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Excel 2013 : Analyse de données avec Power Query

Appréhender le typage des données

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Par défaut, les titres de colonnes représentent des données généralistes. Voyez comment redéfinir le type des données présentes dans les colonnes.
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Transcription

Après avoir abordé donc l'import de donnés, c'est-à-dire la partie E de ETL, dans le sens on a extrait des données de différentes sources, on va maintenant aborder la partie T, c'est-à-dire transformation des données. Dans la première étape de transformation des données, il y a une étape simple mais à laquelle ceux qui de données sont parfois un peu surpris. Il s'agit du typage de données. Alors effectivement, si je prends par exemple notre premier import qui était un fichier Excel, peut-être vous vous en rappelez, observez bien que les colonnes ont toutes des symboles. Donc la par exemple A, B, C, 1, 2, 3, A, B, C, 1 2, 3 etc. Dans un cas normal, Power Query va détecter le typage des colonnes, savoir si c'est un nombre, un texte, une chaîne de caractères ou autre. On peut le vérifier par exempie avec le fichier CSV, où là il dit que c'est une chaîne de caractères, chaîne de caractères, chaîne de caractères, toute est chaîne de caractères. Par exemple. Il n'a même pas détecté qu'il y avait des chiffres. Concernant Access, on voit qu'il a été un peu plus intelligent. Il y a une colonne avec une colonne d'identifiants, une colonne de purement de chiffres, une colonne purement de caractères, une colonne purement de numéros, une colonne purement de dates, et si on continue comme ça sur la droite, on peut voir que c'est principalement ici que du caractère ou des chiffres. Donc on va voir comment, nous-même, définir le typage des colonnes, car ça a son importance pour lorsque l'on fait des formules. Effectivement, le langage de Power Query ne peut pas traiter des données, du moins simplement, si elles n'ont pas été mis au bon format au préalable. Par exemple, cette colonne qui est ici, ce n'est pas un mélange de caractères et de nombres. C'est pour ça que dans l'onglet Accueil, dans Transformer, vous avez ici Type de données. Actuellement il dit c'est n'importe lequel. On va lui dire non, c'est pas le cas. Par exemple, cette première colonne est un nombre entier. Cette deuxième colonne ici, ce sont des chaînes de caractères. En d'autres termes, ce sont des textes. Cette troisième colonne qui est ici, qui sont des numéros de commande, ce sont des nombres entiers. Cette colonne ici Date de commande, c'est bien évidemment date et heure. Ensuite la colonne ici Date de paiement, c'est également du date et heure. Les articles, c'est ici bien évidemment du texte. Ensuite on a là une colonne où normalement il ne devrait avoir que des nombres, mais visiblement Excel comprend pas bien. C'est parce que j'ai mis des pièges dans la source. Il y a des nombres qui ont été saisis en tant que texte. Donc on va voir si on peut forcer via Power Query, les quantités commandées sont des nombres entiers. Donc on voit que ça joue. Ensuite, le prix par pièce c'est un nombre décimal. On va prendre décimal bien évidemment. Le rabais, c'est un pourcentage donc on va le passer en pourcent. Ensuite le prix total avec rabais, c'est bien évidemment un nombre décimal. Des fois les gens me disent : "C'est aussi une devise ". Oui mais moi je préfère travailler des décimales, parce que faire du formatage dans un ETL, je trouve que c'est un petit peu ridicule. Donc nombre décimal. Ensuite les factures payées, on voit que c'est des booléens, c'est des Oui, Non, Oui, Non, Oui, Non. Donc là si on regarde, on a du vrai/faux. Par contre il reconnaît pas, et ça c'est normal, parce que il faut que dans Excel il soit non pas écrit Oui Non etc, mais Vrai, Faux. Donc il faudrait faire un Remplacer les valeurs que l'on fera plus tard. Donc là je vais laisser en mode vrai/faux pour qu'on se rappelle que plus tard on doit nettoyer cette colonne. Pour, on passe à la suite, là les Types de livreur c'est à nouveau bien évidemment du texte. Ici, les Pays de livraison, c'est bien évidemment du texte. Les villes, c'est bien évidemment du texte, et ainsi de suite. Les Latitudes, Longitudes, ce sont des décimaux. Donc là curieusement Microsoft n'a pas fait comme dans Power Pivot, ils n'ont pas fait un type de commande Latitude-Longitude, ce qui est assez dommage. Donc là on reste sur nombre décimal, et Probabilité d'achat qui sont des pourcentages. Donc on n'aura pas fait tous les typages, parce que voila il n'y a pas tout dans ce tableau, mais l'idée elle est là. Donc on a nombre décimal, c'est simple à comprendre, devise, des décimales avec juste un format numéraire, les nombres entiers, les pourcentages, des dates avec des heures, des dates pures, des heures seules, des date/heure avec fuseau horaire, des durées, donc ça va mettre simplement des jours si c'est des jours, des mois si c'est des mois, avec l'unité, des textes, des booléens ou carrément des valeurs binaires. Donc là on a fait les cas les plus classiques que j'ai rencontrés à ce jour dont les entreprises et administrations où je suis allé. ne sont pas habitués à travailler avec des logiciels de base

Excel 2013 : Analyse de données avec Power Query

Analysez des données avec Excel 2013 et Power Query. Apprenez à importer, consolider, lier, nettoyer, fusionner ou scinder des données provenant de différentes sources.

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Date de parution :8 sept. 2017

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