Power Query et M - Extraire et préparer les données en vue de leur exploitation dans Excel ou Power BI - Grand Format

Power Query permet l'extraction, la transformation et le chargement de données depuis une multitude de sources vers les deux outils principaux que sont Power BI et Excel. Les utilisateurs de Power Query pouvant s'appuyer sur l'interface graphique exclusivement ou saisir intégralement le code M, nous avons adopté dans ce livre une approche mixte : s'appuyer sur l'interface graphique et apporter des améliorations au code M qu'elle génère lorsque cela est utile, tant en termes de rapidité de conception qu'en termes de possibilités de transformation.
Dans le premier chapitre, nous nous intéressons aux connecteurs. Nous évoquons un certain nombre de cas courants (fichier Excel, fichier Excel avec plusieurs feuilles, plusieurs fichiers Excel, tableaux croisés), l'import de fichiers plats (TXT, JSON), l'import à partir de bases de données et l'import de données issues du Web ou de la Power Platform. Le deuxième chapitre est consacré au nettoyage et à la préparation des données.
Nous y voyons comment filtrer les lignes, transformer des colonnes, dépivoter un tableau croisé, travailler le texte, les numériques et les dates, scinder une donnée complexe, ou encore comment associer des tables. Nous voyons aussi comment accéder au code M, comment le lire et comment l'améliorer. Le troisième chapitre vous propose d'aller plus loin, avec l'utilisation de paramètres, les filtres dynamiques, l'agrégation des tables.
Nous évoquons également dans ce chapitre le modèle "en étoile". Le quatrième chapitre se concentre sur les erreurs au chargement des données : comment les déceler, comment générer un rapport d'erreurs pour les corriger. Dans le chapitre suivant, nous plongeons dans le code M pour mieux comprendre sa structure, ses entités, créer des fonctions personnalisées, utiliser l'actualisation incrémentielle, découvrir des cas complexes de transformation ou d'extraction de données à partir du Web.
Le livre se termine par un chapitre court dans lequel nous évoquons l'installation et l'utilisation de R et de Python dans Power Query.