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Excel 2016 : 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 données, c'est-à-dire la partie E de ETL, dans le sens qu'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 à laquelle ceux qui de bases de données sont parfois un peu surpris. Il s'agit du typage de données. Effectivement si je prends, par exemple, notre premier rapport qui était un fichier Excel, peut-être que vous vous en rappelez, observez bien que les colonnes ont toutes des symboles. Donc là, par exemple, ABC 123, ABC 123, ABC 123 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 exemple avec le fichier CSV où là il dit que c'est une chaîne de caractères, chaîne de caractères, chaîne de caractères, tout est chaîne de caractères, par exemple, il n'a même pas détecté qu'il y avait des chiffres. Concernant Access, alors là on voit qu'il a été un peu plus intelligent. Il y a une colonne d'identifiant, une colonne 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, voilà, eh bien 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 mises 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, eh bien 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 donc, en d'autres termes, ce sont des textes. Cette troisième colonne qui est ici, qui sont des numéros de commandes, 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 devrait y avoir que des nombres mais, visiblement, 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, donc les quantités commandées sont des nombres entiers, je crois que ça joue. Ensuite le prix par pièce, c'est un nombre décimal, donc on va prendre décimal, bien évidemment, le rabais c'est un pourcentage, donc on va le passer en pour cent. Ensuite, le prix total avec rabais c'est, bien évidemment, un nombre décimal. Alors, des fois les gens me disent oui mais c'est aussi une devise. Oui, mais moi je préfère travailler avec des décimales parce que faire du formatage dans un hôtel, 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. Donc là, si on regarde, on a du vrai-faux. Par contre il ne reconnaît pas et ça, c'est normal, parce qu'il faut que, dans Excel, ce ne soit non pas écrit oui-non mais vrai-faux. Donc il faudrait faire 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 passer à la suite, là, les Types de livreurs, 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 décimales 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 tout les typages, parce que, voilà, 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, c'est un nombre décimal avec juste un format numéraire, les Nombres entiers, les Pourcentages, les Dates avec des Heures, des Dates pures, des Heures seules, des Dates/Heures avec fuseau horaire, des Durées, donc ça va mettre simplement des jours où c'est des jours, des mois où 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 dans les entreprises et administrations où je suis allé. C'est un sujet extrêmement simple à part ça. Effectivement il faudra que l'on revienne ne sont pas habitués à travailler avec des logiciels Excel ne la comprend pas bien, c'est parce que j'ai mis sur la facture payée mais je v ous garantis qu'on y reviendra.

Excel 2016 : Analyse de données avec Power Query

Analysez des données avec Excel 2016 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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