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Nettoyer et préparer les données avec Power Query dans Power BI

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Maîtrisez l'import, le nettoyage et la préparation des données avec Power Query pour gagner en efficacité sur Power BI et améliorer la qualité de vos analyses grâce à des étapes précises et illustrées.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous apprendrez comment exploiter Power Query, l’outil ETL intégré de Power BI, pour assurer le nettoyage minutieux de vos données avant leur analyse. À travers une démonstration progressive, vous serez guidé sur l’importation de plusieurs tables provenant de fichiers Excel (clients, produits, ventes 2023 et 2024), puis sur leur préparation dans l’éditeur Power Query.


L’accent est mis sur l’importance du contrôle des types de données dès l’importation, notamment la distinction entre nombres entiers, décimaux, texte, date et la façon dont Power BI interprète les identifiants (ID) qu’il convient de convertir en texte pour éviter toute erreur d’agrégation.


La formation expose également les multiples possibilités de l’interface : renommage de colonnes, modification du type de données, harmonisation des valeurs (formatage, suppression des espaces superflus), suppression des lignes vides et fusion de plusieurs tables historiques en un seul jeu de données cohérent. L’automatisation des étapes, le rôle du langage M, et l’impact du profilage sont explicités pour permettre un nettoyage rapide et contrôlé.


En suivant les pratiques exposées, vous serez capable de fiabiliser vos analyses et de gagner un temps précieux lors de la conception de rapports Power BI, tout en assurant la cohérence et la qualité de vos données sources.

Objectifs de cette leçon

L’objectif est d’apprendre à importer différents fichiers, nettoyer et préparer des données sous Power Query, maîtriser le contrôle des types de données, harmoniser les formats, supprimer les doublons et lignes vides, et fusionner plusieurs jeux de données pour une analyse optimale dans Power BI.

Prérequis pour cette leçon

Une compréhension basique d’Excel et de sa structure de données, ainsi qu’une initiation à l’interface de Power BI sont souhaitables. Avoir Power BI Desktop installé et disposer des fichiers exemples (clients, produits, ventes 2023/2024) facilitera la mise en pratique.

Métiers concernés

Les compétences abordées sont essentielles pour les data analysts, chefs de projet BI, contrôleurs de gestion, consultants décisionnels, ainsi que pour les professionnels de la business intelligence ou toute personne impliquée dans la gestion et l’analyse de données d'entreprise.

Alternatives et ressources

Des alternatives à Power BI et Power Query incluent Tableau Prep, Alteryx, Talend Open Studio, ou le module Nettoyer et transformer dans Excel avancé. Les ETL comme Informatica ou SSIS peuvent aussi être adaptés pour d’autres besoins.

Questions & Réponses

Parce que Power Query permet de nettoyer et de fiabiliser les données, d'automatiser les étapes de transformation, d'assurer la cohérence des types et d'éviter des erreurs lors de la création de rapports, même si les fichiers sources semblent corrects.
Par défaut, Power BI considère tout chiffre comme un nombre et cherche à effectuer des sommes lors des analyses. Les identifiants n’ont pas vocation à être additionnés ; il est donc essentiel de les passer en type Texte pour éviter toute erreur d'interprétation dans les visualisations.
Les principales opérations sont : la remise en forme des entêtes, la standardisation de la casse des intitulés, la suppression des espaces en trop, et l'élimination des lignes vides afin d’assurer l’homogénéité et la qualité des données.