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Correction de l'exercice : regroupement et transformation de données sur Power BI

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Chapitre 2 Leçon 5
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Apprenez à nettoyer et transformer des données dans Power BI en utilisant Power Query : suppression des lignes inutiles, transformation de champs et regroupement avancé.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous vous guidons à travers la correction pas-à-pas de l'exercice de transformation de données dans Power BI. Après avoir importé un fichier CSV, vous découvrirez comment vérifier et ajuster le délimiteur, identifier et supprimer les lignes inutiles, et contrôler le type de chaque colonne.
Le processus implique notamment la gestion du champ poids, converti de kilos en grammes grâce à l'utilisation de formules personnalisées dans Power Query. Vous apprendrez également à manipuler différentes étapes telles que le remplacement de valeurs textuelles, la gestion des séparateurs décimaux et la suppression de colonnes inutiles.
Une attention particulière est portée à la simplification du niveau de granularité du tableau en supprimant la référence de livraison afin d’obtenir une table structurée par jour, pays et livreur.
Le tutoriel explique comment regrouper les données selon différents critères puis sommer les unités expédiées et le poids, garantissant ainsi un tableau prêt à l’analyse et à la création de rapports sur Power BI.
Enfin, un rappel sur la sauvegarde et l’application des étapes terminent la leçon, vous permettant ainsi d’automatiser et de fiabiliser vos traitements de données. Cette vidéo offre un apprentissage essentiel pour toute personne souhaitant maîtriser la gestion et la structuration des données dans Power BI.

Objectifs de cette leçon

Apprendre à importer des données, nettoyer et ajuster les types de champs, convertir des unités, puis regrouper et résumer des données dans Power BI à l’aide de Power Query.

Prérequis pour cette leçon

Connaître les bases de Power BI, savoir manipuler fichiers CSV et avoir déjà utilisé l’interface de Power Query pour des transformations simples.

Métiers concernés

Ce sujet est particulièrement utile pour les analystes de données, les contrôleurs de gestion, les chefs de projet BI et toute fonction impliquée dans la préparation et l’analyse de tableaux de données.

Alternatives et ressources

Des outils alternatifs comme Tableau Prep, Alteryx, Microsoft Excel Power Query ou Google Data Studio permettent également la transformation et le nettoyage de données.

Questions & Réponses

La première étape consiste à importer le fichier CSV dans Power BI, puis à ouvrir Power Query afin de vérifier les délimiteurs et supprimer les lignes inutiles.
Il faut d’abord enlever la mention « kilo » dans la colonne, remplacer les séparateurs si nécessaire, puis créer une colonne personnalisée multipliant la valeur par 1000 pour obtenir le poids en grammes.
Cela permet de simplifier la granularité de la table pour l’analyse, en supprimant le détail des références de livraison afin de n’avoir qu’une ligne par combinaison de jour, pays et livreur avec des totaux sommés.