Techniques de filtrage LuckyTemplates pour les tableaux

Dans ce blog, nous allons découvrir certaines techniques de filtrage LuckyTemplates essentielles pour les tables. Nous discuterons de quelques techniques simples que nous pouvons utiliser lorsque nous avons des tables massives sur notre requête. 

Par exemple, lorsque nous devons extraire des informations d'une base de données ou d'un système ERP , il peut y avoir 10 millions de lignes dans cet ensemble de données. De plus, il pourrait y avoir beaucoup de lignes dont nous n'aurons pas besoin pour notre analyse. C'est là que la technique de filtrage de table peut devenir utile.

L'apprentissage des techniques de filtrage LuckyTemplates nous permet de filtrer la table ou la source de données brutes que nous interrogeons jusqu'à un sous-ensemble d'informations.

Nous pouvons facilement accéder à nos options de filtrage en cliquant sur la flèche déroulante à côté de nos colonnes. 

Table des matières

• Filtrage LuckyTemplates à l'aide de filtres de texte
• Filtrage LuckyTemplates à l'aide de filtres de date
• Conclusion

Filtrage LuckyTemplates à l'aide de filtres de texte

Pour cet exemple, nous allons filtrer la colonne Canal en cliquant sur sa flèche déroulante correspondante.

Comme vous pouvez le voir, nous avons beaucoup de données dans cette colonne. Cependant, nous voulons seulement voir ou montrer les ventes internationales . Pour ce faire, il suffit de décocher les options Distributeur et Vente en gros sous Filtres de texte . Cliquez ensuite sur le bouton OK .

En faisant cela, il n'affichera que les données qui sont sur le canal international .

Cette table a à l'origine 8000 lignes. Nous pouvons vérifier le nombre de lignes après le filtrage en cliquant sur l' option Compter les lignes sous l' onglet Transformation . 

En conséquence, nos lignes ont été réduites de 8000 à seulement 1196 lignes. 

Filtrage LuckyTemplates à l'aide de filtres de date

Une autre bonne technique de filtrage que nous pourrions faire est de filtrer les dates. Nos bases de données sont généralement structurées pour capturer chaque élément d'information. Dans ce cas, nos bases de données contiennent pour la plupart des quantités massives d'informations. Cependant, la plupart d'entre eux ne sont pas pertinents pour notre analyse.  

Ce que nous pouvons faire est de filtrer une colonne de date par Date Filters . Pour cet exemple, nous allons filtrer notre colonne Order Data . Tout d'abord, cliquez sur l'icône déroulante correspondante, cliquez sur Filtres de date , puis sélectionnez l' option Après… .

Après cela, nous filtrerons cette colonne en n'affichant que les informations postérieures au 01/01/2015 . Alors, sélectionnons 01/01/2015 dans l'entrée de date. Cliquez ensuite sur le bouton OK .

Maintenant, nous pouvons voir que ce tableau ne montre nos données qu'à partir du  01/02/2015 . 

Si nous examinons à nouveau le nombre actuel de lignes en cliquant sur l' option Count Rows , nous verrons que nous avons un nombre inférieur de lignes ou d'ensembles de données par rapport aux comptages précédents. 

Conclusion

En résumé, nous avons pu utiliser ces techniques de filtrage de table que nous pourrions utiliser dans nos tables Power Query . En essayant cette fonctionnalité, nous pouvons avoir une vision de la façon dont notre modèle va être construit. En effet, nous pourrions d'abord optimiser notre tableau et filtrer toutes les informations dont nous n'avons pas besoin. Cela nous aidera ensuite à rendre notre modèle plus efficace et plus optimisé.

C'est une autre partie importante de ce que nous enseignons dans notre cours sur la transformation et la modélisation des données que vous pouvez consulter dans la liste des liens pertinents ci-dessous. 

Tous mes vœux,