Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cet exercice centré sur Power Query, vous apprendrez à générer une colonne intitulée montant de la vente à partir de deux autres colonnes : prix au kilo et quantité au kilo. La vidéo expose deux méthodes distinctes permettant d'aboutir au même résultat :
Première méthode : À l'aide de la fonctionnalité Ajouter une colonne personnalisée, vous effectuez le calcul direct en multipliant les deux colonnes, puis en paramétrant le nom du champ résultant conformément à la consigne. Ce processus encourage la rigueur dans la nomination des colonnes et le formatage, ce qui permet de conserver la clarté dans le modèle de données.
Seconde méthode : Elle consiste à sélectionner simultanément les deux colonnes concernées, puis à utiliser l'option Standard > Multiplier qui génère instantanément la colonne calculée. Il convient ensuite de renommer le champ pour assurer la conformité.
La leçon souligne que Power Query propose souvent plusieurs chemins pour réaliser une opération, contribuant à une meilleure adaptation aux différentes pratiques professionnelles. Il est également mentionné qu'il est pertinent de toujours penser au formatage adéquat des données pour assurer leur exploitation optimale dans les analyses ultérieures.
Objectifs de cette leçon
Maîtriser la création de colonnes calculées sous Power Query en sélectionnant la méthode la plus appropriée, comprendre comment automatiser un calcul de montant de la vente et apprendre à personnaliser et nommer correctement les champs afin d'optimiser la gestion des données.
Prérequis pour cette leçon
Une connaissance élémentaire de l'interface Power Query et la capacité à manipuler des tableaux simples sont recommandées pour tirer pleinement profit de cette vidéo.
Métiers concernés
Cette approche concerne les analystes de données, contrôleurs de gestion, comptables, et toute fonction impliquant la gestion et l'exploitation de données de vente ou de production en environnement bureautique ou décisionnel.
Alternatives et ressources
Les mêmes manipulations peuvent être réalisées avec des outils tels que Excel (formules classiques), Google Sheets, ou des solutions BI comme Tableau et Power BI Desktop. Les scripts Python avec pandas peuvent également automatiser ce type de transformation.