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J'ai tout compris !

Mis à jour le 23/09/2022

Transformez les données à l’aide du Power Query Editor

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Identifiez les anomalies

Bienvenue dans cette troisième partie. Nous approchons du but !

Dernière étape pour notre dashboard : faire calculer le score emprunteur pour le Crédit Breton. Pour cela, nous allons nous intéresser à la table des situations familiales : elle nous informe sur la capacité d’endettement du demandeur de prêt.

Cependant, comme annoncé par Jeanne, cette table contient des anomalies du fait de mauvaises saisies manuelles. En utilisant l’onglet des données sur votre dashboard, on peut s’apercevoir par exemple que Tigrane Lefebvre et Alexis Chevalier ont respectivement 30 et 20 enfants à charge, ce qui est fortement improbable. 🤣

Cette capture d'écran montre que le nombre d'enfants à charge de deux clients correspondent à 20 et 30, ce qui est anormalement élevé et montre qu'il y a certainement eu une erreur de saisie des données.
Capture d'écran

On peut s’apercevoir également que les catégories des situations familiales ont des redondances, car nous avons deux valeurs possibles avec “PACS” et “Pacsé” pour une même situation.

Cette capture d'écran montre les différentes catégories des situations familiales, dont celles intitulées PACS et Pacsé.
Capture d'écran

Dans la vidéo suivante, nous allons voir comment identifier plus rapidement ces anomalies grâce à un outil de Power BI appelé Power Query Editor.

Corrigez les anomalies avant l’importation

Une fois ces anomalies détectées dans la table des situations familiales, il nous faut les corriger.

Découvrons ensemble ces fonctionnalités :

Transformations de tableau

Regrouper par

Réduit la table en groupant les dimensions selon une règle (compter les lignes, ne prendre que le maximum…)

Utiliser la première ligne pour les en-têtes

Transforme la première ligne en en-tête de colonnes

Transposer

Transpose les lignes en colonnes et vice versa

Inverser les lignes

Trie vos lignes dans le sens opposé

Compter les lignes

Transforme votre table en un simple compte du nombre de lignes

Transformations de colonne

Type de données / Détecter le type

Changer le type de vos données (texte, date, nombre…)

Renommer

Renommer le titre de vos colonnes

Remplacer les valeurs

Remplacer une valeur par une autre dans certaines colonnes

Remplir

Remplir automatiquement les cellules vides par la valeur de cellule non vide qui les précède

Pivoter/Dépivoter les colonnes

Dépivoter votre table (utile pour les tableaux croisés dynamiques), cela permet de transformer les colonnes en paires attribut-valeur, où les colonnes deviennent des lignes (https://docs.microsoft.com/fr-fr/power-query/unpivot-column)

Déplacer les colonnes

Déplacer vos colonnes vers la gauche ou la droite

Convertir en liste

Convertir une colonne de votre table en liste

Transformation de texte

Fractionner la colonne

Fractionner une colonne en plusieurs selon un délimiteur

Changer le format

Ajouter un préfixe/suffixe aux données ou appliquer des transformations de texte (majuscule/minuscule…)

Fusionner les colonnes

Concaténer plusieurs colonnes en une avec un séparateur

Extraire des caractères

Extrait une partie du texte de chaque ligne de la colonne (nombre de caractères défini…)

Analyser

Extrait le texte de ses balises au format XML ou JSON

Fonctions de nombre

Statistiques

Appliquer une formule statistique à vos colonnes (calcul de la moyenne…)

Standard

Appliquer une formule mathématique aux lignes de votre colonne (ajouter/soustraire un nombre…)

Scientifique

Appliquer une transformation mathématique aux lignes de votre colonne comme la valeur absolue, ou une puissance...

Trigonométrie

Idem pour la trigonométrie (sinus, cosinus…)

Arrondi

Arrondir vos données au supérieur ou à l’inférieur

Informations

Transformer les lignes de votre colonne en booléen en réponse à une question du type "La valeur est-elle paire ou impaire ?"

Fonctions date et heure

Date

Appliquer des transformations de date (afficher l’année/le trimestre correspondant…)

Heure

Appliquer des opérations sur les heures de vos dates

Durée

Idem sur les durées

Dans la vidéo suivante, nous allons voir comment utiliser les fonctions de remplacement de valeurs pour corriger nos données.

Gagnez du temps grâce au langage M

Comme nous venons de le voir dans la vidéo, lorsque nous avons appliqué les opérations de correction des anomalies, une nouvelle étape est apparue dans le Power Query Editor à droite : "Valeur remplacée".

Lorsque vous sélectionnez cette étape, vous pouvez apercevoir un langage de code dans la barre de formule :

=Table.ReplaceValue(#"Type modifié","PACS","Pacsé",Replacer.ReplaceText,{"Situation familliale"})

Table.ReplaceValue  est notre fonction de remplacement, elle reçoit comme paramètres :

  • une table :  #”Type modifié” , c'est le nom de la dernière étape appliquée sur notre table des situations de famille. Cette étape a été créée automatiquement par Power Query, pour attribuer les bons types de données à chacune de nos colonnes ;

  • l’ancienne valeur “PACS”  et la valeur de remplacement  “Pacsé”  ;

  • l’opération de remplacement à réaliser : Replacer.ReplaceText  ;

  • la colonne sur laquelle la fonction doit s’appliquer : “Situation familiale”  .

Vous pouvez utiliser directement la barre de formule du Power Query Editor, et gagner du temps dans la réalisation de vos requêtes.

Connaître quelques formules peut également vous aider à comprendre vos erreurs :

Formules de Date

Formules de Texte

Formules de Nombre

Formules de Table

  • Date.DayOfWeek

  • DateTime.LocalNow

  • Duration.TotalDays

  • Text.Clean

  • Text.Proper

  • Number.Round

  • Number.Abs

  • Table.FillUp

  • Table.CombineColumns

Dans le tableau ci-dessus, j'ai listé certaines des fonctions les plus courantes. Elles ont des noms relativement explicites, mais vous trouverez plus d'informations et la liste exhaustive des fonctions disponibles que je vous invite à découvrir via la documentation de Microsoft.

Pour vérifier que vous suivez, j'en profite pour vous poser une petite question :

Quel résultat donne la formule  Text.Clean("Power#(lf)BI"  ?

  1. Power#BI

  2. PowerlfBI

  3. PowerBI

La bonne réponse est bien sûr la réponse 3.

En résumé

  • Dans le Power Query Editor, vous pouvez identifier les anomalies dans vos données grâce au profilage.

  • Pour corriger les anomalies, le menu “Transformer” dispose de nombreuses fonctions, comme  ReplaceValue  . Ainsi, les opérations de transformation s’appliqueront automatiquement sur vos données.

  • Le langage M est le langage de formule utilisé par Power BI pour réaliser les transformations sur les requêtes.

  • Connaître certaines formules du langage M peut vous aider à déboguer vos opérations de préparation de données en cas d’erreur, et à gagner du temps.

Dans le chapitre suivant, nous allons voir comment relier des tables pour réaliser des analyses croisées !

Exemple de certificat de réussite
Exemple de certificat de réussite