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Épurer ses données dans Power Query : colonnes et lignes essentielles

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Chapitre 3 Leçon 1
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Power Query offre des outils avancés pour sélectionner les colonnes et lignes utiles dans un fichier Excel, facilitant le nettoyage et l’optimisation de vos données. Cette leçon montre comment choisir ce que vous conservez afin d’améliorer la performance du fichier dans Excel ou Power BI.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo pédagogique, nous explorons l’étape cruciale de sélection et de suppression des colonnes et lignes dans Power Query, au sein d’Excel ou de Power BI. Après avoir ouvert l’éditeur Power Query via l’onglet 'Requête', l'accent est mis sur la bonne pratique consistant à épurer ses données pour gagner en efficacité. Plutôt que de supprimer des colonnes individuellement par clic droit, la méthode recommandée consiste à utiliser l’outil 'choisir les colonnes' dans l’onglet Accueil. Cette démarche contribue à la robustesse des transformations, limitant les risques d’erreur liés à des changements de nom dans les colonnes originales.


Ensuite, la leçon insiste sur la gestion des lignes, en sélectionnant uniquement les informations pertinentes ; l’exemple donné consiste à exclure la région 'Est'. L’importance du mode d’échantillonnage par les 1000 premières lignes est abordée, avec une explication claire sur la nécessité occasionnelle de recharger plus de données pour obtenir une liste complète de valeurs lors des filtres. Le formateur conseille d’éviter de supprimer prématurément les valeurs nulles pour un traitement ultérieur plus sûr. Globalement, cette méthodologie permet de réduire la volumétrie des fichiers, garantissant des traitements plus rapides et une meilleure réactivité dans Excel ou Power BI.


En maîtrisant ces techniques d’épuration, les utilisateurs peuvent optimiser la gestion de leurs fichiers, obtenir un flux de données plus propre et rendre toute analyse ou visualisation plus performante et moins sujette à l’erreur.

Objectifs de cette leçon

Comprendre comment choisir et épurer efficacement colonnes et lignes dans Power Query, afin de ne conserver que les informations utiles et rendre les fichiers plus performants pour l’analyse.

Prérequis pour cette leçon

Maîtriser les bases d’Excel et connaître l’interface de Power Query (accéder aux rubriques, identifier les onglets, naviguer dans l’éditeur). Une expérience initiale avec le chargement de données est recommandée.

Métiers concernés

Les métiers de data analyst, contrôleur de gestion, responsable reporting, ainsi que les utilisateurs spécialisés en finance, marketing ou logistique bénéficieront de ces techniques pour le traitement préalable des données.

Alternatives et ressources

Des outils tels que Alteryx, Tableau Prep, ou les fonctions Avancées de Google Sheets peuvent servir d’alternatives à Power Query pour le nettoyage et la transformation des données, bien que Power Query soit spécialisé pour l’environnement Microsoft.

Questions & Réponses

L’utilisation de l’outil 'choisir les colonnes' permet de spécifier explicitement les colonnes à conserver, rendant le processus plus robuste face à des changements futurs dans le nommage des colonnes. Cela évite également des erreurs si de nouvelles colonnes sont ajoutées ou simplement renommées, contrairement à la suppression manuelle qui dépend du nom actuel de chaque colonne.
Réduire le nombre de colonnes et de lignes à celles strictement nécessaires diminue la volumétrie du fichier. Cela améliore significativement la vitesse de traitement et la réactivité de l’outil dans Excel ou Power BI, tout en facilitant l’analyse et la maintenance des données.
Par défaut, Power Query travaille en affichant un échantillon des 1000 premières lignes afin d’accroître la rapidité pendant la transformation. Si la liste de valeurs pour un filtre paraît incomplète, il est nécessaire d’utiliser la fonction 'charger plus' pour analyser la totalité des données et garantir que tous les éléments potentiels peuvent être filtrés.