Power BI - Supprimer les colonnes non nécessaires Tutoriels
Découvrez comment supprimer les colonnes non nécessaires pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les fonctionnalités clés de Power Query pour sélectionner et supprimer les colonnes inutiles de vos données importées à partir de sources externes.
Obtenez des conseils pratiques pour utiliser les outils de Power Query pour nettoyer et préparer vos données en vue de leur utilisation dans Power BI ou Excel.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur la suppression de colonnes non nécessaires et comment Microsoft 365 peut vous aider à améliorer les performances de votre entreprise.
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Objectifs :
L'objectif de cette vidéo est d'apprendre à utiliser Power Query pour transformer et nettoyer des données, en mettant l'accent sur l'identification et la suppression des colonnes inutiles, des doublons et des données de mauvaise qualité.
Chapitres :
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Introduction à Power Query
Dans cette section, nous allons explorer comment enregistrer un fichier et commencer à réaliser des retraitements de données à l'aide de Power Query. Nous allons d'abord charger nos données et examiner les étapes de retraitement qui se sont déjà produites automatiquement. -
Chargement des données
Après avoir chargé nos données, nous pouvons accéder à Power Query. Il est important de noter que certaines étapes de retraitement ont été appliquées automatiquement, ce qui démontre l'intelligence intégrée de Power Query. Nous allons vérifier la source des données et naviguer à travers les différentes options disponibles. -
Vérification des types de données
Il est crucial de vérifier les types de données de chaque colonne. Power Query peut parfois déduire incorrectement le type de certaines colonnes. Nous devons nous assurer que les types de données sont corrects pour effectuer des calculs, des sommes, et des concaténations. -
Tri et suppression des colonnes
Une fois que nous avons notre jeu de données, la première étape consiste à trier les colonnes. Nous devons identifier les colonnes inutiles, les doublons, et celles contenant des données de mauvaise qualité. Voici quelques critères pour décider de supprimer une colonne : -
Exemples de suppression de colonnes
Prenons l'exemple d'un jeu de données de ventes. Si une colonne contient des informations comme le numéro de téléphone des clients, qui ne sont pas pertinentes pour notre analyse, il est judicieux de la supprimer. De même, si deux colonnes contiennent la même information sous des formats différents, nous devons garder le format le plus utile. -
Utilisation de Power Query pour supprimer des colonnes
Dans Power Query, nous pouvons facilement supprimer des colonnes en sélectionnant celles que nous voulons retirer. Nous avons plusieurs méthodes pour cela : -
Conclusion
Nous avons maintenant appris à utiliser Power Query pour charger, vérifier, et nettoyer nos données. En supprimant les colonnes inutiles et en vérifiant la qualité des données, nous pouvons nous assurer que notre jeu de données est prêt pour une analyse efficace. Ces étapes sont essentielles pour garantir la pertinence et la qualité des données que nous utilisons dans nos projets.
FAQ :
Qu'est-ce que Power Query et comment l'utiliser ?
Power Query est un outil dans Microsoft Excel qui permet de transformer et de manipuler des données. Pour l'utiliser, vous devez charger vos données dans Power Query, puis appliquer des transformations comme le filtrage, la suppression de colonnes, ou le changement de type de données.
Comment supprimer des doublons dans Power Query ?
Pour supprimer des doublons dans Power Query, sélectionnez la colonne contenant les doublons, puis utilisez l'option 'Supprimer les doublons' dans le menu. Cela vous permettra de garder uniquement les enregistrements uniques.
Pourquoi est-il important de vérifier le type de données dans Power Query ?
Vérifier le type de données est crucial car cela affecte la manière dont les données peuvent être utilisées. Par exemple, des colonnes de type texte ne peuvent pas être utilisées pour des calculs numériques. Assurez-vous que chaque colonne a le type approprié pour éviter des erreurs dans vos analyses.
Comment gérer les valeurs nulles dans mes données ?
Les valeurs nulles peuvent être gérées en les remplaçant par une valeur par défaut, en les supprimant, ou en les filtrant. Dans Power Query, vous pouvez utiliser l'option 'Supprimer les valeurs nulles' pour nettoyer vos données.
Quels sont les avantages de supprimer des colonnes inutiles dans un jeu de données ?
Supprimer des colonnes inutiles permet de simplifier l'analyse, d'améliorer la performance du fichier, et de réduire le risque de confusion lors de l'interprétation des données. Cela rend également le fichier plus facile à gérer.
Quelques cas d'usages :
Analyse des ventes
Une entreprise peut utiliser Power Query pour nettoyer et transformer ses données de ventes, en supprimant les doublons et les colonnes inutiles, afin de générer des rapports de performance plus précis.
Préparation de données pour un rapport
Avant de créer un rapport, un analyste peut utiliser Power Query pour s'assurer que les données sont bien formatées, en vérifiant les types de données et en supprimant les valeurs nulles, ce qui améliore la qualité des insights.
Gestion des données clients
Une société peut utiliser Power Query pour nettoyer sa base de données clients, en supprimant les informations obsolètes ou inutiles, et en s'assurant que les données restantes sont complètes et précises.
Suivi des événements
Pour un événement, les organisateurs peuvent utiliser Power Query pour gérer les données des participants, en filtrant les colonnes non pertinentes et en s'assurant que les informations sont à jour et bien structurées.
Optimisation des rapports financiers
Les analystes financiers peuvent utiliser Power Query pour préparer des données financières, en supprimant les colonnes non nécessaires et en vérifiant les types de données, ce qui facilite la création de rapports financiers précis et exploitables.
Glossaire :
Power Query
Un outil de Microsoft Excel qui permet de transformer et de manipuler des données provenant de différentes sources.
Retraitement
Le processus de modification et d'amélioration des données pour les rendre plus utiles pour l'analyse.
Tableau
Une structure de données dans Excel qui organise les informations en lignes et colonnes, facilitant ainsi leur gestion et leur analyse.
Doublons
Des enregistrements identiques ou très similaires dans un ensemble de données, qui peuvent fausser les analyses.
Type de données
La classification d'une colonne de données, comme texte, nombre, ou date, qui détermine comment les données peuvent être utilisées.
Valeur nulle
Une indication qu'une cellule ne contient pas de valeur, souvent utilisée pour représenter des données manquantes.
Code INSEE
Un code utilisé en France pour identifier les communes, permettant une gestion administrative et statistique.
Concaténation
Le processus de combiner plusieurs chaînes de texte en une seule.