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Travailler efficacement le texte dans Power Query

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Cette vidéo vous guide à travers l'optimisation du traitement du texte dans Power Query, de la duplication de colonnes à l'extraction des caractères, avec des astuces pour minimiser les étapes et optimiser la performance de vos requêtes.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, l'accent est mis sur la gestion avancée du texte dans Power Query, un outil central dans la préparation des données. Vous découvrirez comment travailler efficacement avec des colonnes de texte, en particulier lors de la manipulation de colonnes de catégories de produits. La vidéo commence par la duplication intelligente d'une colonne et l'importance de renommer celle-ci directement dans le code M pour éviter la prolifération d'étapes inutiles, ce qui améliore à la fois la lisibilité et la performance de vos transformations.


Après avoir renommé la colonne de façon optimale, vous apprendrez à extraire les premiers caractères d'une colonne grâce à la fonction d'extraction, ce qui permet de créer un code synthétique pour chaque catégorie. Cette technique d'extraction de texte est illustrée étape par étape, incluant la sélection des bons menus et options dans l'onglet Transformer. La leçon s'intéresse ensuite à l'ajout d'un suffixe personnalisé pour valoriser ou identifier rapidement les codes générés.


Enfin, un tour d'horizon des principales fonctionnalités de formatage et de nettoyage du texte, telles que la gestion des majuscules/minuscules, la suppression des espaces superflus et le nettoyage des caractères indésirables, est proposé. Ces manipulations sont essentielles pour garantir la qualité de vos données. L'ensemble du processus est guidé par des bonnes pratiques afin d'assurer une automatisation optimale et de faciliter la maintenance future de vos requêtes dans Power Query.

Objectifs de cette leçon

L'objectif de cette leçon est d'enseigner l'extraction et la transformation de contenus textuels dans Power Query, tout en optimisant le processus grâce à des pratiques avancées telles que le renommage direct dans le code et l'utilisation des outils de formatage et de nettoyage. Les apprenants sauront ainsi minimiser les étapes et augmenter l'efficacité de leurs requêtes.

Prérequis pour cette leçon

Il est recommandé de maîtriser les notions de base de Power Query, telles que la navigation dans l'interface, la sélection de colonnes, et d'avoir de premières expériences en transformation de données. Une connaissance des concepts de nettoyage de données est également un atout.

Métiers concernés

Les compétences montrées ici sont particulièrement utiles pour les Data Analysts, Business Intelligence Developers, contrôleurs de gestion, consultants en automatisation, ainsi que les chefs de projet data manipulant de grands volumes de données hétérogènes.

Alternatives et ressources

Des solutions alternatives à Power Query incluent Alteryx, Tableau Prep, Trifacta Wrangler ou, dans une moindre mesure, les fonctionnalités d'Excel pour la gestion du texte via formules ou VBA.

Questions & Réponses

Renommer une colonne directement dans le code lors de la duplication permet d’éviter la création d’étapes supplémentaires, ce qui améliore la lisibilité de la requête et optimise les performances, notamment lors de l’actualisation des données.
La vidéo montre comment utiliser la fonction extraire depuis l’onglet Transformer pour isoler les premiers caractères, les derniers, ou encore des chaînes délimitées, facilitant ainsi la création de codes ou d’identifiants à partir des textes de colonnes.
Power Query propose, outre la gestion des majuscules, minuscules et lettres capitales, la suppression d’espaces inutiles, le nettoyage de caractères parasites et l’ajout de préfixes ou suffixes. Ces outils sont essentiels pour garantir la cohérence des données textuelles.