Sujet d’article : Comment nettoyer les données dans Power BI ?
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Le processus de nettoyage des données est une étape fondamentale dans la création de rapports et d’analyses efficaces dans Power BI. En tant qu’outil d’analyse de données puissant, Power BI offre une gamme d’outils et de fonctionnalités pour nettoyer, transformer et préparer les données en vue de leur utilisation dans des visualisations et des rapports significatifs.
En effet, la qualité des données a un impact direct sur la précision et la fiabilité des insights générés par vos analyses. Ainsi, nettoyer les données consiste à identifier et à corriger les erreurs, les incohérences et les données manquantes qui pourraient compromettre l’intégrité de vos analyses.
Nous abordons ces points plus en détail dans la suite de cet article.
Alors ? prêts ?
C’est parti !
à quoi sert le nettoyage de données ?
Le nettoyage des données, également connu sous le nom de préparation des données, est essentiel dans le contexte de Power BI pour garantir l’exactitude et la fiabilité des analyses et des rapports.
Alors, voici pourquoi :
Garantir la précision des analyses :
Les données brutes peuvent contenir des erreurs, des doublons, des valeurs manquantes ou des incohérences qui peuvent fausser les résultats d’une analyse. En nettoyant les données dans Power BI, on s’assure donc que seules les données de haute qualité sont utilisées, ce qui améliore la précision des conclusions tirées des analyses.
Optimiser les performances :
En effet, des données mal nettoyées peuvent ralentir les performances de Power BI, car des calculs supplémentaires sont nécessaires pour traiter les données inutiles ou incorrectes. Alors, en nettoyant les données, on réduit la charge de travail et on optimise les performances globales de l’application.
Renforcer la confiance dans les résultats :
Lorsque les données sont nettoyées de manière approfondie, les utilisateurs ont davantage confiance dans les rapports et les analyses générés par Power BI. Cela renforce donc la crédibilité des informations présentées et encourage une prise de décision basée sur des données fiables.
Éviter les erreurs coûteuses :
En effet, une mauvaise qualité des données peut entraîner des décisions commerciales erronées, ce qui peut avoir des conséquences financières significatives pour une entreprise. Alors par exemple, des erreurs dans les données de vente peuvent conduire à une mauvaise allocation des ressources ou à des prévisions de revenus inexactes, ce qui peut entraîner des pertes financières.
Améliorer la productivité :
En nettoyant les données dès le début du processus d’analyse, on évite de devoir corriger les erreurs à un stade ultérieur, ce qui vous permet d’économiser du temps et des ressources. Cela vous permet aussi de se concentrer davantage sur l’interprétation des données et la génération d’informations précieuses plutôt que sur la résolution de problèmes de qualité des données.
Détection et traitement des valeurs manquantes :
Pour détecter et gérer les valeurs manquantes dans les ensembles de données, y compris l’imputation de données et la suppression des lignes contenant des valeurs manquantes, ainsi que pour nettoyer les données dans Power BI, voici quelques méthodes couramment utilisées :
Identification des valeurs manquantes :
- Résumé statistique : Utilisez des fonctions statistiques pour identifier les valeurs manquantes dans vos données, telles que la moyenne, la médiane, l’écart type, etc. Les valeurs manquantes seront souvent signalées par des valeurs spéciales comme NaN (Not a Number) ou NULL.
- Visualisation : Pour les visualisation, utilisez des graphiques tels que des histogrammes, des diagrammes à barres ou des nuages de points pour repérer visuellement les valeurs manquantes.
Traitement des valeurs manquantes :
- Imputation : Remplacez les valeurs manquantes par des valeurs estimées. Les méthodes d’imputation incluent l’imputation par la moyenne, la médiane, le mode, la régression, ou encore l’imputation basée sur des algorithmes plus avancés comme K-Nearest Neighbors (KNN) ou les méthodes de régression.
- Suppression : Pour la suppression , supprimez les lignes ou les colonnes contenant des valeurs manquantes. Cette approche est généralement utilisée lorsque les valeurs manquantes sont très rares ou lorsque leur suppression n’affecte pas significativement l’analyse.
Nettoyage des données dans Power BI :
- Utilisation de requêtes de transformation : Power BI propose des fonctionnalités de requêtes de transformation qui permettent de nettoyer les données. Vous pouvez aussi utiliser ces requêtes pour supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes ou pour imputer des valeurs en fonction de règles définies.
- Utilisation de fonctions DAX : La Data Analysis Expressions (DAX) est un langage utilisé dans Power BI pour créer des mesures et des colonnes calculées. Vous pouvez aussi utiliser des fonctions DAX pour imputer des valeurs manquantes ou pour filtrer les données en fonction de critères spécifiques.
Validation et vérification :
- Après le nettoyage, il est important de valider vos résultats pour vous assurer que les manipulations effectuées n’ont pas altéré la qualité des données. Dans ce sens, vous pouvez donc utiliser des techniques telles que la comparaison des données avant et après le nettoyage, ainsi que des tests de cohérence et de plausibilité.
Identification et Élimination des Doublons :
En effet, pour identifier et éliminer les enregistrements en double dans Power BI afin de nettoyer les données et éviter de fausser les analyses, vous pouvez utiliser différentes techniques de déduplication.
Voici donc quelques méthodes couramment utilisées dans Power BI :
Utilisation de la fonction “Supprimer les lignes en double” :
- Dans Power Query Editor, vous pouvez sélectionner la colonne contenant les données à vérifier.
- Ensuite, allez dans l’onglet “Accueil” et cliquez sur “Supprimer les lignes en double”. Cela va supprimer toutes les lignes qui ont des valeurs identiques dans la colonne sélectionnée.
Création d’une colonne de marqueur pour identifier les doublons :
- Ajoutez une colonne personnalisée qui génère un marqueur pour chaque ligne en fonction de critères spécifiques.
- Utilisez des fonctions telles que IF ou SWITCH pour attribuer des valeurs à cette colonne en fonction de conditions définies par vous.
- Ensuite, supprimez les lignes en fonction de cette colonne de marqueur.
Utilisation de la fonction de groupement :
- Regroupez les données en fonction des colonnes qui doivent être uniques.
- Ajoutez une agrégation (comme COUNT) sur une colonne pour compter le nombre d’occurrences de chaque groupe.
- Ensuite, filtrez les groupes où le nombre d’occurrences est supérieur à un, ce qui signifie qu’il y a des doublons.
Détection de doublons avec des requêtes avancées :
- Utilisez les fonctionnalités avancées de Power Query M pour détecter les doublons.
- Créez des étapes personnalisées où vous spécifiez des conditions pour identifier les doublons.
- Utilisez des opérateurs tels que Table.Group et Table.SelectRows pour filtrer les doublons.
Une fois que vous avez identifié les enregistrements en double, vous pouvez choisir de les supprimer directement dans Power Query Editor en utilisant les méthodes mentionnées ci-dessus. Assurez-vous de valider les résultats pour éviter toute perte de données importante.
Normalisation des formats de données :
La normalisation des formats de données est essentielle pour garantir la cohérence et la comparabilité des données, ce qui est crucial pour toute analyse efficace. Lorsque les données sont collectées à partir de différentes sources ou systèmes, elles peuvent souvent être présentées dans des formats variés, ce qui peut compliquer l’analyse et la visualisation.
Voici donc quelques raisons pour lesquelles la normalisation des formats de données est importante :
Cohérence des données : En normalisant les formats, on s’assure que les données sont présentées de manière uniforme, ce qui facilite leur compréhension et leur utilisation par les analystes et les systèmes.
Comparabilité des données : Des formats normalisés permettent de comparer les données plus facilement, ce qui est crucial pour détecter les tendances, les modèles et les anomalies dans les données.
Précision des analyses : Des formats cohérents réduisent le risque d’erreurs dans les analyses, car les analystes peuvent avoir confiance dans la qualité et la fiabilité des données.
Standardisation des formats de données :
Pour standardiser les formats de données dans des outils tels que Power BI, il existe donc plusieurs approches :
Nettoyage des données dans Power BI : Power BI offre des fonctionnalités de nettoyage des données qui permettent de transformer et de normaliser les formats de données. Par exemple, on peut utiliser les fonctions de transformation pour convertir les formats de dates, de texte et de devises en formats standard.
Utilisation de requêtes M : Dans Power BI, les requêtes M permettent d’effectuer des opérations avancées de nettoyage et de transformation des données. On peut donc écrire des scripts M pour standardiser les formats de données selon les besoins spécifiques de l’analyse.
Création de fonctions personnalisées : Power BI permet aux utilisateurs de créer des fonctions personnalisées qui peuvent être réutilisées pour normaliser les formats de données. Cela permet d’automatiser le processus de nettoyage des données et de garantir la cohérence dans les analyses futures.
Les formats spécifiques :
En ce qui concerne les formats spécifiques, voici quelques exemples de techniques de normalisation dans Power BI :
Formats de dates : Utiliser les fonctions de transformation pour convertir les différentes représentations de dates en un format standard, tel que YYYY-MM-DD.
Formats de texte : Des fonctions de nettoyage peuvent être utilisés pour supprimer les espaces superflus, convertir le texte en majuscules ou en minuscules, et standardiser les abréviations et les acronymes.
Formats de devises : Utiliser les fonctions de transformation pour convertir les montants dans différentes devises en une devise standard, et formater les montants avec le bon nombre de décimales et le symbole de la devise approprié.
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