Transformation basique un troisième cas partique

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  • Découvrir l'écosystème Power BI 
  • Se connecter, importer et traiter des sources de données hétérogènes avec Power Query M
  • Découvrir le langage DAX
  • Modéliser et préparer ses données
  • Créer et mettre en forme des rapports avec Power BI Desktop
  • Découvrir les services Power BI Online
  • Découvrir comment publier ses rapports sur le Power BI Services

Que vous soyez un expert en données ou un aspirant analyste désireux de maîtriser la plateforme de business intelligence la plus prisée, ce cours est votre tremplin idéal ! Dans cette formation Power BI vous allez : 

Explorer l'écosystème Power BI
Découvrez les composants clés de Power BI, installez les outils nécessaires et préparez votre environnement de travail.

Connecter et façonnez vos données
Apprenez à créer des flux de travail automatisés avec Power Query, explorez les connecteurs de données, les modes de stockage, et plus encore.

Importation et préparation des données
Maîtrisez les meilleures pratiques pour nettoyer, éliminer les doublons et préparer efficacement vos données.

Créer un modèle de données relationnel
Découvrez les subtilités de la modélisation des données, de la cardinalité à l'utilisation de DAX pour des analyses approfondies.

Visualisation des données avec Power BI
Plongez dans les visuels de Power BI, apprenez à les configurer et à les utiliser pour des insights percutants.

Découvrir Power BI Service
Explorez les fonctionnalités avancées de Power BI Service pour publier et partager des rapports, et bien plus.

Ce que vous obtenez :

  • Des projets pratiques et des missions basées sur de véritables scénarios d'entreprise.
  • Une guidance experte 
  • Des compétences prêtes à l'emploi pour exceller dans le domaine de la business intelligence.
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Alors nous poursuivons avec les transformations basiques, nous allons voir le cas des transformations XML et JSON. Pour cela, j'ai trois exemples simples que j'ai obtenus à partir d'internet, nous allons donc essayer d'appliquer les transformations sur ces fragments, sur ces échantillons. Nous partons vers Power BI, nous allons créer directement les données sans les importer. Juste, je crée une colonne identifiant et une colonne value et je colle le contenu XML au niveau de la première cellule. Je clique sur modifier et j'aurai les données sous format XML au niveau de la colonne value. Les données ne sont pas aplaties, elles sont représentées sous forme composée, sous format XML. Pour transformer les données, pour les aplatir d'une manière particulière, pour les aplatir plus précisément, nous cliquons droit souris sur la colonne value, par la suite transformée par la suite XML. Cela va transformer le contenu en table, c'est-à-dire un type qui est composé sous format table. Ensuite, nous avons sans doute remarqué cette petite icône-là, nous cliquons sur cette icône et par la suite, nous décochons utiliser le nom de colonne pour éviter les noms canoniques. Ensuite, nous pouvons choisir soit la totalité des titres, soit quelques titres à partir de cette liste-là. Par exemple, title, author, year et price. Nous cliquons sur OK et voilà, nous obtenons les données. Si, par exemple, maintenant les données sont composées de plusieurs occurrences, au lieu de book, nous avons book store. Book store contient deux éléments, pas un seul. Nous allons essayer de voir le comportement de Power BI vis-à-vis de cette situation. Nous cliquons à nouveau sur la nouvelle table, nous entrons la valeur de l'identifiant et puis la colonne. C'est l'entête de la colonne bien évidemment. Je colle le contenu de XML au niveau de la cellule et je clique sur modifier. La colonne se présente avec le format XML. Nous voulons aplatir ces données-là, nous sélectionnons la colonne en question, qui est value dans ce cas. Nous cliquons droit souris sur la colonne et puis nous cliquons sur transformer et puis XML à nouveau. Ça va transformer les données en table. Nous cliquons toujours à cette petite icône-là qui se trouve à droite plutôt. Nous cliquons là pour sélectionner ou désélectionner, utiliser le nom canonique de la colonne et par la suite nous sélectionnons name table. Et remarquez que le deuxième élément c'est table, c'est-à-dire qu'il y a un deuxième élément au niveau de décomposition. En effet, nous avons donc table au niveau de la troisième colonne. Nous cliquons sur l'icône-là et puis nous sélectionnons quelques, par exemple, éléments, title, author, year and price et nous cliquons sur OK et nous obtenons les données. Sauf que là l'ID est dupliquée. Donc là nous pouvons soit éliminer les duplicatas soit tout simplement créer un index qui va représenter les valeurs d'identifiant pour ces jeux d'enregistrement. C'est pour cela que nous allons supprimer cette colonne-là et par la suite nous cliquons sur cette petite icône et puis nous cliquons sur ajouter une colonne d'index et puis à partir de 1 ça va ajouter l'index. Nous allons juste changer le nom d'index à ID et nous déplaçons cette colonne au début. Voilà, nous obtenons les données. Ça c'est un deuxième cas de figure. Nous passons maintenant à un troisième cas de figure qui montre comment transformer du JSON. Nous allons ajouter à nouveau une table avec un ID, avec une valeur, value, le tout. Nous allons copier tout ce code-là, JSON ou ce contenu JSON au niveau de la cellule value. Nous cliquons sur modifier juste pour commencer à modifier la valeur. Donc comme nous constatons la colonne value représente des données sous format complexe, plus précisément sous format JSON. Nous, nous voulons aplatir les données. Nous cliquons droit souris sur la colonne value, par la suite transformée par la suite JSON. Maintenant, ce n'est pas comme le XML tout à l'heure, il a transformé l'expression en table. Maintenant, pour le JSON, il transforme les données en récords. Nous cliquons sur la petite icône là et nous choisissons widget. Je ne vais pas nommer les entêtes de colonne selon le format canonique ou le style canonique. Donc je vais répéter encore une fois l'opération transformation, transformer JSON. Nous cliquons sur cette petite icône. Je désélectionne utiliser le nom de colonne. Je sélectionne widget. Et par la suite, le record va être créé et nous allons juste sélectionner quelques lignes ou plutôt quelques éléments pour les représenter sous forme de colonne. Nous cliquons sur OK et voilà. Nous obtenons un premier niveau parce que là, nous constatons qu'il y a trois niveaux, en fait, widget, debug et puis à l'intérieur de debug, il y a window. À ce niveau-là, nous allons décomposer le premier niveau et puis le deuxième niveau, c'est au niveau d'image. Nous allons choisir deux, peut-être trois, trois éléments et voilà, nous obtenons le format aplati des données. Juste, je vais remplacer cette valeur vide par une valeur, par exemple, 1 pour représenter l'identifiant. Et voilà, nous obtenons les données aplaties.

Programme détaillé

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