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Power BI : La création de modèles de données complexes

Transformer un fichier CSV complexe

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Apprenez à convertir un fichier CSV complexe en une table de données propice à l'analyse. Abordez ainsi les options avancées de l'éditeur de requêtes.
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Transcription

Nous allons maintenant importer notre fameux fichier d'inventaire. Alors on va aller ici dans "Nouvelle source", "Texte/CSV" et on va aller récupérer le tout. Dépendamment de votre version de Power BI, vous pouvez voir toutes sortes d'options ici et c'est jamais exactement pareil, donc ici je vais récupérer et vous allez voir, le tout arrive dans une seule et même colonne. Il y a des versions où vous allez peut-être avoir plusieurs colonnes, bref, je vous montre une façon. Évidemment, il n'y a pas qu'une seule façon, toutes les façons sont bonnes. En fait, elles sont pas toutes bonnes, mais plusieurs façons vous permettent d'arriver au résultat, c'est ce que je voulais dire, mais je vous donne un peu ma façon de travailler. Alors ici, dans un premier temps, ce que je vous recommande, c'est de vous débarrasser des espaces, donc "Supprimer les espaces" vous permet d'aligner les données. Maintenant, examinons un peu le fichier source. Vous avez la date qui apparaît ici, 15/12, en fait ici c'est 2015, décembre. Vous avez ensuite le nom du magasin avec le numéro, en fait la ville c'est le nom du magasin dans ce cas-ci, alors numéro et nom de magasin ou ville. Vous avez la catégorie produits et ensuite, par numéro et nom de département, vous avez les montants d'inventaire. On s'entend que l'objectif ultime, c'est d'aller chercher les montants en inventaire dans le département, mais on veut également, dans cette ligne-là, savoir que ça appartient à "Items réguliers" à Halifax et que c'est pour la date de décembre 2015. Alors on veut créer ces colonnes supplémentaires et avoir évidemment une table bien structurée avec toutes ces informations. Alors la première chose que je vais travailler, c'est la date, et la date, elle apparaît toujours à la troisième ligne de mon fichier. Ce que je vais faire, tout simplement, je vais ajouter une colonne d'index et ensuite je vais me servir de ma colonne d'index pour ajouter une colonne conditionnelle qui va tout simplement dire si ma colonne d'index est égale à 2, il prend l'information de la colonne 1, "Colonne 1", et sinon il met "null", tout simplement. Et là je peux me débarrasser de ma colonne ici et je peux aussi aller dans "Transformer" faire un remplissage vers le bas. Alors j'ai ma période fiscale sur toutes mes lignes et je peux maintenant "Fractionner la colonne par délimiteur" et là je vais vous montrer quelque chose. Si je prends ": ", je vais vraiment obtenir 15/12 et je vais pouvoir supprimer ici, mais remarquez qu'est-ce que ça a fait : ça a traduit la date décembre 2015 en 15 décembre 2017. Alors ici, à cette étape-ci, Power BI a modifié le type de données, mais ça n'a pas donné le résultat escompté, alors je vais me permettre de supprimer l'étape ici. Je vais revenir donc à 15/12. À partir de 15/12, je dois reconstruire une date. Il y a plusieurs façons de faire, je vous recommande de travailler avec la fonction "date en m", mais il y a vraiment une multitude de façons de faire. Alors ici, vous pourriez par exemple fractionner la colonne par délimiteur et par la barre oblique comme ça, et vous pourriez ensuite vous ajouter une colonne qui reconstitue une date. Alors vous auriez ici par exemple la fonction "date". Vous devez d'abord aller choisir l'année, donc année. Vous choisissez ensuite le mois, donc c'est la colonne de mois est ici, et je pourrais par exemple mettre un "1". Si je fais ça, je clique ici OK, vous verrez que ça met 01/12/0015, alors je vais retourner dans ma fonction ici et je vais lui ajouter 2000, et ça va être bon encore pour plusieurs dizaines d'années que cette technique-là au fil des ans. Alors j'ai ma date ici et je peux la transformer en date de fin de mois, "Mois", "Fin du mois", et j'ai maintenant le 31 décembre, ce qui fait en sorte que je peux me débarrasser des deux colonnes précédentes. Comme je vous dis, il y a une multitude de façons de faire, donc moi je vous présente celle-là, je vous en ai présenté une autre dans les notes de cours, à vous de choisir la technique, mais l'idée, c'est de vous recréer une colonne de dates à partir d'informations de la ligne 3. Par la suite, je vais aller récupérer les informations pour les magasins. Alors ce que je vais faire, c'est que je vais utiliser une colonne conditionnelle et je vais dire si la colonne 1, elle commence par, et là je vais mettre "magasin : ". Si ça commence par cette expression-là, on va mettre la colonne 1, sinon on va mettre "null". Et donc je peux faire maintenant un remplissage vers le bas. J'ai donc mes informations de magasin, 103, 104, 119, sur chacune des lignes correspondant à mes inventaires. Je veux maintenant récupérer le numéro. Alors ce que je vais faire, c'est que je vais fractionner à nouveau la colonne par délimiteur et je vais la fractionner au niveau de ": ". Alors je peux me débarrasser de cette colonne-là ici résultante et j'ai donc 103 et Halifax. Ce que je veux, c'est récupérer seulement le numéro du magasin parce qu'après ça, je vais faire parler la table avec la dimension magasin et dans la dimension magasin, j'ai les numéros de magasin et j'ai les villes correspondantes. Alors j'ai pas besoin de la ville ici. Je vais donc à nouveau fractionner la colonne par délimiteur et je vais utiliser l'espace. Donc ici, je vais pouvoir me débarrasser de la ville. J'ai donc ma date, j'ai mon numéro de magasin et maintenant je veux le type de produits. Le type de produits, il y en a toujours trois, "Items réguliers", "Commandes spéciales" et "Autres". Alors à nouveau, je vais utiliser une colonne conditionnelle et je vais mentionner ici la colonne 1 commence par "Items", je dois regarder, items réguliers, "réguliers", on va prendre l'information de la colonne 1. Si la colonne 1 commence par "Commandes spéciales", on va prendre le résultat de la colonne 1. Et si la colonne 1 commence par "Autres", on va prendre le résultat de la colonne 1 et sinon on va mettre "null", ce qui nous permet d'avoir "Items réguliers", "Commandes spéciales", "Autres". Alors une fois qu'on obtient ça, à nouveau on va aller dans "Transformer", remplissage vers le bas. Alors j'ai mes types de produits, mes magasins, mes dates, il me reste à aller récupérer les informations de département et de montants d'inventaire. Alors la première chose que je pourrais faire ici, c'est de séparer les données au premier espace à gauche. Alors j'ai cette option-là ici, "Fractionner la colonne", par délimiteur, à l'espace qui est le plus à gauche. J'ai cliqué sur OK. Alors vous voyez dans la colonne ici, je me trouve à avoir les numéros de département. Ce que je vais faire, c'est que je vais changer le type de données pour "Nombres entiers". Et ce faisant, là où il y a pas de numéro de département, il y a des erreurs. Je peux tout simplement maintenant me débarrasser des erreurs, alors "Supprimer les erreurs". J'ai maintenant que les lignes qui ont des numéros de département. En fait si je regarde ici, j'ai 10, en fait je vais faire "Charger plus", à 999. J'ai maintenant l'information "Lits" et les montants d'inventaire. La mention "Lits" j'en ai pas besoin parce que 10, c'est le numéro du département et si je vais dans ma table de départements, 10 appartient à "Lits". Je peux me débarrasser de l'information "Lits", mais j'ai besoin des montants. Et vous remarquerez que le problème, c'est que j'ai "Lits", "Tables de nuit", donc un mot, trois mots, deux mots, ça dépend de la ligne. Mais vous avez peut-être remarqué plus tôt, il a quelque chose de vraiment génial dans Power BI : quand on fait "Fractionner la colonne" par délimiteur, on est capable de dire à l'espace le plus à droite possible. Alors si je prends l'espace le plus à droite possible, je vais nécessairement récupérer dans une colonne mes montants. Alors c'est ce que je vais faire, OK. J'ai mes montants et je n'ai plus besoin de la colonne ici. Là maintenant, j'ai une problématique au niveau du format, on va y revenir dans un instant, mais j'ai toutes mes données comme il faut, tout ce que j'avais besoin, mes catégories de produits, magasins, la date, le montant d'inventaire et le département. Alors ici, on voit que c'est du texte et c'est probablement une question de points et de virgules. Si ici, je fais juste "Nombre décimal", j'ai une erreur. On pourrait tenter de remplacer les points par des virgules. Remplacer "." par ",". Tout simplement, si je changeais le format, "Nombre décimal", j'aurais une erreur. Alors il faut regarder les paramètres de notre ordinateur. Ici, moi les virgules c'est des espaces et les points c'est des virgules. Alors je vais faire deux manipulations. Bouton droit, "Remplacer les valeurs", remplacer les virgules par un espace dans un premier temps et dans un deuxième temps, "Remplacer les valeurs", remplacer les points par des virgules. Alors c'est important de le faire dans ce sens-là, sinon on va remplacer deux fois les virgules et par la suite, je peux mettre en "Nombre décimal". C'était quand même un fichier, si vous regardez le fichier d'origine, avec des décimales un peu spéciales, trois chiffres après la virgule. J'ai gardé les trois chiffres après la virgule mais évidemment, on pourrait aussi transformer en "Nombre décimal fixe" avec deux chiffres après la virgule, ça m'apparaîtrait plus intéressant, mais bref, on a gardé l'esprit d'origine des données ici. Alors maintenant, il reste plus qu'à nommer nos colonnes. Ici, on a le numéro de département. Ici, on a le montant inventaire. Ici, on a la date. Ici, on a le numéro du magasin et ici, on a la catégorie. Et catégorie, on va lui donner le format texte. Alors voilà, vous constatez que nous sommes partis de ceci et que grâce aux manipulations, on arrive à ceci. Ce qui est surtout intéressant, c'est qu'évidemment, la prochaine fois, quand va importer un de ces fameux fichiers d'inventaire, les transformations vont avoir été enregistrées et évidemment, tout ça va se nettoyer automatiquement.

Power BI : La création de modèles de données complexes

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Date de parution :4 juil. 2017
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