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Présentation générale de Power Query

Expert Retinium Data Expertise — Tue, 05 Mar 2019 08:55:53 +0000

PRESENTATION GENERALE DE POWER QUERY

Power BI, Power Query, Power Pivot, Power View .... Vous avez peut être du mal à vous y retrouver dans tous ces outils ! Mais ne vous en faites pas, Paulo est là pour tout vous expliquer.

Distinction entre les différents outils de Power BI pour Excel

J'ai récemment publié un premier article présentant grossièrement les 4 outils présents dans Power BI pour Excel. L'idée générale peut être résumée avec l'image suivante :

Power Query pour Excel : un outil indispensable

Pourtant présent depuis de nombreuses années dans Excel, ce n’est que récemment que Power Query s’est imposé comme un outil indispensable pour les utilisateurs réguliers d’Excel. Globalement, cet add-in gratuit permet de:

Rapatrier des données dans Excel, issues de sources variables (Excel, texte, base de données, web…)
Transformer, nettoyer, agréger des données d’un simple clic
Charger des données dans Power Pivot et réaliser des analyses poussées sur Excel.

Comment installer Power Query ?

Power Query est un add-in gratuit pour Excel. Il nécessite parfois une installation sur le poste de l’utilisateur. Voici un résumé des versions compatibles avec Power Query :

Excel 2016 : présent nativement dans l’onglet Données / Obtenir des données
Excel 2013 : nécessite une installation
Excel 2010 : nécessite une installation. Attention : la compatibilité des requêtes n’est pas assuré avec les versions supérieurs
Excel 2007 et précédent : non disponible.

Pour installer Power Query, rendez-vous directement sur le site de Microsoft. Il vous suffit ensuite de redémarrer Excel. Lien vers le téléchargement : https://www.microsoft.com/fr-FR/download/details.aspx?id=39379

Pourquoi utiliser Power Query ?

Les bonnes raisons ne manquent pas ! En voici quelques-unes :

Vous passez votre temps à copier/coller des données dans Excel. Paramétrez une requête !
Vos données ne sont pas aux bons formats, voir sont fausses. Nettoyez-les d’un simple clic !
Vous souhaitez récupérer des données provenant du Web.

Créer une table de dates avec Power Query

Expert Retinium Data Expertise — Tue, 03 Jul 2018 12:45:18 +0000

Si vous vous intéressez à Power BI, et plus particulièrement à Power Query et Power Pivot, vous avez certainement entendu parler de la table de dates. C’est un pré-requis indispensable pour créer un modèle de données propre et utiliser les fonctions de dates du langage DAX. Je vous propose donc aujourd’hui d’étudier comment vous pouvez facilement créer votre propre table de dates !

Ce que vous devez retenir :

une table de dates est donc indispensable pour utiliser proprement les outils de Power BI (principalement Power Query et Power Pivot)
une date de dates doit être correctement formaté (une colonne contient tous les jours, de manière unique)
cette table vous permettra de gagner en performance et en efficacité dans l’environnement Power Pivot.

La fonction M pour générer une table

Voici le code que j’utilise au quotidien pour générer une table de dates du 01/01/2017 au 31/12/2018 :

let
CreateDateTable = () as table =>
let
StartDate =#date(2017,1,1),
EndDate = #date(2018,12,31),
Culture = « dd/mm/yyyy »,
DayCount = Duration.Days(Duration.From(EndDate – StartDate))+1,
Source = List.Dates(StartDate,DayCount,#duration(1,0,0,0)),
TableFromList = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing()),
ChangedType = Table.TransformColumnTypes(TableFromList,{{« Column1 », type date}}),
RenamedColumns = Table.RenameColumns(ChangedType,{{« Column1 », « JOUR »}}),
InsertYear = Table.AddColumn(RenamedColumns, « ANNEE », each Date.Year([JOUR]), Int64.Type),
InsertQuarter = Table.AddColumn(InsertYear, « TRIMESTRE », each Date.QuarterOfYear([JOUR]), Int64.Type),
InsertMonth = Table.AddColumn(InsertQuarter, « MOIS », each Date.Month([JOUR]), Int64.Type),
InsertDay = Table.AddColumn(InsertMonth, « JOUR_MOIS », each Date.Day([JOUR]), Int64.Type),
InsertDayInt = Table.AddColumn(InsertDay, « JOUR_INT », each [ANNEE] * 10000 + [MOIS] * 100 + [JOUR_MOIS], Int64.Type),
InsertMonthName = Table.AddColumn(InsertDayInt, « MOIS_LIBELLE », each Date.ToText([JOUR], « MMMM », Culture), type text),
InsertCalendarMonth = Table.AddColumn(InsertMonthName, « MOIS_CALENDRIER », each (try(Date.ToText([JOUR], « MMM », Culture)) otherwise [MOIS_LIBELLE]) & » » & Text.End(Number.ToText([ANNEE]),2), type text),
InsertCalendarQtr = Table.AddColumn(InsertCalendarMonth, « TRIMESTRE_CALENDRIER », each « T » & Number.ToText([TRIMESTRE]) & » » & Number.ToText([ANNEE]), type text),
InsertDayWeek = Table.AddColumn(InsertCalendarQtr, « JOUR_SEMAINE », each Date.DayOfWeek([JOUR], Day.Monday)+1, Int64.Type),
InsertDayName = Table.AddColumn(InsertDayWeek, « JOUR_LIBELLE », each Date.ToText([JOUR], « dddd », Culture), type text),
InsertWeekEnding = Table.AddColumn(InsertDayName, « JOUR_FIN_SEMAINE », each Date.EndOfWeek([JOUR]), type date),
InsertMonthOrder = Table.AddColumn(InsertWeekEnding , « ORDRE_MOIS », each [ANNEE]*100+[MOIS], Int64.Type)
in
InsertMonthOrder
in
CreateDateTable

Utiliser ce code dans Power Query

Pour utiliser ce code, rien de plus simple :

Démarrer Power Query avec une requête vide
Copiez/collez le code ci-dessus dans l’éditeur avancé
Validez puis exécuter la requête.

Quand utiliser cette table de dates ?

Je ne cesserai de le répéter : à chaque fois que vous souhaitez travailler avec les outils Power BI ! En effet, une grande quantité de formules DAX dans l’environnement Power Pivot nécessitent une table de dates pour fonctionner.

N’hésitez pas à poser vos questions ou remarques en commentaire, et j’y répondrai !

N’hésitez pas à faire appel à nos experts pour vos besoins de développement, de formation, d’expertise ou d’assistance sur Power BI en nous contactant au 09.72.54.52.00 ou par mail à l’adresse contact@experts-powerbi.fr !

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Comparer deux listes avec Power Query

Expert Retinium Data Expertise — Tue, 26 Jun 2018 12:19:17 +0000

Un client s’est récemment adressé à moi une problématique intéressante :

Cher Paulo, je suis bien embêtée. Je reçois tous les mois une liste de mes fournisseurs avec le CA réalisé depuis le début de l’année. Je souhaiterai pouvoir facilement comparer ma nouvelle liste avec celle du mois précédent pour m’indiquer les changements… Comment faire ?

Dans l’ancien temps, un peu de VBA aurait bien fait l’affaire. Mais grâce aux outils Power BI et notamment Power Query, c’est désormais possible en quelques clics, sans aucune connaissance en programmation !

Exemple :

Un fichier contenant des données cumulées sur l’année sont envoyées chaque mois. La liste est présentée sous forme d’un tableau :

Je vais vous montrer comment utiliser Power Query, l’outil de requête de Power BI, pour récupérer la liste du mois précédent, puis combiner ces informations pour vous indiquer facilement les évolutions !

1. Récupérer la liste du mois précédent

Nous allons d’abord récupérer les données du mois précédent à l’aide de Power Query.

2. Charger les données du mois actuel dans POWER QUERY

Il faut désormais charger la liste du mois en cours dans POWER QUERY pour permettre la comparaison avec le mois précédent.

3. Fusionner les 2 listes dans POWER QUERY

Afin de comparer les 2 listes, nous devons utiliser la fonctionnalité « Fusionner les requêtes » de Power Query.

4. Charger le résultat dans une feuille Excel

Il suffit alors de charger la requête générée par Power Query dans une feuille Excel.

5. Analyser le résultat

Nous avons donc charger dans un même tableau les données des deux liste. Vous pouvez alors avec quelques calculs et mises en forme conditionnelle repérer facilement les évolutions :

power query

Vous savez désormais comment comparer simplement deux listes de données grâce à Power BI et Power Query ! Cette méthode est particulièrement puissante pour un grand nombre de données. Avec des fonctions avancées, il est possible de comparer un nombre variable de liste et de générer automatiquement des indicateurs… grâce à Power Pivot !

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Assembler des tableaux Power Query

Expert Retinium Data Expertise — Mon, 25 Jun 2018 09:00:46 +0000

Un de mes clients travaille dans la production, et souhaite suivre certains indicateurs en temps réel. Il m’a récemment contacté avec une demande qui j’en suis sûr peut vous intéresser :

Paulo, j’ai besoin de ton talent sur Excel pour me faire gagner du temps ! Je reçois tous les jours 2 tableaux contenant les données de mes 2 lignes de production. Je suis obligé de les consolider avec un copier/coller pour les analyser dans un seul et même tableau, n’y a-t-il pas moyen d’automatiser cette tâche ?

Voici un exemple de deux tableaux séparés :

Avant Power BI dans Excel…

… il n’était pas possible d’assembler (ou consolider) deux tableaux Excel sans VBA… Ce qui pouvait rebuter la plupart des utilisateurs d’Excel.

Mais soyez rassurés ! Grâce à Power Query, l’outil de requête de Power BI, c’est désormais possible. Et en plus c’est très simple ! Laissez Paulo vous expliquer…

Utiliser Power Query pour consolider deux tableaux

Tout d’abord, nous allons utiliser Power Query pour charger les deux tableaux dans un nouveau fichier Excel.

1. La première étape consiste à démarrer l’éditeur de requêtes Power Query pour se connecter au(x) fichier(s) contenant les tableaux de données.

tableaux power query

2. Power Query détaille le contenu du fichier. Vous devez alors sélectionner le tableau ou l’onglet contenant vos données. Vous pouvez choisir de :

charger directement les données sans les modifier
modifier les données grâce à l’éditeur Power Query.

tableaux power query

3. Dans notre exemple, les données sont identiques et correctement formatés pour les deux tableaux. Nous choisissons donc de cliquer sur Charger dans / Ne créer que la connexion.

tableaux power query

4. Sélectionnez « Ne créer que la connexion ». La performance de la requête sera améliorée puisque seul le tableau final sera chargé dans le fichier.

tableaux power query

5. Réitérez l’opération pour le second tableau. Vous pouvez observer la présence des deux requêtes sur le bord droit d’Excel. Un clic droit vous permet alors d’ajouter le 1er tableau à la suite du second.

tableaux power query

6. Il vous suffit alors de sélectionner le Tableau 1 et de cliquer sur OK.

tableaux power query

7. Excel ouvre alors l’éditeur Power Query. Vous pouvez modifier ici les données (supprimer/ajouter des colonnes, transformer des données…). Pour terminer l’opération, nous allons charger ce tableau dans une feuille Excel grâce au bouton Charger / Charger dans / Tableau.

tableaux power query

8. Et voilà ! Vous avez assembler les deux tableaux de manière dynamique grâce à Power Query. Le bouton Actualiser Tout vous permet de mettre à jour ce tableau qui s’agrandira automatiquement lors de l’ajout de données dans les fichiers d’origine. L’utilisation des autres outils Power BI (Power Pivot ou Power View) pourra vous permettre de tirer le maximum des données consolidées.

Conclusion

La consolidation de données dynamique et automatisée est désormais à la portée de tous ! Plus besoin de VBA ou de connaissance approfondie. Grâce à Power Query et les outils Power BI dans Excel, rassembler différentes sources dans un même fichier devient un jeu d’enfant !

Si vous avez des questions ou des remarques, n’hésitez pas à laisser un commentaire et j’y répondrai.

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