Maîtriser les sources de données

📁 À importer : table mois_ordo du fichier 02 - Base-powerquery.xlsx (même fichier qu'en Power Query).

Transformer « mois » (texte) en numéro de mois (01–12)

1. Ouvre Power Query sur la table « mois_ordo ».
2. Ruban Ajouter une colonne › Colonne conditionnelle. Nomme-la « Num Mois ».
3. Crée les 12 règles : Si [mois] = « janvier » Alors 01 ; … ; « décembre » → 12.
4. Tu peux ensuite utiliser ce « Num Mois » pour trier la colonne mois (voir l'astuce ci-dessous).

📁 À importer : table Age du fichier 02 - Base-powerquery.xlsx (contient les dates de naissance).

A. Calculer l'âge

1. Dans Power Query, clic droit sur la colonne Date de naissance → Dupliquer la colonne (on garde la date d'origine intacte).
2. Sélectionne la colonne dupliquée, puis ruban Ajouter une colonne › Date › Âge.
3. Le résultat est une durée. Transforme-la : Transformer › Durée › Années totales, puis arrondis à l'entier inférieur.

B. Créer des tranches de 10 ans

1. Ferme & applique pour revenir dans Power BI (Power View).
2. Dans le volet Données, clic droit sur la colonne Âge → Nouveau groupe.
3. Type de groupe : Casier (Bin), taille 10. → tranches 0-10, 10-20, 20-30…

📁 À importer : les fichiers janvier.xlsx, février.xlsx, mars.xlsx (dossier data/combiner).

📁 À utiliser : la table que tu viens de combiner au module 3 (ou une base à contrôler indiquée par le formateur).

Les outils se trouvent dans le ruban Affichage de Power Query :

• Qualité de la colonne — barre Valide / Erreur / Vide en % sous chaque entête.
• Distribution des colonnes — nombre de valeurs distinctes et uniques (utile pour repérer des doublons).
• Profil de colonne — statistiques détaillées (min, max, moyenne, comptes) en bas de l'écran.

1. Active les 3 options dans Affichage › groupe « Aperçu des données ».
2. Repère les colonnes avec un pourcentage rouge (Erreur) ou gris (Vide).
3. Note ce qu'il faudra réparer au module suivant.

📁 À utiliser : la même base qu'au module 4 (celle dont on a repéré les défauts).

1. Format : clique sur l'icône de type à gauche de l'entête et choisis le bon type (Date, Nombre décimal, Texte…).
2. Restructurer : au besoin, Fractionner (web : « Diviser la colonne ») puis Fusionner des colonnes (revoir Power Query, modules 5 & 7).
3. Cellules vides : clic droit sur la colonne → Remplacer les valeurs (remplace null par 0, « Inconnu »…) ou Remplir vers le bas.
4. Erreurs : clic droit → Remplacer les erreurs pour mettre une valeur de secours, ou Supprimer les erreurs pour retirer les lignes fautives.

📁 À importer : base janvier.xlsx puis base cumul février.xlsx (dossier data/source).

1. Ouvre Power Query : Accueil › Transformer les données.
2. Sélectionne la requête, puis Accueil › Paramètres de la source de données (ou la 1ʳᵉ étape « Source » dans le volet de droite).
3. Clique sur Modifier la source et choisis le nouveau fichier (ex. « base cumul février »).
4. Fermer & appliquerEnregistrer et fermer puis Actualiser : toutes tes étapes de nettoyage s'appliquent au nouveau fichier.

📁 Pas de nouvel import : technique applicable à n'importe quelle requête déjà chargée.

Le remplacement de valeurs agit valeur par valeur : pour gérer beaucoup de cas, il génère de nombreuses étapes dans « Étapes appliquées ». La colonne conditionnelle regroupe toutes les règles SI…ALORS…SINON en une seule étape, plus lisible et plus facile à maintenir.

📁 Pas de nouvel import : à tester sur une requête déjà chargée (clic droit sur la requête).

• Dupliquer : crée une copie indépendante. Tu peux modifier la copie sans toucher l'originale. Parfait pour tester sans risque.
• Référence : crée une « vue » qui part du résultat de la requête source. Les deux restent liées : si la source change, la référence change aussi.

📁 À connecter : une base SQL Server (instance fournie par le formateur / l'environnement).

1. Ruban Accueil › Obtenir les données › Base de données SQL Server.
2. Saisis le Serveur (ex. localhost ou NOM\SQLEXPRESS) et, si besoin, la Base de données.
3. Choisis le mode : Import (copie les données dans Power BI) ou DirectQuery (interroge le serveur en direct).
4. Authentifie-toi (Windows ou identifiants SQL), puis sélectionne les tables dans le Navigateur → Transformer les données.

📁 Pas de nouvel import : on inspecte les requêtes déjà chargées.

1. Dans Power Query : Affichage › Dépendances des requêtes → un schéma montre l'enchaînement source → requêtes.
2. Sélectionne une requête et regarde sa première étape « Source » : elle indique le connecteur (Excel.Workbook, Sql.Database, Web.Contents…).
3. Accueil › Paramètres de la source de données liste toutes les sources utilisées par le fichier.

📁 À utiliser : une page web (ex. france-inflation.com) — aucun fichier à télécharger.

A. Importer une page

1. Ruban Accueil › Obtenir les données › Web.
2. Colle l'URL de la page, puis OK.
3. Dans le Navigateur, Power BI détecte les tableaux de la page : coche celui qui t'intéresse → Transformer les données.

B. Importer plusieurs pages (fonction M paramétrée)

1. Importe d'abord une page (ex. page 1) et nettoie-la.
2. Transforme la requête en fonction : clic droit sur la requête → Créer une fonction, paramètre page (nombre entier).

(page as number) =>
let
    url    = "https://exemple.com/data_pg" & Number.ToText(page),
    source = Web.Contents(url),
    table  = Html.Table(source)
in
    table

1. Crée ensuite une table de nombres de 1 à 7 (les 7 pages) : Accueil › Entrer des données, ou la formule M ci-dessous.

// liste des pages 1..7 transformée en table
= Table.FromList({1..7}, Splitter.SplitByNothing(), {"page"})

1. Ajoute une colonne personnalisée qui appelle la fonction pour chaque numéro de page : = MaFonction([page]).
2. Développe la colonne de tables : les 7 pages sont importées et empilées automatiquement.