondre à vos besoins d'analyse.

Transformations de colonnes dans le parcours ETL

Transformations de colonnes dans le parcours ETL

Transformations de colonnes dans le parcours ETL

Quand faut-il transformer des colonnes ?

• Normaliser et structurer les données.

Quand faut-il transformer des colonnes ?

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

Quand faut-il transformer des colonnes ?

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

Quand faut-il transformer des colonnes ?

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

Types de transformations

Transformations numériques

• Arrondir des valeurs.
• Extraire des infos numériques (p. ex. pair/impair, signe).
• Calculer des statistiques (p. ex. somme, compte).
• Faire des opérations arithmétiques (p. ex. addition, multiplication, pourcentage).

Transformations de date et d'heure

• Combiner des champs de date/heure.
• Extraire le composant date ou heure.
• Arrondir au début du mois, de l'heure, etc.
• Arithmétique de dates (p. ex. calcul d'âge, durées).

Transformations de texte

• Diviser le contenu d'une colonne.
• Changer la casse.
• Concaténer du texte.
• Calculer la longueur du texte.

Transformations de colonnes dans Excel Power Query

Idées reçues courantes

• Toutes les colonnes n'ont pas besoin d'une transformation !
• Les transformations sont réversibles.
• La source d'origine reste intacte.
• Pas toujours besoin de compétences techniques/de codage avancées.

Passons à la pratique !

Introduction à Power Query dans Excel