Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette vidéo, vous serez accompagné pas à pas dans l’extraction d’informations essentielles à partir d’une adresse e-mail en utilisant Power Query. L’objectif principal est d’isoler trois éléments : le nom (en majuscules), le prénom (en capitalisant la première lettre de chaque mot) et le nom de l’entreprise (également en capitalisant la première lettre de chaque mot).
Le formateur expose deux méthodes principales pour parvenir à ce résultat. La première, par duplication et fractionnement de colonnes, consiste à dupliquer la colonne d’adresse e-mail, puis à utiliser les fonctionnalités de fractionnement pour isoler les différentes composantes (nom, prénom, entreprise). La seconde méthode s’appuie sur l’utilisation de la fonction "extraire le texte" à l’aide de délimiteurs spécifiques (avant le point, entre le point et l’arrobase, entre l’arrobase et le point final) pour récupérer ces informations séparément.
L’accent est mis sur l’importance de choisir la méthode adaptée à votre confort et à vos besoins spécifiques, aucune n’étant nécessairement supérieure à l’autre en termes de qualité ou de résultat final. Le processus se termine par l’application des bons formats à chaque colonne (majuscules, capitalisation, etc.) via le menu "Format" de Power Query, ainsi que par le renommage adéquat des colonnes. Le tutoriel met en avant des astuces pratiques et efficaces pour assurer un traitement rapide et fiable des données dans un contexte professionnel.
Objectifs de cette leçon
A l’issue de cette vidéo, chaque apprenant saura extraire et structurer les informations de base d’une adresse e-mail en colonnes individuelles (nom, prénom, entreprise), appliquer le formatage adéquat et choisir la méthode la plus efficace selon ses besoins dans Power Query.
Prérequis pour cette leçon
Une connaissance de base d’Excel et une première expérience avec l’interface Power Query sont recommandées.
Métiers concernés
Cette compétence est particulièrement utile pour les data analysts, gestionnaires de bases de données, responsables CRM, spécialistes marketing, et pour toute profession impliquant le traitement ou la qualification de listes de contacts.
Alternatives et ressources
Des solutions alternatives incluent l’utilisation de Google Sheets avec des formules d’extraction, le recours à des scripts en Python via pandas, ou encore l’emploi d’autres outils ETL comme Alteryx ou Talend.