Débuter avec Power Query

Power Query est un outil de Microsoft pour manipuler des données.

Et il est incroyablement simple et efficace.

Pour vous donner une idée, j’ai monté une petite formation sur YouTube :

Colonnes conditionnelles

L’outil Grouper par

Ajouter des requêtes

Dépivoter les colonnes

 Les jointures

Importer des données d’un PDF

Cas pratique

Mais pour les plus avancés, Power Query comporte un langage de programmation spécialement conçu pour la manipulation et la modélisation de données : le langage M. (ma formation sur ce langage arrive)

Power Query, l’oublié

Je ne me souviens plus vraiment de la première fois que j’ai entendu parler de Power Query.

C’était probablement en 2013 ou 2014.

A vrai dire, à cette époque, je n’avais pas réellement compris le but de Power Query.

Pour la manipulation de données j’avais déjà VBA…

On était tous sur les trucs plus flashy, DAX, les nouveaux graphiques, les tableaux de bord, les cartes 3D…

Et on avait tous absolument tort.

Les choses n’ont pas changé

Quand on scroll sur des sujets de Business Intelligence, sur LinkedIn ou autre on peut lire BI, Business Analytics, Articifal intelligence, Virtual Reality, Machine Learning, Deep learning…

Deep learning
Deep learning

Non, la business Intelligence, à la base, c’est beaucoup de manipulations et de nettoyage de données.

D’ennuyeuses, de ternes et laborieuses manipulations de données.

Power Query, à la rescousse

Power Query est un ETL.

ETL signifie Extract, Transform et Load.

Extract – Les données peuvent être extraites de diverses sources ; bases de données, fichiers CSV, fichiers texte, classeurs Excel, sites Web et même PDF.

En gros, si des données sont stockées quelque part dans un format structuré ou semi-structuré, Power Query peut y accéder et les extraire.

Transform – Lorsque les données sont extraites de différentes sources, il est peu probable qu’elles soient exploitables en l’état.

Elles doivent être transformer pour être utilisable : Supprimer des espaces, diviser des colonnes, changer les formats de date, remplir des blancs, rechercher et remplacer, annuler le pivotement.

 • Load – les données, transformées ou non dans une location spécifique afin de les analyser.

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