Quest-ce que Power Query : un guide étape par étape pour lanalyse des données

L'idée de faire des tâches répétitives dans Excel ou LuckyTemplates vous épuise-t-elle ? PowerQuery est une solution ! Il s'agit d'un outil disponible dans Excel , LuckyTemplates et d'autres applications qui vous permet de collecter, de combiner et de transformer des données.

Power Query est un outil d'extraction et de transformation de données conçu par Microsoft pour aider les utilisateurs à connecter, nettoyer et préparer des données provenant de diverses sources. Il est disponible sur divers produits et services Microsoft, permettant une récupération et une manipulation transparentes des données dans un environnement convivial et sans code.

Cet article complet vise à fournir une compréhension approfondie de Power Query, de son historique, de ses fonctionnalités et de ses cas d'utilisation, ainsi qu'à guider les lecteurs tout au long du processus de configuration et d'utilisation de l'outil pour transformer les données.

À la fin, vous serez bien équipé avec les connaissances et les compétences nécessaires pour exploiter tout le potentiel de Power Query dans votre travail.

Commençons!

Table des matières

• Qu'est-ce que PowerQuery ?
• À quoi sert Power Query ?
• Comment configurer Power Query ?
  • Configuration requise
  • Processus d'installation de Power Query pour Excel et LuckyTemplates
    • 1. Installation de Power Query dans Excel
    • 2. Installation de Power Query dans LuckyTemplates
• Comment utiliser l'interface utilisateur de Power Query
  • 1. Navigation et composants principaux
  • 2. Éditeur de requête
  • 3. Volet Étapes appliquées
  • 4. Barre de formule et éditeur avancé
• Comment se connecter aux sources de données à l'aide de Power Query ?
  • 1. Connexion à des sources de données basées sur des fichiers
  • 2. Connexion aux sources de données de la base de données
  • 3. Connexion aux services en ligne et aux API
  • 4. Création de connecteurs personnalisés
• Comment intégrez-vous Power Query à d'autres outils ?
  • 1. Intégration avec Excel
  • 2. Intégration avec LuckyTemplates Desktop
  • 3. Intégration avec Power Automate
  • 4. Intégration avec Azure Data Factory
  • 5. Intégration avec des applications et des services personnalisés
• Power Query est-il identique à SQL ?
  • Qu'est-ce que SQL ?
  • Comparaison de Power Query et SQL
    • 1. Objectif et cas d'utilisation
    • 2. Convivialité
    • 3. Sources de données et formats
    • 4. Intégration avec d'autres outils
    • 5. Langue et syntaxe
• Qu'est-ce que le langage Power Query M ?
• 5 cas d'utilisation réels de Power Query
  • 1. Nettoyage et prétraitement des données
  • 2. Consolidation et transformation des données
  • 3. Validation des données et assurance qualité
  • 4. Automatisation et planification des processus d'actualisation des données
  • 5. Analyse de données et rapports ad hoc
• 3 ressources d'apprentissage Power Query utiles
  • 1. Tutoriels
  • 2. Documents
  • 3. Soutien communautaire
• Dernières pensées

Qu'est-ce que PowerQuery ?

Power Query est un outil de transformation et de préparation des données qui a été initialement développé par Microsoft en tant que complément autonome pour Excel en 2010 pour simplifier l'importation, la transformation et le nettoyage des données à des fins d'analyse.

En 2013, Power Query a été officiellement lancé en tant que complément pour Excel 2010 et Excel 2013, et il a rapidement gagné en popularité parmi les utilisateurs pour sa capacité à se connecter à un large éventail de sources de données et son interface utilisateur intuitive.

Le succès de Power Query a incité Microsoft à l'intégrer en tant que fonctionnalité intégrée dans Excel 2016 et les versions ultérieures, le rendant accessible à un public encore plus large.

Au fil des ans, Microsoft a continué d'investir dans Power Query, ajoutant de nouvelles fonctionnalités et améliorant ses performances pour répondre aux besoins croissants des professionnels des données.

Aujourd'hui, Power Query est un moteur de transformation et de préparation des données qui vous permet d'accéder et d'importer de manière transparente des données à partir d'un large éventail de sources, puis de les remodeler et de les manipuler en fonction de vos besoins.

Sa fonction principale est de se connecter à des centaines de sources de données, d'importer les données, puis d'appliquer des transformations telles que la suppression de colonnes, la modification de types de données ou la fusion de tables.

Les données transformées peuvent ensuite être chargées dans divers produits Microsoft tels qu'Excel, LuckyTemplates , Analysis Services et Dataverse à des fins d'analyse, de création de rapports et de visualisation.

Mais cela suffit avec l'introduction. Découvrons ce que Power Query peut faire pour vous dans la section suivante !

À quoi sert Power Query ?

Power Query offre une large gamme de fonctionnalités et de capacités qui simplifient le processus d'utilisation des données, notamment :

1. Connectivité : Power Query prend en charge un large éventail de sources de données, notamment des fichiers, des bases de données, des services en ligne et des connecteurs personnalisés, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder et d'analyser facilement des données provenant de diverses sources.

2. Transformation de données : avec une bibliothèque complète de fonctions de transformation de données intégrées, Power Query permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches complexes de manipulation de données, telles que le filtrage, le tri, la fusion, le pivotement et l'agrégation de données.

3. Langage M : Power Query utilise le langage M , un langage de script puissant et flexible, permettant aux utilisateurs d'écrire des fonctions et des requêtes personnalisées pour améliorer encore les capacités de transformation des données.

4. Interface conviviale : L'interface intuitive de Power Query permet aux utilisateurs d'effectuer facilement des tâches de transformation de données, sans nécessiter de connaissances approfondies des langages de programmation ou de script.

Maintenant que nous avons vu ce que Power Query peut faire, voyons comment vous pouvez le configurer dans la section suivante.

Comment configurer Power Query ?

Très bien, passons aux choses amusantes : configuration de Power Query ! Que vous soyez un professionnel des données ou que vous commenciez tout juste à plonger vos orteils dans le monde de la lutte contre les données, c'est là que la magie commence.

Cette section est votre guide étape par étape pour rendre Power Query opérationnel dans Excel et LuckyTemplates. Nous expliquerons comment ouvrir Power Query et configurer votre espace de travail afin que vous soyez prêt à commencer à nettoyer, façonner et jouer avec vos données.

Alors attachez votre ceinture, et à la fin de cela, vous serez prêt à commencer à faire des merveilles avec Power Query avec vos données. Plongeons-nous !

Configuration requise

Pour utiliser Power Query efficacement, assurez-vous que votre système répond aux exigences suivantes :

1. Microsoft Excel : Excel 2010 ou version ultérieure avec le complément Power Query installé (pour Excel 2010 et 2013), ou Excel 2016 et version ultérieure avec la fonctionnalité Power Query intégrée.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop ou service LuckyTemplates avec Power Query intégré.

Processus d'installation de Power Query pour Excel et LuckyTemplates

Avant de pouvoir commencer à utiliser Power Query, nous devons nous assurer qu'il est configuré et prêt à fonctionner dans Excel et LuckyTemplates. Ne vous inquiétez pas, c'est un processus assez simple !

Dans cette section, nous allons vous guider à travers chaque étape pour que Power Query soit opérationnel dans Excel et LuckyTemplates.

1. Installation de Power Query dans Excel

Pour les utilisateurs d'Excel 2016 ou version ultérieure, Power Query est intégré et accessible via l'onglet "Données" du ruban Excel. Power Query est connu sous le nom de "Get & Transform" dans Excel.

Pour les utilisateurs d'Excel 2010 ou d'Excel 2013, Power Query doit être installé en tant que complément :

1. Si vous utilisez Excel 2010, découvrez quelle version vous utilisez et si c'est 32 ou 64 bits

2. Visitez le Centre de téléchargement Microsoft et téléchargez le complément Power Query pour votre version spécifique d'Excel.

3. Choisissez la version correcte du complément dans la liste

4. Exécutez le programme d'installation téléchargé pour installer le complément Power Query

5. Suivez les instructions à l'écran pour terminer l'installation

6. Ouvrez Excel, accédez à l'onglet "Fichier", puis cliquez sur "Options".

4. Dans la boîte de dialogue « Options Excel », cliquez sur « Compléments » dans le volet de gauche. Dans la liste déroulante "Gérer" en bas de la boîte de dialogue, sélectionnez "Compléments COM" et cliquez sur "Aller".

Dans la boîte de dialogue "Compléments COM", cochez la case à côté de "Microsoft Power Query pour Excel" et cliquez sur "OK", et c'est tout ! Power Query devrait maintenant être disponible dans Excel.

2. Installation de Power Query dans LuckyTemplates

Pour les utilisateurs de LuckyTemplates, Power Query est déjà intégré à l'application LuckyTemplates Desktop et est accessible via l'onglet « Accueil » du ruban LuckyTemplates.

Voici comment vous pouvez accéder à Power Query dans LuckyTemplates :

1. Ouvrez LuckyTemplates Desktop : Lancez LuckyTemplates Desktop sur votre ordinateur. Si vous ne l'avez pas installé, vous pouvez le télécharger à partir du site Web officiel de Microsoft.

2. Obtenir des données : Sur le ruban Accueil, cliquez sur "Transformer les données" et cela ouvrira l'éditeur Power Query.

3. Choisissez une source de données : Dans l'éditeur Power Query, sélectionnez le type de source de données auquel vous souhaitez vous connecter. Vous pouvez choisir parmi une large gamme d'options, telles que des bases de données, des fichiers Excel, des pages Web, des API, etc.

4. Se connecter à la source de données : Suivez les invites pour vous connecter à la source de données sélectionnée. Cela peut impliquer la navigation vers un fichier ou la saisie d'une URL, d'un nom de serveur ou d'autres détails de connexion, selon le type de source de données.

5. Charger les données : Après vous être connecté à la source de données, une fenêtre Navigateur vous sera présentée dans laquelle vous pourrez sélectionner les tables ou éléments spécifiques que vous souhaitez importer. Cliquez sur "Charger" pour importer les données directement dans LuckyTemplates, ou cliquez sur "Modifier" pour ouvrir l'éditeur Power Query et transformer les données avant le chargement.

6. Éditeur Power Query : dans l'éditeur Power Query, vous pouvez effectuer un large éventail de tâches de transformation de données, telles que le filtrage et le tri des données, la fusion et l'ajout de requêtes, la création de colonnes calculées, et bien plus encore. Après avoir effectué vos transformations, cliquez sur "Fermer et appliquer" pour appliquer les modifications et charger les données dans LuckyTemplates.

N'oubliez pas que chaque étape que vous effectuez dans Power Query est enregistrée et que vous pouvez toujours revenir en arrière et modifier ces étapes si nécessaire !

Comment utiliser l'interface utilisateur de Power Query

Donc, vous avez Power Query installé et prêt à fonctionner - génial ! Maintenant, assurons-nous que vous connaissez votre chemin.

Dans cette section, nous allons explorer l'interface utilisateur de Power Query, votre centre de commande pour tout ce qui concerne la transformation des données. Nous décomposerons les différentes parties de l'interface et vous montrerons comment naviguer comme un pro.

1. Navigation et composants principaux

L'interface utilisateur de Power Query est conçue pour être intuitive et conviviale, ce qui permet aux utilisateurs de naviguer et d'effectuer facilement des tâches dans l'outil. Les principaux composants de l'interface Power Query incluent :

1. Ruban : situé en haut de l'écran, le ruban contient divers onglets et commandes permettant d'effectuer des tâches courantes de transformation de données, telles que la connexion à des sources de données, l'application de filtres et la fusion de requêtes.

2. Volet Requêtes : situé sur le côté gauche de l'écran, le volet Requêtes affiche une liste de toutes les requêtes de votre classeur ou rapport LuckyTemplates. Vous pouvez utiliser ce volet pour gérer, organiser et parcourir vos requêtes.

3. Aperçu des données : Au centre de l'écran, l'aperçu des données affiche un échantillon des données de la requête sélectionnée, vous permettant de revoir et d'interagir avec les données lorsque vous appliquez des transformations.

2. Éditeur de requête

L'éditeur de requête est l'espace de travail principal pour créer et modifier des requêtes dans Power Query. Il fournit une interface visuelle pour appliquer des transformations de données et façonner vos données pour répondre à vos besoins d'analyse.

Les principales fonctionnalités de l'éditeur de requête incluent :

1. Opérations sur les colonnes et les lignes : vous pouvez facilement ajouter, supprimer, renommer, réorganiser et diviser des colonnes ou filtrer, trier et supprimer des lignes à l'aide de l'éditeur de requête.

2. Volet Étapes appliquées : Situé sur le côté droit de l'écran, le volet Étapes appliquées affiche une liste de toutes les transformations appliquées à la requête sélectionnée. Vous pouvez utiliser ce volet pour revoir, modifier, réorganiser ou supprimer des étapes individuelles.

3. Menus contextuels : un clic droit sur des colonnes, des lignes ou des cellules dans l'aperçu des données affichera des menus contextuels avec des options de transformation pertinentes, vous permettant d'appliquer rapidement des transformations sans naviguer dans le ruban.

3. Volet Étapes appliquées

Le volet Étapes appliquées est un composant pratique de l'interface Power Query, car il fournit une vue claire et détaillée des transformations appliquées à vos données.

Ce volet vous permet de :

1. Examiner l'historique des transformations : le volet Étapes appliquées affiche une liste chronologique de toutes les transformations appliquées à la requête sélectionnée, ce qui facilite l'examen et la compréhension du processus de transformation des données.

2. Modifier les étapes existantes : En cliquant sur une étape dans le volet Étapes appliquées, vous pouvez modifier la transformation associée ou modifier ses paramètres, en mettant à jour l'aperçu des données en conséquence.

3. Réorganiser ou supprimer des étapes : vous pouvez faire glisser et déposer des étapes dans le volet Étapes appliquées pour modifier leur ordre ou utiliser le bouton « X » à côté d'une étape pour la supprimer de la requête.

4. Barre de formule et éditeur avancé

Power Query fournit deux fonctionnalités supplémentaires pour les utilisateurs qui préfèrent travailler directement avec le langage M :

1. Barre de formule : située au-dessus de l'aperçu des données, la barre de formule affiche la formule en langage M pour l'étape de transformation sélectionnée. Vous pouvez modifier la formule directement dans la barre de formule pour modifier la transformation, et les modifications seront reflétées dans l'aperçu des données.

2. Éditeur avancé : accessible depuis l'onglet "Affichage" du ruban, l'éditeur avancé vous permet de visualiser et de modifier l'intégralité du script en langage M pour la requête sélectionnée. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les utilisateurs avancés qui souhaitent écrire des fonctions personnalisées, créer des requêtes complexes ou optimiser leur code en langage M.

En comprenant et en utilisant l'interface utilisateur de Power Query et ses divers composants, vous pouvez effectuer efficacement des tâches de transformation de données et façonner vos données pour répondre à vos besoins d'analyse.

Ensuite, nous examinons comment vous pouvez vous connecter à différentes sources de données à l'aide de Power Query. Allons-y!

Comment se connecter aux sources de données à l'aide de Power Query ?

La force de Power Query réside dans sa capacité à se connecter aux sources de données, ce qui vous permet d'accéder et d'analyser facilement les données de plusieurs plateformes et formats.

Dans cette section, nous aborderons le processus de connexion à différentes sources de données à l'aide de Power Query et explorerons certaines options de connexion courantes.

1. Connexion à des sources de données basées sur des fichiers

Power Query prend en charge plusieurs formats de fichiers, notamment les fichiers Excel, CSV, XML, JSON et texte. Pour vous connecter à une source de données basée sur des fichiers :

1. Dans Excel ou LuckyTemplates, cliquez sur l'onglet "Données" dans le ruban (pour Excel) ou sur l'onglet "Accueil" (pour LuckyTemplates).

2. Choisissez "Obtenir des données", puis sélectionnez le type de fichier approprié dans la catégorie "Fichier".

3. Accédez à l'emplacement du fichier sur votre ordinateur ou votre réseau, puis cliquez sur "Ouvrir" pour établir une connexion.

2. Connexion aux sources de données de la base de données

Power Query peut se connecter à des bases de données telles que SQL Server, Access, Oracle, MySQL et PostgreSQL. Pour se connecter à une base de données :

1. Dans Excel ou LuckyTemplates, cliquez sur l'onglet "Données" dans le ruban (pour Excel) ou sur l'onglet "Accueil" (pour LuckyTemplates).

2. Choisissez "Obtenir des données", puis sélectionnez le type de base de données approprié dans la catégorie "Base de données".

3. Saisissez les informations de connexion requises, telles que le nom du serveur, le nom de la base de données et les identifiants d'authentification, puis cliquez sur « Connecter » pour établir une connexion.

3. Connexion aux services en ligne et aux API

Power Query peut également se connecter à des services en ligne, tels que SharePoint, Salesforce, des flux OData, des API REST ou même un site Web. Pour vous connecter à un service en ligne ou à une API :

1. Dans Excel ou LuckyTemplates, cliquez sur l'onglet "Données" dans le ruban (pour Excel) ou sur l'onglet "Accueil" (pour LuckyTemplates).

2. Choisissez "Obtenir des données", puis sélectionnez le service ou l'API approprié dans la catégorie "Services en ligne" ou "Autre".

3. Fournissez les informations de connexion requises, telles que l'URL, la clé API ou les identifiants d'authentification, puis cliquez sur "Se connecter" pour établir une connexion.

4. Création de connecteurs personnalisés

Si Power Query ne prend pas en charge nativement une source de données spécifique, vous pouvez créer un connecteur personnalisé pour étendre ses fonctionnalités. Les connecteurs personnalisés sont développés à l'aide du SDK Power Query et du langage M et peuvent être partagés avec d'autres utilisateurs.

Pour créer un connecteur personnalisé :

1. Téléchargez et installez le SDK Power Query à partir de Visual Studio Marketplace.

2. Ouvrez Visual Studio, créez un nouveau projet Power Query Connector et suivez le modèle de projet pour développer votre connecteur personnalisé.

3. Compile the connector and distribute it to other users as a .mez file.

4. In Excel or LuckyTemplates, enable custom connectors by navigating to “File” > “Options and settings” > “Options” > “Security” (for LuckyTemplates) or “File” > “Options” > “Trust Center” > “Trust Center Settings” > “Trusted Add-ins Catalog” (for Excel).

5. Add the .mez file to the appropriate folder, and restart Excel or LuckyTemplates to make the custom connector available in the “Get Data” dialog.

How Do You Integrate Power Query with Other Tools?

Power Query is a versatile tool that can be integrated with various other tools and platforms to streamline your data analysis workflow.

In this section, we will explore some common integrations and explain how to combine Power Query with other tools for enhanced functionality and efficiency.

1. Integration with Excel

As a native feature in Excel 2016 and later versions, Power Query is tightly integrated with Excel’s data analysis capabilities.

By using Power Query in conjunction with Excel, you can:

1. Load transformed data into Excel tables or the Excel Data Model for further analysis, visualization, or reporting.

2. Leverage Excel formulas and functions to perform additional calculations or transformations on your data.

3. Create PivotTables and PivotCharts based on the data imported and transformed using Power Query.

4. Utilize Excel’s conditional formatting and data validation features to enhance data visualization and maintain data integrity.

2. Integration with LuckyTemplates Desktop

Power Query is an integral part of the LuckyTemplates ecosystem and plays a crucial role in the data preparation process.

By integrating Power Query with LuckyTemplates, you can:

1. Load transformed data into the LuckyTemplates data model for further analysis and visualization.

2. Combine Power Query with LuckyTemplates’s advanced data modeling and DAX (Data Analysis Expressions) language for more sophisticated calculations and measures.

3. Use LuckyTemplates’s rich visualization capabilities to create interactive reports and dashboards based on the data imported and transformed using Power Query.

4. Leverage LuckyTemplates’s sharing and collaboration features to distribute your reports and dashboards to stakeholders.

3. Integration with Power Automate

Power Automate (formerly known as Microsoft Flow) is a cloud-based service that enables users to create automated workflows between various applications and services.

By integrating Power Query with Power Automate, you can:

1. Automate data refresh processes in Power Query by triggering them through events or schedules in Power Automate.

2. Export transformed data from Power Query to other applications, such as SharePoint, OneDrive, or SQL Server, using Power Automate connectors.

3. Create multi-step workflows that include Power Query data transformations, along with actions from other applications and services.

4. Integration with Azure Data Factory

Azure Data Factory is a cloud-based data integration service that allows you to create, schedule, and manage data pipelines.

By integrating Power Query with Azure Data Factory, you can:

1. Incorporate Power Query data transformations as part of your Azure Data Factory pipelines, allowing you to preprocess and clean your data before loading it into data stores or analytical services.

2. Schedule and automate Power Query data transformations alongside other data movement and transformation activities in Azure Data Factory.

3. Leverage Azure Data Factory’s monitoring and alerting capabilities to track the progress and performance of your Power Query data transformations.

5. Integration with Custom Applications and Services

Power Query can also be integrated with custom applications and services using the Power Query SDK and M language.

By developing custom connectors or embedding Power Query functionality within your applications, you can:

1. Enable users to connect to proprietary data sources or APIs not natively supported by Power Query.

2. Embed Power Query data transformation capabilities directly within your application’s user interface, providing a seamless experience for your users.

3. Leverage the M language and Power Query SDK to create custom functions or transformations specific to your application’s requirements.

By integrating Power Query with other tools and platforms, you can create a streamlined and efficient data analysis workflow that leverages the strengths of each tool and enhances overall functionality.

Is Power Query the Same as SQL?

Power Query and SQL (Structured Query Language) are both used for data manipulation and retrieval, but they serve different purposes and operate in distinct ways.

In this section, we will explore the similarities and differences between Power Query and SQL, and help you understand when to use each tool in your data analysis workflows.

What is SQL?

SQL is a domain-specific language designed for managing and querying relational databases. It allows users to create, read, update, and delete data in a structured and efficient manner.

SQL has been the standard language for working with relational databases since the 1970s and is widely adopted across various database management systems (DBMS) such as MySQL, SQL Server, Oracle, and PostgreSQL.

Comparing Power Query and SQL

Let’s do some comparing and contrasting! How does Power Query stack up against SQL?

In this section, we’re going to put Power Query and SQL side by side to see how they differ and where each shines. Let’s dive in!

1. Purpose and Use Cases

While both Power Query and SQL are used for data manipulation and retrieval, they cater to different use cases.

Power Query is a data transformation and integration tool that primarily focuses on cleaning, reshaping, and combining data from various sources.

SQL, on the other hand, is a language specifically designed for querying and managing relational databases.

2. User-friendliness

Power Query is known for its user-friendly interface and intuitive features, making it accessible to users with varying levels of technical expertise.

SQL, while powerful, requires users to have a deeper understanding of relational databases and the SQL language itself.

3. Data Sources and Formats

Power Query supports a wide range of data sources and formats, including relational databases, flat files (e.g., CSV, Excel), and web-based sources (e.g., APIs, web pages).

SQL, by contrast, is limited to querying data stored within relational databases.

4. Integration with Other Tools

Power Query is tightly integrated with the Microsoft ecosystem, including Excel, LuckyTemplates, and the Power Platform.

SQL, while widely adopted across various DBMS, does not offer the same level of seamless integration with data analysis and visualization tools.

5. Language and Syntax

Power Query uses the M language, a functional and case-sensitive language, for expressing data transformations.

SQL has its own distinct syntax, based on a combination of keywords, clauses, and expressions.

Speaking of the M language, let’s take a quick look at what it can do for you in the next section!

What is the Power Query M Language?

Power Query est un outil puissant conçu pour la transformation et la préparation des données. À la base, le moteur de manipulation de données de Power Query s'exécute sur le langage M .

M est un langage fonctionnel, spécialement conçu pour transformer et façonner des données provenant de diverses sources en la sortie souhaitée.

Le langage M est utilisé pour exprimer les mashups de données et les opérations effectuées dans Power Query. Bien que Power Query soit livré avec une interface graphique conviviale, la compréhension du langage M offre une flexibilité supplémentaire lorsque vous travaillez avec des tâches de transformation de données complexes.

Pour ceux qui cherchent à approfondir les fonctionnalités et la syntaxe de M, il existe une pléthore de fonctions disponibles, chacune avec un objectif spécifique. Certaines fonctions courantes du langage Power Query M incluent :

• Table.AddColumn – Ajoute une nouvelle colonne avec des noms et des valeurs spécifiés à une table.

• Table.SelectRows – Filtre les lignes d'un tableau en fonction d'une certaine condition.

• Table.Join – Combine les lignes de deux tables à l'aide d'une condition de jointure spécifiée.

• List.Sum – Renvoie la somme de tous les nombres d'une liste.

En plus de ces fonctions, Power Query fournit un éditeur avancé dans lequel les utilisateurs peuvent accéder et modifier le script M sous-jacent pour leur requête. Cet éditeur permet à l'utilisateur d'affiner les transformations et d'appliquer des fonctions personnalisées selon les besoins.

À mesure que Power Query et le langage M continuent d'évoluer, ses capacités se développent et sa gamme de sources de données prises en charge s'élargit.

La possibilité d'exploiter le langage M en combinaison avec l'interface conviviale de Power Query ouvre la porte à des transformations de données plus avancées, efficaces et personnalisables.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Power Query et du langage M, regardez la vidéo ci-dessous :

5 cas d'utilisation réels de Power Query

Power Query peut être appliqué à un large éventail de scénarios réels.

Dans cette section, nous discuterons de certains cas d'utilisation réels courants pour Power Query et vous montrerons ses applications pratiques et ses avantages.

1. Nettoyage et prétraitement des données

L'un des cas d'utilisation les plus courants de Power Query est le nettoyage et le prétraitement des données. Vous pouvez tirer parti de Power Query pour :

1. Supprimez les colonnes ou les lignes indésirables des ensembles de données, en vous assurant que seules les données pertinentes sont utilisées dans l'analyse.

2. Fractionnez ou fusionnez des colonnes pour créer de nouveaux champs de données ou consolider des informations.

3. Standardisez les formats de données, tels que la date et l'heure, la devise ou la capitalisation du texte, pour assurer la cohérence de l'ensemble de données.

4. Identifiez et gérez les valeurs de données manquantes ou erronées, soit en les remplaçant par des valeurs par défaut, soit en supprimant les enregistrements concernés.

2. Consolidation et transformation des données

Si vous souhaitez consolider et transformer des données provenant de plusieurs sources, ne cherchez pas plus loin. Certaines applications réelles de Power Query dans ce domaine incluent :

1. Combiner les données de plusieurs fichiers, tels que des classeurs Excel ou des fichiers CSV, en un seul ensemble de données à des fins d'analyse.

2. Intégrer les données de diverses bases de données, API ou services en ligne, tels que Salesforce, SharePoint ou Google Analytics, pour créer une vue unifiée des données de votre organisation.

3. Effectuer des transformations de données complexes, telles que le pivotement, l'annulation du pivotement, l'agrégation ou le regroupement, pour remodeler les données en fonction d'exigences analytiques spécifiques.

4. Fusionner ou ajouter des ensembles de données pour créer des relations entre différentes sources de données ou élargir la portée de votre analyse.

3. Validation des données et assurance qualité

Power Query peut être utilisé pour effectuer des tâches de validation des données et d'assurance qualité afin de garantir que vos données sont exactes, complètes et fiables. Voici quelques exemples :

1. Mettre en œuvre des règles de validation des données, telles que des vérifications de plage, des correspondances de modèles ou une logique personnalisée, pour identifier et corriger les erreurs de saisie de données.

2. Comparer et rapprocher les données de différentes sources, telles que la vérification des données de transaction par rapport aux relevés bancaires ou la comparaison des données de vente entre différents systèmes.

3. Détecter et enquêter sur les anomalies, les valeurs aberrantes ou les incohérences des données pour identifier les problèmes potentiels dans vos données ou vos processus métier.

4. Automatisation des contrôles de qualité des données et génération de rapports de validation pour surveiller et maintenir la qualité des données au fil du temps.

4. Automatisation et planification des processus d'actualisation des données

Si vous cherchez à automatiser et à planifier les processus d'actualisation des données pour vous assurer que vos analyses et vos rapports sont basés sur les informations les plus récentes, Power Query peut être une solution. Certaines applications pratiques dans ce domaine comprennent:

1. Automatisation de la récupération et de la transformation des données à partir d'API ou de services en ligne, telles que les mises à jour quotidiennes des taux de change ou les données mensuelles sur les ventes.

2. Planifier des actualisations périodiques des données dans LuckyTemplates ou Excel pour maintenir les rapports et les tableaux de bord à jour et pertinents.

3. Intégration de Power Query avec des outils tels que Power Automate ou Azure Data Factory pour créer des workflows de données sophistiqués qui actualisent et prétraitent automatiquement les données selon les besoins.

5. Analyse de données et rapports ad hoc

Power Query peut être utilisé pour des tâches d'analyse de données et de création de rapports ad hoc, ce qui vous permet d'explorer et d'analyser rapidement des données sans avoir besoin d'une modélisation ou d'une programmation complexe des données. Voici quelques exemples de cas d'utilisation d'analyses et de rapports ad hoc :

1. Extraction et synthèse de données à partir de fichiers journaux, de réponses à des enquêtes ou de contenu généré par l'utilisateur pour des informations et une prise de décision rapides.

2. Créez des rapports ou des visualisations personnalisés en fonction de questions ou d'exigences commerciales spécifiques, sans vous fier à des modèles ou des tableaux de bord prédéfinis.

3. Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier les tendances, les modèles ou les relations dans vos données qui peuvent éclairer d'autres recherches ou enquêtes.

Ces cas d'utilisation réels démontrent la polyvalence et la puissance de Power Query en tant qu'outil de préparation et d'analyse de données, capable de répondre à un large éventail de scénarios et d'exigences dans divers secteurs et applications.

Bien sûr, comme pour toute technologie, il y a une courbe d'apprentissage. Pour vous aider dans votre cheminement vers la maîtrise de Power Query, nous avons compilé quelques ressources utiles dans la section suivante !

3 ressources d'apprentissage Power Query utiles

Dans cette section, nous aborderons certaines ressources utiles pour apprendre et utiliser efficacement Power Query. Ces ressources seront classées en didacticiels , documentation et support communautaire .

1. Tutoriels

Pour ceux qui débutent avec Power Query ou qui souhaitent améliorer leurs compétences, de nombreux didacticiels sont disponibles en ligne. Ces didacticiels peuvent aider les utilisateurs à comprendre comment importer, transformer et combiner des données provenant de diverses sources. Certains sites Web populaires pour les didacticiels Power Query incluent :

• LuckyTemplates

• Microsoft Apprendre

Ces didacticiels vont du niveau débutant au niveau avancé, fournissant des informations précieuses et des exemples pratiques pour aider les utilisateurs à maîtriser Power Query.

2. Documents

La documentation officielle est une excellente ressource pour comprendre en profondeur les caractéristiques et les fonctionnalités de Power Query. Les liens suivants peuvent être utilisés pour accéder à une documentation détaillée sur divers sujets liés à Power Query :

• Documentation Power Query

• Référence du langage M

Ces ressources sont gérées par Microsoft et fournissent des informations complètes sur tout, de la prise en main de Power Query aux techniques avancées de transformation et de préparation des données.

3. Soutien communautaire

Lorsqu'ils travaillent avec Power Query, les utilisateurs peuvent avoir des questions ou rencontrer des défis qui ne sont pas directement abordés dans la documentation ou les didacticiels officiels. Dans de tels cas, le soutien de la communauté peut être inestimable.

Il existe divers forums et communautés en ligne où les utilisateurs de Power Query peuvent poser des questions, partager des connaissances et collaborer avec d'autres. Certaines plates-formes populaires de la communauté Power Query sont :

• Communauté LuckyTemplates

• Communauté Microsoft Excel

• Communauté Power Query sur Reddit

Ces plates-formes communautaires permettent aux utilisateurs de demander l'aide de professionnels expérimentés, de partager des solutions et de rester informés des derniers développements dans le monde de Power Query.

Dernières pensées

Et voila! Power Query, dans toute sa splendeur, est comme votre assistant de données personnelles. Il s'agit de nettoyer, de mettre en forme et de transformer des données brutes en quelque chose de significatif, directement à partir d'Excel ou de LuckyTemplates.

Power Query est devenu un outil indispensable pour les professionnels et les passionnés de données, offrant une solution puissante et conviviale pour les tâches de préparation et de transformation des données.

Sa polyvalence et son intégration à l'écosystème Microsoft, y compris Excel, LuckyTemplates et la plate-forme plus large de Power, en font un choix incontournable pour gérer des données provenant de diverses sources, formats et complexités.

Alors, ne soyez pas étranger à Power Query. C'est un ami que vous voudrez garder près de vous dans votre parcours de données. Continuez à explorer, restez curieux et rappelez-vous que les données sont aussi bonnes que ce que vous pouvez en faire. Bonne recherche !