Importance de la propreté des données

Pour de nombreuses raisons, la propreté des données est essentielle dans les processus d'analyse des données et de ELT. Quels sont les éléments de la liste ci-dessous qui constituent des raisons importantes de disposer de données propres ?

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Introduction à Power Query dans Excel

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Imaginez Excel comme vous ne l'avez jamais vu auparavant - Power Query ouvre une fenêtre sur un tout nouveau monde de possibilités de données ! Dans ce chapitre, vous découvrirez la présentation et les fonctionnalités de Power Query, ainsi que son interaction avec les classeurs Excel traditionnels. Vous chargerez des données à partir de sources multiples et apprendrez à les structurer par des manipulations de colonnes et de lignes tout en conservant un journal des étapes appliquées de toutes vos actions.

Exercise 1: Introduction à Power Query Exercise 2: Classeurs Excel vs Excel Power Query Exercise 3: Navigation dans l'éditeur de Power Query Exercise 4: Démarrage et chargement des données Exercise 5: Gestion des colonnes Exercise 6: Extraction des données PDF

Dans ce chapitre, vous exploiterez les fonctions de nettoyage numérique de Power Query pour préparer un ensemble de données parfaitement propre ! Les fonctions de profilage des colonnes seront couvertes, ce qui vous permettra de gérer efficacement les erreurs et les données manquantes. Vous maîtriserez également l'élimination des données en double et la correction des problèmes de saisie de données et des valeurs aberrantes.

Exercise 1: Nettoyage et préparation des données Exercise 2: Importance de la propreté des données

Exercice en cours

Exercise 3: Techniques de nettoyage des données dans Excel Power Query Exercise 4: Traitement des erreurs Exercise 5: Évaluation de la qualité des colonnes et des données manquantes Exercise 6: Suppression des données en double Exercise 7: Détection des valeurs aberrantes

Il est temps de se transformer ! Ce chapitre couvre de nombreuses transformations de colonnes de base - une étape vitale dans le parcours qui mène des données brutes à des informations significatives. Vous apprendrez comment et quand appliquer des transformations numériques, de date/heure et de texte pour transformer et dériver le contenu des colonnes avec les nombreuses fonctionnalités intégrées d'Excel Power Query.

Exercise 1: Transformations des colonnes Exercise 2: Impact des transformations des colonnes Exercise 3: Types de transformation dans Excel Power Query Exercise 4: Transformations de texte Exercise 5: Calculer l'âge entre deux dates Exercise 6: Transformations numériques Exercise 7: Transformations de colonnes multiples

Dans ce dernier chapitre, tout tourne autour de la mise en forme et du regroupement ! Vous aurez une expérience pratique des puissantes options de transformation qui vous permettront de passer à la vitesse supérieure dans la préparation de vos analyses. Vous apprendrez comment et quand appliquer des transformations de transposition, de pivot et de regroupement, le tout dans l'éditeur Power Query. Vous apprendrez également à exploiter les requêtes existantes pour en créer de nouvelles et à suivre leur connexion dans l'arbre des dépendances des requêtes.

Exercise 1: Introduction à la mise en forme et au regroupement des données Exercise 2: Quelle transformation utiliser ?Exercise 3: Mise en forme et regroupement de données dans Excel Power Query Exercise 4: Transposition des données Exercise 5: Pivoter dans Excel Power Query Exercise 6: Groupe par transformation Exercise 7: Félicitations !