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Dépivoter un tableau croisé avec Power Query : méthode et bonnes pratiques

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Chapitre 5 Leçon 2
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Cette leçon explique comment dépivoter un tableau croisé importé au format CSV grâce à Power Query. Vous apprendrez à transformer efficacement vos données structurées pour les exploiter facilement dans Excel ou Power BI.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo pédagogique, nous abordons l'utilisation de Power Query pour dépivoter un tableau croisé, c’est-à-dire retransformer un tableau à double entrée en un format de données « plat » facilement exploitable pour l’analyse ou la visualisation. Après l’importation d'un fichier CSV contenant des populations par année et par pays, la leçon détaille l'identification des différentes colonnes croisées, une étape clé pour sélectionner correctement les axes à dépivoter.

Un tableau croisé sépare habituellement trois types d’informations : par exemple, les années, les pays et les populations, mais elles se répartissent sur plusieurs colonnes, rendant difficile tout traitement avancé, filtre ou création de graphique. L’action de dépivoter permet de restructurer le tableau autour de trois colonnes représentant chacune une information atomique. L’enseignant guide l'utilisateur, étape par étape, pour sélectionner correctement les colonnes croisées, utiliser la fonctionnalité « Dépivoter les colonnes » dans l’onglet Transformer, puis obtenir un jeu de données normalisé et prêt à l’emploi.

Grâce à cette méthode, toutes les données sont conservées, leur organisation devient logique et utilisable dans la plupart des outils de data visualisation ou d’analyse statistique. Cette opération s'avère essentielle pour tout professionnel souhaitant exploiter au mieux des extractions brutes ou des exports tabulaires, notamment lors de la préparation de jeux de données pour des rapports, des graphiques ou des tableaux de bord dynamiques.

Objectifs de cette leçon

L’objectif principal est d’apprendre à dépivoter un tableau croisé en utilisant Power Query, afin de faciliter le traitement, la visualisation et l’analyse des données dans divers environnements de travail.

Prérequis pour cette leçon

Des connaissances de base en Excel ou en Power Query ainsi qu’une compréhension du concept de tableau croisé sont recommandées pour tirer pleinement profit de ce tutoriel.

Métiers concernés

Les compétences abordées sont particulièrement utiles pour les data analysts, contrôleurs de gestion, consultants BI, chefs de projet et tout professionnel intervenant dans l’analyse, la transformation, ou la visualisation de données multidimensionnelles.

Alternatives et ressources

Des alternatives à Power Query incluent Tableau Prep, Google Sheets via certaines extensions, ou l’utilisation de scripts personnalisés avec Python (pandas) pour des transformations avancées de données tabulaires.

Questions & Réponses

Un tableau croisé organise des données en fonction de deux dimensions, comme les années et les pays, répartissant les informations sur plusieurs colonnes. Le dépivotage consiste à ramener ces informations à un format tabulaire plat, facilitant ainsi l’analyse, l’exploitation dans les outils de BI et la création de graphiques.
Il faut tout d’abord sélectionner les colonnes contenant les données croisées (par exemple, les colonnes représentant les différents pays), puis utiliser la fonction 'Dépivoter les colonnes' dans l’onglet 'Transformer' de Power Query. Cela réorganise les données en trois colonnes : deux pour les clés (année et pays) et une pour la valeur (population).
Un tableau à plat permet de filtrer, d’agréger, ou de visualiser les données plus facilement. Il optimise la création de graphiques et de rapports dynamiques, tout en facilitant l’ajout d’autres manipulations de données par la suite.