Tutoriel Excel: comment utiliser Power Query Excel 2016




Introduction à Power Query dans Excel 2016

Power Query est un puissant outil de connexion de données et de transformation disponible en tant que complément pour Excel 2016. Cet outil permet aux utilisateurs de découvrir, de connecter, de combiner et d'affiner facilement les données de diverses sources, transformant les données brutes en idées précieuses. Dans ce tutoriel, nous explorerons les fonctionnalités et les avantages de la requête de puissance et fournirons un guide complet sur la façon de l'utiliser efficacement pour l'analyse des données.

Explication de la requête de puissance et de ses avantages pour l'analyse des données

Requête de puissance est une technologie de connexion de données qui vous permet de découvrir, de connecter, de combiner et d'affiner les données sur une grande variété de sources. Il fournit une interface conviviale pour l'importation, la transformation et le nettoyage des données avant de les charger dans Excel pour l'analyse. Les avantages de l'utilisation de la requête de puissance pour l'analyse des données comprennent:

  • Importation efficace de données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des fichiers Excel, des fichiers texte, des sites Web, etc.
  • Capacités de transformation des données pour remodeler, transformer et nettoyer les données sans avoir besoin de formules complexes ou de codage.
  • Met à jour de la requête automatique lorsque les données source changent, garantissant que votre analyse est toujours basée sur les dernières informations.
  • Capacité à créer des modèles de requête réutilisables pour des processus cohérents de préparation des données.

Bref historique du développement de la requête de puissance et son intégration dans Excel

Requête de puissance a été initialement introduit comme un complément externe pour Excel 2010 et 2013 avant d'être intégré à Excel 2016 en tant que fonctionnalité intégrée. Son développement a été motivé par la nécessité d'une méthode plus efficace et conviviale d'importation, de transformation et d'analyse des données dans Excel. Dans le cadre de Power Bi Suite of Tools de Microsoft, Power Query a constamment évolué pour répondre aux exigences croissantes de l'analyse des données et est devenu un composant essentiel des capacités de traitement des données d'Excel.

Aperçu de la portée du tutoriel, y compris ce que le lecteur apprendra

Dans ce tutoriel, nous couvrirons les aspects clés suivants de l'utilisation Query de puissance dans Excel 2016:

  • Comment importer des données dans la requête de puissance à partir de différentes sources
  • Transformation et nettoyage des données à l'aide de l'interface intuitive de Power Query
  • Combinant et fusion des données de plusieurs sources pour une analyse complète
  • Création et gestion de modèles de requête pour une préparation efficace des données

Points clés à retenir

  • Introduction à Power Query dans Excel 2016
  • Importation et transformation des données avec une requête d'alimentation
  • Combinant et fusion des données de plusieurs sources
  • Création de colonnes et de calculs personnalisés
  • Rafraîchissant et gestion des connexions de données



Début avec Power Query

Power Query est un outil puissant d'Excel 2016 qui vous permet de découvrir, de connecter et de combiner des données sur une grande variété de sources. Dans ce tutoriel, nous vous guiderons tout au long du processus de démarrage avec Power Query et vous montrerons comment importer votre premier ensemble de données pour la manipulation.

Comment localiser la requête de puissance dans Excel 2016

Power Query est une fonctionnalité intégrée dans Excel 2016, mais elle peut ne pas être facilement visible dans votre ruban. Pour localiser la requête de puissance, vous pouvez aller au Données Onglet dans le ruban Excel. Si vous ne voyez pas le Obtenir et transformer les données Groupe, vous devrez peut-être activer le complément de la requête de puissance. Pour faire ça, allez à Fichier> Options> complémentations, sélectionner Comtés de com dans le Gérer boîte, puis cliquez Aller. Cocher la case pour Microsoft Power Query pour Excel et cliquer D'ACCORD.

Configuration initiale et compréhension de l'interface de requête d'alimentation

Une fois que vous avez localisé Power Query, vous pouvez cliquer sur le Obtenir des données bouton pour commencer à l'utiliser. Cela ouvrira l'éditeur de requête Power, où vous pouvez voir les différentes options de connexion à diverses sources de données telles que Excel, SQL Server, Azure, etc. L'interface est conçue pour être conviviale, avec un volet de navigation à gauche pour accéder aux sources de données, un volet de paramètres de requête à droite pour configurer les transformations de données et un volet d'aperçu au milieu pour afficher les données.

Importation de votre premier ensemble de données dans Power Query for Manipulation

Pour importer votre premier ensemble de données dans Power Query, vous pouvez sélectionner la source de données dans le volet de navigation à gauche et cliquer Charger ou Modifier Pour apporter les données dans l'éditeur de requête Power. À partir de là, vous pouvez effectuer diverses tâches de manipulation de données telles que le filtrage, le tri et la transformation des données avant de les charger en Excel pour une analyse plus approfondie.





Importation de données avec une requête d'alimentation

Power Query dans Excel 2016 est un outil puissant qui vous permet d'importer et de transformer facilement les données à partir de diverses sources. Que vous ayez besoin d'importer des données à partir de fichiers, de Web ou de bases de données, la requête d'alimentation rend le processus transparent. Dans ce didacticiel, nous explorerons les étapes détaillées pour l'importation de données, le travail avec différents types de données et formats, et le dépannage des problèmes communs pendant l'importation de données.

A. Importation de données provenant de différentes sources

Power Query vous permet d'importer des données à partir d'un large éventail de sources, y compris des fichiers, du Web et des bases de données. Voici comment importer des données à partir de chacune de ces sources:

  • Des dossiers: Pour importer des données à partir de fichiers tels que des classeurs Excel, des fichiers CSV ou des fichiers texte, vous pouvez utiliser l'option «From Fichier» dans Power Query. Sélectionnez simplement le fichier que vous souhaitez importer et que la requête d'alimentation vous guidera dans le processus d'importation des données.
  • La toile: Si vous avez besoin d'importer des données à partir d'un site Web, vous pouvez utiliser l'option «From Web» dans Power Query. Entrez simplement l'URL du site Web et la requête d'alimentation récupérera les données pour vous.
  • Bases de données: Power Query vous permet également d'importer des données à partir de diverses bases de données telles que SQL Server, Oracle et Access. Vous pouvez utiliser l'option «à partir de la base de données» pour vous connecter à la base de données et importer les données dont vous avez besoin.

B. Travailler avec divers types de données et formats

Une fois que vous avez importé les données dans Power Query, vous devrez peut-être travailler avec différents types de données et formats. Power Query fournit une gamme d'outils pour vous aider à transformer et à nettoyer les données selon les besoins.

Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction «Colonne Split» pour diviser une colonne en plusieurs colonnes en fonction d'un délimiteur. Ceci est utile lorsque vous traitez des données qui ne figurent pas dans le format souhaité.

De plus, Power Query vous permet de modifier les types de données de colonnes, de fusionner les requêtes à partir de différentes sources et d'effectuer diverses transformations pour préparer les données pour l'analyse dans Excel.

C. Dépannage des problèmes communs lors de l'importation de données

Lors de l'importation de données avec une requête d'alimentation, vous pouvez rencontrer des problèmes communs tels que les erreurs de connexion de données, les données manquantes ou les problèmes de formatage. Voici quelques conseils pour résoudre ces problèmes:

  • Erreurs de connexion de données: Si vous rencontrez des erreurs lors de la connexion à une source de données, vérifiez les paramètres de connexion et assurez-vous que vous disposez des autorisations nécessaires pour accéder aux données.
  • Données manquantes: Si vous remarquez des données manquantes après l'importation, passez en revue les données source pour vous assurer que toutes les informations requises sont présentes. Vous pouvez également utiliser des outils de filtrage et de nettoyage de Power Query pour supprimer toutes les données non pertinentes ou incomplètes.
  • Problèmes de formatage: En cas de problèmes de formatage, tels que les formats de date ou de numéro ne sont pas reconnus correctement, vous pouvez utiliser les fonctionnalités de type de données de données de Power Query pour ajuster le formatage selon les besoins.

En suivant ces conseils de dépannage, vous pouvez vous assurer que le processus d'importation de données avec une requête d'alimentation est sans erreur et sans erreur.





Transformer les données avec une requête d'alimentation

Power Query dans Excel 2016 est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de transformer et de manipuler les données de diverses sources. Que vous travailliez avec de grands ensembles de données ou que vous ayez simplement besoin de nettoyer et d'organiser vos données, Power Query peut vous aider à atteindre vos objectifs. Dans ce tutoriel, nous explorerons les transformations de base et avancées qui peuvent être effectuées à l'aide de Power Query, ainsi que des scénarios du monde réel où la transformation des données est la clé de l'analyse.

Une transformation de base: filtrage, tri et modification des types de données

Les transformations de base de la requête de puissance impliquent des opérations simples telles que le filtrage, le tri et la modification des types de données. Ces opérations sont essentielles pour nettoyer et préparer vos données pour analyse.

  • Filtration: Power Query vous permet de filtrer vos données en fonction de critères spécifiques, tels que la suppression des doublons ou la sélection des lignes qui remplissent certaines conditions.
  • Tri: Vous pouvez facilement trier vos données dans l'ordre croissant ou descendant en fonction d'une ou plusieurs colonnes.
  • Modification des types de données: Power Query vous permet de modifier les types de données des colonnes pour vous assurer qu'elles sont correctement interprétées, comme la conversion de texte en nombres ou dates.

B Transformations avancées: fusion des requêtes, colonnes conditionnelles, regroupement de données

Les transformations avancées de la requête de puissance impliquent des opérations plus complexes qui vous permettent de combiner, manipuler et résumer vos données de manière significative.

  • Fusion de requêtes: Vous pouvez fusionner plusieurs requêtes ou tableaux en fonction des colonnes communes, vous permettant de consolider les données de différentes sources.
  • Colonnes conditionnelles: Power Query vous permet de créer de nouvelles colonnes avec une logique conditionnelle, comme l'ajout d'un drapeau basé sur certains critères.
  • Regroupement des données: Vous pouvez regrouper vos données sur la base de colonnes spécifiques et effectuer des agrégations, telles que la addition des valeurs ou le calcul des moyennes au sein de chaque groupe.

C Scénarios du monde réel où la transformation des données est la clé de l'analyse

Dans les scénarios du monde réel, la transformation des données est cruciale pour effectuer une analyse significative et prendre des décisions éclairées. Que vous travailliez avec des données de vente, des enregistrements financiers ou des informations sur les clients, la possibilité de transformer et de nettoyer vos données est essentielle.

Par exemple, dans une analyse des ventes, vous devrez peut-être combiner des données provenant de différentes sources, supprimer des informations non pertinentes et calculer les indicateurs de performance clés. Dans l'analyse financière, vous devrez peut-être normaliser les formats de données, identifier les valeurs aberrantes et créer des rapports de résumé. Dans l'analyse client, vous devrez peut-être segmenter vos données, créer des mesures personnalisées et identifier les tendances et les modèles.

En maîtrisant la puissance de Power Query dans Excel 2016, vous pouvez rationaliser votre processus de transformation des données et débloquer des informations précieuses à partir de vos données.





Nettoyage des données avec une requête d'alimentation

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données dans Excel, il est courant de rencontrer des erreurs et des incohérences qui doivent être traitées afin d'assurer la précision des données. Power Query dans Excel 2016 fournit un ensemble puissant d'outils pour identifier et corriger ces problèmes, ce qui facilite le nettoyage et la préparation de vos données pour l'analyse.

Étapes pour identifier et corriger les erreurs et les incohérences dans les données

  • Identification des erreurs: La première étape du nettoyage des données consiste à identifier toutes les erreurs ou incohérences. Cela peut inclure des mots mal orthographiés, un formatage incorrect ou des valeurs manquantes.
  • Correction des erreurs: Une fois les erreurs identifiées, ils peuvent être corrigés à l'aide des outils intégrés de Power Query pour la transformation et la manipulation des données.
  • Valider les données: Après avoir établi des corrections, il est important de valider les données pour s'assurer que toutes les erreurs ont été traitées et que les données sont exactes.

Utilisation de Power Query pour supprimer les doublons, remplacer les valeurs et gérer Nulls

Power Query propose une gamme de fonctionnalités pour le nettoyage et la transformation des données, y compris la possibilité de supprimer les doublons, de remplacer les valeurs et de gérer Nulls.

  • Suppression des doublons: Power Query vous permet d'identifier et de supprimer facilement les lignes en double de votre ensemble de données, contribuant à vous assurer que vos données sont uniques et précises.
  • Remplacement des valeurs: Vous pouvez utiliser Power Query pour remplacer des valeurs spécifiques dans votre ensemble de données, telles que la correction des mots mal orthographiés ou la normalisation du formatage.
  • Gérer Nulls: Power Query fournit des options pour gérer les valeurs nulles ou manquantes, telles que le remplissage des données manquantes ou la suppression des lignes avec des valeurs nulles.

Exemples pratiques de nettoyage de divers ensembles de données pour assurer la précision

Pour démontrer la puissance de la requête de puissance pour le nettoyage des données, considérons certains exemples pratiques de nettoyage de divers ensembles de données:

  • Données client: Le nettoyage des données des clients peut impliquer la suppression des entrées en double, la normalisation des formats d'adresse et le remplissage des coordonnées manquantes.
  • Données de vente: Lorsque vous travaillez avec les données de vente, vous devrez peut-être corriger les erreurs de prix, supprimer les transactions en double et remplir les informations manquantes du produit.
  • Données d'inventaire: Le nettoyage des données sur les stocks pourrait impliquer la normalisation des noms de produits, la suppression des entrées en double et la gestion des valeurs nuls pour les niveaux de stock.




Formules de requête de puissance et la langue M

Power Query dans Excel 2016 est un outil puissant pour la transformation et la manipulation des données. L'une des principales caractéristiques de la requête de puissance est l'utilisation du langage M pour créer des colonnes et des mesures personnalisées. Dans ce chapitre, nous explorerons le langage de la formule M et comment il peut être utilisé pour améliorer vos capacités d'analyse des données.

Introduction à la langue de formule m utilisée dans la requête de puissance

Le langage de formule M est l'épine dorsale de la requête de puissance, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transformations de données complexes avec facilité. Il s'agit d'un langage fonctionnel qui est utilisé pour définir les étapes de transformation des données, telles que le filtrage, le tri et l'agrégation des données. M Les formules sont écrites dans l'éditeur avancé dans Power Query et fournissent un moyen flexible et puissant de manipuler les données.

Création de colonnes et de mesures personnalisées à l'aide de M formules

L'un des principaux avantages de l'utilisation des formules M dans la requête de puissance est la possibilité de créer des colonnes et des mesures personnalisées en fonction de vos besoins d'analyse de données spécifiques. Avec les formules M, vous pouvez définir des calculs et des transformations complexes qui ne sont pas possibles avec les fonctions Excel standard. Cela vous permet d'adapter votre analyse des données à vos besoins exacts, fournissant des informations plus profondes et des résultats plus précis.

Par exemple, vous pouvez utiliser M formules pour créer des colonnes calculées qui effectuent des calculs avancés, tels que des moyennes pondérées ou des agrégations conditionnelles. Vous pouvez également définir des mesures personnalisées qui regroupent les données de manière spécifique, telles que le calcul des totaux du début de l'année ou des moyennes de roulement. La flexibilité des formules M vous permet de créer des solutions d'analyse de données sophistiquées qui sont adaptées à vos besoins commerciaux uniques.

Ressources pour en savoir plus sur le langage m pour les transformations complexes

L'apprentissage de la langue de la formule M peut ouvrir un monde de possibilités d'analyse des données dans Excel. Il existe plusieurs ressources disponibles pour ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension des formules M et comment les utiliser pour des transformations complexes.

  • Documentation Microsoft: La documentation officielle de Microsoft pour Power Query fournit un guide complet pour utiliser M Formules pour la transformation des données. Il couvre la syntaxe et les fonctions du langage M, ainsi que des exemples pratiques et les meilleures pratiques.
  • Tutoriels et cours en ligne: Il existe de nombreux tutoriels et cours en ligne disponibles qui se concentrent spécifiquement sur les formules M et leur utilisation dans la requête de puissance. Ces ressources fournissent souvent des conseils étape par étape et des exemples du monde réel pour aider les utilisateurs à maîtriser la langue M.
  • Forums communautaires et groupes d'utilisateurs: S'engager avec la communauté des requêtes électriques peut être un moyen précieux d'en savoir plus sur les formules. La participation à des forums et à des groupes d'utilisateurs vous permet de poser des questions, de partager des connaissances et d'apprendre des expériences des autres qui utilisent M Formules dans leurs projets d'analyse de données.

En tirant parti de ces ressources, vous pouvez améliorer vos compétences en utilisant M formules pour des transformations complexes dans la requête de puissance, vous permettant de déverrouiller le plein potentiel de cet outil d'analyse de données puissant.





Conclusion et meilleures pratiques

Alors que nous arrivons à la fin de ce didacticiel Excel sur la façon d'utiliser la requête de puissance dans Excel 2016, récapitulons ses capacités, discutons des meilleures pratiques pour l'utiliser efficacement et vous encourageons à expérimenter ses fonctionnalités pour améliorer la maîtrise des données.

Un récapitulatif des capacités de la requête de puissance dans l'analyse et les rapports des données

  • Transformation des données: Power Query vous permet de transformer et de nettoyer facilement vos données en effectuant des tâches telles que la suppression des doublons, la division des colonnes et la fusion des tables.
  • Connexion de données: Vous pouvez vous connecter à diverses sources de données, y compris des bases de données, des services en ligne et des fichiers, pour importer des données directement dans Excel à l'aide de Power Query.
  • La modélisation des données: Avec Power Query, vous pouvez créer des modèles de données qui vous permettent d'analyser et de visualiser vos données plus efficacement.
  • Automatisation: Power Query vous permet d'automatiser le processus d'extraction, de transformation et de chargement de données, de vous gagner du temps et des efforts.

Meilleures pratiques pour utiliser la requête de puissance efficace et efficiente

  • Comprenez vos données: Avant d'utiliser Power Query, prenez le temps de comprendre vos données et les transformations spécifiques que vous devez appliquer.
  • Utiliser les paramètres: Utilisez des paramètres dans Power Query pour rendre vos requêtes plus dynamiques et réutilisables.
  • Optimiser les étapes de la requête: Examinez et optimisez vos étapes de requête pour assurer un traitement efficace des données et minimiser les actions inutiles.
  • Documentez vos requêtes: Documentez vos requêtes de requête d'alimentation avec des noms, des commentaires et des annotations clairs et descriptifs pour les rendre plus compréhensibles et maintenables.
  • Restez à jour: Restez au courant des nouvelles fonctionnalités et mises à jour de la requête d'alimentation pour tirer parti des dernières capacités pour vos besoins d'analyse et de rapport de données.

Encouragement à expérimenter les fonctionnalités de requête de puissance pour améliorer la maîtrise des données

Enfin, nous vous encourageons à expérimenter les différentes caractéristiques et fonctionnalités de la requête de puissance pour améliorer votre maîtrise des données. Qu'il s'agisse d'explorer de nouvelles sources de données, de créer des transformations complexes ou d'automatisation des tâches répétitives, Power Query offre un large éventail de possibilités d'analyse et de rapports des données. En expérimentant et en apprenant continuellement, vous pouvez débloquer le plein potentiel de la requête de puissance et exceller dans vos efforts liés aux données.


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