Construire un dataset propre, consolidé et automatisé à partir de plusieurs sources de données, prêt pour le reporting.
Jour 1 – Comprendre, analyser et transformer ses données
1. Comprendre Power Query et son utilité
- Comprendre le rôle de Power Query dans Excel et Power BI
- Découvrir la logique ETL
- Identifier les gains (automatisation, fiabilité, gain de temps)
2. Prendre en main l’interface
- Découvrir l’éditeur Power Query
- Comprendre les requêtes et les étapes appliquées
- Lire une transformation
Atelier 1 – Première prise en main
- Ouvrir Power Query
- Explorer une requête existante
- Identifier les étapes
3. Importer des données
- Importer un fichier Excel
- Importer un fichier CSV
- Importer depuis un dossier
Atelier 2 – Import des données
- Importer un fichier brut
- Importer plusieurs fichiers
4. Profiler et analyser la qualité des données
- Identifier les erreurs, valeurs nulles et incohérences
Qualité des colonnes
- Valeurs valides et erreurs
Analyse statistique
- Minimum, maximum, distribution
Cardinalité
- Valeurs distinctes, doublons
Atelier 3 – Diagnostic des données
- Analyser la qualité d’un dataset
- Identifier les anomalies
5. Nettoyer les données
- Supprimer colonnes inutiles
- Gérer erreurs et valeurs nulles
- Supprimer les doublons
- Filtrer les données
Atelier 4 – Nettoyage
- Nettoyer un fichier brut
- Corriger les anomalies
6. Transformer les données
- Modifier les types
- Fractionner et concaténer
- Nettoyer les textes
- Ajouter des colonnes simples
Atelier 5 – Transformation
- Transformer les colonnes
- Standardiser les formats
7. Structurer les données
- Organiser les colonnes
- Ajouter une logique métier simple
- Préparer une table d’analyse
Atelier 6 – Structuration
- Finaliser une table exploitable
Livrable fin Jour 1 : Dataset propre, structuré et prêt à être consolidé
Jour 2 – Consolider, enrichir et automatiser
8. Import multi-sources
- Importer plusieurs fichiers
Atelier 7 – Sources multiples
- Charger plusieurs fichiers similaires
9. Combiner les données
- Ajouter des requêtes
- Fusionner des tables
Atelier 8 – Consolidation
10. Enrichir les données
- Colonnes calculées
- Agrégations simples
- Logique métier
Atelier 9 – Enrichissement
11. Transformations avancées
- Dépivoter
- Structurer les données
Atelier 10 – Transformation avancée
- Recomposer une table analytique
12. Automatiser les traitements
- Actualisation des données
- Réutilisation des requêtes
Atelier 11 – Automatisation
- Tester avec un nouveau fichier
- Vérifier la mise à jour automatique
13. Bonnes pratiques
- Nommer les requêtes
- Organiser les étapes
- Éviter les erreurs
Atelier 12 – Optimisation
- Améliorer une requête existante
Livrable final :
- Dataset consolidé
- Processus automatisé