POWER QUERY : PRISE EN MAIN POUR AUTOMATISER ET FIABILISER LE TRAITEMENT DE VOS DONNEES

Importer des données brutes n’est que la première étape d’un processus d’analyse fiable. Cette formation propose une prise en main opérationnelle de Power Query pour automatiser l’import, le nettoyage et la transformation de données en vue d’analyses fiables et de reporting dynamique. À travers l’exploration des différentes sources compatibles, le traitement des erreurs, la structuration des colonnes et la création de champs personnalisés, les participants apprennent à préparer des jeux de données exploitables. Ils découvrent également comment charger les résultats dans Excel, actualiser les requêtes et générer des tableaux croisés dynamiques ou des graphiques pour appuyer leurs prises de décision.

Programme

COMPRENDRE LES DFFERENTES SOURCES DE DONNEES ET LA LOGIQUE D’IMPORT

• Identifier les types de sources compatibles avec Power Query
• Savoir importer un fichier CSV ou une base SQL
• Présentation de l’interface de l’éditeur Power Query (ruban/requêtes/barre de formule etc)
• Bonnes pratiques (nommage)

CORRIGER LES IMPERFECTIONS DES DONNEES BRUTES

•  Filtrer / trier
•  Supprimer les doublons, lignes vides et erreurs
•  Modifier les types de données et structurer les colonnes
• Suppression des erreurs
• Bonnes pratiques (profilage)

RESTRUCTURER ET ENRICHIR LES DONNEES

• Fractionner, fusionner, réorganiser les colonnes
• Créer des colonnes personnalisées et conditionnelles
• Analyser les étapes appliquées et supprimer les étapes inutiles

FINALISER ET ENVOYER LES DONNEES VERS EXCEL

• Charger dans Excel / charger vers feuille
• Actualiser les données et contrôler le résultat

EXPLOITER LES DONNEES NETTOYEES POUR LE REPORTING OU LES STATISTIQUES

• Construire des TCD fiables à partir de données préparées
• Construction d’un graphique

Objectifs

Au terme de la formation, les participants pourront :

• Comprendre les différentes sources de données et la logique d’import
• Corriger les imperfections des données brutes
• Restructurer et enrichir les données
• Finaliser et envoyer les données vers Excel
• Exploiter les données nettoyées pour le reporting ou les statistiques

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