Power BI - Changer le type d'une colonne Vidéo

Découvrez comment changer le type d'une colonne pour une utilisation professionnelle dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour modifier le type de données d'une colonne de vos données importées à partir de sources externes à l'aide de Power Query.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir le type de données approprié pour chaque colonne afin d'optimiser la manipulation et l'analyse des données.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur la modification du type de données des colonnes et comment Microsoft 365 peut vous aider à améliorer les performances de votre entreprise.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de comprendre comment Power Query attribue automatiquement les types de colonnes lors de l'importation de données, ainsi que l'importance de vérifier et de modifier ces types pour garantir l'exactitude des analyses et des calculs ultérieurs.

Chapitres :

  1. Introduction à Power Query et aux Types de Colonnes
    Power Query est un outil puissant pour la manipulation de données. Lors de l'importation de données, il attribue automatiquement des types de colonnes, identifiés par des icônes spécifiques. Par exemple, une icône 'ABC' indique une colonne de texte, tandis qu'une icône '123' représente des nombres entiers. Il est crucial de vérifier ces attributions, car une mauvaise identification peut compromettre les analyses futures.
  2. Types de Données et Leur Importance
    Les types de données sont essentiels pour effectuer des opérations mathématiques et statistiques. Voici les principaux types de colonnes : - **Texte** : Représente des chaînes de caractères. Il est important de noter que des nombres peuvent être stockés sous forme de texte, ce qui peut entraîner des erreurs si non vérifié. - **Numériques** : Inclut les décimales, les nombres entiers et les pourcentages. Les décimales peuvent être à virgule flottante ou fixes, tandis que les pourcentages sont affichés sous forme de ratio. - **Dates** : Comprend les formats date-heure, date simple, heure, durée, et date-heure avec fuseau horaire. Ces formats permettent d'extraire des informations temporelles précises.
  3. Opérations Possibles avec les Types de Données
    Chaque type de données permet des opérations spécifiques : - **Texte** : Concaténation de colonnes, extraction de sous-chaînes. - **Numériques** : Calculs mathématiques tels que l'addition, la soustraction, et les statistiques comme les moyennes et les écarts types. - **Dates** : Extraction de jours, mois, et calculs de différences entre dates. Ces opérations sont fondamentales pour l'analyse des données.
  4. Gestion des Erreurs de Type
    Il est fréquent de rencontrer des erreurs de type lors de l'importation de données. Par exemple, un code postal peut être interprété comme un nombre entier, mais s'il est stocké comme texte, cela peut poser problème. Il est donc essentiel de vérifier et de modifier les types de colonnes si nécessaire, en utilisant le menu déroulant de Power Query.
  5. Conclusion
    En résumé, la compréhension des types de colonnes dans Power Query est cruciale pour garantir l'intégrité des données et la précision des analyses. En vérifiant et en ajustant les types de données, on peut éviter des erreurs qui pourraient fausser les résultats des calculs et des analyses ultérieures. Cela permet également d'exploiter pleinement les capacités de Power Query pour manipuler et analyser les données efficacement.

FAQ :

Qu'est-ce que Power Query et à quoi sert-il ?

Power Query est un outil de Microsoft qui permet d'importer, de transformer et de manipuler des données dans Excel et Power BI. Il facilite le nettoyage et la préparation des données pour l'analyse.

Comment Power Query détermine-t-il le type de colonne ?

Power Query analyse les données importées et attribue automatiquement un type de colonne basé sur les valeurs détectées, comme texte, nombre ou date. Il est important de vérifier ces attributions pour éviter des erreurs dans les calculs.

Pourquoi est-il important de définir correctement le type de colonne ?

Définir correctement le type de colonne permet d'effectuer des opérations mathématiques et statistiques précises. Par exemple, des calculs comme des sommes ou des moyennes ne peuvent être réalisés que si les données sont correctement typées.

Quels types de données peut-on utiliser dans Power Query ?

Power Query prend en charge plusieurs types de données, y compris le texte, les nombres entiers, les nombres décimaux, les pourcentages, les dates, les heures, et les valeurs binaires.

Comment puis-je modifier le type d'une colonne dans Power Query ?

Pour modifier le type d'une colonne, il suffit de cliquer sur l'icône du type de format attribué par défaut dans Power Query et de sélectionner le type souhaité dans la liste qui s'affiche.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes

Utiliser Power Query pour importer des données de ventes, définir correctement les types de colonnes (comme les montants en tant que nombres décimaux) et effectuer des calculs pour analyser les performances des ventes.

Gestion des événements

Appliquer Power Query pour gérer les données d'un festival, en extrayant des informations comme le nombre de participants et les dates d'événements, tout en s'assurant que les types de colonnes sont correctement définis pour éviter des erreurs dans les rapports.

Préparation des données pour le reporting

Utiliser Power Query pour nettoyer et préparer des données avant de les importer dans un tableau de bord, en s'assurant que les colonnes de date et de nombre sont correctement typées pour des analyses précises.

Calcul des statistiques

Exploiter Power Query pour calculer des statistiques comme les moyennes et les écarts types à partir de données financières, en s'assurant que les colonnes numériques sont bien définies pour des résultats fiables.

Suivi des performances marketing

Utiliser Power Query pour importer des données de campagnes marketing, en définissant les types de colonnes pour les dates et les pourcentages, afin d'analyser l'efficacité des différentes stratégies.

Glossaire :

Power Query

Un outil de Microsoft utilisé pour l'importation, la transformation et la manipulation de données dans Excel et Power BI.

Type de colonne

La classification des données dans une colonne, qui détermine comment les données sont interprétées et traitées (ex. texte, nombre, date).

Unicode

Un standard de codage de caractères qui permet de représenter des textes dans presque toutes les langues du monde.

Concaténation

L'opération de combiner deux ou plusieurs chaînes de caractères en une seule chaîne.

Nombre entier

Un nombre sans décimales, utilisé pour représenter des quantités entières.

Nombre décimal

Un nombre qui peut contenir une partie fractionnaire, représentée par des chiffres après une virgule.

Pourcentage

Une manière de représenter une fraction d'un total, exprimée sur 100.

Date/Heure

Un format qui combine une date et une heure, permettant de représenter des événements temporels précis.

Durée

La mesure du temps entre deux événements, souvent exprimée en heures, minutes et secondes.

Valeur binaire

Une valeur qui peut être soit vraie (1) soit fausse (0), utilisée dans des opérations logiques.

Format binaire

Un type de données qui représente des informations non encore exploitables, comme des fichiers ou des images.

résultat(s)
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Comme je vous l'avais précisément
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dit automatiquement. Généralement,
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Power Query va se charger des d'imaginer
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les types de colonnes qui vont être qui
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vont être attribuées pour chacune de.
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Les données qui sont importées donc
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ça correspond encore une fois aux
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petites icônes qui sont présents ici,
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donc à BC pour tout ce qui va être du texte,
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on aura ensuite.
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123 pour des nombres entiers,
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et cetera et cetera.
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Et il faut se méfier un petit peu
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de ces formats parce que pour courir,
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il va faire une estimation
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sur une partie des données.
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Ça, on y reviendra donc faire bien
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attention à ça et bien vérifier si
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ce qu'il a proposé est pertinent,
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sinon ça mettrait en péril certains
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retraitements qu'on pourra faire
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par la suite certains calculs.
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Je n’y reviens pas mais voilà
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typiquement faire des.
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Des estimations de durée entre 2 dates,
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pouvoir faire des sommes entre 2 valeurs,
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numériques et cetera,
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ça n'est possible que si vous indiquez.
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On va pouvoir y aller,
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que ce sont des valeurs numériques,
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donc essayer de balayer
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un petit peu ensemble.
00:01:01
Les différents types de données.
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Alors donc oui, effectivement,
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les types de colonnes quand je vous disais,
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sont amusés par des petits icônes
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automatiquement pour I aller détecter
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enfin Power Query et les modifier et
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ensuite on a la capacité d'aller les
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modifier en cliquant sur le petit
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icône du type de de format qui est
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attribué par défaut et ensuite on va
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retrouver toute la liste qui est ici.
00:01:29
Alors le plus commun,
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ça va être les types de données
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en colonne texte donc qui
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apparaissent ici et sous le format ABC,
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dans l'entête d'icône.
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Donc au niveau des types de données.
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Bon Ben c'est relativement
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simple à comprendre ,
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ça va être des chaînes de caractère unicode
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donc c'est juste le format l'unicode.
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Mais peu importe, retenez juste que
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c'est une chaîne de caractères.
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Il peut s'agir de chaînes de nombre ou de
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dates représentées dans un format texte,
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donc ça c'est important aussi.
00:01:54
Méfiez-vous,
00:01:54
il peut tout à fait être écrit,
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le nombre, le numéro du département.
00:01:59
Mais pour une raison qu'on ignore,
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par défaut, ça sera considéré comme une
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colonne de texte et non comme un numéro.
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Donc on peut tout à fait stocker du des
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numéros dans une colonne de type texte,
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donc méfiez-vous de cette petite erreur.
00:02:12
Et quels sont les avantages à typer
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une colonne texte correctement et on
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va pouvoir faire certaines opérations,
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donc à chaque fois je vous explique un
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petit peu les opérations possibles.
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Donc à savoir ici par exemple
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de faire une concaténation,
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c'est à dire le fait de rassembler
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2 colonnes en une seule, ,
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par exemple avoir le nom du département
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et son numéro et de pouvoir faire
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nom du département tiret.
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Son numéro dans une seule colonne
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et ensuite pouvoir effectuer des
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extractions de chaînes de caractères
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par exemple dans 1ID de de de Festival.
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Imaginons qu'on est toujours 2
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chiffres qui est au milieu de cet
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AD et bien de pouvoir dire,
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Eh bien je prends les 2 chiffres du milieu
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et tu mets dans une nouvelle colonne,
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donc ça n'est possible que si
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c'est considéré comme du texte.
00:02:54
On va ensuite avoir tous les
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types de colonnes numériques,
00:02:57
donc là on va avoir un petit peu plus.
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La première, c'est le format décimal,
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donc c'est un nombre à virgule flottante,
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donc ce qu'on entend par virgule flottante,
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c'est que la longueur du nombre de chiffres
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après la virgule peut être variable.
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Donc typiquement,
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ça peut être une distance en mètres,
00:03:16
, c'est à dire,
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on va être à 100,13 M donc les centimètres
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comptent derrière
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Pour le décimal,
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on va avoir également des nombres décimaux,
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fixes, donc c'est à dire que on va
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définir un nombre de décimales
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très précis donc ça c'est important.
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Par exemple pour les prix d'un produit,
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on ne peut pas avoir 3 décimales pour les 0,00€,
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donc c'est forcément maximum
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2 enfin 2 et donc on va avoir
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ce format qui est spécifique.
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Ensuite on va avoir les nombres entiers
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donc ce sont des nombres qui n'ont
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pas de chiffres après la virgule ça
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on il faut bien faire attention à ça.
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Par exemple,
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l'âge d'un client par exemple
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dans une base de données,
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on ne peut pas avoir 30,7 ans,
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on a 30 ans,
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un instant t et donc on pourra
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le placer en nombre entier.
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Et finalement les pourcentages.
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Donc là ça rien de
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Comment dire ce n’est pas un
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format très compliqué.
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C'est juste qu'en gros on va
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faire une division par 100
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automatique de de la valeur pour
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vous l'afficher au pour 100 au
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format ratio et donc ça peut par
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exemple pour ainsi commerce le
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taux de conversion qui est affiché.
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Quel est l'intérêt d'aller typer
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ces colonnes-là ?
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Eh bien,
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on va pouvoir faire évidemment des
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opérations mathématiques, ?
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Des additions,
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des divisions et des multiplications,
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et cetera.
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Et de pouvoir également effectuer
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plein de calculs mathématiques
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où statistiques.
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Ça peut être des moyennes,
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des médianes, des écarts-types,
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et cetera,
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et cetera.
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Si vous n'êtes pas trop sûr du format,
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ici le plus commun reste le nombre décimal,
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ce qui vous évitera de faire
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des erreurs globalement.
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Donc si vous n'êtes pas trop sûr,
00:04:59
je vous conseillerai
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plutôt d'utiliser celui-là.
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Ensuite, les nombreuses
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types de colonnes en date.
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Donc tout ce qui va être donné temporel,
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donc on va avoir le premier
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élément qui est date, heure donc,
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qui va représenter une valeur de
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date et d'heure au format jour,
00:05:18
mois, année et ensuite heure.
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Minutes et secondes, donc ça peut être
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par exemple sur un site commerce.
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La date et l'heure précis d'un
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achat qui a été effectué.
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Le type d'opération possible,
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ça va être l'extraction par
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exemple du jour de la semaine.
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Quelle est ce que ça a été fait un jeudi,
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un samedi ou potentiellement du mois est
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aussi la différence entre 2 dates, .
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Si par exemple on pour le mois,
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par exemple,
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si on veut recréer une colonne
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spécifique qui ne contient que le mois,
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Eh bien on va pouvoir extraire
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de ce format de date,
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heure la valeur qui se situe uniquement
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ici et pareil la différence entre 2 dates,
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c'est bien,
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ça peut être aussi intéressant d'avoir
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le nombre de jours entre 2 dates,
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typiquement pour le début et
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la fin de notre festival.
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On sera amené à calculer ce
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type de valeur là.
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Ensuite, on va avoir la valeur date,
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le format date tout simple,
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donc ici, c'est à peu près la
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même chose que le date heure.
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C'est juste qu’il n’y a pas l'heure simplement
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donc ici on ne va qu’avoir un format jour,
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mois et année et on va pouvoir
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faire sensiblement la même chose.
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Donc extraction du jour de la
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semaine du mois de l'année,
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et cetera et cetera.
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Et on voit qu'on peut-on verra,
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qu'on peut à peu près extraire
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tout ce qu'on veut.
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La différence entre 2 dates évidemment.
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Ensuite on va avoir un format heure
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qui lui encore une fois donc c'est
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le pendant 2 dates ne contient
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pas de date et uniquement 1h.
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Ça peut être par exemple,
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l'heure d'ouverture d'un d'une série
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de de magasins, ça sera formé à heures,
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minutes et secondes.
00:06:42
On va pouvoir essayer,
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extraire l'heure,
00:06:44
on va pouvoir extraire la minute et on va
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pouvoir également extraire la différence,
00:06:49
donc là soustraction de 2 horaires
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donc par exemple l'ouverture,
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l'heure d'ouverture et de fermeture
00:06:53
si je soustrais les 2 j'obtiendrais
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le nombre d'heures ou le magasin
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est ouvert sur la journée.
00:07:00
Ensuite,
00:07:00
on va avoir des notions de durée donc
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ça sera typiquement si je calcule
00:07:05
cette différence d'ouverture et de fermeture,
00:07:07
ça va me donner une durée qui est
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également au format heure et minute
00:07:10
et 2nde et ça peut être effectivement
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le temps d'ouverture d'un magasin
00:07:13
le temps passé sur un site web,
00:07:16
on va pouvoir extraire par exemple
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le nombre de jours que ça représente
00:07:19
encore une fois .
00:07:20
Je fais un rappel au festival,
00:07:23
le nombre d'heures inclut dans
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dans la dans la durée,
00:07:26
donc c'est exactement même chose,
00:07:27
c'est juste la granularité qu'on va choisir.
00:07:31
Et ensuite, on aura le format de date,
00:07:34
heure, fuseau horaire donc,
00:07:35
qui correspond au format de date,
00:07:36
heure mais au à la.
00:07:39
Comment dire à l'heure UTC avec un
00:07:42
potentiellement un décalage de de fuseaux
00:07:44
horaires et donc ça c'est intéressant
00:07:46
quand on va effectivement vous êtes
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sur des données internationales,
00:07:50
en tout cas à destination d'un
00:07:53
d'utilisateur internationaux et donc de
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plutôt que d'utiliser l'heure locale
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de plutôt prendre leur universelle et
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donc d'utiliser le système des UTC.
00:08:02
Et donc petit focus
00:08:03
effectivement par rapport à ça,
00:08:05
donc l'i TC Pour rappel en gros donc
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on prend le méridien de Greenwich qui
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nous donne leur 0 et ensuite on va
00:08:11
avoir UTC plus un donc ça veut dire
00:08:13
qu'on a 1h00 de plus donc c'est ici
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toute la zone en bleu utiliser plus
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2 ça va être la zone violette c plus
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3 la zone rouge et ainsi de suite
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et donc plutôt que de vous afficher
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par exemple 16h30 pour 1h d'achat en
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France on vous affichera 15h30 plus.
00:08:31
En UTC pour l'avoir au format international.
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Finalement, l'écart un peu plus particuliers.
00:08:42
Donc on va commencer par les boules,
00:08:43
tiens donc ça on va les exploiter par
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la suite, que ça soit dans la création
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de métrique ou même dans le code qu'on
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pourrait écrire dans Power Query donc
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un boulet un c'est une colonne qui ne
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peut contenir que 2 types de
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valeur que 2 valeurs qui est vrai ou faux.
00:09:01
Il faut faire très attention à ça,
00:09:02
ce n'est pas considéré comme du texte,
00:09:05
ça sera vraiment comme une valeur
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technique qui indique si c'est du.
00:09:09
Si c'est vrai ou si c'est faux,
00:09:10
j'aurais dû mal à en dire plus. Ça.
00:09:14
Souvent la terminologie anglaise,
00:09:15
, donc **** où false et qui va nous
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permettre du coup de faire des opérations
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logiques ou même des conditions au sein
00:09:23
de leur exploitation de nos données.
00:09:25
Donc là on pourrait reprendre l'exemple
00:09:27
des produits en promotion si le produit en
00:09:29
promotion est vrai et est en promotion,
00:09:31
donc on va mettre vrai,
00:09:32
c'est une n'est pas,
00:09:33
on va mettre tout simplement faux et
00:09:35
comme opération possible effectivement
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on peut l'utiliser dans des fonctions
00:09:39
conditionnelles là.
00:09:42
Et ensuite,
00:09:42
on aura le format binaire alors donc
00:09:44
le format binaire donc c'est une
00:09:47
information qui n'est pas encore
00:09:48
exploitable directement dans une
00:09:50
colonne donc ça peut être par exemple
00:09:52
le fichier Excel,
00:09:53
donc c'est dans une des étapes qu'on
00:09:55
voyait donc je vous le remontrerai
00:09:57
tout à l'heure dans le fichier.
00:09:59
Mais quand on est en train de
00:10:01
sélectionner une longue qu'on souhaitait
00:10:03
importer le fichier en lui-même était
00:10:05
affiché en tant que donnée binaire
00:10:07
parce que pas encore deployable dans
00:10:09
dans un tableau Power Query.
00:10:11
On peut aussi avoir des images.
00:10:13
Voilà, et les opérations possibles.
00:10:15
Ben c'est assez simple,
00:10:16
c'est fait pour transitoire.
00:10:18
On va surtout utiliser en tant
00:10:20
qu’étape intermédiaire,
00:10:22
pour ensuite faire de la
00:10:23
réelle extraction de données.
00:10:26
Alors,
00:10:27
on va retourner dans notre tableau
00:10:28
pour analyser un petit peu les données,
00:10:30
les types de données qui ont été
00:10:33
attribuées automatiquement par Power Quéry,
00:10:35
numéro d'identification.
00:10:36
On est sur des valeurs avec des lettres,
00:10:39
donc ici on est bien sûr du texte de
00:10:41
la manifestation bien sûr du texte,
00:10:43
le domaine aussi le complément domaine,
00:10:45
ça reste du texte, la région,
00:10:47
le département et la commune principale.
00:10:49
On est bien sûr du texte,
00:10:50
ici le département, on va être sur un nombre,
00:10:54
un nombre entier,
00:10:55
donc effectivement un département ne
00:10:57
ne peut pas avoir de chiffres après la virgule.
00:10:59
Le code postal est
00:11:00
également un nombre entier,
00:11:01
le code INSEE alors code INSEE,
00:11:03
c'est un peu particulier parce que en l'état,
00:11:05
vous voyez qu'on a à la fois la longitude
00:11:07
et là latitude dans la même colonne, donc.
00:11:10
On aura du mal à lui préciser le fait que
00:11:13
ça soit un format nombre pour l'instant,
00:11:16
donc on va le laisser en texte.
00:11:17
On aura le retraite là périodicité,
00:11:19
en texte,
00:11:20
le mot habituel en texte.
00:11:21
Y a pas de problème.
00:11:22
Le numéro de l'édition 2018,
00:11:26
alors là, en théorie,
00:11:27
on devrait mettre un format numérique,
00:11:29
mais pour l'instant on voit qu'on a
00:11:30
des valeurs un peu bizarres parce
00:11:31
que quand c'est la première édition,
00:11:32
c'est écrit première édition donc
00:11:34
ça sera un retraitement qu'on aura
00:11:37
à faire ultérieurement et ensuite de
00:11:39
rechanger le type de la de la colonne.
00:11:41
Peu importe, date de début,
00:11:43
on est en format date.
00:11:44
Effectivement,
00:11:45
ce qu'on a pas d'heure indiquée la
00:11:47
date de fin en informé la date aussi,
00:11:49
la date de création également.
00:11:51
Le volume de participants.
00:11:52
Alors là on a un petit souci,
00:11:53
vous voyez que il nous affiche ça en
00:11:57
format décimal. Et donc c'est faux.
00:12:01
En l'occurrence qu'on peut pas avoir
00:12:03
une quête ,5 participants pour un festival,
00:12:06
ça forcément un nombre entier,
00:12:07
on ne parle de personne et donc ici
00:12:09
on va aller dans le menu déroulant
00:12:12
et cliquer sur nombre entier.
00:12:14
On a ici type modifié,
00:12:15
qui vient de s'ajouter et on voit qu'il
00:12:17
y a un incrément qui vient d'être,
00:12:19
qui vient d'être ajouté parce que j'avais
00:12:23
déjà une étape de type de modification.
00:12:26
Et donc pour éviter que
00:12:27
l'étape comporte le même nom.
00:12:29
Et bien on va ici rajouter un
00:12:31
incrément Pour information,
00:12:32
si vous faites un clic droit,
00:12:33
vous pouvez renommer l'étape pour
00:12:35
lui donner un nom qui vous parle,
00:12:38
qui vous parle davantage.
00:12:41
Le niveau des participants 2017.
00:12:43
Là,
00:12:43
c'était la bonne valeur et au niveau
00:12:45
du site web, on est également bon,
00:12:47
donc très peu de retraitements à faire,
00:12:49
?
00:12:49
Sur les estimations qui
00:12:51
avaient pu faire pour courir,
00:12:52
donc c'est parfait et on va
00:12:55
pouvoir continuer notre travail.

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résultat(s)
00:00:00
As I precisely told you
00:00:03
said automatically. Generally
00:00:04
Power Quéry will take care of imagining
00:00:08
the types of columns that will be which
00:00:11
will be allocated for each of.
00:00:14
The data that is imported therefore
00:00:15
This again corresponds to the
00:00:17
small icons that are present here,
00:00:18
so to BC for all that is going to be text,
00:00:22
Then we'll have it.
00:00:24
You are 123 for integers,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
And that you have to be a little wary
00:00:31
of these formats because to run,
00:00:33
He will make an estimate
00:00:34
on part of the data.
00:00:36
That, we will come back to do well
00:00:38
Be careful about this and check if
00:00:40
what he proposed is relevant,
00:00:42
otherwise it would jeopardize some
00:00:44
reprocessing that can be done
00:00:45
subsequently some calculations.
00:00:47
I won't go back to it but here it is.
00:00:48
typically make DES.
00:00:50
Estimates of duration between 2 dates,
00:00:52
be able to make sums between 2 values,
00:00:54
digital and so on,
00:00:55
This is only possible if you indicate.
00:00:57
We'll be able to go,
00:00:57
that they are numerical values,
00:00:59
So try to sweep
00:01:00
a little bit together.
00:01:01
The different types of data.
00:01:05
So yes, indeed,
00:01:06
the types of columns when I told you,
00:01:08
are amused by small icons
00:01:11
automatically to I go detect
00:01:13
finally Power quéry and modify them and
00:01:16
Then we have the ability to go to the
00:01:18
Edit by clicking on the small
00:01:20
icon of the type of format that is
00:01:23
assigned by default and then we go
00:01:26
Find the whole list that is here.
00:01:29
So the most common,
00:01:30
it's going to be the data types
00:01:32
in column text eh so who
00:01:34
appear here and in ABC format,
00:01:36
in the icon header.
00:01:37
So at the level of data types.
00:01:40
Well Ben it's relatively
00:01:41
simple to understand huh,
00:01:41
It's going to be Unicode strings
00:01:44
So it's just the Unicode format.
00:01:46
But regardless, just remember that
00:01:47
It is a string.
00:01:49
These can be strings of number or
00:01:51
dates represented in a text format,
00:01:53
So that's important too.
00:01:54
Beware
00:01:54
it can be written,
00:01:57
the number, the number of the department.
00:01:59
But for some reason,
00:02:01
By default, it will be considered a
00:02:03
A column of text and not as a number.
00:02:05
So we can quite store
00:02:08
numbers in a text column,
00:02:10
So beware of this small mistake.
00:02:12
And what are the advantages to type
00:02:14
a correctly text column and on
00:02:16
will be able to do certain operations,
00:02:18
So each time I explain a
00:02:19
little bit the possible operations.
00:02:20
So to know here for example
00:02:22
to make a concatenation,
00:02:23
i.e. the fact of gathering
00:02:25
2 columns in one, huh,
00:02:26
for example have the name of the department
00:02:28
and its number and to be able to do
00:02:30
Name of the department hyphen.
00:02:31
Its number in a single column
00:02:33
and then be able to carry out
00:02:35
string extractions
00:02:37
for example in 1ID of de de Festival.
00:02:41
Let's imagine that we are always 2
00:02:42
figures that are in the middle of this
00:02:44
AD and good to be able to say,
00:02:45
Well I take the middle 2 digits
00:02:47
and you put in a new column,
00:02:49
So it's only possible if
00:02:50
It is considered text.
00:02:54
We will then have all the
00:02:55
numeric column types,
00:02:57
So here we will have a little more.
00:02:58
The first is the decimal format,
00:03:02
so it's a floating-point number,
00:03:05
so what is meant by floating point,
00:03:07
it is that the length of the number of digits
00:03:10
after the comma can be variable.
00:03:12
So typically,
00:03:13
it can be a distance in meters,
00:03:16
huh, that is,
00:03:18
we will be at 100.13 M so centimeters
00:03:23
account behind for the.
00:03:25
For the decimal,
00:03:27
We will also have decimal numbers,
00:03:29
fixed, i.e. we will
00:03:32
Set a number of decimal places
00:03:34
Very precise so that's important.
00:03:36
For example, for the prices of a product,
00:03:38
we can not have 3 decimal places for the 0,00€,
00:03:40
So it's necessarily maximum
00:03:42
2 finally 2 and so we will have
00:03:45
This format is specific.
00:03:47
Then we will have the integers
00:03:49
So these are numbers that have no
00:03:51
no numbers after the comma that
00:03:53
We have to be careful about that.
00:03:55
Like what
00:03:56
the age of a customer for example
00:03:57
in a database,
00:03:59
you can't be 30.7 years old,
00:04:02
we are 30 years old,
00:04:03
a moment t and therefore we can
00:04:05
place it in a whole number.
00:04:07
And finally the percentages.
00:04:08
So there's nothing to do.
00:04:11
How to say it's not a
00:04:12
Very complicated format.
00:04:13
It's just that basically we're going to
00:04:16
divide by by 100
00:04:18
automatic of of the value for
00:04:20
You display it at 100 to
00:04:23
format ratio and so it can by
00:04:25
Example for thus trade on
00:04:27
The conversion rate that is displayed.
00:04:29
What is the point of going to type
00:04:31
Those columns there?
00:04:32
Well
00:04:33
We will obviously be able to make
00:04:34
Mathematical operations, huh?
00:04:36
Additions,
00:04:36
divisions and multiplications,
00:04:38
and so forth.
00:04:39
And to also be able to perform
00:04:40
full of mathematical calculations
00:04:42
where statistics.
00:04:43
It can be averages,
00:04:44
medians, standard deviations,
00:04:46
and so forth
00:04:47
and so forth.
00:04:49
If you are not too sure about the format,
00:04:51
Here the most common remains the decimal number,
00:04:54
which will save you from doing
00:04:56
errors overall.
00:04:57
So if you're not too sure,
00:04:59
I will advise you
00:04:59
rather use that one.
00:05:03
Then, the many
00:05:05
The types of columns in date.
00:05:07
So all that is going to be given temporal,
00:05:10
So we're going to have the first
00:05:11
element that is date, time therefore,
00:05:13
which will represent a value of
00:05:16
date and time in day format,
00:05:18
month, year and then hour.
00:05:22
Minutes and seconds, so it can be
00:05:23
for example on a commerce site.
00:05:25
The precise date and time of a
00:05:27
purchase that has been made.
00:05:30
The type of operation possible,
00:05:31
It's going to be extraction by
00:05:32
Example of the day of the week.
00:05:34
What was it done on a Thursday,
00:05:36
a Saturday or potentially of the month is
00:05:39
Also the difference between 2 dates, huh.
00:05:42
If, for example, we for the month,
00:05:44
Like what
00:05:44
if you want to recreate a column
00:05:46
specific that contains only the month,
00:05:48
Well we will be able to extract
00:05:49
of this date format,
00:05:50
time the value that is only
00:05:53
here and the same the difference between 2 dates,
00:05:56
It is ok
00:05:56
It can also be interesting to have
00:05:58
the number of days between 2 dates,
00:06:00
typically for the beginning and
00:06:01
the end of our festival.
00:06:02
We will have to calculate this
00:06:04
The type of value there.
00:06:05
Then, we will have the date value,
00:06:07
the simple date format,
00:06:09
So here, it's pretty much the
00:06:10
same as the date time.
00:06:12
It's just that there's no time simply
00:06:14
So here we will only have a day format,
00:06:16
month and year and we will be able to
00:06:18
do much the same thing.
00:06:19
So extraction of the day of the
00:06:21
week of the month of the year,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
And we see that we can see,
00:06:25
that can be roughly extracted
00:06:26
whatever you want.
00:06:27
The difference between 2 dates obviously.
00:06:29
Then we will have an hour format
00:06:31
which once again is
00:06:33
The during 2 dates does not contain
00:06:34
No date and only 1h.
00:06:36
It can be for example,
00:06:36
the opening time of a series
00:06:38
From stores, it will be formed to hours,
00:06:41
minutes and seconds.
00:06:42
We will be able to try,
00:06:43
extract the time,
00:06:44
We will be able to extract the minute and we will
00:06:47
also be able to extract the difference,
00:06:49
So there subtraction of 2 schedules
00:06:51
so for example the opening,
00:06:52
opening and closing times
00:06:53
If I subtracted the 2 I would get
00:06:56
the number of hours or the store
00:06:58
is open on the day.
00:07:00
Then
00:07:00
We will have notions of duration so
00:07:03
It will typically be if I calculate
00:07:05
this difference in opening and closing,
00:07:07
It will give me a duration that is
00:07:09
also in hour and minute format
00:07:10
and 2nd and it can be actually
00:07:12
the opening time of a store
00:07:13
time spent on a website,
00:07:16
We will be able to extract for example
00:07:18
the number of days it represents
00:07:19
Again huh.
00:07:20
I make a reminder to the festival,
00:07:23
The number of hours included in
00:07:24
over time,
00:07:26
so it's exactly the same,
00:07:27
It's just the granularity we're going to choose.
00:07:31
And then we will have the date format,
00:07:34
time, time zone,
00:07:35
which corresponds to the date format,
00:07:36
Time but at the.
00:07:39
How to tell UTC time with a
00:07:42
potentially a time zone offset
00:07:44
Schedules and so that's interesting
00:07:46
When we actually go you are
00:07:49
on international data,
00:07:50
in any case to a
00:07:53
of international users and therefore of
00:07:54
rather than using local time
00:07:56
to rather take their universal and
00:07:59
therefore to use the UTC system.
00:08:02
And so small focus
00:08:03
Indeed in relation to that,
00:08:05
so the i TC As a reminder basically so
00:08:07
we take the Greenwich meridian which
00:08:09
gives us their 0 and then we go
00:08:11
having UTC plus one means
00:08:13
that we have 1h00 more so it's here
00:08:16
The whole area in blue use more
00:08:18
2 it's going to be the purple zone c plus
00:08:20
3 the red zone and so on
00:08:23
and therefore rather than showing you
00:08:25
for example 16h30 for 1h of purchase in
00:08:28
France you will be shown 3:30 p.m. more.
00:08:31
In UTC to have it in international format.
00:08:39
Finally, the gap a little more particular.
00:08:42
So we'll start with the balls,
00:08:43
So hold that we will exploit them by
00:08:45
The rest, whether in the creation
00:08:48
of metric or even in the code that one
00:08:50
could write in Power Quéry so
00:08:53
A ball one is a column that does not
00:08:55
can contain only 2 types than 2 types of
00:08:58
value that 2 values that is true or false.
00:09:01
You have to be very careful about that,
00:09:02
it is not considered text,
00:09:05
It will really be like a value
00:09:07
technique that indicates if it is due.
00:09:09
If it is true or false,
00:09:10
It would have been difficult for me to say more. It.
00:09:14
Often English terminology,
00:09:15
huh, so **** where false and who will us
00:09:19
allow operations to be carried out
00:09:21
logic or even conditions within
00:09:23
their use of our data.
00:09:25
So here we could take the example
00:09:27
products on sale if the product in
00:09:29
promotion is true and is on sale,
00:09:31
So we're going to put true,
00:09:32
it is a is not,
00:09:33
we will simply put wrong and
00:09:35
as a possible operation actually
00:09:37
it can be used in functions
00:09:39
conditional there.
00:09:42
And then,
00:09:42
We will have the binary format so
00:09:44
The binary format is therefore a
00:09:47
Information that is not yet
00:09:48
operable directly in a
00:09:50
column so it can be for example
00:09:52
the Excel file,
00:09:53
So it is in one of the stages that we
00:09:55
saw so I'll show you
00:09:57
just now in the file.
00:09:59
But when you're in the process of
00:10:01
Select a long one you wanted
00:10:03
Importing the file itself was
00:10:05
displayed as binary data
00:10:07
because not yet deployable in
00:10:09
in a Power query array.
00:10:11
We can also have images.
00:10:13
That's it, and the possible operations.
00:10:15
Well, it's pretty simple,
00:10:16
It's made for transient.
00:10:18
We will mainly use as
00:10:20
that intermediate step,
00:10:22
and then do
00:10:23
real data extraction.
00:10:26
Then
00:10:27
We'll go back to our table
00:10:28
to analyze the data a little bit,
00:10:30
the types of data that have been
00:10:33
automatically assigned by Power Quéry,
00:10:35
identification number.
00:10:36
We are on values with letters,
00:10:39
So here we are of course the text of
00:10:41
the manifestation of course of the text,
00:10:43
the domain also the domain complement,
00:10:45
it remains text, the region,
00:10:47
the department and the main commune.
00:10:49
We are of course text,
00:10:50
Here the department, we will be on a number,
00:10:54
a whole number,
00:10:55
So effectively a department does not
00:10:57
may not have numbers after the decimal point.
00:10:59
The postal code is
00:11:00
also a whole number,
00:11:01
the INSEE code then INSEE code,
00:11:03
It's a bit peculiar because as it stands,
00:11:05
You see that we have both longitude
00:11:07
and there latitude in the same column, therefore.
00:11:10
It will be difficult to clarify the fact that
00:11:13
it's a number format for now,
00:11:16
So we're going to leave it in text.
00:11:17
We will have retirement there periodicity,
00:11:19
in text,
00:11:20
the usual word in text.
00:11:21
There is no problem.
00:11:22
The issue of the 2018 edition,
00:11:26
So there, in theory,
00:11:27
we should put a digital format,
00:11:29
But for now we see that we have
00:11:30
Values a little weird because
00:11:31
that when it is the first edition,
00:11:32
It's written first edition so
00:11:34
It will be a reprocessing that we will have
00:11:37
to be done later and then to
00:11:39
Change the type of the column again.
00:11:41
No matter, start date,
00:11:43
We are in date format.
00:11:44
Actually
00:11:45
what we have no time indicated the
00:11:47
end date informed the date also,
00:11:49
the date of creation as well.
00:11:51
The volume of participants.
00:11:52
So there we have a little problem,
00:11:53
You see that he shows us this in
00:11:57
decimal format. And so that's wrong.
00:12:01
In this case that we can not have
00:12:03
a quest, 5 participants for a festival,
00:12:06
it must be a whole number,
00:12:07
We are talking about person and therefore here
00:12:09
Let's go to the drop-down menu
00:12:12
and click on integer.
00:12:14
Here we have modified type,
00:12:15
which has just been added and we see that it
00:12:17
there is an increment that has just been,
00:12:19
which was just added because I had
00:12:23
Already a modification type step.
00:12:26
And therefore to avoid that
00:12:27
The stage has the same name.
00:12:29
Well here we will add a
00:12:31
increment For information,
00:12:32
if you right-click,
00:12:33
You can rename the step to
00:12:35
give it a name that speaks to you,
00:12:38
that speaks to you more.
00:12:41
The level of participants 2017.
00:12:43
There
00:12:43
It was the right value and at the level
00:12:45
From the website, one is also good,
00:12:47
so very few retreatments to do,
00:12:49
huh?
00:12:49
On estimates that
00:12:51
had been able to do to run,
00:12:52
So it's perfect and we're going to
00:12:55
to be able to continue our work.

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résultat(s)
00:00:00
Wie ich Ihnen genau gesagt habe
00:00:03
sagte automatisch. Allgemein
00:00:04
Power Quéry kümmert sich um die Vorstellungskraft
00:00:08
die Arten von Spalten, die welche sein werden
00:00:11
wird für jeden von zugewiesen werden.
00:00:14
Die Daten, die daher importiert werden
00:00:15
Dies entspricht wiederum dem
00:00:17
kleine Symbole, die hier vorhanden sind,
00:00:18
also zu BC für alles, was Text sein wird,
00:00:22
Dann haben wir es.
00:00:24
Sie sind 123 für ganze Zahlen,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
Und dass man ein wenig vorsichtig sein muss
00:00:31
dieser Formate, weil zu laufen,
00:00:33
Er wird eine Schätzung vornehmen
00:00:34
auf einen Teil der Daten.
00:00:36
Das, wir werden zurückkommen, um es gut zu machen
00:00:38
Seien Sie vorsichtig und prüfen Sie, ob
00:00:40
was er vorgeschlagen hat, ist relevant,
00:00:42
Andernfalls würde es einige gefährden.
00:00:44
Wiederaufbereitung, die durchgeführt werden kann
00:00:45
anschließend einige Berechnungen.
00:00:47
Ich werde nicht darauf zurückkommen, aber hier ist es.
00:00:48
in der Regel DES machen.
00:00:50
Schätzungen der Dauer zwischen 2 Terminen,
00:00:52
in der Lage sein, Summen zwischen 2 Werten zu machen,
00:00:54
digital und so weiter,
00:00:55
Dies ist nur möglich, wenn Sie angeben.
00:00:57
Wir werden gehen können,
00:00:57
dass es sich um numerische Werte handelt,
00:00:59
Versuchen Sie also, zu fegen
00:01:00
ein bisschen zusammen.
00:01:01
Die verschiedenen Arten von Daten.
00:01:05
Also ja, in der Tat,
00:01:06
die Arten von Spalten, als ich Ihnen sagte,
00:01:08
amüsieren sich über kleine Icons
00:01:11
automatisch zu I go detect
00:01:13
schließlich Power quéry und modifizieren sie und
00:01:16
Dann haben wir die Möglichkeit, zum
00:01:18
Bearbeiten durch Klicken auf die kleine
00:01:20
-Symbol des Formattyps, der
00:01:23
standardmäßig zugewiesen und dann gehen wir
00:01:26
Die gesamte Liste finden Sie hier.
00:01:29
Also die häufigsten,
00:01:30
Es werden die Datentypen sein
00:01:32
im Spaltentext eh so wer
00:01:34
erscheinen hier und im ABC-Format,
00:01:36
im Icon-Header.
00:01:37
Also auf der Ebene der Datentypen.
00:01:40
Nun, Ben, es ist relativ
00:01:41
einfach zu verstehen, huh,
00:01:41
Es werden Unicode-Zeichenfolgen sein
00:01:44
Es ist also nur das Unicode-Format.
00:01:46
Aber egal, denken Sie daran, dass
00:01:47
Es ist eine Schnur.
00:01:49
Dies können Zahlenfolgen oder
00:01:51
Datumsangaben in einem Textformat,
00:01:53
Das ist also auch wichtig.
00:01:54
Vorsicht
00:01:54
es kann geschrieben werden,
00:01:57
Die Nummer, die Nummer der Abteilung.
00:01:59
Aber aus irgendeinem Grund,
00:02:01
Standardmäßig wird es als
00:02:03
Eine Textspalte und nicht als Zahl.
00:02:05
So können wir ganz gut lagern
00:02:08
Zahlen in einer Textspalte,
00:02:10
Hüten Sie sich also vor diesem kleinen Fehler.
00:02:12
Und was sind die Vorteile zu tippen?
00:02:14
eine korrekte Textspalte und ein
00:02:16
in der Lage sein, bestimmte Operationen durchzuführen,
00:02:18
Jedes Mal, wenn ich eine
00:02:19
wenig die möglichen Operationen.
00:02:20
So zum Beispiel hier zu wissen
00:02:22
eine Verkettung vorzunehmen,
00:02:23
d.h. die Tatsache des Sammelns
00:02:25
2 Spalten in einer, hm,
00:02:26
Zum Beispiel den Namen der Abteilung haben
00:02:28
und seine Anzahl und in der Lage zu sein,
00:02:30
Name des Abteilungsbindestrichs.
00:02:31
Seine Nummer in einer einzigen Spalte
00:02:33
und dann in der Lage sein,
00:02:35
String-Extraktionen
00:02:37
zum Beispiel in 1ID von de de Festival.
00:02:41
Stellen wir uns vor, wir sind immer 2
00:02:42
Zahlen, die mittendrin liegen
00:02:44
AD und gut sagen zu können,
00:02:45
Nun, ich nehme die mittleren 2 Ziffern
00:02:47
und Sie fügen eine neue Spalte ein,
00:02:49
Es ist also nur möglich, wenn
00:02:50
Es wird als Text betrachtet.
00:02:54
Wir werden dann alle
00:02:55
numerische Spaltentypen,
00:02:57
Hier werden wir also ein wenig mehr haben.
00:02:58
Das erste ist das Dezimalformat,
00:03:02
Es ist also eine Gleitkommazahl,
00:03:05
Was ist also mit Gleitkomma gemeint,
00:03:07
Es ist, dass die Länge der Anzahl der Ziffern
00:03:10
nach dem Komma variabel sein kann.
00:03:12
Also typischerweise,
00:03:13
es kann eine Entfernung in Metern sein,
00:03:16
huh, das heißt,
00:03:18
wir werden bei 100,13 M sein, also Zentimeter
00:03:23
Konto hinter der.
00:03:25
Für die Dezimalzahl,
00:03:27
Wir werden auch Dezimalzahlen haben,
00:03:29
fest, d.h. wir werden
00:03:32
Festlegen einer Anzahl von Dezimalstellen
00:03:34
Sehr präzise, das ist wichtig.
00:03:36
Zum Beispiel für die Preise eines Produkts,
00:03:38
Wir können nicht 3 Dezimalstellen für die 0,00€ haben,
00:03:40
Es ist also notwendigerweise maximal
00:03:42
2 schließlich 2 und so haben wir
00:03:45
Dieses Format ist spezifisch.
00:03:47
Dann haben wir die ganzen Zahlen
00:03:49
Das sind also Zahlen, die keine
00:03:51
keine Zahlen nach dem Komma, dass
00:03:53
Da müssen wir vorsichtig sein.
00:03:55
Zum Beispiel
00:03:56
z.B. das Alter eines Kunden
00:03:57
in einer Datenbank,
00:03:59
Du darfst nicht 30,7 Jahre alt sein,
00:04:02
wir sind 30 Jahre alt,
00:04:03
Ein Moment t und deshalb können wir
00:04:05
Platzieren Sie es in einer ganzen Zahl.
00:04:07
Und schließlich die Prozentsätze.
00:04:08
Es gibt also nichts zu tun.
00:04:11
Wie man sagt, dass es kein
00:04:12
Sehr kompliziertes Format.
00:04:13
Es ist nur so, dass wir im Grunde genommen
00:04:16
durch 100 dividieren
00:04:18
Automatisch von des Wertes für
00:04:20
Sie zeigen es bei 100 bis
00:04:23
Format-Verhältnis und so kann es durch
00:04:25
Beispiel für den also Handel auf
00:04:27
Die angezeigte Conversion-Rate.
00:04:29
Was ist der Sinn der Eingabe
00:04:31
Diese Kolumnen dort?
00:04:32
Brunnen
00:04:33
Wir werden natürlich in der Lage sein,
00:04:34
Mathematische Operationen, oder?
00:04:36
Ergänzungen
00:04:36
Divisionen und Multiplikationen,
00:04:38
und so weiter.
00:04:39
Und auch noch leistungsfähig sein zu können
00:04:40
voller mathematischer Berechnungen
00:04:42
wobei Statistiken.
00:04:43
Es können Durchschnittswerte sein,
00:04:44
Mediane, Standardabweichungen,
00:04:46
und so weiter
00:04:47
und so weiter.
00:04:49
Wenn Sie sich über das Format nicht so sicher sind,
00:04:51
Hier bleibt die häufigste Dezimalzahl,
00:04:54
was Sie davor bewahrt,
00:04:56
Fehler insgesamt.
00:04:57
Also, wenn Sie sich nicht zu sicher sind,
00:04:59
Ich berate Sie
00:04:59
Verwenden Sie lieber diese.
00:05:03
Dann sind die vielen
00:05:05
Die Spaltentypen im Datum.
00:05:07
Also alles, was zeitlich gegeben wird,
00:05:10
Wir werden also die erste
00:05:11
-Element, das Datum, Uhrzeit ist,
00:05:13
die einen Wert von
00:05:16
Datum und Uhrzeit im Tagesformat,
00:05:18
Monat, Jahr und dann Stunde.
00:05:22
Minuten und Sekunden, damit es
00:05:23
Zum Beispiel auf einer Commerce-Website.
00:05:25
Das genaue Datum und die Uhrzeit eines
00:05:27
Kauf, der getätigt wurde.
00:05:30
Die Art der Operation möglich,
00:05:31
Es wird Extraktion durch
00:05:32
Beispiel für den Wochentag.
00:05:34
Was wurde an einem Donnerstag gemacht,
00:05:36
ein Samstag oder potentiell des Monats ist
00:05:39
Auch der Unterschied zwischen 2 Daten, hm.
00:05:42
Wenn wir zum Beispiel für den Monat,
00:05:44
Zum Beispiel
00:05:44
Wenn Sie eine Spalte neu erstellen möchten
00:05:46
spezifisch, das nur den Monat enthält,
00:05:48
Nun, wir werden in der Lage sein,
00:05:49
dieses Datumsformats,
00:05:50
time den Wert, der nur
00:05:53
hier und gleich der Unterschied zwischen 2 Daten,
00:05:56
Das ist OK
00:05:56
Es kann auch interessant sein,
00:05:58
die Anzahl der Tage zwischen 2 Terminen,
00:06:00
typisch für den Anfang und
00:06:01
Das Ende unseres Festivals.
00:06:02
Das müssen wir einkalkulieren.
00:06:04
Der Typ des Werts dort.
00:06:05
Dann haben wir den Datumswert,
00:06:07
das einfache Datumsformat,
00:06:09
Hier ist es also so ziemlich die
00:06:10
identisch mit dem Datum und der Uhrzeit.
00:06:12
Es ist nur so, dass es einfach keine Zeit gibt
00:06:14
Hier haben wir also nur ein Tagesformat,
00:06:16
Monat und Jahr und wir werden in der Lage sein,
00:06:18
Machen Sie fast dasselbe.
00:06:19
So Extraktion des Tages der
00:06:21
Woche des Monats des Jahres,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
Und wir sehen, dass wir sehen können,
00:06:25
die grob extrahiert werden können
00:06:26
was immer Sie wollen.
00:06:27
Der Unterschied zwischen 2 Daten offensichtlich.
00:06:29
Dann haben wir ein Stundenformat
00:06:31
was wiederum
00:06:33
Die während 2 Daten enthält nicht
00:06:34
Kein Datum und nur 1h.
00:06:36
Es kann zum Beispiel sein,
00:06:36
Die Öffnungszeit einer Serie
00:06:38
Aus Geschäften wird es zu Stunden gebildet,
00:06:41
Minuten und Sekunden.
00:06:42
Wir werden versuchen können,
00:06:43
Extrahieren Sie die Zeit,
00:06:44
Wir werden in der Lage sein, die Minute zu extrahieren, und wir werden
00:06:47
auch in der Lage sein, die Differenz zu extrahieren,
00:06:49
Es gibt also Subtraktion von 2 Zeitplänen
00:06:51
so zum Beispiel die Öffnung,
00:06:52
Öffnungs- und Schließzeiten
00:06:53
Wenn ich die 2 subtrahieren würde, würde ich
00:06:56
die Anzahl der Stunden oder das Geschäft
00:06:58
ist tagsüber geöffnet.
00:07:00
Dann
00:07:00
Wir werden Vorstellungen von der Dauer haben, also
00:07:03
Es wird normalerweise sein, wenn ich rechne
00:07:05
dieser Unterschied beim Öffnen und Schließen,
00:07:07
Es wird mir eine Dauer geben, die
00:07:09
auch im Stunden- und Minutenformat
00:07:10
und 2. und es kann tatsächlich sein
00:07:12
die Öffnungszeit eines Geschäfts
00:07:13
Zeit, die auf einer Website verbracht wird,
00:07:16
Wir werden in der Lage sein, zum Beispiel
00:07:18
die Anzahl der Tage, die es darstellt
00:07:19
Wieder huh.
00:07:20
Ich erinnere an das Festival,
00:07:23
Die Anzahl der Stunden, die in
00:07:24
mit der Zeit
00:07:26
Es ist also genau dasselbe,
00:07:27
Es ist nur die Granularität, die wir wählen werden.
00:07:31
Und dann haben wir das Datumsformat,
00:07:34
Zeit, Zeitzone,
00:07:35
das dem Datumsformat entspricht,
00:07:36
Zeit aber an der.
00:07:39
Wie man die UTC-Zeit mit einem
00:07:42
möglicherweise ein Zeitzonen-Offset
00:07:44
Zeitpläne und das ist interessant
00:07:46
Wenn wir tatsächlich gehen, sind Sie
00:07:49
zu internationalen Daten,
00:07:50
in jedem Fall zu einem
00:07:53
der internationalen Verwender und damit von
00:07:54
anstatt die Ortszeit zu verwenden
00:07:56
Vielmehr nehmen sie ihre universellen und
00:07:59
daher das UTC-System zu verwenden.
00:08:02
Und so kleiner Fokus
00:08:03
In der Tat in diesem Zusammenhang
00:08:05
so die i TC Zur Erinnerung grundsätzlich so
00:08:07
Wir nehmen den Greenwich-Meridian, der
00:08:09
gibt uns ihre 0 und dann gehen wir
00:08:11
UTC plus eins bedeutet
00:08:13
dass wir 1h00 mehr haben, also ist es hier
00:08:16
Die ganze Fläche in Blau mehr nutzen
00:08:18
2 Es wird die violette Zone C plus sein
00:08:20
3 Die rote Zone und so weiter
00:08:23
und deshalb, anstatt es Ihnen zu zeigen
00:08:25
Zum Beispiel 16h30 für 1h des Kaufs in
00:08:28
Frankreich wird Ihnen um 15:30 Uhr mehr gezeigt.
00:08:31
In UTC, um es im internationalen Format zu haben.
00:08:39
Schließlich die Lücke etwas spezieller.
00:08:42
Also fangen wir mit den Bällen an,
00:08:43
So halten wir fest, dass wir sie ausbeuten werden, indem wir
00:08:45
Der Rest, ob in der Schöpfung
00:08:48
der Metrik oder sogar im Code, dass man
00:08:50
könnte in Power Quéry so schreiben
00:08:53
Eine Kugel ist eine Säule, die nicht
00:08:55
kann nur 2 Typen als 2 Typen von enthalten
00:08:58
Wert, dass 2 Werte, die wahr oder falsch sind.
00:09:01
Da muss man sehr vorsichtig sein,
00:09:02
es gilt nicht als Text,
00:09:05
Es wird wirklich wie ein Wert sein
00:09:07
Technik, die anzeigt, ob es fällig ist.
00:09:09
Wenn es wahr oder falsch ist,
00:09:10
Es wäre schwierig für mich gewesen, mehr zu sagen. Es.
00:09:14
Oft englische Terminologie,
00:09:15
huh, so **** wo falsch und wer wird uns
00:09:19
die Durchführung von Operationen ermöglichen
00:09:21
Logik oder sogar Bedingungen innerhalb
00:09:23
ihre Verwendung unserer Daten.
00:09:25
Hier könnten wir uns also ein Beispiel nehmen
00:09:27
Produkte zum Verkauf, wenn das Produkt in
00:09:29
Promotion ist wahr und ist im Angebot,
00:09:31
Also werden wir wahr sagen,
00:09:32
es ist ein ist nicht,
00:09:33
Wir werden einfach falsch setzen und
00:09:35
als mögliche Operation tatsächlich
00:09:37
Es kann in Funktionen verwendet werden
00:09:39
Bedingt dort.
00:09:42
Und dann
00:09:42
Wir werden das Binärformat haben, also
00:09:44
Das Binärformat ist daher ein
00:09:47
Informationen, die noch nicht vorhanden sind
00:09:48
direkt in einem
00:09:50
-Säule, so kann es zum Beispiel sein
00:09:52
die Excel-Datei,
00:09:53
Es ist also in einer der Phasen, in denen wir
00:09:55
sah, damit ich es Ihnen zeige
00:09:57
gerade jetzt in der Datei.
00:09:59
Aber wenn Sie dabei sind,
00:10:01
Wählen Sie eine lange aus, die Sie möchten
00:10:03
Das Importieren der Datei selbst war
00:10:05
Anzeige als Binärdaten
00:10:07
weil noch nicht einsetzbar in
00:10:09
in einem Power-Abfragearray.
00:10:11
Wir können auch Bilder haben.
00:10:13
Das war's und die möglichen Operationen.
00:10:15
Nun, es ist ziemlich einfach,
00:10:16
Es ist für vergänglich gemacht.
00:10:18
Wir werden hauptsächlich als
00:10:20
dieser Zwischenschritt,
00:10:22
und dann tun
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Echte Datenextraktion.
00:10:26
Dann
00:10:27
Wir kehren zu unserem Tisch zurück
00:10:28
die Daten ein wenig zu analysieren,
00:10:30
Die Arten von Daten, die
00:10:33
automatisch von Power Quéry zugewiesen,
00:10:35
identifikationsnummer.
00:10:36
Wir sind auf Werte mit Buchstaben,
00:10:39
Hier sind wir also natürlich der Text von
00:10:41
die Manifestation des Textes,
00:10:43
die Domain auch die Domain ergänzen,
00:10:45
es bleibt Text, die Region,
00:10:47
Das Departement und die Hauptgemeinde.
00:10:49
Wir sind natürlich Text,
00:10:50
Hier die Abteilung, wir werden auf einer Nummer,
00:10:54
eine ganze Zahl,
00:10:55
So effektiv tut eine Abteilung nicht
00:10:57
dürfen keine Zahlen nach dem Komma haben.
00:10:59
Die Postleitzahl ist
00:11:00
auch eine ganze Zahl,
00:11:01
den INSEE-Code, dann den INSEE-Code,
00:11:03
Es ist ein bisschen eigenartig, denn so wie es aussieht,
00:11:05
Sie sehen, dass wir beide Längengrade haben
00:11:07
und es gibt daher Spielraum in derselben Spalte.
00:11:10
Es wird schwierig sein, die Tatsache zu klären, dass
00:11:13
Es ist ein Zahlenformat für jetzt,
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Also lassen wir es im Text.
00:11:17
Wir werden dort Periodizität in den Ruhestand schicken,
00:11:19
im Text,
00:11:20
Das übliche Wort im Text.
00:11:21
Es gibt kein Problem.
00:11:22
Die Ausgabe der Ausgabe 2018,
00:11:26
Also dort, in der Theorie,
00:11:27
Wir sollten ein digitales Format schaffen,
00:11:29
Aber im Moment sehen wir, dass wir
00:11:30
Werte ein wenig seltsam, weil
00:11:31
dass, wenn es die erste Ausgabe ist,
00:11:32
Es ist die erste Ausgabe geschrieben, so
00:11:34
Es wird eine Wiederaufbereitung sein, die wir haben werden
00:11:37
später zu erledigen und dann zu
00:11:39
Ändern Sie den Typ der Spalte erneut.
00:11:41
Egal, Startdatum,
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Wir sind im Datumsformat.
00:11:44
Tatsächlich
00:11:45
Was wir keine Zeit haben, angegeben die
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Enddatum informierte auch das Datum,
00:11:49
Das Erstellungsdatum ebenso.
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Die Anzahl der Teilnehmer.
00:11:52
Da haben wir also ein kleines Problem,
00:11:53
Ihr seht, dass er uns das zeigt in
00:11:57
Dezimalformat. Und das ist falsch.
00:12:01
In diesem Fall, dass wir nicht haben können
00:12:03
eine Quest, 5 Teilnehmer für ein Festival,
00:12:06
es muss eine ganze Zahl sein,
00:12:07
Wir sprechen über Person und deshalb hier
00:12:09
Gehen wir zum Dropdown-Menü
00:12:12
und klicken Sie auf Integer.
00:12:14
Hier haben wir den Typ modifiziert,
00:12:15
Die gerade hinzugefügt wurde, und wir sehen, dass sie
00:12:17
Es gibt einen Zuwachs, der gerade stattgefunden hat,
00:12:19
was nur hinzugefügt wurde, weil ich hatte
00:12:23
Bereits ein Änderungstypschritt.
00:12:26
Und deshalb, um das zu vermeiden,
00:12:27
Die Bühne trägt den gleichen Namen.
00:12:29
Nun, hier werden wir eine
00:12:31
increment Für Informationen,
00:12:32
Wenn Sie mit der rechten Maustaste klicken,
00:12:33
Sie können den Schritt umbenennen in
00:12:35
gib ihm einen Namen, der zu dir spricht,
00:12:38
Das spricht Sie mehr an.
00:12:41
Das Niveau der Teilnehmer 2017.
00:12:43
Dort
00:12:43
Es war der richtige Wert und auf dem Niveau
00:12:45
Von der Website ist man auch gut,
00:12:47
so sehr wenige Nachbehandlungen zu tun,
00:12:49
hä?
00:12:49
Auf Schätzungen, dass
00:12:51
in der Lage gewesen war, zu laufen,
00:12:52
Es ist also perfekt und wir werden
00:12:55
um unsere Arbeit fortsetzen zu können.

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résultat(s)
00:00:00
Como te dije precisamente
00:00:03
dijo automáticamente. Generalmente
00:00:04
Power Query se encargará de imaginar
00:00:08
los tipos de columnas que serán las que
00:00:11
se asignarán para cada uno de.
00:00:14
Por lo tanto, los datos que se importan
00:00:15
Esto corresponde de nuevo a la
00:00:17
pequeños iconos que están presentes aquí,
00:00:18
así que a BC por todo lo que va a ser texto,
00:00:22
Entonces lo tendremos.
00:00:24
Eres 123 para enteros,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
Y que hay que ser un poco cauteloso
00:00:31
de estos formatos porque para ejecutar,
00:00:33
Él hará una estimación
00:00:34
en parte de los datos.
00:00:36
Eso, volveremos a hacerlo bien
00:00:38
Tenga cuidado con esto y verifique si
00:00:40
lo que propuso es relevante,
00:00:42
de lo contrario, pondría en peligro a algunos
00:00:44
Reprocesamiento que se puede hacer
00:00:45
posteriormente algunos cálculos.
00:00:47
No volveré a eso, pero aquí está.
00:00:48
típicamente hacen DES.
00:00:50
Estimaciones de duración entre 2 fechas,
00:00:52
ser capaz de hacer sumas entre 2 valores,
00:00:54
digital y así sucesivamente,
00:00:55
Esto solo es posible si usted lo indica.
00:00:57
Podremos ir,
00:00:57
que son valores numéricos,
00:00:59
Así que trata de barrer
00:01:00
un poco juntos.
00:01:01
Los diferentes tipos de datos.
00:01:05
Así que sí, de hecho,
00:01:06
los tipos de columnas cuando te dije,
00:01:08
se divierten con pequeños iconos
00:01:11
automáticamente a Voy a detectar
00:01:13
finalmente Power consulta y modifícalos y
00:01:16
Entonces tenemos la capacidad de ir al
00:01:18
Edita haciendo clic en el pequeño
00:01:20
del tipo de formato que es
00:01:23
asignado por defecto y luego vamos
00:01:26
Encuentra la lista completa que está aquí.
00:01:29
Así que lo más común,
00:01:30
Serán los tipos de datos
00:01:32
en el texto de la columna eh so who
00:01:34
aparecen aquí y en formato ABC,
00:01:36
en el encabezado del icono.
00:01:37
Así que a nivel de tipos de datos.
00:01:40
Bueno, Ben, es relativamente
00:01:41
Fácil de entender eh,
00:01:41
Serán cadenas Unicode
00:01:44
Así que es solo el formato Unicode.
00:01:46
Pero independientemente, solo recuerda que
00:01:47
Es una cadena.
00:01:49
Estas pueden ser cadenas de números o
00:01:51
fechas representadas en formato de texto,
00:01:53
Así que eso también es importante.
00:01:54
Cuidado
00:01:54
se puede escribir,
00:01:57
el número, el número del departamento.
00:01:59
Pero por alguna razón,
00:02:01
Por defecto, se considerará un
00:02:03
Una columna de texto y no como un número.
00:02:05
Así que podemos almacenar bastante
00:02:08
números en una columna de texto,
00:02:10
Así que ten cuidado con este pequeño error.
00:02:12
¿Y cuáles son las ventajas de escribir?
00:02:14
una columna de texto correcta y en
00:02:16
podrá realizar ciertas operaciones,
00:02:18
Así que cada vez que explico un
00:02:19
Un poco las posibles operaciones.
00:02:20
Así que para saber aquí por ejemplo
00:02:22
para hacer una concatenación,
00:02:23
es decir, el hecho de reunir
00:02:25
2 columnas en una, eh,
00:02:26
Por ejemplo, tener el nombre del departamento
00:02:28
y su número y poder hacer
00:02:30
Nombre del guión de departamento.
00:02:31
Su número en una sola columna
00:02:33
y luego poder llevar a cabo
00:02:35
extracciones de cadenas
00:02:37
por ejemplo en 1ID de de Festival.
00:02:41
Imaginemos que siempre somos 2
00:02:42
Figuras que están en medio de esto
00:02:44
AD y bueno poder decir,
00:02:45
Bueno, tomo los 2 dígitos del medio
00:02:47
y pones una nueva columna,
00:02:49
Por lo tanto, solo es posible si
00:02:50
Se considera texto.
00:02:54
Entonces tendremos todos los
00:02:55
tipos de columnas numéricas,
00:02:57
Así que aquí tendremos un poco más.
00:02:58
El primero es el formato decimal,
00:03:02
así que es un número de punto flotante,
00:03:05
Entonces, ¿qué se entiende por punto flotante,
00:03:07
Es que la longitud del número de dígitos
00:03:10
después de la coma puede ser variable.
00:03:12
Así que típicamente,
00:03:13
puede ser una distancia en metros,
00:03:16
eh, es decir,
00:03:18
estaremos a 100,13 M tan centímetros
00:03:23
cuenta detrás para el.
00:03:25
Para el decimal,
00:03:27
También tendremos números decimales,
00:03:29
fijo, es decir, vamos a
00:03:32
Establecer un número de decimales
00:03:34
Muy preciso, así que eso es importante.
00:03:36
Por ejemplo, para los precios de un producto,
00:03:38
no podemos tener 3 decimales por los 0,00€,
00:03:40
Así que es necesariamente máximo
00:03:42
2 finalmente 2 y así tendremos
00:03:45
Este formato es específico.
00:03:47
Entonces tendremos los enteros
00:03:49
Así que estos son números que no tienen
00:03:51
No hay números después de la coma que
00:03:53
Tenemos que tener cuidado con eso.
00:03:55
Como qué
00:03:56
la edad de un cliente, por ejemplo
00:03:57
en una base de datos,
00:03:59
no puedes tener 30.7 años,
00:04:02
tenemos 30 años,
00:04:03
un momento t y por lo tanto podemos
00:04:05
Colóquelo en un número entero.
00:04:07
Y finalmente los porcentajes.
00:04:08
Así que no hay nada que hacer.
00:04:11
Cómo decir que no es un
00:04:12
Formato muy complicado.
00:04:13
Es solo que básicamente vamos a
00:04:16
Dividir por 100
00:04:18
automático del del valor para
00:04:20
Lo muestra a 100 a
00:04:23
relación de formato y así puede por
00:04:25
Ejemplo para así comerciar en
00:04:27
La tasa de conversión que se muestra.
00:04:29
¿Cuál es el punto de ir a escribir?
00:04:31
¿Esas columnas allí?
00:04:32
Pozo
00:04:33
Obviamente seremos capaces de hacer
00:04:34
Operaciones matemáticas, ¿eh?
00:04:36
Adiciones
00:04:36
divisiones y multiplicaciones,
00:04:38
y así sucesivamente.
00:04:39
Y también para poder realizar
00:04:40
lleno de cálculos matemáticos
00:04:42
donde las estadísticas.
00:04:43
Pueden ser promedios,
00:04:44
medianas, desviaciones estándar,
00:04:46
y así sucesivamente
00:04:47
y así sucesivamente.
00:04:49
Si no está muy seguro sobre el formato,
00:04:51
Aquí el más común sigue siendo el número decimal,
00:04:54
lo que te salvará de hacer
00:04:56
errores en general.
00:04:57
Entonces, si no estás muy seguro,
00:04:59
Te asesoraré
00:04:59
más bien usa ese.
00:05:03
Entonces, los muchos
00:05:05
Los tipos de columnas en fecha.
00:05:07
Así que todo eso se va a dar temporalmente,
00:05:10
Así que vamos a tener el primer
00:05:11
elemento que es fecha, hora por lo tanto,
00:05:13
que representará un valor de
00:05:16
fecha y hora en formato de día,
00:05:18
mes, año y luego hora.
00:05:22
Minutos y segundos, por lo que puede ser
00:05:23
por ejemplo, en un sitio de comercio.
00:05:25
La fecha y hora precisas de un
00:05:27
compra que se ha realizado.
00:05:30
El tipo de operación posible,
00:05:31
Va a ser extracción por
00:05:32
Ejemplo del día de la semana.
00:05:34
¿Qué se hizo un jueves,
00:05:36
un sábado o potencialmente del mes es
00:05:39
También la diferencia entre 2 fechas, eh.
00:05:42
Si, por ejemplo, nosotros para el mes,
00:05:44
Como qué
00:05:44
Si desea volver a crear una columna
00:05:46
específico que contiene solo el mes,
00:05:48
Pues podremos extraer
00:05:49
de este formato de fecha,
00:05:50
tiempo el valor que es sólo
00:05:53
aquí y lo mismo la diferencia entre 2 fechas,
00:05:56
Está bien
00:05:56
También puede ser interesante tener
00:05:58
el número de días entre 2 fechas,
00:06:00
típicamente para el principio y
00:06:01
El final de nuestro festival.
00:06:02
Tendremos que calcular esto
00:06:04
El tipo de valor que hay.
00:06:05
Entonces, tendremos el valor de fecha,
00:06:07
el formato de fecha simple,
00:06:09
Así que aquí, es más o menos el
00:06:10
igual que la fecha y hora.
00:06:12
Es solo que no hay tiempo simplemente
00:06:14
Así que aquí solo tendremos un formato de día,
00:06:16
mes y año y podremos
00:06:18
Haz más o menos lo mismo.
00:06:19
Así extracción del día del
00:06:21
semana del mes del año,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
Y vemos que podemos ver,
00:06:25
que se puede extraer aproximadamente
00:06:26
lo que quieras.
00:06:27
La diferencia entre 2 fechas obviamente.
00:06:29
Luego tendremos un formato de hora
00:06:31
que una vez más es
00:06:33
El durante 2 fechas no contiene
00:06:34
Sin fecha y solo 1h.
00:06:36
Puede ser, por ejemplo,
00:06:36
La hora de apertura de una serie
00:06:38
De las tiendas, se formará a horas,
00:06:41
minutos y segundos.
00:06:42
Podremos intentarlo,
00:06:43
extraer el tiempo,
00:06:44
Podremos extraer el minuto y lo haremos
00:06:47
también ser capaz de extraer la diferencia,
00:06:49
Así que hay resta de 2 horarios
00:06:51
así, por ejemplo, la apertura,
00:06:52
Horarios de apertura y cierre
00:06:53
Si reste el 2 obtendría
00:06:56
el número de horas o la tienda
00:06:58
está abierto el día.
00:07:00
Entonces
00:07:00
Tendremos nociones de duración así
00:07:03
Por lo general, será si calculo
00:07:05
esta diferencia en la apertura y el cierre,
00:07:07
Me dará una duración que es
00:07:09
También en formato de hora y minuto
00:07:10
y 2º y puede ser en realidad
00:07:12
La hora de apertura de una tienda
00:07:13
tiempo dedicado a un sitio web,
00:07:16
Podremos extraer por ejemplo
00:07:18
el número de días que representa
00:07:19
Otra vez eh.
00:07:20
Hago un recordatorio al festival,
00:07:23
El número de horas incluidas en
00:07:24
con el tiempo
00:07:26
Así que es exactamente lo mismo,
00:07:27
Es solo la granularidad que vamos a elegir.
00:07:31
Y luego tendremos el formato de fecha,
00:07:34
hora, zona horaria,
00:07:35
que corresponde al formato de fecha,
00:07:36
Tiempo pero en el.
00:07:39
Cómo saber la hora UTC con un
00:07:42
potencialmente un desplazamiento de zona horaria
00:07:44
Horarios y eso es interesante
00:07:46
Cuando realmente vamos, eres
00:07:49
sobre datos internacionales,
00:07:50
en cualquier caso a un
00:07:53
de usuarios internacionales y, por lo tanto, de
00:07:54
en lugar de usar la hora local
00:07:56
más bien tomar su universal y
00:07:59
por lo tanto, utilizar el sistema UTC.
00:08:02
Y tan pequeño enfoque
00:08:03
De hecho, en relación con eso,
00:08:05
así que el i TC Como recordatorio básicamente así
00:08:07
tomamos el meridiano de Greenwich que
00:08:09
nos da su 0 y luego nos vamos
00:08:11
tener UTC más uno significa
00:08:13
que tenemos 1h00 más así que está aquí
00:08:16
Toda el área en azul usa más
00:08:18
2 Va a ser la Zona Púrpura C Plus
00:08:20
3 La zona roja y así sucesivamente
00:08:23
y por lo tanto en lugar de mostrarte
00:08:25
Por ejemplo 16h30 para 1h de compra en
00:08:28
Francia se le mostrará 3:30 p.m. más.
00:08:31
En UTC para tenerlo en formato internacional.
00:08:39
Finalmente, la brecha un poco más particular.
00:08:42
Así que empezaremos con las pelotas,
00:08:43
Así que sostén que los explotaremos mediante
00:08:45
El resto, ya sea en la creación
00:08:48
de métrica o incluso en el código que uno
00:08:50
podría escribir en Power Query para que
00:08:53
Una bola uno es una columna que no
00:08:55
puede contener sólo 2 tipos que 2 tipos de
00:08:58
valor que 2 valores que es verdadero o falso.
00:09:01
Tienes que tener mucho cuidado con eso,
00:09:02
no se considera texto,
00:09:05
Realmente será como un valor
00:09:07
técnica que indica si es debido.
00:09:09
Si es verdadero o falso,
00:09:10
Hubiera sido difícil para mí decir más. Eso.
00:09:14
A menudo terminología inglesa,
00:09:15
eh, tan donde falso y quién nos hará
00:09:19
permitir la realización de operaciones
00:09:21
lógica o incluso condiciones dentro de
00:09:23
su uso de nuestros datos.
00:09:25
Así que aquí podríamos tomar el ejemplo
00:09:27
productos en oferta si el producto en
00:09:29
la promoción es verdadera y está a la venta,
00:09:31
Así que vamos a decir verdad,
00:09:32
es un no es,
00:09:33
simplemente pondremos mal y
00:09:35
como una posible operación en realidad
00:09:37
Se puede utilizar en funciones
00:09:39
condicional allí.
00:09:42
Y entonces
00:09:42
Tendremos el formato binario así que
00:09:44
El formato binario es, por lo tanto, un
00:09:47
Información que aún no lo es
00:09:48
operable directamente en un
00:09:50
por lo que puede ser por ejemplo
00:09:52
el archivo de Excel,
00:09:53
Así que es en una de las etapas que
00:09:55
vi así que te mostraré
00:09:57
justo ahora en el archivo.
00:09:59
Pero cuando estás en el proceso de
00:10:01
Seleccione uno largo que desee
00:10:03
La importación del archivo en sí fue
00:10:05
Se muestra como datos binarios
00:10:07
porque aún no se puede implementar en
00:10:09
en una matriz de consultas de Power.
00:10:11
También podemos tener imágenes.
00:10:13
Eso es todo, y las posibles operaciones.
00:10:15
Bueno, es bastante simple,
00:10:16
Está hecho para transitorio.
00:10:18
Utilizaremos principalmente como
00:10:20
ese paso intermedio,
00:10:22
y luego hacer
00:10:23
Extracción de datos reales.
00:10:26
Entonces
00:10:27
Volveremos a nuestra mesa
00:10:28
para analizar un poco los datos,
00:10:30
los tipos de datos que se han
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asignado automáticamente por Power Query,
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Número de identificación.
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Estamos en valores con letras,
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Así que aquí estamos, por supuesto, el texto de
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la manifestación, por supuesto, del texto,
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el dominio también el complemento de dominio,
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sigue siendo texto, la región,
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el departamento y la comuna principal.
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Por supuesto, somos texto,
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Aquí el departamento, estaremos en un número,
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un número entero,
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Así que efectivamente un departamento no
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Es posible que no tenga números después del punto decimal.
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El código postal es
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también un número entero,
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el código INSEE y luego el código INSEE,
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Es un poco peculiar porque tal como está,
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Ves que tenemos ambas longitudes
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y hay latitud en la misma columna, por lo tanto.
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Será difícil aclarar el hecho de que
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es un formato de número por ahora,
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Así que vamos a dejarlo en texto.
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Tendremos jubilación allí periodicidad,
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en el texto,
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La palabra habitual en el texto.
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No hay problema.
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El número de la edición 2018,
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Así que, en teoría,
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deberíamos poner un formato digital,
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Pero por ahora vemos que tenemos
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Valores un poco raros porque
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que cuando sea la primera edición,
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Está escrito primera edición así que
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Será un reprocesamiento que tendremos
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para hacer más tarde y luego para
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Vuelva a cambiar el tipo de columna.
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No importa, fecha de inicio,
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Estamos en formato de fecha.
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Realmente
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Lo que no tenemos tiempo indica el
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fecha de finalización informada la fecha también,
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la fecha de creación también.
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El volumen de participantes.
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Así que ahí tenemos un pequeño problema,
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Ves que él nos muestra esto en
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formato decimal. Y eso está mal.
00:12:01
En este caso que no podemos tener
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una búsqueda, 5 participantes para un festival,
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debe ser un número entero,
00:12:07
Estamos hablando de persona y por lo tanto aquí
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Vayamos al menú desplegable
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y haga clic en entero.
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Aquí hemos modificado el tipo,
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que se acaba de añadir y vemos que
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hay un incremento que acaba de ser,
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que se acaba de agregar porque tenía
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Ya es un paso de tipo de modificación.
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Y por lo tanto para evitar que
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El escenario tiene el mismo nombre.
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Pues aquí añadiremos un
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increment Para información,
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si hace clic con el botón derecho,
00:12:33
Puede cambiar el nombre del paso a
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dale un nombre que te hable,
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Eso te habla más.
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El nivel de participantes 2017.
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Allí
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Era el valor correcto y al nivel
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Desde el sitio web, uno también es bueno,
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así que muy pocos retratamientos para hacer,
00:12:49
¿eh?
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Sobre estimaciones de que
00:12:51
había sido capaz de hacer para correr,
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Así que es perfecto y vamos a
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para poder continuar nuestro trabajo.

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résultat(s)
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Zoals ik je precies vertelde
00:00:03
automatisch gezegd. Doorgaans
00:00:04
Power Quéry zorgt voor de verbeelding
00:00:08
de soorten kolommen die welke zullen zijn
00:00:11
wordt toegewezen voor elk van.
00:00:14
De gegevens die daarom worden geïmporteerd
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Dit komt weer overeen met de
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kleine icoontjes die hier aanwezig zijn,
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dus aan BC voor alles wat tekst zal zijn,
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Dan hebben we het.
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U bent 123 voor gehele getallen,
00:00:27
et cetera et cetera.
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En dat je een beetje op je hoede moet zijn
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van deze formaten omdat ze moeten worden uitgevoerd,
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Hij zal een inschatting maken.
00:00:34
op een deel van de gegevens.
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Dat, we zullen terugkomen om het goed te doen
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Wees hier voorzichtig mee en controleer of
00:00:40
wat hij voorstelde relevant is,
00:00:42
anders zou het sommigen in gevaar brengen
00:00:44
herverwerking die kan worden gedaan
00:00:45
vervolgens wat berekeningen.
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Ik zal er niet op terugkomen, maar hier is het.
00:00:48
maak meestal DES.
00:00:50
Schattingen van de duur tussen 2 data,
00:00:52
in staat zijn om sommen te maken tussen 2 waarden,
00:00:54
digitaal enzovoort,
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Dit kan alleen als je dat aangeeft.
00:00:57
We zullen kunnen gaan,
00:00:57
dat het numerieke waarden zijn,
00:00:59
Dus probeer te vegen
00:01:00
een beetje bij elkaar.
00:01:01
De verschillende soorten gegevens.
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Dus ja, inderdaad,
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de soorten columns toen ik het je vertelde,
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zijn geamuseerd door kleine pictogrammen
00:01:11
automatisch naar Ik ga detecteren
00:01:13
ten slotte Power quéry en wijzig ze en
00:01:16
Dan hebben we de mogelijkheid om naar de
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Bewerk door op de kleine te klikken
00:01:20
van het type indeling dat
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standaard toegewezen en dan gaan we
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Vind de hele lijst die hier staat.
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Dus de meest voorkomende,
00:01:30
het zullen de gegevenstypen zijn
00:01:32
in kolomtekst eh dus wie
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verschijnen hier en in ABC-formaat,
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in de koptekst van het pictogram.
00:01:37
Dus op het niveau van gegevenstypen.
00:01:40
Nou Ben het is relatief
00:01:41
eenvoudig te begrijpen hè,
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Het worden Unicode-tekenreeksen
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Het is dus gewoon het Unicode-formaat.
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Maar hoe dan ook, onthoud dat gewoon
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Het is een touwtje.
00:01:49
Dit kunnen reeksen van getallen zijn of
00:01:51
datums weergegeven in een tekstnotatie,
00:01:53
Dus dat is ook belangrijk.
00:01:54
Oppassen
00:01:54
het kan geschreven worden,
00:01:57
het nummer, het nummer van de afdeling.
00:01:59
Maar om de een of andere reden,
00:02:01
Standaard wordt het beschouwd als een
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Een kolom met tekst en niet als een getal.
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We kunnen dus behoorlijk opslaan
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getallen in een tekstkolom,
00:02:10
Pas dus op voor dit kleine foutje.
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En wat zijn de voordelen om te typen
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een juiste tekstkolom en aan
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zal in staat zijn om bepaalde bewerkingen uit te voeren,
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Dus elke keer als ik uitleg een
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beetje de mogelijke operaties.
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Dus om hier bijvoorbeeld te weten
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om een aaneenschakeling te maken,
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d.w.z. het feit van samenkomst
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2 kolommen in één, hè,
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bijvoorbeeld de naam van de afdeling hebben
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en zijn aantal en om te kunnen doen
00:02:30
Naam van het afbreekstreepje van de afdeling.
00:02:31
Het nummer in één kolom
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en dan in staat zijn om uit te voeren
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tekenreeksextracties
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bijvoorbeeld in 1ID van de de Festival.
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Stel je voor dat we altijd 2 zijn
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cijfers die hier middenin zitten
00:02:44
AD en goed om te kunnen zeggen,
00:02:45
Nou ik neem de middelste 2 cijfers
00:02:47
en u plaatst er een nieuwe kolom in,
00:02:49
Het kan dus alleen als
00:02:50
Het wordt beschouwd als tekst.
00:02:54
Dan hebben we alle
00:02:55
numerieke kolomtypen,
00:02:57
Dus hier zullen we iets meer hebben.
00:02:58
De eerste is het decimale formaat,
00:03:02
het is dus een floating-point getal,
00:03:05
dus wat wordt bedoeld met drijvende komma,
00:03:07
het is dat de lengte van het aantal cijfers
00:03:10
na de komma kan variabel zijn.
00:03:12
Dus typisch,
00:03:13
het kan een afstand in meters zijn,
00:03:16
huh, dat wil zeggen,
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we komen op 100.13 M dus centimeters
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account achter voor de.
00:03:25
Voor de decimaal,
00:03:27
We zullen ook decimale getallen hebben,
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vast, d.w.z. we zullen
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Een aantal decimalen instellen
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Heel precies dus dat is belangrijk.
00:03:36
Bijvoorbeeld voor de prijzen van een product,
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we kunnen geen 3 decimalen hebben voor de 0,00€,
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Het is dus noodzakelijkerwijs maximaal
00:03:42
2 uiteindelijk 2 en zo zullen we
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Dit formaat is specifiek.
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Dan hebben we de gehele getallen
00:03:49
Dit zijn dus getallen die geen
00:03:51
geen cijfers na de komma die
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Daar moeten we voorzichtig mee zijn.
00:03:55
Zoals wat
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de leeftijd van een klant bijvoorbeeld
00:03:57
in een database,
00:03:59
je kunt geen 30,7 jaar oud zijn,
00:04:02
we zijn 30 jaar oud,
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een moment t en daarom kunnen we
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plaats het in een heel getal.
00:04:07
En tot slot de percentages.
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Er is dus niets te doen.
00:04:11
Hoe te zeggen dat het geen
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Zeer gecompliceerd formaat.
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Het is gewoon dat we in principe gaan
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delen door 100
00:04:18
automatisch van de waarde voor
00:04:20
Je geeft het weer op 100 tot
00:04:23
formaatverhouding en zo kan het door
00:04:25
Voorbeeld voor dus handel op
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De conversieratio die wordt weergegeven.
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Wat heeft het voor zin om te gaan typen
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Die columns daar?
00:04:32
Goed
00:04:33
We zullen uiteraard in staat zijn om
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Wiskundige bewerkingen, hè?
00:04:36
Toevoegingen
00:04:36
verdelingen en vermenigvuldigingen,
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enzovoort.
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En om ook te kunnen presteren
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vol wiskundige berekeningen
00:04:42
waar statistieken.
00:04:43
Het kunnen gemiddelden zijn,
00:04:44
medianen, standaarddeviaties,
00:04:46
enzovoort
00:04:47
enzovoort.
00:04:49
Als u niet zo zeker bent van het formaat,
00:04:51
Hier blijft de meest voorkomende het decimale getal,
00:04:54
wat u zal redden van het doen
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fouten in het algemeen.
00:04:57
Dus als je het niet zo zeker weet,
00:04:59
Ik zal u adviseren
00:04:59
gebruik liever die ene.
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Dan de vele
00:05:05
De typen kolommen in datum.
00:05:07
Dus dat alles zal tijdelijk gegeven worden,
00:05:10
Dus we gaan de eerste hebben
00:05:11
element dat datum is, tijd dus,
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die een waarde van
00:05:16
datum en tijd in dagnotatie,
00:05:18
maand, jaar en dan uur.
00:05:22
Minuten en seconden, dus het kan
00:05:23
bijvoorbeeld op een commerce site.
00:05:25
De precieze datum en tijd van een
00:05:27
aankoop die is gedaan.
00:05:30
Het type operatie dat mogelijk is,
00:05:31
Het wordt extractie door
00:05:32
Voorbeeld van de dag van de week.
00:05:34
Wat werd het gedaan op een donderdag,
00:05:36
een zaterdag of mogelijk van de maand is
00:05:39
Ook het verschil tussen 2 data, hè.
00:05:42
Als we bijvoorbeeld voor de maand,
00:05:44
Zoals wat
00:05:44
als u een kolom opnieuw wilt maken
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specifiek die alleen de maand bevat,
00:05:48
Welnu, we zullen in staat zijn om te extraheren
00:05:49
van deze datumnotatie,
00:05:50
tijd de waarde die alleen is
00:05:53
hier en hetzelfde het verschil tussen 2 data,
00:05:56
Het is OK
00:05:56
Het kan ook interessant zijn om te hebben
00:05:58
het aantal dagen tussen 2 data,
00:06:00
typisch voor het begin en
00:06:01
het einde van ons festival.
00:06:02
We zullen dit moeten berekenen
00:06:04
Het type waarde daar.
00:06:05
Dan hebben we de datumwaarde,
00:06:07
de eenvoudige datumnotatie,
00:06:09
Dus hier is het zo'n beetje de
00:06:10
hetzelfde als de datumtijd.
00:06:12
Het is gewoon dat er geen tijd is om simpelweg
00:06:14
Dus hier zullen we alleen een dagindeling hebben,
00:06:16
maand en jaar en we zullen in staat zijn om
00:06:18
doe ongeveer hetzelfde.
00:06:19
Dus extractie van de dag van de
00:06:21
week van de maand van het jaar,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
En we zien dat we kunnen zien,
00:06:25
die grofweg geëxtraheerd kan worden
00:06:26
wat je maar wilt.
00:06:27
Het verschil tussen 2 data uiteraard.
00:06:29
Dan hebben we een uurindeling
00:06:31
wat wederom
00:06:33
De gedurende 2 data bevatten geen
00:06:34
Geen datum en slechts 1 uur.
00:06:36
Het kan bijvoorbeeld zijn,
00:06:36
de openingstijd van een serie
00:06:38
Van winkels, het zal worden gevormd tot uren,
00:06:41
minuten en seconden.
00:06:42
We zullen in staat zijn om te proberen,
00:06:43
de tijd extraheren,
00:06:44
We zullen in staat zijn om de minuut te extraheren en we zullen
00:06:47
ook in staat zijn om het verschil te extraheren,
00:06:49
Dus er is aftrek van 2 schema's
00:06:51
dus bijvoorbeeld de opening,
00:06:52
openings- en sluitingstijden
00:06:53
Als ik de 2 zou aftrekken, zou ik
00:06:56
het aantal uren of de winkel
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is open op de dag.
00:07:00
Dan
00:07:00
We zullen noties van duur hebben, dus
00:07:03
Het zal meestal zijn als ik bereken
00:07:05
dit verschil in openen en sluiten,
00:07:07
Het geeft me een duur die
00:07:09
ook in uur- en minuutformaat
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en 2e en het kan eigenlijk
00:07:12
de openingstijd van een winkel
00:07:13
tijd doorgebracht op een website,
00:07:16
We zullen bijvoorbeeld kunnen extraheren
00:07:18
het aantal dagen dat het vertegenwoordigt
00:07:19
Nogmaals hè.
00:07:20
Ik herinner me aan het festival,
00:07:23
Het aantal uren inbegrepen in
00:07:24
na verloop van tijd,
00:07:26
het is dus precies hetzelfde,
00:07:27
Het is gewoon de granulariteit die we gaan kiezen.
00:07:31
En dan hebben we het datumformaat,
00:07:34
tijd, tijdzone,
00:07:35
die overeenkomt met de datumnotatie,
00:07:36
Tijd maar bij de.
00:07:39
Hoe UTC-tijd te vertellen met een
00:07:42
mogelijk een tijdzoneverschuiving
00:07:44
Schema's en dat is interessant
00:07:46
Als we daadwerkelijk gaan ben je
00:07:49
over internationale gegevens,
00:07:50
in ieder geval aan een
00:07:53
van de internationale gebruikers en dus van
00:07:54
in plaats van lokale tijd te gebruiken
00:07:56
om liever hun universele en
00:07:59
daarom om het UTC-systeem te gebruiken.
00:08:02
En dus kleine focus
00:08:03
Inderdaad, in verband daarmee,
00:08:05
dus de i TC Als herinnering eigenlijk zo
00:08:07
we nemen de meridiaan van Greenwich die
00:08:09
geeft ons hun 0 en dan gaan we
00:08:11
UTC plus één betekent
00:08:13
dat we er nog 1u00 hebben dus het is hier
00:08:16
Het hele gebied in blauw gebruik meer
00:08:18
2 het wordt de paarse zone c plus
00:08:20
3 de rode zone en ga zo maar door
00:08:23
en daarom in plaats van je te laten zien
00:08:25
bijvoorbeeld 16u30 voor 1u van aankoop in
00:08:28
Frankrijk krijg je om 15.30 uur meer te zien.
00:08:31
In UTC om het in internationaal formaat te hebben.
00:08:39
Tot slot de kloof iets specifieker.
00:08:42
Dus we beginnen met de ballen,
00:08:43
Houd er dus rekening mee dat we ze zullen uitbuiten door
00:08:45
De rest, of in de creatie
00:08:48
van metriek of zelfs in de code die ene
00:08:50
kon schrijven in Power Quéry dus
00:08:53
Een bal is een kolom die dat niet doet
00:08:55
kan slechts 2 soorten bevatten dan 2 soorten
00:08:58
waarde die 2 waarden die waar of onwaar is.
00:09:01
Daar moet je heel voorzichtig mee zijn,
00:09:02
het wordt niet als tekst beschouwd,
00:09:05
Het zal echt als een waarde zijn
00:09:07
techniek die aangeeft of het verschuldigd is.
00:09:09
Als het waar of onwaar is,
00:09:10
Het zou voor mij moeilijk zijn geweest om meer te zeggen. Het.
00:09:14
Vaak Engelse terminologie,
00:09:15
huh, dus **** waar vals en wie zal ons
00:09:19
handelingen mogelijk te maken
00:09:21
logica of zelfs voorwaarden binnen
00:09:23
hun gebruik van onze gegevens.
00:09:25
Dus hier zouden we het voorbeeld kunnen nemen
00:09:27
producten in de uitverkoop als het product in
00:09:29
promotie is waar en is te koop,
00:09:31
Dus we gaan waarmaken,
00:09:32
het is een is niet,
00:09:33
we zullen het gewoon verkeerd zeggen en
00:09:35
als een mogelijke operatie eigenlijk
00:09:37
het kan worden gebruikt in functies
00:09:39
voorwaardelijk daar.
00:09:42
En dan,
00:09:42
We zullen het binaire formaat hebben, dus
00:09:44
Het binaire formaat is dus een
00:09:47
Informatie die nog niet beschikbaar is
00:09:48
direct bedienbaar in een
00:09:50
kolom zodat het bijvoorbeeld
00:09:52
het Excel-bestand,
00:09:53
Het is dus in een van de fasen dat we
00:09:55
zag dus ik zal het je laten zien
00:09:57
alleen nu in het dossier.
00:09:59
Maar als je in het proces van
00:10:01
Selecteer een lange die je wilde
00:10:03
Het importeren van het bestand zelf was
00:10:05
weergegeven als binaire gegevens
00:10:07
omdat nog niet inzetbaar in
00:10:09
in een Power Query-array.
00:10:11
We kunnen ook beelden hebben.
00:10:13
Dat is het, en de mogelijke operaties.
00:10:15
Nou, het is vrij eenvoudig,
00:10:16
Het is gemaakt voor vergankelijkheid.
00:10:18
We zullen voornamelijk gebruiken als
00:10:20
die tussenstap,
00:10:22
en doe dan
00:10:23
echte data-extractie.
00:10:26
Dan
00:10:27
We gaan terug naar onze tafel
00:10:28
om de gegevens een beetje te analyseren,
00:10:30
de soorten gegevens die zijn geweest
00:10:33
automatisch toegewezen door Power Quéry,
00:10:35
Identificatienummer.
00:10:36
We zijn op waarden met letters,
00:10:39
Dus hier zijn we natuurlijk de tekst van
00:10:41
de manifestatie van de tekst,
00:10:43
het domein ook het domein complement,
00:10:45
het blijft tekst, de regio,
00:10:47
het departement en de hoofdgemeente.
00:10:49
Wij zijn natuurlijk tekst,
00:10:50
Hier de afdeling, we zullen op een aantal,
00:10:54
een geheel getal,
00:10:55
Dus effectief doet een afdeling dat niet.
00:10:57
mogen geen getallen achter de komma hebben.
00:10:59
De postcode is
00:11:00
ook een heel getal,
00:11:01
de INSEE-code en vervolgens de INSEE-code,
00:11:03
Het is een beetje eigenaardig, want zoals het er nu uitziet,
00:11:05
Je ziet dat we beide lengtegraad hebben
00:11:07
en er is dus speelruimte in dezelfde kolom.
00:11:10
Het zal moeilijk zijn om te verduidelijken dat
00:11:13
het is voorlopig een getalnotatie,
00:11:16
Dus we laten het in tekst.
00:11:17
We zullen daar periodiek met pensioen gaan,
00:11:19
in tekst,
00:11:20
het gebruikelijke woord in tekst.
00:11:21
Er is geen probleem.
00:11:22
Het nummer van de editie 2018,
00:11:26
Dus daar, in theorie,
00:11:27
we moeten een digitaal formaat plaatsen,
00:11:29
Maar voor nu zien we dat we
00:11:30
Waarden een beetje raar omdat
00:11:31
dat wanneer het de eerste editie is,
00:11:32
Het is geschreven eerste druk dus
00:11:34
Het zal een opwerking zijn die we zullen hebben
00:11:37
later te doen en dan naar
00:11:39
Wijzig het type kolom opnieuw.
00:11:41
Maakt niet uit, startdatum,
00:11:43
We zijn in datumnotatie.
00:11:44
Feitelijk
00:11:45
wat we hebben geen tijd aangegeven de
00:11:47
einddatum vermeldde ook de datum,
00:11:49
de datum van creatie ook.
00:11:51
Het aantal deelnemers.
00:11:52
Dus daar hebben we een klein probleem,
00:11:53
Je ziet dat hij ons dit laat zien in
00:11:57
decimaal formaat. En dat is dus fout.
00:12:01
In dit geval dat we niet kunnen hebben
00:12:03
een speurtocht, 5 deelnemers voor een festival,
00:12:06
het moet een heel getal zijn,
00:12:07
We hebben het over persoon en dus hier
00:12:09
Laten we naar het vervolgkeuzemenu gaan
00:12:12
en klik op integer.
00:12:14
Hier hebben we aangepast type,
00:12:15
die zojuist is toegevoegd en we zien dat het
00:12:17
er is een verhoging die zojuist is geweest,
00:12:19
die net was toegevoegd omdat ik
00:12:23
Al een wijzigingstype stap.
00:12:26
En dus om dat te voorkomen.
00:12:27
Het podium heeft dezelfde naam.
00:12:29
Welnu, hier zullen we een
00:12:31
increment Voor informatie,
00:12:32
als u met de rechtermuisknop klikt,
00:12:33
U kunt de naam van de stap wijzigen in
00:12:35
geef het een naam die tot u spreekt,
00:12:38
dat spreekt je meer aan.
00:12:41
Het niveau van de deelnemers 2017.
00:12:43
Daar
00:12:43
Het was de juiste waarde en op het niveau
00:12:45
Van de website is er ook een goed,
00:12:47
dus heel weinig herkansingen te doen,
00:12:49
hè?
00:12:49
Op schattingen dat
00:12:51
had kunnen doen om te rennen,
00:12:52
Dus het is perfect en we gaan
00:12:55
om ons werk voort te kunnen zetten.

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résultat(s)
00:00:00
Como eu precisamente lhe disse
00:00:03
disse automaticamente. Geralmente
00:00:04
Power Quéry se encarregará de imaginar
00:00:08
os tipos de colunas que serão quais
00:00:11
serão alocados para cada um deles.
00:00:14
Os dados que são importados, portanto,
00:00:15
Isso novamente corresponde ao
00:00:17
pequenos ícones que estão presentes aqui,
00:00:18
então para BC para tudo o que vai ser texto,
00:00:22
Então nós teremos.
00:00:24
Você é 123 para inteiros,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
E que você tem que ser um pouco cauteloso
00:00:31
desses formatos porque para executar,
00:00:33
Ele fará uma estimativa
00:00:34
em parte dos dados.
00:00:36
Isso, voltaremos a fazer bem
00:00:38
Tenha cuidado com isso e verifique se
00:00:40
o que ele propôs é relevante,
00:00:42
caso contrário, poria em risco alguns
00:00:44
reprocessamento que pode ser feito
00:00:45
posteriormente, alguns cálculos.
00:00:47
Não vou voltar a ele, mas aqui está.
00:00:48
normalmente fazem DES.
00:00:50
Estimativas de duração entre 2 datas,
00:00:52
ser capaz de fazer somas entre 2 valores,
00:00:54
digital e assim por diante,
00:00:55
Isso só é possível se você indicar.
00:00:57
Nós seremos capazes de ir,
00:00:57
que são valores numéricos,
00:00:59
Então tente varrer
00:01:00
um pouco juntos.
00:01:01
Os diferentes tipos de dados.
00:01:05
Então, sim, de fato,
00:01:06
os tipos de colunas quando eu lhe disse,
00:01:08
se divertem com pequenos ícones
00:01:11
automaticamente para eu ir detectar
00:01:13
finalmente Poder quéry e modificá-los e
00:01:16
Então temos a capacidade de ir para o
00:01:18
Edite clicando no pequeno
00:01:20
ícone do tipo de formato que é
00:01:23
atribuído por padrão e, em seguida, vamos
00:01:26
Encontre a lista completa que está aqui.
00:01:29
Assim, o mais comum,
00:01:30
serão os tipos de dados
00:01:32
no texto da coluna eh assim que quem
00:01:34
aparecem aqui e em formato ABC,
00:01:36
no cabeçalho do ícone.
00:01:37
Então, no nível dos tipos de dados.
00:01:40
Bem, Ben, é relativamente
00:01:41
simples de entender hein,
00:01:41
Serão cadeias de caracteres Unicode
00:01:44
Portanto, é apenas o formato Unicode.
00:01:46
Mas, independentemente disso, lembre-se de que
00:01:47
É uma corda.
00:01:49
Estes podem ser cadeias de caracteres de número ou
00:01:51
datas representadas em formato de texto,
00:01:53
Então isso também é importante.
00:01:54
Cuidado
00:01:54
pode ser escrito,
00:01:57
o número, o número do departamento.
00:01:59
Mas, por alguma razão,
00:02:01
Por padrão, ele será considerado um
00:02:03
Uma coluna de texto e não como um número.
00:02:05
Assim, podemos bastante armazenar
00:02:08
números em uma coluna de texto,
00:02:10
Portanto, cuidado com esse pequeno erro.
00:02:12
E quais são as vantagens de digitar
00:02:14
uma coluna de texto corretamente e em
00:02:16
será capaz de fazer certas operações,
00:02:18
Então, cada vez que eu explico um
00:02:19
um pouco as operações possíveis.
00:02:20
Então, para conhecer aqui por exemplo
00:02:22
para fazer uma concatenação,
00:02:23
ou seja, o fato de se reunir
00:02:25
2 colunas em uma, hein,
00:02:26
por exemplo, ter o nome do departamento
00:02:28
e o seu número e ser capaz de fazer
00:02:30
Nome do hífen do departamento.
00:02:31
Seu número em uma única coluna
00:02:33
e, em seguida, ser capaz de realizar
00:02:35
extrações de cordas
00:02:37
por exemplo, em 1ID de de Festival.
00:02:41
Vamos imaginar que somos sempre 2
00:02:42
números que estão no meio disso
00:02:44
AD e bom poder dizer,
00:02:45
Bem, eu tomo o meio 2 dígitos
00:02:47
e você coloca em uma nova coluna,
00:02:49
Portanto, só é possível se
00:02:50
É considerado texto.
00:02:54
Teremos então todos os
00:02:55
tipos de colunas numéricas,
00:02:57
Então, aqui teremos um pouco mais.
00:02:58
O primeiro é o formato decimal,
00:03:02
por isso é um número de ponto flutuante,
00:03:05
então o que se entende por ponto flutuante,
00:03:07
é que o comprimento do número de dígitos
00:03:10
após a vírgula pode ser variável.
00:03:12
Então, tipicamente,
00:03:13
pode ser uma distância em metros,
00:03:16
hein, ou seja,
00:03:18
estaremos a 100,13 M assim centímetros
00:03:23
conta atrás para o.
00:03:25
Para o decimal,
00:03:27
Também teremos números decimais,
00:03:29
fixo, ou seja, vamos
00:03:32
Definir um número de casas decimais
00:03:34
Muito preciso, então isso é importante.
00:03:36
Por exemplo, para os preços de um produto,
00:03:38
não podemos ter 3 casas decimais para o 0,00€,
00:03:40
Então é necessariamente o máximo
00:03:42
2 finalmente 2 e assim teremos
00:03:45
Esse formato é específico.
00:03:47
Então teremos os inteiros
00:03:49
Então, esses são números que não têm
00:03:51
sem números após a vírgula que
00:03:53
Temos de ter cuidado com isso.
00:03:55
Como o que
00:03:56
a idade de um cliente, por exemplo
00:03:57
numa base de dados,
00:03:59
você não pode ter 30,7 anos de idade,
00:04:02
temos 30 anos,
00:04:03
um momento t e, portanto, podemos
00:04:05
coloque-o em um número inteiro.
00:04:07
E, finalmente, as porcentagens.
00:04:08
Portanto, não há nada a fazer.
00:04:11
Como dizer que não é um
00:04:12
Formato muito complicado.
00:04:13
É que basicamente nós vamos
00:04:16
dividir por 100
00:04:18
automático do valor para
00:04:20
Você o exibe em 100 a
00:04:23
proporção de formato e assim pode por
00:04:25
Exemplo para assim o comércio em
00:04:27
A taxa de conversão exibida.
00:04:29
Qual é o sentido de ir digitar
00:04:31
Aquelas colunas aí?
00:04:32
Poço
00:04:33
Obviamente seremos capazes de fazer
00:04:34
Operações matemáticas, hein?
00:04:36
Adições
00:04:36
divisões e multiplicações,
00:04:38
e assim por diante.
00:04:39
E também ser capaz de executar
00:04:40
cheio de cálculos matemáticos
00:04:42
onde estatísticas.
00:04:43
Pode ser médias,
00:04:44
medianas, desvios-padrão,
00:04:46
e assim por diante
00:04:47
e assim por diante.
00:04:49
Se você não tem muita certeza sobre o formato,
00:04:51
Aqui o mais comum permanece o número decimal,
00:04:54
o que irá salvá-lo de fazer
00:04:56
erros em geral.
00:04:57
Então, se você não tem muita certeza,
00:04:59
Vou aconselhá-lo
00:04:59
em vez disso, use aquele.
00:05:03
Então, os muitos
00:05:05
Os tipos de colunas em data.
00:05:07
Então, tudo isso vai ser dado temporalmente,
00:05:10
Então vamos ter o primeiro
00:05:11
elemento que é data, hora, portanto,
00:05:13
que representará um valor de
00:05:16
data e hora em formato de dia,
00:05:18
mês, ano e depois hora.
00:05:22
Minutos e segundos, para que possa ser
00:05:23
por exemplo, em um site de comércio.
00:05:25
A data e a hora precisas de um
00:05:27
compra que foi feita.
00:05:30
O tipo de operação possível,
00:05:31
Vai ser extração por
00:05:32
Exemplo do dia da semana.
00:05:34
O que foi feito em uma quinta-feira,
00:05:36
um sábado ou potencialmente do mês é
00:05:39
Também a diferença entre 2 datas, hein.
00:05:42
Se, por exemplo, nós para o mês,
00:05:44
Como o que
00:05:44
se você quiser recriar uma coluna
00:05:46
específico que contém apenas o mês,
00:05:48
Bem, seremos capazes de extrair
00:05:49
deste formato de data,
00:05:50
tempo o valor que é apenas
00:05:53
aqui e o mesmo a diferença entre 2 datas,
00:05:56
É razoável
00:05:56
Também pode ser interessante ter
00:05:58
o número de dias entre 2 datas,
00:06:00
normalmente para o início e
00:06:01
o fim do nosso festival.
00:06:02
Teremos que calcular isso
00:06:04
O tipo de valor lá.
00:06:05
Então, teremos o valor da data,
00:06:07
o formato de data simples,
00:06:09
Então, aqui, é praticamente o
00:06:10
o mesmo que a data e hora.
00:06:12
Só que não há tempo simplesmente
00:06:14
Então, aqui teremos apenas um formato de dia,
00:06:16
mês e ano e seremos capazes de
00:06:18
fazer a mesma coisa.
00:06:19
Assim, extração do dia do
00:06:21
semana do mês do ano,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
E vemos que podemos ver,
00:06:25
que podem ser extraídos grosseiramente
00:06:26
o que você quiser.
00:06:27
A diferença entre 2 datas, obviamente.
00:06:29
Então teremos um formato de hora
00:06:31
que mais uma vez é
00:06:33
O durante 2 datas não contém
00:06:34
Sem data e apenas 1h.
00:06:36
Pode ser, por exemplo,
00:06:36
o tempo de abertura de uma série
00:06:38
Das lojas, ele será formado até as horas,
00:06:41
minutos e segundos.
00:06:42
Poderemos tentar,
00:06:43
extrair o tempo,
00:06:44
Seremos capazes de extrair o minuto e vamos
00:06:47
também ser capaz de extrair a diferença,
00:06:49
Então há subtração de 2 horários
00:06:51
assim, por exemplo, a abertura,
00:06:52
horários de abertura e encerramento
00:06:53
Se eu subtraísse os 2 eu conseguiria
00:06:56
o número de horas ou a loja
00:06:58
está aberto no dia.
00:07:00
Então
00:07:00
Teremos noções de duração para que
00:07:03
Normalmente será se eu calcular
00:07:05
esta diferença de abertura e fechamento,
00:07:07
Isso me dará uma duração que é
00:07:09
também em formato de hora e minuto
00:07:10
e 2º e pode ser realmente
00:07:12
o horário de abertura de uma loja
00:07:13
tempo gasto em um site,
00:07:16
Poderemos extrair, por exemplo,
00:07:18
o número de dias que representa
00:07:19
De novo hein.
00:07:20
Faço um lembrete para o festival,
00:07:23
O número de horas incluídas em
00:07:24
ao longo do tempo,
00:07:26
então é exatamente o mesmo,
00:07:27
É apenas a granularidade que vamos escolher.
00:07:31
E então teremos o formato de data,
00:07:34
hora, fuso horário,
00:07:35
que corresponda ao formato da data,
00:07:36
Tempo, mas no.
00:07:39
Como saber a hora UTC com um
00:07:42
potencialmente um deslocamento de fuso horário
00:07:44
Horários e isso é interessante
00:07:46
Quando nós realmente vamos, você está
00:07:49
sobre os dados internacionais,
00:07:50
em qualquer caso, a um
00:07:53
de usuários internacionais e, portanto, de
00:07:54
em vez de usar a hora local
00:07:56
em vez disso, tomar o seu universal e
00:07:59
portanto, para usar o sistema UTC.
00:08:02
E tão pequeno foco
00:08:03
Com efeito, em relação a isso,
00:08:05
então o i TC Como um lembrete basicamente assim
00:08:07
tomamos o meridiano de Greenwich que
00:08:09
dá-nos o seu 0 e depois vamos
00:08:11
ter UTC mais um significa
00:08:13
que temos mais 1h00 por isso está aqui
00:08:16
Toda a área em azul usar mais
00:08:18
2 vai ser a zona roxa c plus
00:08:20
3 a zona vermelha e assim por diante
00:08:23
e, portanto, em vez de mostrar-lhe
00:08:25
por exemplo 16h30 para 1h de compra em
00:08:28
França você será mostrado 3:30 p.m. mais.
00:08:31
Em UTC para tê-lo em formato internacional.
00:08:39
Por fim, a lacuna um pouco mais particular.
00:08:42
Então vamos começar com as bolas,
00:08:43
Portanto, sustente que vamos explorá-los por
00:08:45
O resto, seja na criação
00:08:48
de métrica ou mesmo no código que um
00:08:50
poderia escrever em Power Quéry assim
00:08:53
Uma bola um é uma coluna que não
00:08:55
pode conter apenas 2 tipos de 2 tipos de
00:08:58
valor que 2 valores que é verdadeiro ou falso.
00:09:01
Você tem que ter muito cuidado com isso,
00:09:02
não é considerado texto,
00:09:05
Será realmente como um valor
00:09:07
técnica que indica se é devido.
00:09:09
Se for verdadeiro ou falso,
00:09:10
Teria sido difícil para mim dizer mais. Ela.
00:09:14
Muitas vezes terminologia inglesa,
00:09:15
hein, então **** onde falso e quem nos fará
00:09:19
permitir a realização de operações
00:09:21
lógica ou mesmo condições dentro
00:09:23
a sua utilização dos nossos dados.
00:09:25
Então, aqui poderíamos tomar o exemplo
00:09:27
produtos à venda se o produto em
00:09:29
a promoção é verdadeira e está à venda,
00:09:31
Então nós vamos colocar a verdade,
00:09:32
é um não é,
00:09:33
vamos simplesmente colocar errado e
00:09:35
como uma possível operação realmente
00:09:37
ele pode ser usado em funções
00:09:39
condicional lá.
00:09:42
E então,
00:09:42
Teremos o formato binário para que
00:09:44
O formato binário é, portanto, um
00:09:47
Informações que ainda não estão
00:09:48
operável diretamente em um
00:09:50
para que possa ser, por exemplo,
00:09:52
o arquivo do Excel,
00:09:53
Portanto, é em uma das etapas que nós
00:09:55
vi assim eu vou te mostrar
00:09:57
só agora no arquivo.
00:09:59
Mas quando você está no processo de
00:10:01
Selecione um longo que você queria
00:10:03
A importação do arquivo em si foi
00:10:05
exibidos como dados binários
00:10:07
porque ainda não implantável em
00:10:09
em uma matriz do Power Query.
00:10:11
Também podemos ter imagens.
00:10:13
É isso, e as possíveis operações.
00:10:15
Bem, é bem simples,
00:10:16
É feito para ser transitório.
00:10:18
Usaremos principalmente como
00:10:20
esse passo intermédio,
00:10:22
e, em seguida, fazer
00:10:23
extração de dados reais.
00:10:26
Então
00:10:27
Voltaremos à nossa mesa
00:10:28
para analisar um pouco os dados,
00:10:30
os tipos de dados que foram
00:10:33
atribuído automaticamente por Power Quéry,
00:10:35
número de identificação.
00:10:36
Estamos em valores com letras,
00:10:39
Então, aqui estamos, é claro, o texto de
00:10:41
a manifestação, naturalmente, do texto,
00:10:43
o domínio também o complemento de domínio,
00:10:45
continua a ser texto, a região,
00:10:47
o departamento e a comuna principal.
00:10:49
Somos, naturalmente, texto,
00:10:50
Aqui o departamento, estaremos em um número,
00:10:54
um número inteiro,
00:10:55
Então, efetivamente, um departamento não
00:10:57
pode não ter números após o ponto decimal.
00:10:59
O código postal é
00:11:00
também um número inteiro,
00:11:01
o código INSEE e, em seguida, o código INSEE,
00:11:03
É um pouco peculiar porque, como está,
00:11:05
Você vê que nós dois temos longitude
00:11:07
e há latitude na mesma coluna, portanto.
00:11:10
Será difícil esclarecer o fato de que
00:11:13
é um formato de número por enquanto,
00:11:16
Então vamos deixar em texto.
00:11:17
Teremos aposentadoria lá periodicidade,
00:11:19
no texto,
00:11:20
a palavra usual no texto.
00:11:21
Não há problema.
00:11:22
A edição da edição de 2018,
00:11:26
Então, aí, em teoria,
00:11:27
devemos colocar um formato digital,
00:11:29
Mas, por enquanto, vemos que temos
00:11:30
Valores um pouco estranhos porque
00:11:31
que quando é a primeira edição,
00:11:32
Está escrito primeira edição, então
00:11:34
Será um reprocessamento que teremos
00:11:37
a ser feito mais tarde e depois para
00:11:39
Altere o tipo da coluna novamente.
00:11:41
Não importa, data de início,
00:11:43
Estamos em formato de data.
00:11:44
Realmente
00:11:45
o que não temos tempo indicado o
00:11:47
data final informada a data também,
00:11:49
a data de criação também.
00:11:51
O volume de participantes.
00:11:52
Então aí temos um probleminha,
00:11:53
Você vê que ele nos mostra isso em
00:11:57
formato decimal. E isso está errado.
00:12:01
Neste caso que não podemos ter
00:12:03
uma missão, 5 participantes para um festival,
00:12:06
deve ser um número inteiro,
00:12:07
Estamos falando de pessoa e, portanto, aqui
00:12:09
Vamos para o menu suspenso
00:12:12
e clique em inteiro.
00:12:14
Aqui nós modificamos o tipo,
00:12:15
que acaba de ser adicionado e vemos que
00:12:17
há um incremento que acaba de ser,
00:12:19
que só foi adicionado porque eu tinha
00:12:23
Já é uma etapa do tipo modificação.
00:12:26
E, portanto, para evitar isso
00:12:27
O palco tem o mesmo nome.
00:12:29
Bem, aqui vamos adicionar um
00:12:31
incremento Para obter informações,
00:12:32
se você clicar com o botão direito do mouse,
00:12:33
Você pode renomear a etapa para
00:12:35
dai-lhe um nome que vos fale,
00:12:38
que fala mais com você.
00:12:41
O nível de participantes 2017.
00:12:43
Ali
00:12:43
Foi o valor certo e ao nível
00:12:45
Do site, um também é bom,
00:12:47
tão poucos retratamentos a fazer,
00:12:49
hem?
00:12:49
Sobre estimativas que
00:12:51
tinha sido capaz de fazer para correr,
00:12:52
Então é perfeito e nós vamos
00:12:55
para poder continuar o nosso trabalho.

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résultat(s)
00:00:00
Jak ci dokładnie powiedziałem
00:00:03
powiedział automatycznie. Ogólnie
00:00:04
Power Quéry zajmie się wyobraźnią
00:00:08
typy kolumn, które będą które
00:00:11
zostaną przydzielone dla każdego z.
00:00:14
W związku z tym importowane dane
00:00:15
To znowu odpowiada
00:00:17
małe ikony, które są tutaj obecne,
00:00:18
tak do BC za wszystko, co ma być tekstem,
00:00:22
Wtedy będziemy go mieli.
00:00:24
Masz 123 dla liczb całkowitych,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
I że musisz być trochę ostrożny
00:00:31
tych formatów, ponieważ do uruchomienia,
00:00:33
Dokona oszacowania
00:00:34
na części danych.
00:00:36
Do tego wrócimy, aby dobrze sobie radzić
00:00:38
Uważaj na to i sprawdź, czy
00:00:40
to, co zaproponował, jest istotne,
00:00:42
w przeciwnym razie zagroziłoby to niektórym
00:00:44
Ponowne przetwarzanie, które można wykonać
00:00:45
następnie kilka obliczeń.
00:00:47
Nie będę do tego wracał, ale oto jest.
00:00:48
zazwyczaj tworzą DES.
00:00:50
Szacunki czasu trwania między 2 datami,
00:00:52
być w stanie dokonać sum między 2 wartościami,
00:00:54
cyfrowe i tak dalej,
00:00:55
Jest to możliwe tylko wtedy, gdy wskażesz.
00:00:57
Będziemy mogli jechać,
00:00:57
że są to wartości liczbowe,
00:00:59
Więc spróbuj zamiatać
00:01:00
trochę razem.
00:01:01
Różne typy danych.
00:01:05
Więc tak, rzeczywiście,
00:01:06
rodzaje kolumn, kiedy ci mówiłem,
00:01:08
są rozbawieni małymi ikonami
00:01:11
automatycznie do I go wykryć
00:01:13
w końcu Power quéry i modyfikuj je i
00:01:16
Wtedy mamy możliwość przejścia do
00:01:18
Edytuj, klikając na mały
00:01:20
Typ formatu, który jest
00:01:23
Domyślnie przypisane i jedziemy
00:01:26
Znajdź całą listę, która jest tutaj.
00:01:29
Tak więc najczęstsze,
00:01:30
Będą to typy danych
00:01:32
w kolumnie tekst eh więc kto
00:01:34
pojawiają się tutaj i w formacie ABC,
00:01:36
w nagłówku ikony.
00:01:37
Czyli na poziomie typów danych.
00:01:40
Cóż, Ben, to stosunkowo
00:01:41
Proste do zrozumienia, huh,
00:01:41
Będą to ciągi Unicode
00:01:44
To tylko format Unicode.
00:01:46
Ale niezależnie od tego, pamiętaj o tym
00:01:47
To jest sznurek.
00:01:49
Mogą to być ciągi liczb lub
00:01:51
daty przedstawione w formacie tekstowym,
00:01:53
To też jest ważne.
00:01:54
Strzeż się
00:01:54
można to napisać,
00:01:57
numer, numer działu.
00:01:59
Ale z jakiegoś powodu
00:02:01
Domyślnie będzie on traktowany jako
00:02:03
Kolumna tekstu, a nie jako liczba.
00:02:05
Więc możemy całkiem przechowywać
00:02:08
liczby w kolumnie tekstowej,
00:02:10
Więc uważaj na ten mały błąd.
00:02:12
A jakie są zalety wpisywania
00:02:14
kolumna poprawnie tekstowa i włączona
00:02:16
będzie w stanie wykonać określone operacje,
00:02:18
Więc za każdym razem, gdy wyjaśniam
00:02:19
trochę możliwych operacji.
00:02:20
Więc wiedzieć tutaj na przykład
00:02:22
w celu dokonania konkatenacji,
00:02:23
tj. fakt gromadzenia
00:02:25
2 kolumny w jednym, huh,
00:02:26
Na przykład mieć nazwę działu
00:02:28
i jego liczba i być w stanie zrobić
00:02:30
Nazwa łącznika działu.
00:02:31
Jego numer w pojedynczej kolumnie
00:02:33
a następnie być w stanie przeprowadzić
00:02:35
ekstrakcje ciągów
00:02:37
na przykład w 1ID de de Festival.
00:02:41
Wyobraźmy sobie, że zawsze mamy 2
00:02:42
liczby, które są w środku tego
00:02:44
AD i dobrze móc powiedzieć,
00:02:45
Cóż, biorę środkowe 2 cyfry
00:02:47
i wstawiasz nową kolumnę,
00:02:49
Jest to więc możliwe tylko wtedy, gdy
00:02:50
Jest uważany za tekst.
00:02:54
Będziemy wtedy mieli wszystkie
00:02:55
numeryczne typy kolumn,
00:02:57
Więc tutaj będziemy mieli trochę więcej.
00:02:58
Pierwszy to format dziesiętny,
00:03:02
jest to więc liczba zmiennoprzecinkowa,
00:03:05
co więc oznacza zmiennoprzecinkowy,
00:03:07
chodzi o długość liczby cyfr
00:03:10
po przecinku może być zmienna.
00:03:12
Tak więc zazwyczaj,
00:03:13
może to być odległość w metrach,
00:03:16
huh, to znaczy,
00:03:18
będziemy na 100,13 m więc centymetry
00:03:23
konto za tym.
00:03:25
Dla miejsc dziesiętnych,
00:03:27
Będziemy mieli również liczby dziesiętne,
00:03:29
ustalone, czyli będziemy
00:03:32
Ustawianie liczby miejsc dziesiętnych
00:03:34
Bardzo precyzyjne, więc to ważne.
00:03:36
Na przykład w odniesieniu do cen produktu,
00:03:38
nie możemy mieć 3 miejsc po przecinku za 0,00 €,
00:03:40
Więc to koniecznie maksimum
00:03:42
2 w końcu 2 i tak będziemy mieli
00:03:45
Ten format jest specyficzny.
00:03:47
Wtedy będziemy mieli liczby całkowite
00:03:49
Są to więc liczby, które nie mają
00:03:51
Brak liczb po przecinku, że
00:03:53
Musimy być na to ostrożni.
00:03:55
Lubię to, co
00:03:56
na przykład wiek klienta;
00:03:57
w bazie danych,
00:03:59
nie możesz mieć 30,7 lat,
00:04:02
mamy 30 lat,
00:04:03
Chwila t i dlatego możemy
00:04:05
Umieść go w liczbie całkowitej.
00:04:07
I na koniec procenty.
00:04:08
Więc nie ma nic do roboty.
00:04:11
Jak powiedzieć, że to nie jest
00:04:12
Bardzo skomplikowany format.
00:04:13
Po prostu w zasadzie zamierzamy
00:04:16
Podziel przez 100
00:04:18
automatyczny wartości dla
00:04:20
Wyświetlasz go na 100 do
00:04:23
format proporcji i tak może przez
00:04:25
Przykład takiego handlu na
00:04:27
Wyświetlany współczynnik konwersji.
00:04:29
Jaki jest sens wpisywania
00:04:31
Te kolumny tam?
00:04:32
Studnia
00:04:33
Oczywiście będziemy w stanie zrobić
00:04:34
Operacje matematyczne, co?
00:04:36
Dodatki
00:04:36
dzielenie i mnożenie,
00:04:38
i tak dalej.
00:04:39
A także móc wykonywać
00:04:40
pełne matematycznych obliczeń
00:04:42
gdzie statystyki.
00:04:43
Mogą to być średnie,
00:04:44
mediany, odchylenia standardowe,
00:04:46
i tak dalej
00:04:47
i tak dalej.
00:04:49
Jeśli nie jesteś zbyt pewny formatu,
00:04:51
Tutaj najczęściej pozostaje liczba dziesiętna,
00:04:54
co uratuje Cię przed działaniem
00:04:56
błędy ogólnie.
00:04:57
Więc jeśli nie jesteś zbyt pewien,
00:04:59
Doradzię
00:04:59
raczej użyj tego.
00:05:03
Następnie wiele
00:05:05
Typy kolumn w dacie.
00:05:07
Tak więc wszystko, co zostanie dane doczesnie,
00:05:10
Będziemy mieli pierwszy
00:05:11
element, który jest datą, czasem zatem,
00:05:13
która będzie reprezentować wartość
00:05:16
data i godzina w formacie dziennym,
00:05:18
miesiąc, rok, a następnie godzina.
00:05:22
Minuty i sekundy, więc może być
00:05:23
Na przykład w witrynie handlowej.
00:05:25
Dokładna data i godzina
00:05:27
zakup, który został dokonany.
00:05:30
Rodzaj możliwej operacji,
00:05:31
To będzie ekstrakcja przez
00:05:32
Przykład dnia tygodnia.
00:05:34
Co to było zrobione w czwartek,
00:05:36
sobota lub potencjalnie miesiąca to
00:05:39
Również różnica między 2 datami, huh.
00:05:42
Jeśli, na przykład, my za miesiąc,
00:05:44
Lubię to, co
00:05:44
Jeśli chcesz ponownie utworzyć kolumnę
00:05:46
specyficzny, który zawiera tylko miesiąc,
00:05:48
Cóż, będziemy mogli wydobyć
00:05:49
tego formatu daty,
00:05:50
czas wartość, która jest tylko
00:05:53
tutaj i to samo różnica między 2 datami,
00:05:56
W porządku
00:05:56
Interesujące może być również posiadanie
00:05:58
liczba dni między 2 datami,
00:06:00
typowo na początek i
00:06:01
Koniec naszego festiwalu.
00:06:02
Będziemy musieli to obliczyć
00:06:04
Typ wartości tam.
00:06:05
Następnie będziemy mieli wartość daty,
00:06:07
prosty format daty,
00:06:09
Więc tutaj, to jest prawie
00:06:10
taka sama jak data i godzina.
00:06:12
Po prostu nie ma czasu
00:06:14
Więc tutaj będziemy mieli tylko format dnia,
00:06:16
miesiąc i rok i będziemy mogli
00:06:18
Rób to samo.
00:06:19
Tak więc ekstrakcja dnia
00:06:21
tydzień miesiąca roku,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
I widzimy, że możemy zobaczyć,
00:06:25
które można z grubsza wyodrębnić
00:06:26
cokolwiek chcesz.
00:06:27
Różnica między 2 datami oczywiście.
00:06:29
Wtedy będziemy mieli format godzinowy
00:06:31
który po raz kolejny jest
00:06:33
Daty w ciągu 2 nie zawierają
00:06:34
Bez daty i tylko 1h.
00:06:36
Może to być na przykład,
00:06:36
Czas otwarcia serii
00:06:38
Ze sklepów zostanie utworzony do godzin,
00:06:41
minuty i sekundy.
00:06:42
Będziemy mogli spróbować,
00:06:43
wyodrębnij czas,
00:06:44
Będziemy mogli wydobyć minutę i będziemy
00:06:47
być również w stanie wydobyć różnicę,
00:06:49
Więc jest odejmowanie 2 harmonogramów
00:06:51
więc na przykład otwarcie,
00:06:52
godziny otwarcia i zamknięcia
00:06:53
Gdybym odjął 2, otrzymałbym
00:06:56
liczba godzin lub sklep
00:06:58
jest otwarty w dniu.
00:07:00
Wtedy
00:07:00
Będziemy mieli pojęcia czasu trwania, więc
00:07:03
Zazwyczaj tak będzie, jeśli obliczę
00:07:05
ta różnica w otwieraniu i zamykaniu,
00:07:07
Da mi to czas trwania, który jest
00:07:09
również w formacie godzinowym i minutowym
00:07:10
i 2. i może być faktycznie
00:07:12
czas otwarcia sklepu
00:07:13
czas spędzony na stronie internetowej,
00:07:16
Będziemy mogli wydobyć na przykład
00:07:18
liczba dni, które reprezentuje
00:07:19
Znowu, huh.
00:07:20
Przypominam festiwalowi,
00:07:23
Liczba godzin uwzględniona w
00:07:24
z czasem,
00:07:26
więc jest dokładnie tak samo,
00:07:27
To tylko ziarnistość, którą wybierzemy.
00:07:31
A potem będziemy mieli format daty,
00:07:34
czas, strefa czasowa,
00:07:35
który odpowiada formatowi daty,
00:07:36
Czas, ale na.
00:07:39
Jak określić czas UTC za pomocą
00:07:42
potencjalnie przesunięcie strefy czasowej
00:07:44
Harmonogramy i to jest interesujące
00:07:46
Kiedy faktycznie idziemy, jesteś
00:07:49
na danych międzynarodowych,
00:07:50
w każdym przypadku do
00:07:53
użytkowników międzynarodowych, a zatem
00:07:54
zamiast używać czasu lokalnego
00:07:56
raczej wziąć ich uniwersalne i
00:07:59
w związku z tym do korzystania z systemu UTC.
00:08:02
I tak małe skupienie
00:08:03
W związku z tym
00:08:05
więc i TC Dla przypomnienia w zasadzie tak
00:08:07
przyjmujemy południk Greenwich, który
00:08:09
daje nam swoje 0 i idziemy
00:08:11
posiadanie UTC plus jeden oznacza
00:08:13
że mamy 1h00 więcej, więc jest tutaj
00:08:16
Cały obszar w kolorze niebieskim wykorzystuje więcej
00:08:18
2 To będzie fioletowa strefa C Plus
00:08:20
3 czerwona strefa i tak dalej
00:08:23
i dlatego zamiast pokazywać
00:08:25
Na przykład 16h30 za 1h zakupu w
00:08:28
Francja zostanie pokazana o 15:30 więcej.
00:08:31
W UTC, aby mieć go w formacie międzynarodowym.
00:08:39
Wreszcie, luka trochę bardziej szczegółowa.
00:08:42
Zaczniemy od piłek,
00:08:43
Trzymajcie się więc, że wykorzystamy je poprzez:
00:08:45
Reszta, czy to w stworzeniu, czy w stworzeniu
00:08:48
metrycznych lub nawet w kodzie, że jeden
00:08:50
mógłby napisać w Power Quéry tak
00:08:53
Ball One to kolumna, która nie
00:08:55
może zawierać tylko 2 typy niż 2 typy
00:08:58
Wartość 2 wartości, która jest true lub false.
00:09:01
Trzeba na to bardzo uważać,
00:09:02
nie jest uważany za tekst,
00:09:05
To naprawdę będzie jak wartość
00:09:07
technika, która wskazuje, czy jest należna.
00:09:09
Jeśli jest prawdą czy fałszem,
00:09:10
Trudno byłoby mi powiedzieć coś więcej. Ono.
00:09:14
Często terminologia angielska,
00:09:15
huh, tak **** gdzie fałsz i kto nam będzie
00:09:19
umożliwić wykonywanie operacji
00:09:21
logika lub nawet warunki w obrębie
00:09:23
wykorzystanie przez nich naszych danych.
00:09:25
Możemy więc wziąć przykład
00:09:27
produkty w sprzedaży, jeśli produkt w
00:09:29
promocja jest prawdziwa i jest w sprzedaży,
00:09:31
Więc powiemy prawdę,
00:09:32
to nie jest,
00:09:33
Po prostu źle postawimy i
00:09:35
jako możliwa operacja faktycznie
00:09:37
Może być używany w funkcjach
00:09:39
warunkowe tam.
00:09:42
A potem,
00:09:42
Będziemy mieli format binarny, więc
00:09:44
Format binarny jest zatem
00:09:47
Informacje, których jeszcze nie ma
00:09:48
możliwość obsługi bezpośrednio w
00:09:50
kolumna więc może być na przykład
00:09:52
plik Excel,
00:09:53
Tak więc w jednym z etapów
00:09:55
widziałem więc pokażę ci
00:09:57
właśnie teraz w pliku.
00:09:59
Ale kiedy jesteś w trakcie
00:10:01
Wybierz długą, którą chcesz
00:10:03
Importowanie samego pliku było
00:10:05
wyświetlane jako dane binarne
00:10:07
ponieważ nie można jeszcze wdrożyć w
00:10:09
w tablicy Power Query.
00:10:11
Możemy również mieć obrazy.
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To wszystko i możliwe operacje.
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Cóż, to całkiem proste,
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Jest stworzony do przejściowych.
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Będziemy używać głównie jako
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tego etapu pośredniego,
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a potem zrób
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Ekstrakcja rzeczywistych danych.
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Wtedy
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Wrócimy do naszego stołu
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aby trochę przeanalizować dane,
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typy danych, które zostały
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automatycznie przypisywany przez Power Quéry,
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numer identyfikacyjny.
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Jesteśmy na wartościach z literami,
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Tak więc oto mamy oczywiście tekst
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manifestacja oczywiście tekstu,
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domena również uzupełnienie domeny,
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pozostaje tekst, region,
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departament i główna gmina.
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Jesteśmy oczywiście tekstem,
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Tutaj dział, będziemy na numerze,
00:10:54
liczba całkowita,
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Tak skutecznie dział nie
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może nie mieć liczb po przecinku.
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Kod pocztowy:
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również liczba całkowita,
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kod INSEE, a następnie kod INSEE,
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To trochę dziwne, ponieważ w obecnej formie,
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Widzicie, że oboje mamy długość geograficzną
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i dlatego w tej samej kolumnie jest szerokość geograficzna.
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Trudno będzie wyjaśnić fakt, że
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Na razie jest to format liczbowy,
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Zostawimy to w tekście.
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Będziemy mieli tam okresową emeryturę,
00:11:19
w tekście,
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Zwykłe słowo w tekście.
00:11:21
Nie ma problemu.
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Wydanie edycji 2018,
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Tak więc, teoretycznie,
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powinniśmy umieścić format cyfrowy,
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Ale na razie widzimy, że mamy
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Wartości trochę dziwne, ponieważ
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że kiedy jest to pierwsze wydanie,
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Jest napisane pierwsze wydanie, więc
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Będzie to ponowne przetwarzanie, które będziemy mieli
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do zrobienia później, a następnie do
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Ponownie zmień typ kolumny.
00:11:41
Bez względu na datę rozpoczęcia,
00:11:43
Jesteśmy w formacie daty.
00:11:44
Rzeczywiście
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to, czego nie mamy czasu, wskazało
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data końcowa informowała również o dacie,
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również datę utworzenia.
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Liczba uczestników.
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Mamy więc mały problem,
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Widzicie, że On pokazuje nam to w
00:11:57
format dziesiętny. A więc to jest złe.
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W tym przypadku, że nie możemy mieć
00:12:03
quest, 5 uczestników festiwalu,
00:12:06
musi być liczbą całkowitą,
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Mówimy o osobie, a zatem tutaj
00:12:09
Przejdźmy do menu rozwijanego
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i kliknij na liczbę całkowitą.
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Tutaj zmodyfikowaliśmy typ,
00:12:15
który właśnie został dodany i widzimy, że
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jest przyrost, który właśnie nastąpił,
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który został właśnie dodany, ponieważ miałem
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Już krok typu modyfikacja.
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I dlatego, aby tego uniknąć
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Scena ma tę samą nazwę.
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Cóż, tutaj dodamy
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przyrost Dla informacji,
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Jeśli klikniesz prawym przyciskiem myszy,
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Możesz zmienić nazwę kroku na
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nadaj mu imię, które do ciebie przemawia,
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To przemawia do ciebie więcej.
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Poziom uczestników 2017.
00:12:43
Tam
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To była właściwa wartość i na poziomie
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Ze strony internetowej jeden jest również dobry,
00:12:47
tak bardzo niewiele powtórzeń do zrobienia,
00:12:49
Prawda?
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Szacuje się, że
00:12:51
był w stanie zrobić, aby biegać,
00:12:52
Więc jest idealny i zamierzamy
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aby móc kontynuować naszą pracę.

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résultat(s)
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जैसा कि मैंने आपको ठीक से बताया था
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स्वचालित रूप से कहा। प्राय
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पावर क्वेरी कल्पना का ख्याल रखेगा
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कॉलम के प्रकार जो होंगे
00:00:11
प्रत्येक के लिए आवंटित किया जाएगा।
00:00:14
इसलिए आयात किया गया डेटा
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यह फिर से किससे मेल खाता है?
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छोटे आइकन जो यहां मौजूद हैं,
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तो बीसी को उन सभी के लिए जो पाठ होने जा रहा है,
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फिर हम इसे प्राप्त करेंगे।
00:00:24
आप पूर्णांक के लिए 123 हैं,
00:00:27
और वगैरह और वगैरह।
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और यह कि आपको थोड़ा सावधान रहना होगा
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इन प्रारूपों में से एक क्योंकि चलाने के लिए,
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वह एक अनुमान लगाएंगे
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डेटा के हिस्से पर।
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हम अच्छा प्रदर्शन करने के लिए वापसी करेंगे।
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इस बारे में सावधान रहें और जांचें कि क्या
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उन्होंने जो प्रस्तावित किया वह प्रासंगिक है,
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अन्यथा यह कुछ को खतरे में डाल देगा
00:00:44
पुन: प्रसंस्करण जो किया जा सकता है
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बाद में कुछ गणनाएं।
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मैं इस पर वापस नहीं जाऊंगा, लेकिन यह यहां है।
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आमतौर पर डीईएस बनाते हैं।
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2 तिथियों के बीच की अवधि का अनुमान,
00:00:52
2 मानों के बीच रकम बनाने में सक्षम हो,
00:00:54
डिजिटल और इतने पर,
00:00:55
यह केवल तभी संभव है जब आप संकेत दें।
00:00:57
हम जा सकेंगे,
00:00:57
कि वे संख्यात्मक मान हैं,
00:00:59
तो झाड़ू लगाने की कोशिश करें
00:01:00
थोड़ा सा एक साथ।
00:01:01
डेटा के विभिन्न प्रकार।
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तो हाँ, वास्तव में,
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कॉलम के प्रकार जब मैंने आपको बताया,
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छोटे आइकन से खुश हैं
00:01:11
स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए
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अंत में पावर क्यूरे और उन्हें संशोधित करें और
00:01:16
तब हमारे पास जाने की क्षमता होती है।
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छोटे पर क्लिक करके संपादित करें
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प्रारूप के प्रकार का चिह्न क्या है?
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डिफ़ॉल्ट रूप से असाइन किया गया और फिर हम जाते हैं
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पूरी सूची खोजें जो यहाँ है।
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तो सबसे आम,
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यह डेटा प्रकार होने जा रहा है
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कॉलम टेक्स्ट में तो कौन
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यहां और एबीसी प्रारूप में दिखाई दें,
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आइकन हेडर में।
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तो डेटा प्रकारों के स्तर पर।
00:01:40
खैर बेन यह अपेक्षाकृत है
00:01:41
समझने में आसान है, है ना,
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यह यूनिकोड स्ट्रिंगहोने जा रहा है
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तो यह सिर्फ यूनिकोड प्रारूप है।
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लेकिन इसके बावजूद, बस याद रखें कि
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यह एक स्ट्रिंग है।
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ये संख्या के तार हो सकते हैं या
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दिनांक पाठ स्वरूप में दर्शाए गए हैं,
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इसलिए यह भी महत्वपूर्ण है।
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खबरदार
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लिखा जा सकता है,
00:01:57
संख्या, विभाग की संख्या।
00:01:59
लेकिन किसी कारण से,
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डिफ़ॉल्ट रूप से, इसे माना जाएगा
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पाठ का एक स्तंभ न कि संख्या के रूप में.
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तो हम काफी स्टोर कर सकते हैं
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पाठ स्तंभ में संख्याएँ,
00:02:10
इसलिए इस छोटी सी गलती से सावधान रहें।
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और टाइप करने के क्या फायदे हैं
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सही ढंग से पाठ कॉलम और ऑन
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कुछ ऑपरेशन करने में सक्षम होगा,
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तो हर बार मैं एक समझाता हूं
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थोड़ा सा संभव संचालन।
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उदाहरण के लिए यहां जानने के लिए
00:02:22
एक समझौता करने के लिए,
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यानी इकट्ठा होने का तथ्य
00:02:25
एक में 2 कॉलम, हुह,
00:02:26
उदाहरण के लिए विभाग का नाम है
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और इसकी संख्या और करने में सक्षम होना
00:02:30
विभाग का नाम हाइफेन।
00:02:31
एक कॉलम में इसकी संख्या
00:02:33
और फिर करने में सक्षम हो
00:02:35
स्ट्रिंग निष्कर्षण
00:02:37
उदाहरण के लिए डी डी फेस्टिवल के 1आईडी में।
00:02:41
आइए कल्पना करें कि हम हमेशा 2 हैं
00:02:42
आंकड़े जो इसके बीच में हैं
00:02:44
एडी और कहने में सक्षम होना अच्छा है,
00:02:45
खैर मैं मध्य 2 अंक लेता हूं
00:02:47
और आप एक नया कॉलम डालते हैं,
00:02:49
तो यह केवल तभी संभव है जब
00:02:50
इसे पाठ माना जाता है।
00:02:54
तब हमारे पास सब कुछ होगा
00:02:55
संख्यात्मक स्तंभ प्रकार,
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तो यहां हमारे पास थोड़ा और होगा।
00:02:58
पहला दशमलव प्रारूप है,
00:03:02
तो यह एक फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबर है,
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तो फ्लोटिंग पॉइंट से क्या मतलब है,
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यह है कि अंकों की संख्या की लंबाई
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अल्पविराम के बाद परिवर्तनीय हो सकता है।
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आमतौर पर,
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यह मीटर में एक दूरी हो सकती है,
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हुह, यही है,
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हम 100.13 मीटर सेंटीमीटर पर होंगे
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इसके लिए पीछे हिसाब दें।
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दशमलव के लिए,
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हमारे पास दशमलव संख्या भी होगी,
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तय है, यानी हम करेंगे
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दशमलव स्थानों की संख्या सेट करें
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बहुत सटीक है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है।
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उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद की कीमतों के लिए,
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हमारे पास 0,00 € के लिए 3 दशमलव स्थान नहीं हो सकते हैं,
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तो यह आवश्यक रूप से अधिकतम है
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अंत में 2 और इसलिए हमारे पास होगा
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यह प्रारूप विशिष्ट है।
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तब हमारे पास पूर्णांक होंगे
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तो ये संख्याएं हैं जिनके पास कोई नहीं है
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अल्पविराम के बाद कोई संख्या नहीं है कि
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हमें इसके बारे में सावधान रहना होगा।
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कीस तरह
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उदाहरण के लिए ग्राहक की उम्र
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एक डेटाबेस में,
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आप 30.7 साल के नहीं हो सकते,
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हम 30 साल के हैं,
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एक पल और इसलिए हम कर सकते हैं
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इसे पूरी संख्या में रखें।
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और अंत में प्रतिशत।
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इसलिए करने के लिए कुछ भी नहीं है।
00:04:11
कैसे कहें कि यह एक नहीं है
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बहुत जटिल प्रारूप.
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यह सिर्फ इतना है कि मूल रूप से हम जा रहे हैं
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100 से विभाजित करें
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मान का स्वचालित लाभ
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आप इसे 100 से 100 पर प्रदर्शित करते हैं
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प्रारूप अनुपात और इसलिए यह किसके द्वारा किया जा सकता है?
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इस प्रकार व्यापार के लिए उदाहरण
00:04:27
प्रदर्शित रूपांतरण दर.
00:04:29
टाइप करने जाने का क्या मतलब है
00:04:31
वहां ये कॉलम हैं?
00:04:32
अच्छा
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हम स्पष्ट रूप से बनाने में सक्षम होंगे
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गणितीय संचालन, हुह?
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अतिरिक्त
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विभाजन और गुणन,
00:04:38
और आगे भी।
00:04:39
और प्रदर्शन करने में भी सक्षम होना
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गणितीय गणनाओं से भरा
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जहां आंकड़े।
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यह औसत हो सकता है,
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माध्य, मानक विचलन,
00:04:46
और आगे
00:04:47
और आगे भी।
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यदि आप प्रारूप के बारे में बहुत निश्चित नहीं हैं,
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यहां सबसे आम दशमलव संख्या बनी हुई है,
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जो आपको करने से बचाएगा
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कुल मिलाकर त्रुटियां।
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यदि आप बहुत निश्चित नहीं हैं,
00:04:59
मैं आपको सलाह दूंगा
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बल्कि उस एक का उपयोग करें।
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फिर, कई
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दिनांक में स्तंभों के प्रकार.
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तो वह सब जो अस्थायी दिया जा रहा है,
00:05:10
तो हम पहले होने जा रहे हैं
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तत्व जो तिथि है, इसलिए समय है,
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जो किसके मूल्य का प्रतिनिधित्व करेगा?
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दिन के प्रारूप में दिनांक और समय,
00:05:18
महीना, साल और फिर घंटा।
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मिनट और सेकंड, ताकि यह हो सके
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उदाहरण के लिए एक वाणिज्य साइट पर।
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एक की सटीक तारीख और समय
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जो खरीद की गई हो ।
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ऑपरेशन का प्रकार संभव है,
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यह किसके द्वारा निष्कर्षण किया जा रहा है?
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सप्ताह के दिन का उदाहरण।
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गुरुवार को क्या किया गया था,
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महीने का शनिवार या संभावित रूप से क्या है?
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इसके अलावा 2 तारीखों के बीच का अंतर, हुह।
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यदि, उदाहरण के लिए, हम महीने के लिए,
00:05:44
कीस तरह
00:05:44
यदि आप एक स्तंभ को फिर से बनाना चाहते हैं
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विशिष्ट जिसमें केवल महीना शामिल है,
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खैर हम निकालने में सक्षम होंगे
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इस तिथि प्रारूप में,
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समय वह मूल्य जो केवल है
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यहां और वही 2 तारीखों के बीच का अंतर,
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यह ठीक है
00:05:56
यह भी दिलचस्प हो सकता है
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2 तिथियों के बीच दिनों की संख्या,
00:06:00
आम तौर पर शुरुआत के लिए और
00:06:01
हमारे त्योहार का अंत।
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हमें इसकी गणना करनी होगी
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वहाँ मूल्य का प्रकार।
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फिर, हमारे पास दिनांक मान होगा,
00:06:07
सरल तिथि प्रारूप,
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तो यहाँ, यह काफी हद तक है
00:06:10
तारीख के समय के समान।
00:06:12
यह सिर्फ इतना है कि बस कोई समय नहीं है
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तो यहां हमारे पास केवल एक दिन का प्रारूप होगा,
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महीने और साल और हम सक्षम होंगे
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बहुत कुछ एक ही काम करो।
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इसलिए दिन का निष्कर्षण
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साल के महीने का सप्ताह,
00:06:23
और वगैरह और वगैरह।
00:06:24
और हम देखते हैं कि हम देख सकते हैं,
00:06:25
जिसे मोटे तौर पर निकाला जा सकता है
00:06:26
जो भी आप चाहते हैं।
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2 तारीखों के बीच का अंतर स्पष्ट रूप से।
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फिर हमारे पास एक घंटे का प्रारूप होगा
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जो एक बार फिर है
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2 तिथियों के दौरान शामिल नहीं है
00:06:34
कोई तारीख नहीं और केवल 1 घंटे।
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यह उदाहरण के लिए हो सकता है,
00:06:36
एक श्रृंखला का उद्घाटन समय
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दुकानों से, यह घंटों तक बनाया जाएगा,
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मिनट और सेकंड।
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हम कोशिश कर पाएंगे,
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समय निकालें,
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हम मिनट निकालने में सक्षम होंगे और हम करेंगे
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अंतर निकालने में भी सक्षम हो,
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तो 2 अनुसूचियों का घटाव है
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उदाहरण के लिए उद्घाटन,
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खुलने और बंद होने का समय
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यदि मैं 2 घटाता हूं तो मुझे प्राप्त होगा
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घंटों या दुकान की संख्या
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यह दिन में खुला रहता है।
00:07:00
तब
00:07:00
हमारे पास अवधि की धारणाएं होंगी
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यह आमतौर पर होगा यदि मैं गणना करता हूं
00:07:05
खुलने और बंद होने में यह अंतर,
00:07:07
यह मुझे एक अवधि देगा जो है
00:07:09
घंटे और मिनट प्रारूप में भी
00:07:10
और दूसरा और यह वास्तव में हो सकता है
00:07:12
एक दुकान के खुलने का समय
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एक वेबसाइट पर बिताया गया समय,
00:07:16
हम उदाहरण के लिए निकालने में सक्षम होंगे
00:07:18
यह कितने दिनों का प्रतिनिधित्व करता है
00:07:19
फिर से हुह।
00:07:20
मैं त्योहार को याद दिलाता हूं,
00:07:23
इसमें शामिल घंटों की संख्या
00:07:24
समय के साथ,
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तो यह बिल्कुल वही है,
00:07:27
यह सिर्फ वह ग्रैन्यूलिटी है जिसे हम चुनने जा रहे हैं।
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और फिर हमारे पास तारीख प्रारूप होगा,
00:07:34
समय, समय क्षेत्र,
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जो तिथि प्रारूप से मेल खाती है,
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समय है लेकिन समय पर।
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यूटीसी को एक के साथ समय कैसे बताएं
00:07:42
संभावित रूप से एक समय क्षेत्र ऑफसेट
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कार्यक्रम और इसलिए यह दिलचस्प है
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जब हम वास्तव में जाते हैं तो आप हैं
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अंतरराष्ट्रीय डेटा पर,
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किसी भी मामले में
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अंतरराष्ट्रीय उपयोगकर्ताओं की संख्या और इसलिए
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स्थानीय समय का उपयोग करने के बजाय
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इसके बजाय उनके सार्वभौमिक और
00:07:59
इसलिए यूटीसी प्रणाली का उपयोग करें।
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और इतना छोटा फोकस
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वास्तव में इसके संबंध में,
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तो आई टीसी मूल रूप से एक अनुस्मारक के रूप में
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हम ग्रीनविच मेरिडियन लेते हैं जो
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हमें उनका 0 देता है और फिर हम जाते हैं
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यूटीसी प्लस वन का मतलब है
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कि हमारे पास 1h00 अधिक हैं, इसलिए यह यहाँ है
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नीले रंग में पूरा क्षेत्र अधिक उपयोग करता है
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2 यह बैंगनी क्षेत्र सी प्लस होने जा रहा है
00:08:20
3 रेड जोन और इतने पर
00:08:23
और इसलिए आपको दिखाने के बजाय
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उदाहरण के लिए 16h30 में खरीद के 1h के लिए
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फ्रांस आपको 3:30 बजे अधिक दिखाया जाएगा।
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UTC में इसे अंतरराष्ट्रीय प्रारूप में होना चाहिए।
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अंत में, अंतर थोड़ा और विशेष है।
00:08:42
तो हम गेंदों से शुरुआत करेंगे,
00:08:43
तो पकड़ो कि हम उनका शोषण करेंगे
00:08:45
बाकी, चाहे सृष्टि में हो
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मीट्रिक की संख्या या यहां तक कि कोड में भी कि एक
00:08:50
पावर क्वेरी में लिख सकते हैं
00:08:53
एक गेंद एक स्तंभ है जो नहीं करता है
00:08:55
2 प्रकारों की तुलना में केवल 2 प्रकार हो सकते हैं
00:08:58
मान वह 2 मान जो सत्य या असत्य है.
00:09:01
आपको इसके बारे में बहुत सावधान रहना होगा,
00:09:02
इसे पाठ नहीं माना जाता है,
00:09:05
यह वास्तव में एक मूल्य की तरह होगा
00:09:07
तकनीक जो इंगित करती है कि क्या यह देय है।
00:09:09
यदि यह सच है या गलत है,
00:09:10
मेरे लिए इससे ज्यादा कहना मुश्किल होता। यह।
00:09:14
अक्सर अंग्रेजी शब्दावली,
00:09:15
हुह, तो **** कहाँ झूठा है और हम कौन होगा
00:09:19
ऑपरेशन करने की अनुमति दें
00:09:21
तर्क या यहां तक कि भीतर की शर्तें
00:09:23
हमारे डेटा का उपयोग।
00:09:25
तो यहां हम उदाहरण ले सकते हैं
00:09:27
बिक्री पर उत्पाद यदि उत्पाद है
00:09:29
प्रचार सच है और बिक्री पर है,
00:09:31
तो हम सच करने जा रहे हैं,
00:09:32
यह नहीं है,
00:09:33
हम बस गलत कहेंगे और
00:09:35
एक संभावित ऑपरेशन के रूप में वास्तव में
00:09:37
इसका उपयोग कार्यों में किया जा सकता है
00:09:39
वहां सशर्त।
00:09:42
और फिर
00:09:42
हमारे पास द्विआधारी प्रारूप होगा
00:09:44
इसलिए द्विआधारी प्रारूप क्या है?
00:09:47
जानकारी जो अभी तक नहीं है
00:09:48
सीधे एक में संचालित किया जा सकता है
00:09:50
कॉलम इसलिए यह उदाहरण के लिए हो सकता है
00:09:52
Excel फ़ाइल,
00:09:53
तो यह उन चरणों में से एक में है कि हम
00:09:55
देखा तो मैं तुम्हें दिखाऊंगा
00:09:57
अभी फ़ाइल में।
00:09:59
लेकिन जब आप प्रक्रिया में होते हैं
00:10:01
एक लंबा चुनें जिसे आप चाहते हैं
00:10:03
फ़ाइल को स्वयं आयात करना क्या था?
00:10:05
बाइनरी डेटा के रूप में प्रदर्शित
00:10:07
क्योंकि अभी तक तैनात नहीं किया जा सकता है
00:10:09
पावर क्वेरी सरणी में.
00:10:11
हमारे पास चित्र भी हो सकते हैं।
00:10:13
यही वह है, और संभावित संचालन।
00:10:15
खैर, यह बहुत आसान है,
00:10:16
यह क्षणिक के लिए बनाया गया है।
00:10:18
हम मुख्य रूप से इस रूप में उपयोग करेंगे
00:10:20
वह मध्यवर्ती कदम,
00:10:22
और फिर करें
00:10:23
वास्तविक डेटा निष्कर्षण।
00:10:26
तब
00:10:27
हम अपनी मेज पर वापस जाएंगे
00:10:28
डेटा का थोड़ा विश्लेषण करने के लिए,
00:10:30
डेटा के प्रकार जो किए गए हैं
00:10:33
स्वचालित रूप से Power Quéry द्वारा असाइन किया गया,
00:10:35
पहचान संख्या।
00:10:36
हम अक्षरों के साथ मूल्यों पर हैं,
00:10:39
तो यहां हम निश्चित रूप से पाठ हैं
00:10:41
पाठ के पाठ्यक्रम की अभिव्यक्ति,
00:10:43
डोमेन भी डोमेन पूरक है,
00:10:45
यह पाठ, क्षेत्र बना हुआ है,
00:10:47
विभाग और मुख्य कम्यून।
00:10:49
हम निश्चित रूप से पाठ हैं,
00:10:50
यहां विभाग, हम एक नंबर पर होंगे,
00:10:54
एक पूरी संख्या,
00:10:55
इतना प्रभावी रूप से एक विभाग नहीं करता है
00:10:57
दशमलव बिंदु के बाद संख्याएं नहीं हो सकती हैं।
00:10:59
डाक कोड क्या है?
00:11:00
एक पूरी संख्या भी,
00:11:01
INSEE कोड फिर INSEE कोड,
00:11:03
यह थोड़ा अजीब है क्योंकि जैसा कि यह खड़ा है,
00:11:05
आप देखते हैं कि हमारे पास दोनों देशांतर हैं
00:11:07
और एक ही स्तंभ में अक्षांश है, इसलिए।
00:11:10
इस तथ्य को स्पष्ट करना मुश्किल होगा कि
00:11:13
यह अभी के लिए एक संख्या प्रारूप है,
00:11:16
तो हम इसे पाठ में छोड़ने जा रहे हैं।
00:11:17
हम वहां समय-समय पर सेवानिवृत्ति लेंगे,
00:11:19
पाठ में,
00:11:20
पाठ में सामान्य शब्द।
00:11:21
कोई समस्या नहीं है।
00:11:22
2018 संस्करण का अंक,
00:11:26
तो वहाँ, सिद्धांत रूप में,
00:11:27
हमें एक डिजिटल प्रारूप रखना चाहिए,
00:11:29
लेकिन अभी के लिए हम देखते हैं कि हमारे पास है
00:11:30
थोड़ा अजीब मूल्य क्योंकि
00:11:31
जब यह पहला संस्करण है,
00:11:32
यह पहला संस्करण लिखा गया है
00:11:34
यह एक पुनर्प्रसंस्करण होगा जो हमारे पास होगा
00:11:37
बाद में और फिर किया जाना चाहिए
00:11:39
स्तंभ का प्रकार फिर से बदलें.
00:11:41
कोई बात नहीं, शुरू होने की तारीख,
00:11:43
हम डेट फॉर्मेट में हैं।
00:11:44
सचमुच
00:11:45
हमारे पास जो समय नहीं है, वह इंगित करता है कि
00:11:47
समाप्ति तिथि भी सूचित की गई है,
00:11:49
सृष्टि की तारीख भी।
00:11:51
प्रतिभागियों की मात्रा।
00:11:52
तो वहाँ हमें थोड़ी समस्या है,
00:11:53
आप देखते हैं कि वह हमें यह दिखाता है
00:11:57
दशमलव प्रारूप। और इसलिए यह गलत है।
00:12:01
इस मामले में जो हम नहीं कर सकते हैं
00:12:03
एक खोज, एक उत्सव के लिए 5 प्रतिभागी,
00:12:06
यह एक पूरी संख्या होनी चाहिए,
00:12:07
हम व्यक्ति के बारे में बात कर रहे हैं और इसलिए यहां
00:12:09
चलो ड्रॉप-डाउन मेनू पर चलते हैं
00:12:12
और पूर्णांक पर क्लिक करें।
00:12:14
यहां हमने संशोधित प्रकार किया है,
00:12:15
जिसे अभी जोड़ा गया है और हम देखते हैं कि यह
00:12:17
एक वेतन वृद्धि है जो अभी-अभी हुई है,
00:12:19
जो सिर्फ इसलिए जोड़ा गया था क्योंकि मेरे पास था
00:12:23
पहले से ही एक संशोधन प्रकार चरण।
00:12:26
और इसलिए इससे बचने के लिए
00:12:27
मंच का एक ही नाम है।
00:12:29
खैर यहां हम एक जोड़ देंगे
00:12:31
जानकारी के लिए वेतन वृद्धि,
00:12:32
यदि आप राइट-क्लिक करते हैं,
00:12:33
आप चरण का नाम बदल सकते हैं
00:12:35
इसे एक ऐसा नाम दें जो आपसे बात करता है,
00:12:38
यह आपको और अधिक बोलता है।
00:12:41
प्रतिभागियों का स्तर 2017।
00:12:43
वहाँ
00:12:43
यह सही मूल्य और स्तर पर था
00:12:45
वेबसाइट से, एक भी अच्छा है,
00:12:47
करने के लिए बहुत कम उपचार,
00:12:49
ना?
00:12:49
अनुमानों पर कि
00:12:51
दौड़ने के लिए करने में सक्षम था,
00:12:52
तो यह एकदम सही है और हम करने जा रहे हैं
00:12:55
ताकि हम अपना काम जारी रख सकें।

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résultat(s)
00:00:00
Come ti ho detto precisamente
00:00:03
detto automaticamente. Generalmente
00:00:04
Power Quéry si occuperà di immaginare
00:00:08
I tipi di colonne che saranno quali
00:00:11
saranno assegnati per ciascuno di.
00:00:14
I dati che vengono importati quindi
00:00:15
Anche questo corrisponde al
00:00:17
piccole icone che sono presenti qui,
00:00:18
così a BC per tutto ciò che sarà testo,
00:00:22
Poi lo avremo.
00:00:24
Sei 123 per i numeri interi,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
E che devi essere un po 'diffidente
00:00:31
di questi formati perché per eseguire,
00:00:33
Farà un preventivo
00:00:34
su una parte dei dati.
00:00:36
Quello, torneremo a fare bene
00:00:38
Fai attenzione a questo e controlla se
00:00:40
ciò che ha proposto è rilevante,
00:00:42
altrimenti metterebbe a repentaglio alcuni
00:00:44
rielaborazione che può essere fatta
00:00:45
successivamente alcuni calcoli.
00:00:47
Non ci tornerò, ma eccolo qui.
00:00:48
in genere fanno DES.
00:00:50
Stime di durata tra 2 date,
00:00:52
essere in grado di effettuare somme comprese tra 2 valori,
00:00:54
digitale e così via,
00:00:55
Questo è possibile solo se lo indichi.
00:00:57
Saremo in grado di andare,
00:00:57
che sono valori numerici,
00:00:59
Quindi prova a spazzare
00:01:00
un po' insieme.
00:01:01
I diversi tipi di dati.
00:01:05
Quindi sì, in effetti,
00:01:06
i tipi di colonne quando ti ho detto,
00:01:08
sono divertiti dalle piccole icone
00:01:11
automaticamente a Vado a rilevare
00:01:13
infine Power quéry e modificarli e
00:01:16
Quindi abbiamo la possibilità di andare al
00:01:18
Modifica cliccando sul pulsante piccolo
00:01:20
del tipo di formato
00:01:23
assegnato di default e poi andiamo
00:01:26
Trova l'elenco completo che è qui.
00:01:29
Quindi il più comune,
00:01:30
Saranno i tipi di dati
00:01:32
nel testo della colonna eh so who
00:01:34
appaiono qui e in formato ABC,
00:01:36
nell'intestazione dell'icona.
00:01:37
Quindi a livello di tipi di dati.
00:01:40
Beh, Ben è relativamente
00:01:41
semplice da capire eh,
00:01:41
Saranno stringhe Unicode
00:01:44
Quindi è solo il formato Unicode.
00:01:46
Ma a prescindere, ricorda solo che
00:01:47
È una stringa.
00:01:49
Questi possono essere stringhe di numero o
00:01:51
date rappresentate in formato testo,
00:01:53
Quindi anche questo è importante.
00:01:54
Fare attenzione
00:01:54
può essere scritto,
00:01:57
il numero, il numero del dipartimento.
00:01:59
Ma per qualche ragione,
00:02:01
Per impostazione predefinita, sarà considerato un
00:02:03
Una colonna di testo e non come numero.
00:02:05
Quindi possiamo abbastanza memorizzare
00:02:08
numeri in una colonna di testo,
00:02:10
Quindi attenzione a questo piccolo errore.
00:02:12
E quali sono i vantaggi da digitare
00:02:14
una colonna di testo corretta e su
00:02:16
sarà in grado di eseguire determinate operazioni,
00:02:18
Quindi ogni volta che spiego un
00:02:19
un po' le possibili operazioni.
00:02:20
Quindi da sapere qui per esempio
00:02:22
per fare una concatenazione,
00:02:23
cioè il fatto di riunirsi
00:02:25
2 colonne in una, eh,
00:02:26
ad esempio avere il nome del dipartimento
00:02:28
e il suo numero e di essere in grado di fare
00:02:30
Nome del trattino del reparto.
00:02:31
Il suo numero in una singola colonna
00:02:33
e quindi essere in grado di eseguire
00:02:35
estrazioni di stringhe
00:02:37
ad esempio in 1ID di de de Festival.
00:02:41
Immaginiamo di essere sempre 2
00:02:42
figure che sono nel mezzo di questo
00:02:44
AD e buono per poter dire,
00:02:45
Bene, prendo le 2 cifre centrali
00:02:47
e hai inserito una nuova colonna,
00:02:49
Quindi è possibile solo se
00:02:50
È considerato testo.
00:02:54
Avremo quindi tutte le
00:02:55
tipi di colonne numeriche,
00:02:57
Quindi qui avremo un po 'di più.
00:02:58
Il primo è il formato decimale,
00:03:02
quindi è un numero a virgola mobile,
00:03:05
quindi cosa si intende per virgola mobile,
00:03:07
è che la lunghezza del numero di cifre
00:03:10
dopo la virgola può essere variabile.
00:03:12
Quindi, tipicamente,
00:03:13
può essere una distanza in metri,
00:03:16
eh, cioè,
00:03:18
saremo a 100,13 M quindi centimetri
00:03:23
conto dietro per il.
00:03:25
Per il decimale,
00:03:27
Avremo anche numeri decimali,
00:03:29
fisso, cioè lo faremo
00:03:32
Impostare un numero di cifre decimali
00:03:34
Molto preciso, quindi è importante.
00:03:36
Ad esempio, per i prezzi di un prodotto,
00:03:38
non possiamo avere 3 cifre decimali per lo 0,00€,
00:03:40
Quindi è necessariamente massimo
00:03:42
2 infine 2 e così avremo
00:03:45
Questo formato è specifico.
00:03:47
Quindi avremo gli interi
00:03:49
Quindi questi sono numeri che non hanno
00:03:51
nessun numero dopo la virgola che
00:03:53
Dobbiamo stare attenti a questo.
00:03:55
Come quello che
00:03:56
l'età di un cliente, ad esempio
00:03:57
in una banca dati,
00:03:59
non puoi avere 30,7 anni,
00:04:02
abbiamo 30 anni,
00:04:03
un momento t e quindi possiamo
00:04:05
Posizionalo in un numero intero.
00:04:07
E infine le percentuali.
00:04:08
Quindi non c'è niente da fare.
00:04:11
Come dire che non è un
00:04:12
Formato molto complicato.
00:04:13
È solo che fondamentalmente stiamo andando a
00:04:16
dividere per 100
00:04:18
automatico del valore per
00:04:20
Lo visualizzi da 100 a
00:04:23
rapporto di formato e così può da
00:04:25
Esempio per questo commercio su
00:04:27
Tasso di conversione visualizzato.
00:04:29
Qual è il punto di andare a digitare
00:04:31
Quelle colonne lì?
00:04:32
Bene
00:04:33
Saremo ovviamente in grado di fare
00:04:34
Operazioni matematiche, eh?
00:04:36
Aggiunte
00:04:36
divisioni e moltiplicazioni,
00:04:38
e così via.
00:04:39
E per essere anche in grado di eseguire
00:04:40
pieno di calcoli matematici
00:04:42
dove le statistiche.
00:04:43
Può essere una media,
00:04:44
mediane, deviazioni standard,
00:04:46
e così via
00:04:47
e così via.
00:04:49
Se non sei troppo sicuro del formato,
00:04:51
Qui il più comune rimane il numero decimale,
00:04:54
che ti salverà dal fare
00:04:56
errori complessivi.
00:04:57
Quindi, se non sei troppo sicuro,
00:04:59
Ti consiglierò
00:04:59
piuttosto usa quello.
00:05:03
Poi, i molti
00:05:05
Tipi di colonne in data.
00:05:07
Quindi tutto ciò sarà dato temporale,
00:05:10
Quindi avremo il primo
00:05:11
elemento che è data, ora quindi,
00:05:13
che rappresenterà un valore di
00:05:16
data e ora in formato giorno,
00:05:18
mese, anno e poi ora.
00:05:22
Minuti e secondi, quindi può essere
00:05:23
ad esempio su un sito commerciale.
00:05:25
La data e l'ora precise di un
00:05:27
acquisto che è stato fatto.
00:05:30
Il tipo di operazione possibile,
00:05:31
Sarà l'estrazione da parte di
00:05:32
Esempio del giorno della settimana.
00:05:34
Cosa è stato fatto di giovedì,
00:05:36
un sabato o potenzialmente del mese è
00:05:39
Anche la differenza tra 2 date, eh.
00:05:42
Se, ad esempio, noi per il mese,
00:05:44
Come quello che
00:05:44
Se si desidera ricreare una colonna
00:05:46
specifico che contiene solo il mese,
00:05:48
Bene, saremo in grado di estrarre
00:05:49
di questo formato di data,
00:05:50
tempo il valore che è solo
00:05:53
qui e la stessa la differenza tra 2 date,
00:05:56
È ok
00:05:56
Può anche essere interessante avere
00:05:58
il numero di giorni tra 2 date,
00:06:00
in genere per l'inizio e
00:06:01
La fine del nostro festival.
00:06:02
Dovremo calcolare questo
00:06:04
Tipo di valore lì.
00:06:05
Quindi, avremo il valore della data,
00:06:07
il semplice formato della data,
00:06:09
Quindi qui, è praticamente il
00:06:10
uguale all'ora della data.
00:06:12
È solo che non c'è tempo semplicemente
00:06:14
Quindi qui avremo solo un formato giorno,
00:06:16
mese e anno e saremo in grado di
00:06:18
Fai più o meno la stessa cosa.
00:06:19
Quindi estrazione del giorno del
00:06:21
settimana del mese dell'anno,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
E vediamo che possiamo vedere,
00:06:25
che può essere estratto approssimativamente
00:06:26
quello che vuoi.
00:06:27
La differenza tra 2 date ovviamente.
00:06:29
Quindi avremo un formato ora
00:06:31
che ancora una volta è
00:06:33
Il durante 2 date non contiene
00:06:34
Nessuna data e solo 1h.
00:06:36
Può essere ad esempio,
00:06:36
L'orario di apertura di una serie
00:06:38
Dai negozi, sarà formato a ore,
00:06:41
minuti e secondi.
00:06:42
Saremo in grado di provare,
00:06:43
estrarre il tempo,
00:06:44
Saremo in grado di estrarre il minuto e lo faremo
00:06:47
anche essere in grado di estrarre la differenza,
00:06:49
Quindi c'è sottrazione di 2 programmi
00:06:51
così ad esempio l'apertura,
00:06:52
Orari di apertura e chiusura
00:06:53
Se sottraessi il 2 otterrei
00:06:56
il numero di ore o il negozio
00:06:58
è aperto il giorno.
00:07:00
Allora
00:07:00
Avremo nozioni di durata quindi
00:07:03
In genere sarà se calcolo
00:07:05
questa differenza di apertura e chiusura,
00:07:07
Mi darà una durata che è
00:07:09
anche in formato ora e minuto
00:07:10
e 2 ° e può essere effettivamente
00:07:12
l'orario di apertura di un negozio
00:07:13
tempo trascorso su un sito web,
00:07:16
Saremo in grado di estrarre ad esempio
00:07:18
il numero di giorni che rappresenta
00:07:19
Di nuovo eh.
00:07:20
Faccio un promemoria al festival,
00:07:23
Il numero di ore incluse in
00:07:24
nel tempo,
00:07:26
quindi è esattamente lo stesso,
00:07:27
È solo la granularità che sceglieremo.
00:07:31
E poi avremo il formato della data,
00:07:34
ora, fuso orario,
00:07:35
che corrisponde al formato della data,
00:07:36
Tempo ma al.
00:07:39
Come stabilire l'ora UTC con un
00:07:42
potenzialmente un offset del fuso orario
00:07:44
Orari e così è interessante
00:07:46
Quando andiamo davvero, sei
00:07:49
sui dati internazionali,
00:07:50
in ogni caso ad un
00:07:53
di utenti internazionali e quindi di
00:07:54
anziché utilizzare l'ora locale
00:07:56
di prendere piuttosto il loro universale e
00:07:59
quindi utilizzare il sistema UTC.
00:08:02
E così piccola messa a fuoco
00:08:03
Infatti, in relazione a ciò,
00:08:05
quindi i TC Come promemoria fondamentalmente così
00:08:07
prendiamo il meridiano di Greenwich che
00:08:09
ci dà il loro 0 e poi andiamo
00:08:11
avere UTC più uno significa
00:08:13
che abbiamo 1h00 in più, quindi è qui
00:08:16
Tutta l'area in blu usa di più
00:08:18
2 Sarà la zona viola C plus
00:08:20
3 la zona rossa e così via
00:08:23
e quindi piuttosto che mostrarti
00:08:25
ad esempio 16h30 per 1h di acquisto in
00:08:28
Francia ti verrà mostrato 3:30 p.m. più.
00:08:31
In UTC per averlo in formato internazionale.
00:08:39
Infine, il divario un po 'più particolare.
00:08:42
Quindi inizieremo con le palle,
00:08:43
Quindi tieni che li sfrutteremo da
00:08:45
Il resto, sia nella creazione
00:08:48
di metrica o anche nel codice che uno
00:08:50
potrebbe scrivere in Power Quéry così
00:08:53
Una palla è una colonna che non
00:08:55
può contenere solo 2 tipi rispetto a 2 tipi di
00:08:58
valore che 2 valore che è vero o falso.
00:09:01
Devi stare molto attento a questo,
00:09:02
non è considerato testo,
00:09:05
Sarà davvero come un valore
00:09:07
tecnica che indica se è dovuto.
00:09:09
Se è vero o falso,
00:09:10
Sarebbe stato difficile per me dire di più. Esso.
00:09:14
Spesso terminologia inglese,
00:09:15
eh, quindi **** dove falso e chi ci farà
00:09:19
consentire l'esecuzione di operazioni
00:09:21
logica o anche condizioni all'interno
00:09:23
il loro utilizzo dei nostri dati.
00:09:25
Quindi qui potremmo prendere l'esempio
00:09:27
prodotti in vendita se il prodotto in
00:09:29
la promozione è vera ed è in vendita,
00:09:31
Quindi metteremo la verità,
00:09:32
non è un è,
00:09:33
ci limiteremo a sbagliare e
00:09:35
come possibile operazione in realtà
00:09:37
Può essere utilizzato in funzioni
00:09:39
condizionale lì.
00:09:42
E poi
00:09:42
Avremo il formato binario quindi
00:09:44
Il formato binario è quindi un
00:09:47
Informazioni che non sono ancora
00:09:48
Utilizzabile direttamente in un
00:09:50
colonna in modo che possa essere ad esempio
00:09:52
il file Excel,
00:09:53
Quindi è in una delle fasi che noi
00:09:55
visto così ti mostrerò
00:09:57
proprio ora nel file.
00:09:59
Ma quando sei in procinto di
00:10:01
Seleziona quello lungo che volevi
00:10:03
L'importazione del file stesso è stata
00:10:05
visualizzati come dati binari
00:10:07
perché non ancora distribuibile in
00:10:09
in una matrice di Power Query.
00:10:11
Possiamo anche avere immagini.
00:10:13
Questo è tutto, e le possibili operazioni.
00:10:15
Beh, è piuttosto semplice,
00:10:16
È fatto per i transitori.
00:10:18
Useremo principalmente come
00:10:20
tale passaggio intermedio,
00:10:22
e poi fare
00:10:23
Estrazione di dati reali.
00:10:26
Allora
00:10:27
Torneremo al nostro tavolo
00:10:28
per analizzare un po 'i dati,
00:10:30
i tipi di dati che sono stati
00:10:33
assegnato automaticamente da Power Quéry,
00:10:35
numero di identificazione.
00:10:36
Siamo su valori con lettere,
00:10:39
Quindi eccoci qui naturalmente il testo di
00:10:41
la manifestazione del corso del testo,
00:10:43
il dominio anche il complemento di dominio,
00:10:45
rimane testo, la regione,
00:10:47
il dipartimento e il comune principale.
00:10:49
Siamo naturalmente testo,
00:10:50
Qui il dipartimento, saremo su un numero,
00:10:54
un numero intero,
00:10:55
Quindi effettivamente un dipartimento non
00:10:57
potrebbe non avere numeri dopo la virgola decimale.
00:10:59
Il codice postale è
00:11:00
anche un numero intero,
00:11:01
il codice INSEE quindi il codice INSEE,
00:11:03
È un po 'strano perché così com'è,
00:11:05
Vedete che abbiamo entrambe le longitudini
00:11:07
e c'è latitudine nella stessa colonna, quindi.
00:11:10
Sarà difficile chiarire il fatto che
00:11:13
è un formato numerico per ora,
00:11:16
Quindi lo lasceremo nel testo.
00:11:17
Avremo la pensione lì periodicità,
00:11:19
nel testo,
00:11:20
la solita parola nel testo.
00:11:21
Non c'è problema.
00:11:22
Il numero dell'edizione 2018,
00:11:26
Quindi lì, in teoria,
00:11:27
dovremmo mettere un formato digitale,
00:11:29
Ma per ora vediamo che abbiamo
00:11:30
Valori un po 'strani perché
00:11:31
che quando è la prima edizione,
00:11:32
E' scritto prima edizione quindi
00:11:34
Sarà un ritrattamento che avremo
00:11:37
da fare in seguito e poi a
00:11:39
Modificare nuovamente il tipo della colonna.
00:11:41
Non importa, data di inizio,
00:11:43
Siamo in formato data.
00:11:44
Infatti
00:11:45
Quello che non abbiamo tempo indicato il
00:11:47
data di fine ha informato anche la data,
00:11:49
anche la data di creazione.
00:11:51
Il volume dei partecipanti.
00:11:52
Quindi abbiamo un piccolo problema,
00:11:53
Vedete che ce lo mostra in
00:11:57
formato decimale. E quindi è sbagliato.
00:12:01
In questo caso che non possiamo avere
00:12:03
una ricerca, 5 partecipanti per un festival,
00:12:06
deve essere un numero intero,
00:12:07
Stiamo parlando di persona e quindi qui
00:12:09
Andiamo al menu a tendina
00:12:12
e fare clic su intero.
00:12:14
Qui abbiamo modificato il tipo,
00:12:15
che è stato appena aggiunto e vediamo che
00:12:17
c'è un incremento che è appena stato,
00:12:19
che è stato appena aggiunto perché avevo
00:12:23
Già un passaggio di tipo di modifica.
00:12:26
E quindi per evitare che
00:12:27
Il palcoscenico ha lo stesso nome.
00:12:29
Bene, qui aggiungeremo un
00:12:31
increment Per informazioni,
00:12:32
Se si fa clic con il pulsante destro del mouse,
00:12:33
È possibile rinominare il passaggio in
00:12:35
dagli un nome che ti parli,
00:12:38
Questo ti parla di più.
00:12:41
Il livello dei partecipanti 2017.
00:12:43
Lì
00:12:43
Era il valore giusto e al livello
00:12:45
Dal sito web, uno è anche buono,
00:12:47
quindi pochissimi ritrattamenti da fare,
00:12:49
eh?
00:12:49
Su stime che
00:12:51
era stato in grado di fare per correre,
00:12:52
Quindi è perfetto e stiamo andando a
00:12:55
per poter continuare il nostro lavoro.

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résultat(s)
00:00:00
Seperti yang saya katakan dengan tepat kepada Anda
00:00:03
kata otomatis. Umumnya
00:00:04
Power Quéry akan mengurus imajinasi
00:00:08
jenis kolom yang akan menjadi yang
00:00:11
akan dialokasikan untuk masing-masing.
00:00:14
Oleh karena itu, data yang diimpor
00:00:15
Ini sekali lagi sesuai dengan
00:00:17
ikon kecil yang ada di sini,
00:00:18
jadi ke SM untuk semua yang akan menjadi teks,
00:00:22
Kemudian kita akan memilikinya.
00:00:24
Anda adalah 123 untuk bilangan bulat,
00:00:27
et cetera et cetera.
00:00:28
Dan bahwa Anda harus sedikit waspada
00:00:31
dari format ini karena untuk menjalankan,
00:00:33
Dia akan membuat perkiraan
00:00:34
pada bagian dari data.
00:00:36
Bahwa, kami akan kembali untuk melakukannya dengan baik
00:00:38
Hati-hati tentang ini dan periksa apakah
00:00:40
apa yang dia usulkan relevan,
00:00:42
jika tidak, itu akan membahayakan beberapa orang
00:00:44
Pemrosesan ulang yang dapat dilakukan
00:00:45
selanjutnya beberapa perhitungan.
00:00:47
Saya tidak akan kembali ke sana tetapi ini dia.
00:00:48
biasanya membuat DES.
00:00:50
Perkiraan durasi antara 2 tanggal,
00:00:52
mampu membuat jumlah antara 2 nilai,
00:00:54
digital dan sebagainya,
00:00:55
Ini hanya mungkin jika Anda menunjukkan.
00:00:57
Kita akan bisa pergi,
00:00:57
bahwa mereka adalah nilai numerik,
00:00:59
Jadi cobalah untuk menyapu
00:01:00
sedikit bersama.
00:01:01
Berbagai jenis data.
00:01:05
Jadi ya, memang,
00:01:06
jenis kolom ketika saya memberi tahu Anda,
00:01:08
terhibur oleh ikon kecil
00:01:11
secara otomatis untuk saya pergi mendeteksi
00:01:13
akhirnya Power quéry dan memodifikasinya dan
00:01:16
Kemudian kita memiliki kemampuan untuk pergi ke
00:01:18
Edit dengan mengklik yang kecil
00:01:20
ikon dari jenis format yaitu
00:01:23
ditetapkan secara default dan kemudian kita pergi
00:01:26
Temukan seluruh daftar yang ada di sini.
00:01:29
Jadi yang paling umum,
00:01:30
itu akan menjadi tipe data
00:01:32
di kolom teks eh jadi siapa
00:01:34
muncul di sini dan dalam format ABC,
00:01:36
di header ikon.
00:01:37
Jadi pada tingkat tipe data.
00:01:40
Nah Ben itu relatif
00:01:41
mudah dimengerti ya,
00:01:41
Ini akan menjadi string Unicode
00:01:44
Jadi itu hanya format Unicode.
00:01:46
Tapi terlepas dari itu, ingatlah bahwa
00:01:47
Ini adalah string.
00:01:49
Ini bisa berupa string angka atau
00:01:51
tanggal diwakili dalam format teks,
00:01:53
Jadi itu penting juga.
00:01:54
Waspadalah terhadap
00:01:54
itu bisa ditulis,
00:01:57
nomor, nomor departemen.
00:01:59
Tetapi untuk beberapa alasan,
00:02:01
Secara default, ini akan dianggap sebagai
00:02:03
Kolom teks dan bukan sebagai angka.
00:02:05
Jadi kita bisa cukup menyimpan
00:02:08
angka dalam kolom teks,
00:02:10
Jadi waspadalah terhadap kesalahan kecil ini.
00:02:12
Dan apa keuntungan mengetiknya
00:02:14
kolom teks dengan benar dan aktif
00:02:16
akan dapat melakukan operasi tertentu,
00:02:18
Jadi setiap kali saya menjelaskan
00:02:19
sedikit operasi yang mungkin.
00:02:20
Jadi untuk mengetahui di sini misalnya
00:02:22
untuk membuat penggabungan,
00:02:23
yaitu fakta berkumpul
00:02:25
2 kolom dalam satu, ya,
00:02:26
misalnya memiliki nama jurusan
00:02:28
dan jumlahnya dan untuk dapat melakukan
00:02:30
Nama tanda hubung departemen.
00:02:31
Nomornya dalam satu kolom
00:02:33
dan kemudian dapat melaksanakan
00:02:35
ekstraksi string
00:02:37
misalnya dalam 1ID de de Festival.
00:02:41
Mari kita bayangkan bahwa kita selalu 2
00:02:42
Angka-angka yang ada di tengah-tengah ini
00:02:44
AD dan bagus untuk bisa mengatakan,
00:02:45
Nah saya ambil 2 digit tengah
00:02:47
dan Anda memasukkan kolom baru,
00:02:49
Jadi hanya mungkin jika
00:02:50
Itu dianggap teks.
00:02:54
Kami kemudian akan memiliki semua
00:02:55
tipe kolom numerik,
00:02:57
Jadi di sini kita akan memiliki sedikit lebih banyak.
00:02:58
Yang pertama adalah format desimal,
00:03:02
jadi itu angka floating-point,
00:03:05
jadi yang dimaksud dengan floating point,
00:03:07
itu adalah panjang jumlah digit
00:03:10
setelah koma dapat bervariasi.
00:03:12
Jadi biasanya,
00:03:13
itu bisa menjadi jarak dalam meter,
00:03:16
ya, yaitu,
00:03:18
kita akan berada di 100,13 M jadi sentimeter
00:03:23
akun di belakang untuk.
00:03:25
Untuk desimal,
00:03:27
Kami juga akan memiliki angka desimal,
00:03:29
tetap, yaitu kami akan
00:03:32
Mengatur sejumlah tempat desimal
00:03:34
Sangat tepat jadi itu penting.
00:03:36
Misalnya, untuk harga suatu produk,
00:03:38
kita tidak dapat memiliki 3 tempat desimal untuk 0,00 €,
00:03:40
Jadi harus maksimal
00:03:42
2 akhirnya 2 dan kita akan memiliki
00:03:45
Format ini spesifik.
00:03:47
Kemudian kita akan memiliki bilangan bulat
00:03:49
Jadi ini adalah angka yang tidak memiliki
00:03:51
tidak ada angka setelah koma yang
00:03:53
Kita harus berhati-hati tentang itu.
00:03:55
Seperti apa
00:03:56
usia pelanggan misalnya
00:03:57
dalam database,
00:03:59
Anda tidak bisa berusia 30,7 tahun,
00:04:02
Kami berusia 30 tahun,
00:04:03
sesaat t dan karena itu kita bisa
00:04:05
tempatkan dalam bilangan bulat.
00:04:07
Dan akhirnya persentase.
00:04:08
Jadi tidak ada yang bisa dilakukan.
00:04:11
Bagaimana mengatakan itu bukan
00:04:12
Format yang sangat rumit.
00:04:13
Hanya saja pada dasarnya kita akan
00:04:16
dibagi dengan 100
00:04:18
otomatis dari nilai untuk
00:04:20
Anda menampilkannya pada 100 hingga
00:04:23
rasio format dan sebagainya bisa dengan
00:04:25
Contoh untuk perdagangan dengan demikian pada
00:04:27
Tingkat konversi yang ditampilkan.
00:04:29
Apa gunanya mengetik
00:04:31
Kolom-kolom itu ada di sana?
00:04:32
Sumur
00:04:33
Kami jelas akan dapat membuat
00:04:34
Operasi matematika, ya?
00:04:36
Penambahan
00:04:36
pembagian dan perkalian,
00:04:38
dan lain sebagainya.
00:04:39
Dan juga untuk bisa tampil
00:04:40
penuh dengan perhitungan matematis
00:04:42
dimana statistik.
00:04:43
Itu bisa rata-rata,
00:04:44
median, simpangan baku,
00:04:46
dan lain sebagainya
00:04:47
dan lain sebagainya.
00:04:49
Jika Anda tidak terlalu yakin tentang formatnya,
00:04:51
Di sini yang paling umum tetap angka desimal,
00:04:54
yang akan menyelamatkan Anda dari melakukan
00:04:56
kesalahan secara keseluruhan.
00:04:57
Jadi jika Anda tidak terlalu yakin,
00:04:59
Saya akan menasihati Anda
00:04:59
lebih baik gunakan yang itu.
00:05:03
Kemudian, yang banyak
00:05:05
Tipe kolom dalam tanggal.
00:05:07
Jadi semua yang akan diberikan sementara,
00:05:10
Jadi kita akan memiliki yang pertama
00:05:11
elemen yang tanggal, waktu oleh karena itu,
00:05:13
yang akan mewakili nilai
00:05:16
tanggal dan waktu dalam format hari,
00:05:18
bulan, tahun dan kemudian jam.
00:05:22
Menit dan detik, jadi bisa
00:05:23
misalnya di situs perdagangan.
00:05:25
Tanggal dan waktu yang tepat dari sebuah
00:05:27
pembelian yang telah dilakukan.
00:05:30
Jenis operasi yang mungkin,
00:05:31
Ini akan menjadi ekstraksi oleh
00:05:32
Contoh hari dalam seminggu.
00:05:34
Apa yang dilakukan pada hari Kamis,
00:05:36
hari Sabtu atau berpotensi dalam sebulan adalah
00:05:39
Juga perbedaan antara 2 kurma, ya.
00:05:42
Jika, misalnya, kami untuk bulan itu,
00:05:44
Seperti apa
00:05:44
Jika Anda ingin membuat ulang kolom
00:05:46
spesifik yang hanya berisi bulan,
00:05:48
Nah kita akan bisa mengekstrak
00:05:49
dari format tanggal ini,
00:05:50
waktu nilai yang hanya
00:05:53
di sini dan sama perbedaan antara 2 tanggal,
00:05:56
Tidak apa-apa
00:05:56
Ini juga bisa menarik untuk dimiliki
00:05:58
jumlah hari antara 2 tanggal,
00:06:00
biasanya untuk awal dan
00:06:01
akhir dari festival kami.
00:06:02
Kita harus menghitung ini
00:06:04
Jenis nilai di sana.
00:06:05
Kemudian, kita akan memiliki nilai tanggal,
00:06:07
format tanggal sederhana,
00:06:09
Jadi di sini, cukup banyak
00:06:10
sama dengan waktu tanggal.
00:06:12
Hanya saja tidak ada waktu begitu saja
00:06:14
Jadi di sini kita hanya akan memiliki format hari,
00:06:16
bulan dan tahun dan kami akan dapat
00:06:18
melakukan banyak hal yang sama.
00:06:19
Jadi ekstraksi hari
00:06:21
minggu dalam setahun,
00:06:23
et cetera et cetera.
00:06:24
Dan kita melihat bahwa kita dapat melihat,
00:06:25
yang dapat diekstraksi secara kasar
00:06:26
apapun yang anda inginkan.
00:06:27
Perbedaan antara 2 tanggal jelas.
00:06:29
Kemudian kita akan memiliki format jam
00:06:31
yang sekali lagi adalah
00:06:33
Selama 2 tanggal tidak mengandung
00:06:34
Tidak ada tanggal dan hanya 1 jam.
00:06:36
Itu bisa misalnya,
00:06:36
Waktu pembukaan seri
00:06:38
Dari toko, itu akan dibentuk hingga berjam-jam,
00:06:41
menit dan detik.
00:06:42
Kami akan dapat mencoba,
00:06:43
ekstrak waktu,
00:06:44
Kami akan dapat mengekstrak menit dan kami akan
00:06:47
juga dapat mengekstrak perbedaannya,
00:06:49
Jadi ada pengurangan 2 jadwal
00:06:51
jadi misalnya pembukaannya,
00:06:52
Waktu buka dan tutup
00:06:53
Jika saya mengurangi 2 yang akan saya dapatkan
00:06:56
jumlah jam atau toko
00:06:58
buka pada hari itu.
00:07:00
Kemudian
00:07:00
Kami akan memiliki gagasan tentang durasi jadi
00:07:03
Biasanya jika saya menghitung
00:07:05
perbedaan dalam pembukaan dan penutupan ini,
00:07:07
Ini akan memberi saya durasi yaitu
00:07:09
juga dalam format jam dan menit
00:07:10
dan ke-2 dan itu bisa benar-benar
00:07:12
Waktu buka toko
00:07:13
waktu yang dihabiskan di situs web,
00:07:16
Kami akan dapat mengekstrak misalnya
00:07:18
jumlah hari yang diwakilinya
00:07:19
Sekali lagi ya.
00:07:20
Saya membuat pengingat untuk festival,
00:07:23
Jumlah jam yang termasuk dalam
00:07:24
lembur,
00:07:26
jadi persis sama,
00:07:27
Itu hanya granularitas yang akan kita pilih.
00:07:31
Dan kemudian kita akan memiliki format tanggal,
00:07:34
waktu, zona waktu,
00:07:35
yang sesuai dengan format tanggal,
00:07:36
Waktu tetapi pada.
00:07:39
Cara mengetahui waktu UTC dengan
00:07:42
berpotensi diimbangi zona waktu
00:07:44
Jadwal dan sebagainya
00:07:46
Ketika kami benar-benar pergi, Anda
00:07:49
pada data internasional,
00:07:50
dalam hal apapun ke
00:07:53
pengguna internasional dan oleh karena itu
00:07:54
daripada menggunakan waktu setempat
00:07:56
untuk lebih memilih mengambil universal mereka dan
00:07:59
oleh karena itu untuk menggunakan sistem UTC.
00:08:02
Dan fokus yang sangat kecil
00:08:03
Memang dalam kaitannya dengan itu,
00:08:05
jadi i TC Sebagai pengingat pada dasarnya begitu
00:08:07
kami mengambil meridian Greenwich yang
00:08:09
memberi kami 0 mereka dan kemudian kami pergi
00:08:11
memiliki UTC plus satu berarti
00:08:13
bahwa kita memiliki 1h00 lebih jadi ada di sini
00:08:16
Seluruh area berwarna biru lebih banyak digunakan
00:08:18
2 Ini akan menjadi zona ungu C plus
00:08:20
3 zona merah dan sebagainya
00:08:23
dan karena itu daripada menunjukkan kepada Anda
00:08:25
misalnya 16h30 untuk 1 jam pembelian di
00:08:28
Prancis Anda akan ditampilkan 3:30 pm lebih.
00:08:31
Dalam UTC untuk memilikinya dalam format internasional.
00:08:39
Akhirnya, celahnya sedikit lebih khusus.
00:08:42
Jadi kita akan mulai dengan bola,
00:08:43
Jadi pegang bahwa kita akan mengeksploitasi mereka dengan
00:08:45
Sisanya, apakah dalam penciptaan
00:08:48
metrik atau bahkan dalam kode yang satu
00:08:50
bisa menulis di Power Quéry jadi
00:08:53
Bola satu adalah kolom yang tidak
00:08:55
hanya dapat berisi 2 jenis daripada 2 jenis
00:08:58
nilai bahwa 2 nilai yang benar atau salah.
00:09:01
Anda harus sangat berhati-hati tentang itu,
00:09:02
itu tidak dianggap teks,
00:09:05
Ini akan benar-benar seperti nilai
00:09:07
teknik yang menunjukkan apakah itu jatuh tempo.
00:09:09
Jika itu benar atau salah,
00:09:10
Akan sulit bagi saya untuk mengatakan lebih banyak. Dia.
00:09:14
Seringkali terminologi bahasa Inggris,
00:09:15
ya, jadi di mana salah dan siapa yang akan kita
00:09:19
memungkinkan operasi dilakukan
00:09:21
logika atau bahkan kondisi di dalam
00:09:23
penggunaan data kami oleh mereka.
00:09:25
Jadi di sini kita bisa mengambil contoh
00:09:27
produk yang dijual jika produk di
00:09:29
promosi adalah benar dan sedang dijual,
00:09:31
Jadi kita akan menempatkan benar,
00:09:32
itu adalah tidak,
00:09:33
kami hanya akan menempatkan salah dan
00:09:35
sebagai operasi yang mungkin sebenarnya
00:09:37
itu dapat digunakan dalam fungsi
00:09:39
bersyarat di sana.
00:09:42
Lalu
00:09:42
Kami akan memiliki format biner jadi
00:09:44
Oleh karena itu, format biner adalah
00:09:47
Informasi yang belum
00:09:48
dapat dioperasikan langsung dalam
00:09:50
kolom jadi bisa misalnya
00:09:52
file Excel,
00:09:53
Jadi dalam salah satu tahapan itulah kita
00:09:55
melihat jadi saya akan menunjukkan kepada Anda
00:09:57
barusan di file.
00:09:59
Tetapi ketika Anda sedang dalam proses
00:10:01
Pilih yang panjang yang Anda inginkan
00:10:03
Mengimpor file itu sendiri adalah
00:10:05
ditampilkan sebagai data biner
00:10:07
karena belum bisa diterapkan di
00:10:09
dalam array kueri Power.
00:10:11
Kita juga bisa memiliki gambar.
00:10:13
Itu saja, dan kemungkinan operasi.
00:10:15
Yah, itu cukup sederhana,
00:10:16
Itu dibuat untuk sementara.
00:10:18
Kami terutama akan menggunakan sebagai
00:10:20
langkah menengah itu,
00:10:22
dan kemudian lakukan
00:10:23
ekstraksi data nyata.
00:10:26
Kemudian
00:10:27
Kami akan kembali ke meja kami
00:10:28
untuk menganalisis data sedikit,
00:10:30
jenis-jenis data yang telah
00:10:33
secara otomatis ditetapkan oleh Power Quéry,
00:10:35
Nomor identifikasi.
00:10:36
Kami berada pada nilai-nilai dengan huruf,
00:10:39
Jadi di sini kita tentu saja teks dari
00:10:41
manifestasi tentu saja teks,
00:10:43
domain juga melengkapi domain,
00:10:45
itu tetap teks, wilayah,
00:10:47
departemen dan komune utama.
00:10:49
Kami tentu saja teks,
00:10:50
Di sini departemen, kita akan berada di nomor,
00:10:54
bilangan bulat,
00:10:55
Jadi efektif sebuah departemen tidak
00:10:57
mungkin tidak memiliki angka setelah koma desimal.
00:10:59
Kode posnya adalah
00:11:00
juga bilangan bulat,
00:11:01
kode INSEE lalu kode INSEE,
00:11:03
Agak aneh karena seperti berdiri,
00:11:05
Anda lihat bahwa kita memiliki kedua garis bujur
00:11:07
dan ada garis lintang di kolom yang sama, oleh karena itu.
00:11:10
Akan sulit untuk mengklarifikasi fakta bahwa
00:11:13
itu adalah format angka untuk saat ini,
00:11:16
Jadi kita akan meninggalkannya dalam teks.
00:11:17
Kami akan memiliki masa pensiun di sana,
00:11:19
dalam teks,
00:11:20
kata yang biasa dalam teks.
00:11:21
Tidak ada masalah.
00:11:22
Edisi edisi 2018,
00:11:26
Jadi di sana, secara teori,
00:11:27
kita harus menempatkan format digital,
00:11:29
Tetapi untuk saat ini kami melihat bahwa kami memiliki
00:11:30
Nilai sedikit aneh karena
00:11:31
bahwa ketika itu adalah edisi pertama,
00:11:32
Ini ditulis edisi pertama jadi
00:11:34
Ini akan menjadi pemrosesan ulang yang akan kami miliki
00:11:37
untuk dilakukan nanti dan kemudian ke
00:11:39
Ubah lagi tipe kolom.
00:11:41
Tidak masalah, tanggal mulai,
00:11:43
Kami dalam format tanggal.
00:11:44
Sebenarnya
00:11:45
apa yang tidak ada waktu kita tunjukkan
00:11:47
tanggal akhir diinformasikan tanggal juga,
00:11:49
tanggal pembuatan juga.
00:11:51
Volume peserta.
00:11:52
Jadi di sana kita punya sedikit masalah,
00:11:53
Anda lihat bahwa dia menunjukkan ini kepada kita di
00:11:57
format desimal. Dan itu salah.
00:12:01
Dalam hal ini yang tidak dapat kita miliki
00:12:03
sebuah pencarian, 5 peserta untuk sebuah festival,
00:12:06
itu harus berupa bilangan bulat,
00:12:07
Kita berbicara tentang orang dan karena itu di sini
00:12:09
Ayo pergi ke menu drop-down
00:12:12
dan klik pada bilangan bulat.
00:12:14
Di sini kami telah memodifikasi jenis,
00:12:15
yang baru saja ditambahkan dan kami melihatnya
00:12:17
ada kenaikan yang baru saja,
00:12:19
yang baru saja ditambahkan karena saya punya
00:12:23
Sudah langkah jenis modifikasi.
00:12:26
Dan karena itu untuk menghindari itu
00:12:27
Panggung memiliki nama yang sama.
00:12:29
Nah disini kita akan menambahkan
00:12:31
increment Untuk informasi,
00:12:32
jika Anda mengklik kanan,
00:12:33
Anda dapat mengganti nama langkahnya menjadi
00:12:35
beri nama yang berbicara kepada Anda,
00:12:38
yang berbicara lebih banyak kepada Anda.
00:12:41
Tingkat peserta 2017.
00:12:43
Sana
00:12:43
Itu adalah nilai yang tepat dan pada level
00:12:45
Dari situs web, satu juga bagus,
00:12:47
jadi sangat sedikit retret yang harus dilakukan,
00:12:49
ya?
00:12:49
Pada perkiraan bahwa
00:12:51
telah mampu melakukan untuk berlari,
00:12:52
Jadi itu sempurna dan kita akan melakukannya
00:12:55
untuk dapat melanjutkan pekerjaan kami.

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résultat(s)
00:00:00
Tal como eu lhe disse
00:00:03
diz automaticamente. De um modo geral
00:00:04
O Power Query encarregar-se-á de imaginar
00:00:08
os tipos de colunas que serão isso
00:00:11
serão premiados para cada um dos.
00:00:14
Os dados importados
00:00:15
Mais uma vez, ele se encaixa no
00:00:17
pequenos ícones que estão presentes aqui,
00:00:18
então ao BC por tudo o que vai ser texto,
00:00:22
Teremos a seguir.
00:00:24
123 para números inteiros,
00:00:27
et cetera.
00:00:28
E você tem que ser um pouco cauteloso
00:00:31
destes formatos porque para executar,
00:00:33
Ele vai fazer uma estimativa
00:00:34
numa parte dos dados.
00:00:36
Então vamos voltar a isso
00:00:38
Tenha cuidado com isso e verifique se
00:00:40
o que propôs é relevante,
00:00:42
caso contrário, poria em risco alguns
00:00:44
reprocessamento que pode ser feito
00:00:45
depois alguns cálculos.
00:00:47
Eu não vou entrar nisso novamente, mas aqui está
00:00:48
tipicamente fazer de.
00:00:50
Estimativas da duração entre 2 datas,
00:00:52
ser capaz de fazer somas entre 2 valores,
00:00:54
tecnologia digital e assim por diante,
00:00:55
Isso só é possível se você indicar.
00:00:57
Nós seremos capazes de ir,
00:00:57
que são valores numéricos,
00:00:59
Portanto, tente varrer
00:01:00
um pouco juntos.
00:01:01
Os diferentes tipos de dados.
00:01:05
Então, sim, de fato,
00:01:06
os tipos de colunas quando eu estava lhe dizendo,
00:01:08
divertem-se com pequenos ícones
00:01:11
automaticamente para eu ir detetar
00:01:13
finalmente Power Query e modificá-los e
00:01:16
Então temos a capacidade de ir e
00:01:18
Edite clicando no pequeno
00:01:20
ícone do tipo de formato que é
00:01:23
atribuído por padrão e, em seguida, vamos
00:01:26
Encontre a lista completa aqui.
00:01:29
Assim, o mais comum,
00:01:30
Serão os tipos de dados
00:01:32
na coluna de texto, para que
00:01:34
aparecem aqui e em formato ABC,
00:01:36
no cabeçalho do ícone.
00:01:37
Portanto, ao nível dos tipos de dados.
00:01:40
Bem, é relativamente
00:01:41
simples de entender,
00:01:41
Serão cadeias de caracteres Unicode
00:01:44
Então é apenas o formato, o Unicode.
00:01:46
Mas não importa, basta lembrar que
00:01:47
é uma corda.
00:01:49
Estas podem ser cadeias numéricas ou cadeias de caracteres.
00:01:51
datas representadas em formato de texto,
00:01:53
Então isso também é importante.
00:01:54
Cuidado
00:01:54
pode ser escrito,
00:01:57
o número, o número do departamento.
00:01:59
Mas, por alguma razão,
00:02:01
Por padrão, ele será considerado um
00:02:03
coluna de texto, não como um número.
00:02:05
Para que possamos armazenar dados
00:02:08
números numa coluna de texto,
00:02:10
Portanto, cuidado com este pequeno erro.
00:02:12
E quais são as vantagens de digitar
00:02:14
uma coluna de texto corretamente e ativada
00:02:16
será capaz de realizar determinadas operações,
00:02:18
Por isso, cada vez que vos explico um
00:02:19
um pouco das operações possíveis.
00:02:20
Então, para saber aqui, por exemplo:
00:02:22
fazer uma concatenação,
00:02:23
ou seja, o ato de aproximar as pessoas
00:02:25
2 colunas numa só, ,
00:02:26
por exemplo, ter o nome do departamento
00:02:28
e o seu número e poder fazer
00:02:30
Traço do nome do departamento.
00:02:31
O seu número numa única coluna
00:02:33
e, em seguida, ser capaz de executar
00:02:35
Extrações de cordas
00:02:37
por exemplo, em 1ID do Festival.
00:02:41
Vamos imaginar que há sempre 2 de nós
00:02:42
números que estão no meio disto
00:02:44
AD e bem poder dizer,
00:02:45
Bem, vou pegar os 2 dígitos do meio
00:02:47
E você coloca em uma nova coluna,
00:02:49
Portanto, só é possível se
00:02:50
é considerado texto.
00:02:54
Então vamos ter todas as
00:02:55
tipos de colunas numéricas,
00:02:57
Então aí vamos ter um pouco mais.
00:02:58
O primeiro é o formato decimal,
00:03:02
Portanto, é um número de vírgula flutuante,
00:03:05
Então, o que se entende por ponto flutuante,
00:03:07
é que o comprimento do número de dígitos
00:03:10
após o ponto decimal pode ser variável.
00:03:12
Então, normalmente,
00:03:13
pode ser uma distância em metros,
00:03:16
, ou seja,
00:03:18
nós vamos estar em 100,13 M, então os centímetros
00:03:23
Contar para trás
00:03:25
Para o decimal,
00:03:27
Também vamos ter decimais,
00:03:29
fixo, então vamos
00:03:32
Definir um número de casas decimais
00:03:34
Muito preciso, então isso é importante.
00:03:36
Por exemplo, para os preços de um produto,
00:03:38
não pode ter 3 casas decimais para os €0,00,
00:03:40
Portanto, está fadado a ser máximo
00:03:42
2 bem 2 e assim vamos ter
00:03:45
este formato que é específico.
00:03:47
Então vamos ter os inteiros
00:03:49
Portanto, estes são números que não têm
00:03:51
Nenhum dígito após a vírgula decimal
00:03:53
Temos de ter cuidado com isso.
00:03:55
Como o quê
00:03:56
A idade de um cliente, por exemplo
00:03:57
numa base de dados,
00:03:59
Você não pode ter 30,7 anos,
00:04:02
Temos 30 anos,
00:04:03
um momento t e então seremos capazes de
00:04:05
coloque-o em número inteiro.
00:04:07
E, finalmente, as percentagens.
00:04:08
Portanto, não há nada de errado com isso
00:04:11
Como dizer que não é um
00:04:12
formato muito complicado.
00:04:13
Só que, basicamente, nós vamos
00:04:16
dividir por 100
00:04:18
do valor para
00:04:20
Exiba-o para você em 100 a
00:04:23
proporção de formato e assim pode por
00:04:25
exemplo para assim negociar o
00:04:27
taxa de conversão que é exibida.
00:04:29
Qual é o sentido de digitar
00:04:31
Essas colunas?
00:04:32
Bem
00:04:33
Obviamente, vamos ser capazes de fazer
00:04:34
operações matemáticas, ?
00:04:36
Adições,
00:04:36
divisões e multiplicações,
00:04:38
e assim por diante.
00:04:39
E também poder realizar
00:04:40
cheio de cálculos matemáticos
00:04:42
onde as estatísticas.
00:04:43
Pode ser médias,
00:04:44
medianas, desvios-padrão,
00:04:46
e assim por diante
00:04:47
e assim por diante.
00:04:49
Se você não tiver muita certeza sobre o formato,
00:04:51
Aqui o mais comum é o número decimal,
00:04:54
o que o poupará de ter de
00:04:56
Erros no geral.
00:04:57
Então, se você não tem muita certeza,
00:04:59
Vou aconselhá-lo
00:04:59
em vez de usar aquele.
00:05:03
Em segundo lugar, os muitos
00:05:05
Tipos de colunas de data.
00:05:07
Então, o que quer que seja dado temporalmente,
00:05:10
Então vamos ter o primeiro
00:05:11
elemento que é data, hora,
00:05:13
que representará um valor de
00:05:16
data e hora no formato dia,
00:05:18
mês, ano e, em seguida, tempo.
00:05:22
Minutos e segundos, para que possa ser
00:05:23
por exemplo, em um site comercial.
00:05:25
A data e hora precisas de um
00:05:27
compra que foi feita.
00:05:30
O tipo de operação possível,
00:05:31
Vai ser a extração por
00:05:32
Exemplo do dia da semana.
00:05:34
O que foi feito numa quinta-feira,
00:05:36
um sábado ou potencialmente do mês é
00:05:39
também a diferença entre 2 datas, .
00:05:42
Se, por exemplo, nós para o mês,
00:05:44
Como o quê
00:05:44
Se quisermos recriar uma coluna
00:05:46
que contém apenas o mês,
00:05:48
Bem, vamos ser capazes de extrair
00:05:49
deste formato de data,
00:05:50
tempo o valor que é apenas
00:05:53
aqui e o mesmo a diferença entre 2 datas,
00:05:56
É razoável
00:05:56
Também pode ser interessante ter
00:05:58
o número de dias entre 2 datas,
00:06:00
tipicamente para o início e
00:06:01
o fim do nosso festival.
00:06:02
Teremos de calcular isso
00:06:04
tipo de valor lá.
00:06:05
Então vamos ter o valor da data,
00:06:07
o formato de data simples,
00:06:09
Então, aqui, é praticamente o
00:06:10
O mesmo que a hora da data.
00:06:12
Só que não há tempo só
00:06:14
Então aqui nós só vamos ter um formato de dia,
00:06:16
mês e ano e seremos capazes de
00:06:18
fazer o mesmo.
00:06:19
Então extração do dia do
00:06:21
semana do mês do ano,
00:06:23
et cetera.
00:06:24
E vemos que podemos – vemos,
00:06:25
que podem ser extraídos grosseiramente
00:06:26
o que você quiser.
00:06:27
A diferença entre 2 datas obviamente.
00:06:29
Então vamos ter um formato de hora
00:06:31
quem ele de novo, então é
00:06:33
O para 2 datas não contém
00:06:34
Sem data e apenas 1 hora.
00:06:36
Pode ser, por exemplo,
00:06:36
o tempo de abertura de um de uma série
00:06:38
das lojas, será treinado para horas,
00:06:41
minutos e segundos.
00:06:42
Poderemos tentar,
00:06:43
extrair o tempo,
00:06:44
Vamos conseguir extrair o minuto e vamos
00:06:47
também ser capaz de extrair a diferença,
00:06:49
Portanto, há subtração de 2 horários
00:06:51
Assim, por exemplo, a abertura,
00:06:52
Horários de abertura e encerramento
00:06:53
Se eu subtrair os 2 eu receberia
00:06:56
o número de horas ou a loja
00:06:58
está aberto durante o dia.
00:07:00
Em seguida,
00:07:00
Vamos ter noções de duração, então
00:07:03
Vai ser normalmente se eu calcular
00:07:05
esta diferença na abertura e no fecho,
00:07:07
Vai me dar uma duração que é
00:07:09
Também em formato de hora e minuto
00:07:10
e 2º e pode realmente ser
00:07:12
o horário de abertura de uma loja
00:07:13
o tempo passado num sítio Web,
00:07:16
Poderemos extrair, por exemplo:
00:07:18
o número de dias que representa
00:07:19
Mais uma vez.
00:07:20
Estou fazendo um lembrete para o festival,
00:07:23
O número de horas incluídas na
00:07:24
a longo prazo,
00:07:26
Então é exatamente a mesma coisa,
00:07:27
É apenas a granularidade que vamos escolher.
00:07:31
E então teremos o formato de data,
00:07:34
hora, fuso horário,
00:07:35
que corresponde ao formato da data,
00:07:36
hora, mas no ao.
00:07:39
Como saber a hora UTC com um
00:07:42
Potencialmente um deslocamento do eixo
00:07:44
horários e isso é interessante
00:07:46
Quando nós realmente vamos, você está
00:07:49
sobre dados internacionais,
00:07:50
em qualquer caso, para um
00:07:53
utilizadores internacionais e, por conseguinte,
00:07:54
em vez de usar a hora local
00:07:56
em vez disso, tomar o seu universal e
00:07:59
portanto, para usar o sistema UTC.
00:08:02
E assim um pouco de foco
00:08:03
Com efeito, em relação a isso,
00:08:05
Então o i TC Como um lembrete basicamente assim
00:08:07
tomamos o meridiano de Greenwich, que
00:08:09
dá-nos o seu 0 e depois vamos
00:08:11
ter UTC mais um, então isso significa
00:08:13
que temos mais 1h00 por isso está aqui
00:08:16
Toda a área em azul usar mais
00:08:18
2 vai ser a área roxa c plus
00:08:20
3 Zona vermelha e assim por diante
00:08:23
e, portanto, em vez de se exibir
00:08:25
Por exemplo, 16h30 para 1 hora de compra em
00:08:28
França você será exibido 15:30 mais.
00:08:31
Em UTC para tê-lo em formato internacional.
00:08:39
Por fim, a lacuna um pouco mais peculiar.
00:08:42
Então vamos começar com as bolas,
00:08:43
Por isso, vamos explorá-los
00:08:45
O que vem a seguir, se está na criação
00:08:48
métrica ou mesmo no código que nós
00:08:50
poderia escrever no Power Query para que
00:08:53
Uma bala de canhão é uma coluna que não
00:08:55
pode conter apenas 2 tipos de
00:08:58
valor apenas 2 valores que é verdadeiro ou falso.
00:09:01
Você tem que ter muito cuidado com isso,
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não é considerado texto,
00:09:05
Vai ser realmente como um valor
00:09:07
técnica que indica se é devido.
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Se for verdade ou se for falso,
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Devia ter tido dificuldade em dizer mais. Isso.
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Muitas vezes terminologia inglesa,
00:09:15
, então **** onde falso e isso vai para nós
00:09:19
permitir, assim, a realização de operações
00:09:21
ou mesmo condições dentro de
00:09:23
a sua utilização dos nossos dados.
00:09:25
Portanto, aqui poderíamos voltar ao exemplo
00:09:27
produtos à venda se o produto em
00:09:29
a promoção é verdadeira e está à venda,
00:09:31
Então nós vamos colocar verdade,
00:09:32
é um não é,
00:09:33
Nós vamos apenas colocar errado e
00:09:35
como uma possível operação realmente
00:09:37
Pode ser usado em funções
00:09:39
condicional aí.
00:09:42
E depois
00:09:42
Teremos então o formato binário
00:09:44
o formato binário, por isso é um
00:09:47
informações ainda não disponíveis
00:09:48
pode ser utilizado diretamente numa caneta
00:09:50
coluna para que possa ser, por exemplo
00:09:52
o ficheiro Excel,
00:09:53
Então, é em uma das etapas que nós
00:09:55
Então eu vou mostrar para você novamente
00:09:57
no arquivo.
00:09:59
Mas quando você está no meio de
00:10:01
Selecione um longo que você queria
00:10:03
importar o arquivo em si foi
00:10:05
Exibidos como dados binários
00:10:07
porque ainda não é implantável em
00:10:09
numa tabela do Power Query.
00:10:11
Também podemos ter imagens.
00:10:13
É isso, e as operações possíveis.
00:10:15
Bem, é muito simples,
00:10:16
É feito para ser transitório.
00:10:18
Vamos usar principalmente como
00:10:20
como etapa intermédia,
00:10:22
e, em seguida, fazer
00:10:23
extração de dados reais.
00:10:26
Em seguida,
00:10:27
Vamos voltar ao nosso conselho
00:10:28
para analisar um pouco os dados,
00:10:30
os tipos de dados que foram
00:10:33
atribuído automaticamente pelo Power Quéry,
00:10:35
número de identificação.
00:10:36
Estamos falando de valores com letras,
00:10:39
Portanto, aqui estamos, naturalmente, a partir do texto de
00:10:41
a manifestação, é claro, do texto,
00:10:43
o domínio também o domínio complemento,
00:10:45
ainda é texto, a região,
00:10:47
o departamento e a comuna principal.
00:10:49
Somos, claro, texto,
00:10:50
Aqui o departamento, nós vamos estar em um número,
00:10:54
um número inteiro,
00:10:55
Então, efetivamente, um departamento não
00:10:57
não pode ter dígitos após a vírgula decimal.
00:10:59
O código postal é
00:11:00
também um número inteiro,
00:11:01
o código INSEE e, em seguida, o código INSEE,
00:11:03
É um pouco peculiar porque, como está,
00:11:05
Você pode ver que temos tanto a longitude
00:11:07
E há latitude na mesma coluna, portanto.
00:11:10
Será difícil dizer-lhe isso
00:11:13
é um formato de número por enquanto,
00:11:16
Então vamos deixar no texto.
00:11:17
Teremos o retiro lá periodicidade,
00:11:19
no texto,
00:11:20
a palavra habitual no texto.
00:11:21
Não há problema.
00:11:22
A edição de 2018,
00:11:26
Então, em teoria,
00:11:27
devemos colocar um formato digital,
00:11:29
Mas, por enquanto, podemos ver que temos
00:11:30
valores que são um pouco estranhos porque
00:11:31
que quando é a primeira edição,
00:11:32
É escrito primeira edição assim
00:11:34
Vai ser um reprocessamento que vamos ter
00:11:37
a ser feito mais tarde e, em seguida, a
00:11:39
Altere o tipo da coluna.
00:11:41
Não importa, data de início,
00:11:43
Está em formato de data.
00:11:44
Na verdade
00:11:45
O que não temos um tempo indicado o
00:11:47
data de fim, informando também a data,
00:11:49
A data da criação também.
00:11:51
O volume de participantes.
00:11:52
Então agora temos um pequeno problema,
00:11:53
Você vê que isso nos mostra em
00:11:57
formato decimal. E isso está errado.
00:12:01
Neste caso, não podemos ter
00:12:03
uma coleção ,5 participantes para um festival,
00:12:06
Tem que ser um inteiro,
00:12:07
Não estamos a falar de ninguém e por isso aqui
00:12:09
Vamos para o menu suspenso
00:12:12
e clique em inteiro.
00:12:14
Aqui nós modificamos o tipo,
00:12:15
isso acaba de ser acrescentado, e podemos ver que há um
00:12:17
Há um incremento que acabou de ser,
00:12:19
que acabou de ser adicionado porque eu tinha
00:12:23
já uma etapa de tipo de mudança.
00:12:26
E assim evitar que
00:12:27
A etapa tem o mesmo nome.
00:12:29
Bem, aqui vamos adicionar um
00:12:31
increment Para sua informação,
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Se clicar com o botão direito do rato,
00:12:33
Você pode renomear a etapa para
00:12:35
dê-lhe um nome que fale consigo,
00:12:38
que fala mais consigo.
00:12:41
O nível de participantes 2017.
00:12:43
Lá
00:12:43
Foi o valor certo e ao nível
00:12:45
A partir do site, nós também somos bons,
00:12:47
tão poucos reprocessos a serem feitos,
00:12:49
?
00:12:49
Sobre as estimativas que
00:12:51
tinha sido capaz de fazer para correr,
00:12:52
Então isso é perfeito e nós vamos
00:12:55
para podermos continuar o nosso trabalho.

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