Importation et préparation des données avec Power Query dans Power BI

Apprenez à importer et préparer des données dans Power BI en utilisant Power Query.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon se concentre sur l'utilisation de Power Query pour importer et préparer des données dans Power BI, un outil essentiel pour l'analyse de données. Nous démarrons un nouveau projet Power BI à partir de zéro, en cliquant sur 'Obtenir les données' et en sélectionnant SQL Server. Nous importons des tables de la base de données 'AdventureWorks DW 2016', telles que DIM Customer, DIM Date, DIM Géographie, DIM Product, DIM Subcategory, FAC Internet Sales, et DIM Sales Territory. La sélection de l'option 'Importer' permet de mettre les données en cache dans Power BI, contrairement à 'Direct Query' qui récupère les données directement de la base à chaque requête.

Nous travaillons sur la préparation des données en supprimant les colonnes inutiles et en conservant celles nécessaires pour les analyses. Nous fusionnons les tables pour enrichir les données disponibles et cachons les tables intermédiaires une fois les données fusionnées. Cette leçon fournit un guide complet pour nettoyer et structurer les données de manière efficace en utilisant Power Query.

Objectifs de cette leçon

Comprendre comment importer des données depuis SQL Server dans Power BI
Apprendre à utiliser Power Query pour préparer des jeux de données
Savoir fusionner et manipuler les tables et colonnes pour des analyses optimales

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en SQL
Compréhension des concepts de base de Power BI et Power Query

Métiers concernés

Analyste de données
Développeur BI
Ingénieur en données

Alternatives et ressources

Tableau
QlikView
Google Data Studio

Questions & Réponses

L'option 'Importer' met les données en cache dans Power BI, tandis que 'Direct Query' récupère les données directement de la base à chaque requête.
La préparation des données est essentielle pour éliminer les colonnes inutiles, fusionner les informations pertinentes et assurer que les données soient propres et prêtes pour une analyse précise.
Fusionner des tables permet de combiner des informations de différentes sources, enrichissant ainsi le jeu de données et facilitant une analyse plus approfondie.