Imagine Excel as you've never seen it before – Power Query opens a window to a whole new world of data possibilities! In this chapter, you’ll explore the layout and features of Power Query and its interplay with traditional Excel workbooks. You’ll load data from multiple sources and learn to structure them through column and row manipulations while maintaining an applied steps log of all your actions.

Introduction to Power Query

Excel Workbooks vs Excel Power Query

Navigating the Power Query Editor

Getting Started and Loading Data

Managing Columns

Extracting PDF Data

Getting Started with Power Query in Excel

In this chapter, you’ll harness Power Query’s digital cleaning features to prepare a squeaky-clean dataset! Column profiling features will be covered, allowing you to handle errors and missing data effectively. You’ll also master eliminating duplicate data and correcting for data entry issues and outliers.

Data Cleaning and Preparation

Importance of Clean Data

Data Cleaning Techniques in Excel Power Query

Handling errors

Assessing column quality and missing data

Removing duplicate data

Outlier detection

It’s time to transform! This chapter covers many basic column transformations - a vital step in the journey from raw data to meaningful insights. You will learn how and when to apply numeric, date/time, and text transformations to both transform and derive column contents with Excel Power Query’s many built-in features.

Column Transformations

Impact of column transformations

Transformation types in Excel Power Query

Text transformations

Calculating age between two dates

Numeric transformations

Multiple column transformations

It’s all about shaping and grouping in this final chapter! You will get hands-on experience with powerful transformation options to bring your analysis prep to the next level. You’ll learn how and when to apply transpose, pivot, and group-by transformations - all within the Power Query editor. You’ll also learn how to leverage existing queries to build new ones and track their connection in the Query Dependencies tree.

Introduction à la mise en forme et au regroupement des données

Options

Transpose

Pivot

Group By

Quelle transformation utiliser ?

Modification et regroupement des données dans Excel Power Query

Transposer des données

Pivoter dans Power Query pour Excel

Transformation Group By

Félicitations !

Shaping and Grouping Data

Exercises and Datasets

Libérez tout le potentiel de vos données ! Dites adieu aux manipulations manuelles et bonjour à des transformations fluides et efficaces. Dans ce cours d’introduction à Power Query pour Excel, vous apprendrez à vous connecter sans effort à plusieurs sources de données, à nettoyer et à façonner vos données facilement, puis à les charger pour qu’elles soient prêtes à l’analyse. Au passage, vous découvrirez les nombreuses fonctions offertes par Power Query, de quoi vous donner confiance pour automatiser votre prochain rapport sous Excel. Que vous soyez data analyst, professionnel·le en entreprise ou passionné·e de tableurs, ce cours vous aidera à gagner du temps, à prendre des décisions plus éclairées et à extraire des insights précieux de vos données comme jamais auparavant.

<h2>Naviguer dans les données avec Excel Power Query</h2>
Embarquez pour un voyage transformateur à travers Excel Power Query, où la manipulation des données devient un art. Conçue pour les novices comme pour les experts, cette formation permet d'améliorer l'efficacité du traitement des données et d'abandonner les processus manuels fastidieux. Découvrez la possibilité de vous connecter à des sources de données variées, de rationaliser vos ensembles de données et de les préparer à une analyse approfondie. La suite d'outils d'Excel Power Query vous attend pour améliorer vos capacités de reporting et de prise de décision, en vous faisant gagner du temps et en vous permettant de tirer des enseignements précieux de vos données. <br><br>

<h2>Découvrir Power Query dans Excel</h2>
Commencez par une présentation complète de Power Query, qui transforme Excel en un puissant outil d'analyse de données. Apprenez à importer et à organiser systématiquement des données à l'aide de commandes intuitives, en suivant chaque étape avec précision. Ces connaissances fondamentales préparent le terrain pour une manipulation sophistiquée des données dans l'espace de travail familier d'Excel.<br><br>

<h2>Nettoyer les données pour plus de clarté</h2>
Découvrez les fonctions de nettoyage de Power Query pour produire des ensembles de données impeccables. Éliminez les erreurs, comblez les lacunes dans les données et supprimez les doublons. Ce chapitre vous permet d'affiner vos données, de garantir leur intégrité et de les préparer à des analyses complexes.<br><br>

<h2>L'art de la transformation des données</h2>
Concluez par une plongée en profondeur dans les techniques de transformation des données. Maîtrisez l'essentiel des transformations de colonnes, y compris les ajustements numériques, de date/heure et de texte, en tirant parti des fonctions intégrées de Power Query. Expérimentez des méthodes de structuration avancées telles que la transposition, le pivotement et le regroupement, et apprenez à relier les requêtes pour obtenir un récit analytique complet.<br><br>

Ce cours condensé propose une approche pratique de la maîtrise de l'efficacité des données et de l'extraction d'informations avec Excel Power Query, vous permettant de devenir un analyste de données avisé.

Data Preparation in Excel

Data Analysis in Excel

Découvrez Power Query dans Excel pour transformer et nettoyer vos données, améliorant vos décisions.

Introduction à Power Query dans Excel

Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin d'améliorer votre prise de décision et votre analyse.

Analyse des données avec Excel Power Tools

Vous recevez un fichier large avec 100 colonnes et deux lignes (groupes A et B), et vous devez le remodeler en 2 colonnes sur 100 lignes.

Transformer un fichier de transactions de ventes en un tableau récapitulatif où les lignes de produits deviennent des colonnes et les valeurs représentent le total des ventes de chaque produit.

Un jeu de données contient des colonnes pour le service, l’identifiant employé et le salaire ; vous devez créer un tableau récapitulant le salaire moyen par service.

Un tableau de ventes transactionnelles répertorie les détails de chaque identifiant de transaction à la minute, et votre analyse exige des statistiques agrégées au niveau mensuel.

Quelle transformation utiliser ?

Exercice interactif pratique