1.2Power Query : nettoyer & transformer les données
L'essentiel en 30 secondes
- Power Query est le même moteur que dans Excel : il nettoie par étapes enregistrées et rejouables à chaque actualisation.
- La règle d'or : on corrige la requête, jamais les données à la main — la recette se rejoue automatiquement.
- Le dépivotage est LA transformation de l'analyse : il transforme les colonnes de mois en deux colonnes Attribut/Valeur (format long).
Mini-cas filé — Zineb nettoie le tableau croisé de sa PME
Zineb reçoit un fichier de coûts de production où les mois sont en colonnes (Janv, Fév, Mars…), avec des en-têtes parasites et des montants typés texte. Elle applique la section : dans Transformer les données, elle type chaque colonne (dates en date, montants en décimal), supprime les lignes de titre, puis dépivote les colonnes de mois pour obtenir deux colonnes Attribut/Valeur — un format long analysable par mois. Chaque geste s'inscrit dans « Étapes appliquées » et se rejouera à l'actualisation. Sa règle : elle corrige la requête, jamais la valeur à la main.
Cas autonome de cette section : il revient dans le cours, le schéma, le script et le défi 48h de la section 1.2.
1. Un moteur d'étapes rejouables
Power Query est le même moteur que dans Excel : l'éditeur qui nettoie et transforme les données par étapes enregistrées et rejouables. Typer les colonnes, supprimer l'inutile, fractionner, remplacer, fusionner : chaque geste s'inscrit dans « Étapes appliquées » et se rejoue à chaque actualisation. La règle d'or : on ne corrige jamais les données à la main, on corrige la requête. Zineb commence toujours par typer chaque colonne.
2. Typer et nettoyer
Le premier réflexe dans l'éditeur est le typage : chaque colonne doit avoir le bon type (texte, nombre entier/décimal, date) — la moitié des erreurs de débutant vient de là. On supprime ensuite les lignes de titre et les totaux, on filtre les vides, on renomme les colonnes mal nommées. Zineb nettoie ainsi son fichier de coûts sans jamais toucher à la source.
3. Le dépivotage
La transformation la plus précieuse pour l'analyse : le dépivotage. Il transforme des colonnes croisées (Janv, Fév, Mars…) en deux colonnes Attribut/Valeur — le geste qui rend les données analysables (format « long »). À connaître aussi : Fusionner (jointure entre deux requêtes, type RECHERCHEX) et Ajouter (empiler des tables de même structure). Zineb dépivote systématiquement ses tableaux par mois.
🔎 Exemple concret — 🔎 Exemple concret — Le dépivotage
Zineb transforme un tableau croisé en format long analysable :
AVANT (croisé) : Produit | Janv | Fév | Mars
Sélectionner les colonnes de mois → clic droit → Dépivoter
APRÈS (long) : Produit | Attribut (Mois) | Valeur
→ analysable par mois dans les visuels et le DAX.Lecture : les mois en colonnes deviennent des lignes « Attribut/Valeur » — un format exploitable partout.
Leçon : typer d'abord, dépivoter ensuite : des données bien préparées alimentent tous les visuels.
Vocabulaire de la section
- Éditeur Power Query
- L'atelier de préparation (Transformer les données) : transformations sans code, enregistrées en étapes.
Exemple simple : Zineb y nettoie son fichier de coûts.
Ce que ce n'est pas : la saisie de valeurs dans une cellule du rapport.
Réflexe : préparer les données → Power Query.
- Étapes appliquées
- Le journal de droite : chaque transformation listée, modifiable, supprimable.
Exemple simple : Zineb clique chaque étape pour revoir le film du nettoyage.
Ce que ce n'est pas : une correction ponctuelle non rejouée.
Réflexe : chaque étape rejouée à l'actualisation.
- Type de données
- Texte, nombre entier/décimal ou date : conditionne l'agrégation et les calculs.
Exemple simple : Zineb type ses montants en décimal avant tout.
Ce que ce n'est pas : une colonne laissée en texte (d'où un total en « Nombre de »).
Réflexe : typer chaque colonne = 1er réflexe.
- Dépivoter
- Transformer des colonnes croisées en deux colonnes Attribut/Valeur (format long).
Exemple simple : Zineb dépivote ses mois en colonnes.
Ce que ce n'est pas : un tableau croisé laissé tel quel (inanalysable).
Réflexe : format long = analysable.
- Fusionner / Ajouter
- Fusionner = jointure entre deux requêtes (type RECHERCHEX) ; Ajouter = empiler des tables de même structure.
Exemple simple : Zineb fusionne ventes et référentiel produits.
Ce que ce n'est pas : mélanger deux structures incompatibles.
Réflexe : enrichir → Fusionner ; empiler → Ajouter.
En pratique — En pratique — Le nettoyage type d'un export
- Sur votre requête de ventes (Transformer les données) : vérifiez le type de CHAQUE colonne — dates en date, montants en nombre décimal, comme Zineb.
- Supprimez une colonne inutile, renommez deux colonnes mal nommées, filtrez les lignes vides éventuelles.
- Exercice dépivotage : importez une table avec les mois en colonnes → sélectionnez les colonnes de mois → clic droit → Dépivoter les colonnes.
- Parcourez les Étapes appliquées : cliquez sur chacune pour revoir le film, puis Fermer et appliquer.
Script pas-à-pas — nettoyer comme Zineb (10 min)
1) Zineb ouvre Transformer les données sur son export de ventes. 2) Elle sélectionne chaque colonne et corrigez son type (icône en tête) : date, décimal, texte. 3) Supprimez les lignes de titre, filtrez les vides, renommez les colonnes mal nommées. 4) Pour un tableau à mois en colonnes : sélectionnez ces colonnes → clic droit → Dépivoter les colonnes. 5) Relisez les Étapes appliquées une à une, puis Fermer et appliquer.
Si une étape affiche une erreur après un changement de source, c'est souvent l'étape « Type modifié » qui référence l'ancien nom de colonne : corrigez-la.
Modèle copier-coller — ma recette de nettoyage
1. TYPER chaque colonne : date / décimal / texte
2. SUPPRIMER : lignes de titre, totaux, colonnes inutiles
3. FILTRER les vides ; RENOMMER les colonnes
4. DÉPIVOTER les colonnes croisées → Attribut / Valeur
5. Relire les ÉTAPES APPLIQUÉES → Fermer et appliquer
Règle : corriger la requête, jamais les données à la main.Coûts par mois
Zineb dépivote un tableau de coûts à mois en colonnes pour l'analyser par mois.
En-têtes sales
Zineb supprime les lignes de titre parasites d'un export brut avant de typer.
Fusion
Zineb fusionne ses ventes avec le référentiel produits pour enrichir chaque ligne.
Empilement
Zineb ajoute trois exports de même structure en une seule requête avec Ajouter.
✓ Bonnes pratiques
- Typer chaque colonne (premier réflexe de l'éditeur).
- Corriger la requête, jamais les données à la main.
- Dépivoter les tableaux croisés pour les rendre analysables.
✗ Pièges fréquents
- Retoucher le fichier source à chaque export.
- Laisser une colonne mal typée (erreurs d'agrégation ensuite).
- Garder les mois en colonnes au lieu de dépivoter.
Points clés à retenir
- Chaque transformation est une étape rejouée à l'actualisation.
- On corrige la requête, jamais les données à la main.
- Typer toutes les colonnes : premier réflexe dans l'éditeur.
- Dépivoter les tableaux croisés rend les données analysables.
Défi 48h — appliquez demain
Reprenez comme Zineb un export brut et construisez un pipeline : typez toutes les colonnes, supprimez les lignes parasites, puis dépivotez un tableau à mois en colonnes. Prouvez que tout se rejoue en cliquant vos Étapes appliquées.
- Je nettoie une source par étapes rejouables dans Power Query.
- Je type correctement chaque colonne.
- Je dépivote un tableau croisé en format long analysable.
Questions fréquentes
Une étape affiche une erreur après changement du fichier source, pourquoi ?
Une colonne attendue a changé de nom ou de type : cliquez l'étape en erreur (souvent l'étape « Type modifié » qui référence l'ancien nom) et corrigez-la. Des noms de colonnes stables à la source évitent ces casses.
Power Query ou DAX pour créer une colonne : comment choisir ?
Transformation structurelle des données (nettoyage, découpage, typage, dépivotage) = Power Query ; logique métier dépendant du contexte des visuels (agrégats, ratios) = mesure DAX. Dans le doute : Power Query pour préparer, DAX pour calculer à la volée.
Quelle est la transformation Power Query la plus importante pour l'analyse ?