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Utiliser Power Query et Power Pivot Formation courte

Les fonctions avancées pour traiter, relier et modéliser de grands volumes de données dans Excel.

Durée

1 jour

Pré-requis

Usage courant d’un tableur, et des notions sur les bases de données sont souhaitables.

Tarifs

dès 455€ HT/stagiaire

PUBLICS

Toute personne intéressée ou ayant à analyser et visualiser des données.

Objectifs

– Mettre en forme et en page un document, un tableau et les imprimer
– Élaborer des rapports simples avec entête, pied de page et numérotation des pages.
– Concevoir des documents modèles

Programme

Introduction à Power Query

– Son rôle dans le processus ETL (Extract, Transform, Load)
– Différences entre Power Query, Power Pivot et Excel classique

L’interface de Power Query :
– Onglets principaux
– Fenêtre de l’éditeur Power Query

Importation de données :
– Fichiers Excel, CSV et bases de données
Atelier pratique : Importer un fichier Excel et un fichier CSV

Le langage m dans Power Query

– Introduction et rôle dans Power Query
– Vues rapide de l’éditeur avancé Structure de base d’une requête M
– Étapes d’une requête (chaînage d’étapes)
– Syntaxe et fonctions courantes

Utilisations courantes du langage M :
– Renommer des colonnes via M
– Création de colonnes personnalisées avec des fonctions M
Atelier pratique : Modifier une requête dans l’éditeur avancé pour automatiser le renommage de colonnes.

Introduction à power pivot

Concept clés : modèle de données, relation entre tables.
– Aperçu des mesures avec DAX (Data Analysis Expressions)
– Utilisation des relations pour enrichir les analyses.
Atelier pratique : Créer un modèle de données simple avec Power Pivot

Transformation des données

Nettoyage des données :
– Supprimer des colonnes et des lignes inutiles
– Gérer les valeurs manquantes et les erreurs

Renommer des colonnes :
– Manuellement via l’interface utilisateur
– Automatiquement avec des règles simples (ex : suppression des espaces)
– Modification des types de données
– Fusion et fractionnement de colonnes
– Tri et filtrage avancés
Atelier pratique : Nettoyer une base de données brute, renommer les colonnes et structurer les types de données

Combinaisons et automatisation

Combiner des données :
– Fusionner (Merge) et ajouter (Append) des tables

Groupement et agrégation de données :
– Création de résumés (sommes, moyennes, etc.)

Automatisation :
– Mise à jour automatique des requêtes lors de l’ajout de nouvelles données.
Atelier pratique : Fusionner deux sources de données et créer un tableau agrégé.