Renommer et réorganiser les colonnes

Le fait de disposer de noms de colonnes clairs et d'un ordre logique pour vos colonnes simplifie grandement la conduite de votre analyse sur l'ensemble de données, nous allons donc apprendre à nettoyer les noms de nos colonnes et à les réorganiser.

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La préparation des données est essentielle pour devenir un analyste de données performant. Vous apprendrez à effectuer des étapes essentielles de préparation des données, telles que le filtrage et le renommage des colonnes, et à utiliser l'aperçu des données dans Power BI pour identifier les erreurs courantes qui apparaissent dans les ensembles de données.

Exercise 1: Introduction à Power Query Exercise 2: Qu'appelle-t-on des données propres ?Exercise 3: Introduction à la démonstration de Power Query Exercise 4: Charger les données et désigner les en-têtes Exercise 5: Renommer et réorganiser les colonnes

Exercice en cours

Exercise 6: Vérification des types de données

Dans ce chapitre, vous découvrirez les principales fonctions de prévisualisation des données disponibles dans Power Query et la manière dont elles peuvent vous aider à résumer les caractéristiques de votre ensemble de données. Vous comprendrez également comment l'étude de votre jeu de données dans Power Query peut vous aider à déterminer les étapes de transformation des données à suivre.

Exercise 1: Fonctionnalités de prévisualisation des données dans Power Query Exercise 2: Différences dans l'aperçu des données Exercise 3: Fonctions de prévisualisation des données Exercise 4: Distribution des colonnes et doublons Exercise 5: Qualité des colonnes et valeurs manquantes Exercise 6: Profil de la colonne Exercise 7: Profilage pour détecter les anomalies

La préparation et la transformation des données textuelles peuvent également être effectuées à l'aide de Power Query. Grâce à des exercices interactifs, vous découvrirez certaines des transformations de texte les plus courantes, telles que la division et la fusion de colonnes de texte, l'élimination des caractères indésirables de n'importe quelle donnée texte et l'ajout de préfixes à n'importe quelle donnée texte de votre ensemble de données.

Exercise 1: Transformer du texte dans Power Query Exercise 2: Transformations d'application universelle Exercise 3: Transformation du texte Exercise 4: Rogner et nettoyer Exercise 5: Fusionner et extraire la longueur Exercise 6: Scinder et ajouter un préfixe

Ce chapitre couvre les transformations numériques les plus courantes que vous utiliserez dans Power Query. Vous apprendrez à effectuer des transformations Power Query plus avancées. Il s'agit notamment d'appliquer des transformations logarithmiques et de racine carrée aux colonnes numériques, d'arrondir les données numériques et d'extraire les noms de mois et de semaine des colonnes de dates.

Exercise 1: Transformations numériques dans Power Query Exercise 2: Transformation numérique ou transformation des dates Exercise 3: Transformations numériques Exercise 4: Valeur absolue et arrondis Exercise 5: Multiplication, addition et racine carrée Exercise 6: Transformation des dates Exercise 7: Félicitations !