Power Query et M - Extraire et préparer les données en vue de leur exploitation dans Excel ou Power

ENI - EAN : 9782409031915

ANDRE MEYER-ROUSSILH

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Édition papier

EAN : 9782409031915

Paru le : 15 sept. 2021

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Détails

EAN13 : 9782409031915
Réf. éditeur : SOBPOWQUE
Collection : SOLUTIONS BUSIN
Editeur : ENI
Date Parution : 15 sept. 2021
Disponibilite : Disponible
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 306
Format : H:216 mm L:178 mm E:16 mm
Poids : 499gr

Résumé

Résumé : Power Query permet l’extraction, la transformation et le chargement de données depuis une multitude de sources vers les deux outils principaux que sont Power BI et Excel. C’est surtout l’étape de transformation qui va nous intéresser dans cet ouvrage : les plus simples consistent à filtrer les lignes, choisir les champs ou encore vérifier le type de la donnée. Mais il est souvent nécessaire de nettoyer les données (harmoniser les champs de type texte, supprimer les valeurs nulles ou une ligne de total…), de créer de nouveaux champs, de calculer de nouveaux indicateurs ou de scinder un champ complexe en plusieurs valeurs distinctes.

M est le langage de programmation disponible dans Power Query qui permet de travailler plus vite et d’aller plus loin.

Ce livre s’adresse à toute personne devant traiter des données avec Power Query. Les utilisateurs de Power Query pouvant s’appuyer sur l’interface graphique exclusivement, ou saisir intégralement le code M, nous avons adopté dans ce livre une approche mixte : laisser l’interface graphique générer le code et y apporter des améliorations en code M lorsque cela est utile, tant en termes de rapidité de conception qu’en termes de possibilités de transformation.

Dans le premier chapitre, nous nous intéressons aux connecteurs. Nous évoquons un certain nombre de cas courants (fichier Excel, fichier Excel avec plusieurs feuilles, plusieurs fichiers Excel, tableaux croisés), puis nous voyons l’import de fichiers plats (TXT, JSON), l’import à partir de bases de données et l’import de données issues du Web. Nous évoquons aussi les jeux de données (datasets).

Le deuxième chapitre est consacré au nettoyage et à la préparation des données. Nous y voyons comment transformer des colonnes, dépivoter un tableau croisé, transformer successivement du texte, des numériques puis des dates, comment ajouter des colonnes, combiner (associer) des tables, comment gérer les erreurs de chargement. Nous voyons aussi comment accéder au code M, comment le lire et comment, après avoir utilisé l’interface graphique, reproduire ou améliorer l’opération à l’aide du code M.

Le troisième chapitre vous propose d’aller plus loin avec Power Query et M en travaillant sur les étapes de transformation, avec l'organisation des requêtes, les paramètres, les filtres dynamiques, l’agrégation des tables. Nous évoquons également dans ce chapitre le modèle « en étoile » qui est la structure de données recommandée.

Le quatrième chapitre se concentre sur les erreurs au chargement des données : comment les déceler, comment générer un rapport d’erreurs pour les corriger.

Dans le chapitre suivant, nous plongeons dans le code M pour mieux comprendre sa structure, ses entités, créer des fonctions personnalisées, utiliser l'actualisation incrémentielle, découvrir des cas complexes de transformation ou d’extraction de données à partir du Web...
Biographie : André MEYER-ROUSSILHON suit depuis 20 ans l’évolution des méthodes et outils de BI dans un parcours de consultant et formateur, de Business Objects à Cognos, de Microstrategy à, aujourd’hui, Tableau et Power BI ; il a également développé de nombreuses compétences dans le domaine de la modélisation dimensionnelle pour les bases de données et de la conduite de projet décisionnel. Surpris par la facilité de mise en œuvre de Power BI, son puissant langage et son évolution permanente, il est passionné par cet outil de BI et a écrit aux Editions ENI plusieurs livres sur le sujet. Il a également créé le site www.daxone.fr où il publie régulièrement des articles pour vous inviter à approfondir votre connaissance de Power BI.