Power BI - Introduction Tutoriels

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de démontrer l'importance du retraitement des données dans Power Query pour garantir leur exploitation efficace dans des projets d'analyse. Nous allons explorer les étapes nécessaires pour corriger les erreurs de formatage, gérer les valeurs manquantes et uniformiser les données afin de créer un tableau propre et exploitable.

Chapitres :

  1. Introduction au Retraitement des Données
    Dans cette vidéo, nous allons aborder le retraitement des données, une étape cruciale au début de tout projet. Nous avons déjà vu un aperçu de ce processus avec les crypto-monnaies, où il était nécessaire de remanier l'information pour la rendre exploitable. Nous allons maintenant plonger dans les détails de cette manipulation, en utilisant Power Query, un module disponible dans Excel.
  2. Importance de Power Query
    Power Query joue un rôle essentiel dans le retraitement des données. Il permet de corriger les erreurs dans les tableaux de données, comme les problèmes d'entêtes de colonnes, de séparateurs décimaux et de formats de colonnes. En utilisant Power Query, nous pouvons établir des règles de retraitement qui s'appliqueront chaque fois que nous mettons à jour nos données, évitant ainsi de devoir répéter ces étapes manuellement.
  3. Exemple Pratique de Retraitement
    Prenons l'exemple d'un tableau de données pour un vendeur d'instruments de musique. Ce tableau contient plusieurs colonnes, telles que l'identifiant du produit, le nom, le type d'instrument, la marque, le prix, etc. Nous allons examiner les étapes nécessaires pour rendre ce tableau exploitable :
  4. Conclusion
    En conclusion, le retraitement des données est une étape indispensable pour garantir que nos tableaux soient exploitables. Grâce à Power Query, nous pouvons automatiser ce processus, ce qui nous permet de nous concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur préparation. En appliquant les règles de retraitement, nous nous assurons que nos visualisations et analyses sont basées sur des données précises et bien formatées.

FAQ :

Qu'est-ce que Power Query et comment l'utiliser ?

Power Query est un outil d'Excel qui permet de transformer et de préparer des données pour l'analyse. Vous pouvez l'utiliser pour nettoyer des données, gérer des valeurs manquantes et appliquer des transformations avant de les importer dans Excel.

Comment gérer les valeurs manquantes dans un tableau de données ?

Pour gérer les valeurs manquantes, vous pouvez appliquer des règles pour remplir les données manquantes en fonction d'autres informations disponibles, comme utiliser des valeurs par défaut ou des moyennes.

Pourquoi est-il important de changer le format des colonnes dans un tableau de données ?

Changer le format des colonnes est crucial pour s'assurer que les données sont interprétées correctement. Par exemple, une colonne de prix doit être formatée comme une valeur monétaire pour permettre des calculs précis.

Comment créer un histogramme dans Excel ?

Pour créer un histogramme dans Excel, sélectionnez vos données, allez dans l'onglet 'Insertion', puis choisissez 'Histogramme' dans le groupe 'Graphiques'. Cela vous permettra de visualiser la distribution de vos données.

Quels sont les avantages de l'uniformisation des données ?

L'uniformisation des données permet d'éliminer les incohérences dans les valeurs, ce qui facilite l'analyse et la visualisation des données. Cela garantit également que les résultats sont fiables et comparables.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes d'instruments de musique

Un vendeur d'instruments de musique en ligne peut utiliser Power Query pour nettoyer et préparer ses données de ventes mensuelles. En appliquant des règles pour gérer les valeurs manquantes et uniformiser les noms des produits, il peut créer des rapports de vente précis et exploitables.

Préparation de données pour des visualisations

Une entreprise souhaitant visualiser ses données de performance peut utiliser Power Query pour transformer ses données brutes en un tableau propre. Cela inclut le changement de format des colonnes, la gestion des valeurs manquantes et la création d'histogrammes pour analyser les tendances.

Optimisation des rapports financiers

Un analyste financier peut utiliser Power Query pour préparer des rapports mensuels. En s'assurant que toutes les colonnes sont correctement formatées et que les valeurs manquantes sont gérées, il peut produire des rapports fiables qui aident à la prise de décision.

Glossaire :

Power Query

Un module d'Excel qui permet de manipuler et de transformer des données avant de les utiliser dans des analyses ou des visualisations.

Tableau de données

Une structure organisée de données, souvent sous forme de lignes et de colonnes, utilisée pour stocker et analyser des informations.

Valeurs manquantes

Des données qui sont absentes dans un ensemble de données, ce qui peut affecter l'analyse et les résultats.

Histogramme

Un type de graphique qui représente la distribution d'un ensemble de données en utilisant des barres pour montrer la fréquence des valeurs dans des intervalles spécifiques.

Format de colonne

La manière dont les données dans une colonne sont interprétées, par exemple, comme des nombres, des dates ou du texte.

Uniformisation des données

Le processus de rendre les données cohérentes en remplaçant des valeurs similaires par une seule désignation standard.

résultat(s)
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On l'a un petit peu vu dans l'exemple
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précédent avec les crypto monnaies.
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Il y a eu une étape,
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on a eu besoin de remanier l'information
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pour la rendre réellement exploitable.
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On avait des soucis au niveau des entêtes
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de colonnes au niveau des séparateurs
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de décimales au niveau du format de
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la colonne qui a été sélectionnée.
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Donc encore une fois je ne
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suis pas rentré dans le détail,
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on va le faire justement
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dans cette partie-là.
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Donc toute cette manipulation c'est
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une étape extrêmement importante qui
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intervient dès le départ de tout projet
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et qui a été fait dans la partie Power
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quéry de pompier avec une Power quéry.
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C'est un module qui est également
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disponible Pour information pour Excel
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dans une dans une version quasi
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quasi similaire et qui va justement
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permettre ce retraitement. Donc,
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pour vous donner un petit peu un schéma,
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donc on va se retrouver avec un
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tableau de données avec des erreurs,
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des problèmes qui va nous empêcher
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de l'exploiter correctement,
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ce qui fait que si je fais directement
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la connexion avec pour Billy I,
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et bien ça ne va pas fonctionner.
00:00:58
Mais visualisations ne
00:01:00
vont pas fonctionner.
00:01:02
Donc,
00:01:02
plutôt que de faire ça,
00:01:03
je vais au contraire mettre un
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intermédiaire entre les 2 qui est
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Power quéry et qui va justement
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faire ce travail de retraitement
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avec des règles que je vais définir
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pour finalement obtenir un tableau
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tout propre que je vais pouvoir là
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ici injecter dans la partie pour I
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et la partie rapport de de l'outil.
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Ce qui est super intéressant avec ce système,
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c'est que, comme vous le voyez ici en gros,
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à chaque fois que je vais appeler
00:01:31
mes données, tout ce retraitement
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va être une nouvelle fois appliqué,
00:01:34
donc ça veut dire que y a pas besoin de
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refaire à chaque fois ces étapes quand le
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jeu de données d'origine a été modifié,
00:01:40
donc imaginez un fichier Excel qui
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contient les ventes de votre entreprise.
00:01:44
Évidemment, chaque mois,
00:01:45
il y a des nouvelles ventes qui vont être
00:01:48
écrites dans qui vont être écrites
00:01:50
le dans ce document là ça serait
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dommage de devoir dire à chaque fois pour.
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À pouvoir courir attention,
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il y a des nouvelles lignes qu'il
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faut que je rapplique encore.
00:01:58
Toutes mes méthodes sur ces nouvelles,
00:02:00
là, non pour courir,
00:02:01
il va prendre en compte le jeu de
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données de départ et tout et appliquer
00:02:04
les mêmes règles quelle que soit la
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longueur ou les potentiels modifications
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qu'il y a dans le jeu de données.
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Alors évidemment, il faut qu'on
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retrouve les colonnes d'origine.
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Non ?
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Si on modifie le type de la première colonne,
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il faut qu'on la retrouve dans la
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nouvelle version du fichier,
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mais en tous les cas, à chaque fois,
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vous allez actualiser vos données.
00:02:21
Tout ce processus-là va être appeler
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donc vous l'avez fait qu'une
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fois il y aura plus à le faire,
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à la différence potentiellement d'Excel.
00:02:26
Où on a régulièrement à retravailler
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certaines données, ce qu'on fait,
00:02:31
on le fait sans ce type de module.
00:02:35
Alors un petit exemple pour vous,
00:02:36
pour vous projeter un petit peu,
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donc,
00:02:38
imaginons qu'on ait ce tableau
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de données qui correspond à des
00:02:43
produits de type musicaux,
00:02:44
donc imaginons une base de données
00:02:46
pour un vendeur de d'instruments
00:02:47
de musique sur Internet,
00:02:49
donc on va retrouver une
00:02:50
première colonne ici.
00:02:51
I produit qui correspond à
00:02:52
la D unique d'un produit,
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on verra que les I c'est très important
00:02:56
sur tout ce qui est gestion de données,
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le nom qu'on est littéral,
00:03:01
Du nom, du produit,
00:03:04
le type d'instrument, la marque,
00:03:05
la gamme, le prix du produit,
00:03:07
sa taille et finalement son.
00:03:10
On va rendre compte qu'on a un
00:03:12
certain nombre de de choses à
00:03:14
faire sur ce sur cette table pour
00:03:16
pouvoir l'exploiter au mieux.
00:03:17
Déjà,
00:03:18
ça va être de gérer les
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mauvais types de colonnes, hein.
00:03:20
Il ici, on voit qu'on avait le signe euro,
00:03:23
ce qui indique que là la colonne
00:03:25
n'a pas encore été interprétée
00:03:26
comme une valeur monétaire.
00:03:28
Hein.
00:03:28
C'est exactement ce qui
00:03:29
s'est passé tout à l'heure,
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donc là on va préciser que prix et une
00:03:33
valeur en euros donc première étape,
00:03:35
c'est tout ce qui va être géré,
00:03:36
le format, les types d des colonnes.
00:03:39
Ensuite,
00:03:40
on va avoir la gestion des
00:03:42
valeurs manquantes ?
00:03:43
On voit que dans le tableau,
00:03:43
ici,
00:03:44
il me manque la valeur Yamaha
00:03:46
pour ce produit là et donc ça on
00:03:48
va pouvoir appliquer une règle
00:03:50
qui dit que si le nom du
00:03:52
produit contient Yamaha,
00:03:53
alors la marque EST Yamaha,
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donc là c'est exactement ce qu'on
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a fait ici pour aller compléter la.
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La valeur montante donc.
00:04:00
Autre élément intéressant,
00:04:01
ça va être de compléter tout
00:04:02
ce qui peut manquer ou tout
00:04:03
ce qui peut être erroné.
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Qu'est ce qu'on a fait ici ?
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Donc au niveau du poids effectivement,
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de bien également essayer de récupérer
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de manière externe ou en tout cas de
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de déduire en faisant des moyennes
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le poids d'un d'un produit.
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Tout ça peut tout à fait de prendre
00:04:22
le prix moyen des pianos et de
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le compléter avec la valeur obtenue.
00:04:26
De pouvoir aussi lisser les valeurs
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parce que ici, ici, on s'amuse à
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faire un histogramme sur les gammes.
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On voit qu'on a 2 types de de
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de gammes d'entrée de gamme.
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Justement, on va avoir le terme bas de
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gamme et le terme premier prix alors bas
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de gamme qui est très péjoratif.
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Évidemment ça ne ça ne serait pas écrit comme
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ça dans une réelle base de notre client,
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mais vous voyez l'idée,
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on a 2 termes qui ont la même désignation,
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donc ça c'est un problème
00:04:53
et on va devoir laisser ça.
00:04:54
Et donc typiquement ici à les remplacer
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aussi les valeurs en disant que.
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Premier prix est transformé en bas de gamme.
00:05:05
On va avoir également
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l'uniformisation des hommages,
00:05:09
ici où on a potentiellement
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piano et piano électrique,
00:05:13
donc on va remplacer ça en disant
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que ça s'appelle systématiquement,
00:05:17
ça s'appelle systématiquement piano.
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De la même manière, guitare guitare
00:05:20
sèche qu'on fait plus simple,
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on met uniquement guitare.
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On va également avoir un souci
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au niveau des tailles,
00:05:29
parce que on voit que les tailles
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sont en l'état une seule colonne
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qui vont contenir la, la hauteur,
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la largeur, la profondeur,
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mais c'est parée par des X,
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donc là pour essayer de faire une
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somme ou une moyenne ou que sais-je
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De la hauteur par exemple,
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c'est très compliqué ce que du coup tout
00:05:46
est tout est mélangé dans la colonne,
00:05:48
donc là ici on va faire une séparation de
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colonnes pour pouvoir isoler la largeur,
00:05:53
la longueur et la hauteur
00:05:55
dans des colonnes.
00:05:57
Séparés et donc à partir de là
00:05:59
de bien pouvoir les exploiter.
00:06:02
Et à partir de là,
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on a un dataset qui est prêt à
00:06:05
l'emploi et qui va nous permettre de
00:06:07
coup d'effectuer nos visualisations.
00:06:09
Donc comme vous l'aurez compris, hein,
00:06:10
on a des étapes de changement de format,
00:06:12
de remplacement, de valeur,
00:06:14
de d'estimation, même,
00:06:15
de de valeurs, et cetera et cetera,
00:06:18
pour que notre tableau devienne exploitable.
00:06:20
Et donc c'est exactement ce qu'on va
00:06:23
s'arrêter à faire dans PowerPoint.

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résultat(s)
00:00:00
We saw it a little bit in the example
00:00:02
precedent with cryptocurrencies.
00:00:03
There was a step,
00:00:04
Information needs to be reworked
00:00:06
to make it really usable.
00:00:08
We had problems with the headers
00:00:10
of columns at separators
00:00:12
of decimal places in the format of
00:00:15
The column that was selected.
00:00:16
So again I don't
00:00:18
I did not go into detail,
00:00:19
We're going to do it just
00:00:20
in that part.
00:00:21
So all this manipulation is
00:00:23
An extremely important step that
00:00:25
intervenes from the outset of any project
00:00:27
and which was done in the Power part
00:00:30
firefighter quéry with a Power quéry.
00:00:32
It is a module that is also
00:00:34
available For information for Excel
00:00:36
eh in a version almost
00:00:38
almost similar and that goes precisely
00:00:41
allow this reprocessing. Therefore
00:00:42
To give you a little bit of a diagram,
00:00:44
So we're going to end up with a
00:00:46
data table with errors,
00:00:48
Problems that will prevent us
00:00:51
to exploit it correctly,
00:00:53
which means that if I do directly
00:00:55
the connection with for Billy I,
00:00:57
Well, it's not going to work.
00:00:58
But but visualizations do not
00:01:00
will not work.
00:01:02
Therefore
00:01:02
rather than doing that,
00:01:03
On the contrary, I will put a
00:01:05
intermediate between the 2 which is
00:01:07
Power quéry and who goes precisely
00:01:09
do this reprocessing work
00:01:10
with rules that I will define
00:01:12
to finally get a table
00:01:14
all clean that I will be able to there
00:01:17
here inject into the part for I
00:01:19
and the report part of the tool.
00:01:25
Which is super interesting with this system,
00:01:27
is that, as you see here roughly,
00:01:29
every time I call
00:01:31
My data, all this reprocessing
00:01:32
will be applied again,
00:01:34
So that means there's no need for
00:01:36
Repeat these steps each time when the
00:01:38
original dataset has been modified,
00:01:40
so imagine an Excel file that
00:01:42
contains your company's sales.
00:01:44
Obviously, every month,
00:01:45
There are new sales that are going to be
00:01:48
written in which will be written
00:01:50
in the in this document there it would be
00:01:52
Too bad to have to say every time for.
00:01:55
To be able to run attention,
00:01:56
There are new lines that there
00:01:57
I have to apply again.
00:01:58
All my methods on this news,
00:02:00
there, not to run,
00:02:01
It will take into account the game of
00:02:03
Baseline data and everything and apply
00:02:04
The same rules regardless of the
00:02:06
length or potential changes
00:02:08
that is in the dataset.
00:02:09
So obviously, we have to
00:02:10
finds the original columns.
00:02:11
No?
00:02:12
If we change the type of the first column,
00:02:14
it must be found in the
00:02:16
new version of the file,
00:02:17
but in any case, every time,
00:02:19
You will refresh your data.
00:02:21
This whole process is going to be called
00:02:22
So you did it only one
00:02:23
times there will be more to do it,
00:02:25
unlike potentially Excel.
00:02:26
Where we regularly have to work
00:02:29
certain data, what we do,
00:02:31
We do it without this type of module.
00:02:35
So a little example for you,
00:02:36
to project yourself a little,
00:02:37
therefore
00:02:38
Let's imagine that we have this table
00:02:40
of data that corresponds to
00:02:43
music-type products,
00:02:44
So let's imagine a database
00:02:46
for an instrument seller
00:02:47
music on the Internet,
00:02:49
So we will find a
00:02:50
First column here.
00:02:51
I product which corresponds to
00:02:52
the unique D of a product,
00:02:54
we will see that the I's are very important
00:02:56
on everything related to data management,
00:02:59
the name that one is literal,
00:03:01
of of the name, of of the product,
00:03:04
the type of instrument, the brand,
00:03:05
the range, the price of the product,
00:03:07
Its size and finally its.
00:03:10
We will report that we have a
00:03:12
A number of things to
00:03:14
Do on this table for
00:03:16
be able to make the most of it.
00:03:17
Already
00:03:18
It's going to be to manage the
00:03:19
Wrong types of columns, huh.
00:03:20
Here we see that we had the euro sign,
00:03:23
This indicates that the
00:03:25
has not yet been interpreted
00:03:26
as a monetary value.
00:03:28
Huh.
00:03:28
This is exactly what
00:03:29
happened just now,
00:03:30
So here we will specify that price and a
00:03:33
value in euros therefore first step,
00:03:35
that's all that's going to be managed,
00:03:36
the format, types d of the columns.
00:03:39
Then
00:03:40
We will have the management of
00:03:42
Missing values, huh?
00:03:43
We see that in the table,
00:03:43
Here
00:03:44
I miss the Yamaha value
00:03:46
for this product there and so that we
00:03:48
will be able to apply a rule
00:03:50
Who says that if the name of the
00:03:52
product contains Yamaha,
00:03:53
then the brand IS Yamaha,
00:03:55
So that's exactly what we
00:03:57
Has done here to go round the.
00:03:59
The rising value therefore.
00:04:00
Another interesting element,
00:04:01
It's going to be to complete everything
00:04:02
what may be missing or all
00:04:03
which may be wrong.
00:04:07
What have we done here?
00:04:08
So at the level of weight indeed,
00:04:10
to also try to recover
00:04:12
externally or at least
00:04:15
to deduct by making averages
00:04:17
The weight of one of a product.
00:04:20
All this can quite take
00:04:22
The average price price of of pianos and
00:04:24
complete it with the value obtained.
00:04:26
To also be able to smooth the values
00:04:29
Because here, here, we have fun at
00:04:31
Make a histogram on the ranges.
00:04:34
We see that we have 2 types of
00:04:36
of entry-level ranges.
00:04:39
Precisely, we will have the low term of
00:04:41
range and term first price then low
00:04:43
Range that is very pejorative huh.
00:04:45
Obviously it wouldn't be written like
00:04:46
that in a real base of our client,
00:04:48
But you get the idea,
00:04:49
we have 2 terms that have the same designation,
00:04:52
So that's a problem
00:04:53
And we're going to have to leave that.
00:04:54
And so typically here to replace them
00:04:57
Also values by saying that.
00:04:59
First price is transformed into low end.
00:05:05
We're also going to have
00:05:07
standardization of tributes,
00:05:09
eh, here where we potentially have
00:05:11
piano and electric piano,
00:05:13
So we're going to replace that by saying
00:05:15
that it is called systematically,
00:05:17
It's always called piano.
00:05:18
In the same way, guitar guitar
00:05:20
dry that is simpler,
00:05:22
We only put guitar.
00:05:26
We will also have a concern
00:05:28
In terms of sizes, eh,
00:05:29
Because we see that the sizes
00:05:31
are as is a single column
00:05:33
which will contain the, height,
00:05:35
width, depth,
00:05:37
but it's adorned by Xs huh,
00:05:38
So there to try to make a
00:05:40
sum or average or what do I know
00:05:42
of the height for example,
00:05:44
It's very complicated what suddenly everything
00:05:46
is everything is mixed in in the column,
00:05:48
So here we will make a separation of
00:05:51
columns to be able to isolate the width,
00:05:53
length and height in
00:05:55
in columns.
00:05:57
Separated and therefore from there
00:05:59
to be able to exploit them.
00:06:02
And from there,
00:06:03
We have a dataset that is ready to
00:06:05
employment and which will allow us to
00:06:07
Coup to perform our visualizations.
00:06:09
So as you will have understood, huh,
00:06:10
we have stages of format change,
00:06:12
replacement, value,
00:06:14
of estimate, even,
00:06:15
values, et cetera et cetera,
00:06:18
so that our table becomes usable.
00:06:20
And so that's exactly what we're going to do.
00:06:23
stop doing in PowerPoint.

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résultat(s)
00:00:00
Wir haben es ein wenig im Beispiel gesehen
00:00:02
Präzedenzfall mit Kryptowährungen.
00:00:03
Es gab einen Schritt,
00:00:04
Informationen müssen überarbeitet werden
00:00:06
um es wirklich nutzbar zu machen.
00:00:08
Wir hatten Probleme mit den Headern
00:00:10
Anzahl Spalten an Trennzeichen
00:00:12
Anzahl der Dezimalstellen im Format
00:00:15
Die ausgewählte Spalte.
00:00:16
Also wieder tue ich es nicht
00:00:18
Ich bin nicht ins Detail gegangen,
00:00:19
Wir werden es einfach tun
00:00:20
in diesem Teil.
00:00:21
All diese Manipulation ist also
00:00:23
Ein äußerst wichtiger Schritt, der
00:00:25
interveniert von Beginn eines jeden Projekts an
00:00:27
und die im Power-Teil gemacht wurde
00:00:30
Feuerwehrmann Quéry mit Power Quéry.
00:00:32
Es ist ein Modul, das auch
00:00:34
verfügbar Für Informationen für Excel
00:00:36
eh in einer Version fast
00:00:38
fast ähnlich und das geht genau
00:00:41
Lassen Sie diese erneute Verarbeitung zu. Deshalb
00:00:42
Um Ihnen ein kleines Diagramm zu geben,
00:00:44
Wir werden also mit einem
00:00:46
Datentabelle mit Fehlern,
00:00:48
Probleme, die uns verhindern
00:00:51
es richtig auszunutzen,
00:00:53
was bedeutet, dass, wenn ich es direkt tue
00:00:55
die Verbindung mit für Billy I,
00:00:57
Nun, es wird nicht funktionieren.
00:00:58
Aber Visualisierungen tun es nicht
00:01:00
wird nicht funktionieren.
00:01:02
Deshalb
00:01:02
anstatt das zu tun,
00:01:03
Im Gegenteil, ich werde eine
00:01:05
Zwischenwert zwischen der 2, die
00:01:07
Power quéry und wer genau geht
00:01:09
Führen Sie diese Wiederaufbereitungsarbeiten durch
00:01:10
mit Regeln, die ich definieren werde
00:01:12
um endlich einen Tisch zu bekommen
00:01:14
alles sauber, dass ich dort sein werde
00:01:17
hier in das Teil für I einspritzen
00:01:19
und den Berichtsteil des Tools.
00:01:25
Was bei diesem System super interessant ist,
00:01:27
Ist das, wie Sie hier grob sehen,
00:01:29
jedes Mal, wenn ich anrufe
00:01:31
Meine Daten, all diese Aufbereitung
00:01:32
erneut angewendet werden,
00:01:34
Das bedeutet, dass es keine Notwendigkeit für
00:01:36
Wiederholen Sie diese Schritte jedes Mal, wenn die
00:01:38
ursprünglicher Datensatz wurde geändert,
00:01:40
Stellen Sie sich also eine Excel-Datei vor, die
00:01:42
enthält die Umsätze Ihres Unternehmens.
00:01:44
Offensichtlich jeden Monat,
00:01:45
Es gibt neue Verkäufe, die
00:01:48
geschrieben, in dem geschrieben wird
00:01:50
In diesem Dokument wäre es
00:01:52
Schade, um es jedes Mal sagen zu müssen.
00:01:55
Um Aufmerksamkeit erregen zu können,
00:01:56
Es gibt neue Linien, die es gibt
00:01:57
Ich muss mich erneut bewerben.
00:01:58
Alle meine Methoden zu dieser Nachricht,
00:02:00
dort, nicht zu rennen,
00:02:01
Es wird das Spiel von
00:02:03
Baseline-Daten und alles und anwenden
00:02:04
Die gleichen Regeln unabhängig von der
00:02:06
Länge oder mögliche Änderungen
00:02:08
, die im Datensatz enthalten ist.
00:02:09
Es ist also klar, daß wir
00:02:10
Sucht die ursprünglichen Spalten.
00:02:11
Nein?
00:02:12
Wenn wir den Typ der ersten Spalte ändern,
00:02:14
Es muss in der
00:02:16
neue Version der Datei,
00:02:17
aber auf jeden Fall jedes Mal,
00:02:19
Sie aktualisieren Ihre Daten.
00:02:21
Dieser ganze Prozess wird als
00:02:22
Sie haben es also nur einmal gemacht
00:02:23
mal wird es mehr zu tun geben,
00:02:25
im Gegensatz zu potenziell Excel.
00:02:26
Wo wir regelmäßig arbeiten müssen
00:02:29
bestimmte Daten, was wir tun,
00:02:31
Wir machen es ohne diese Art von Modul.
00:02:35
Also ein kleines Beispiel für Sie,
00:02:36
sich ein wenig zu projizieren,
00:02:37
deshalb
00:02:38
Stellen wir uns vor, wir hätten diese Tabelle
00:02:40
von Daten, die entsprechen
00:02:43
musikähnliche Produkte,
00:02:44
Stellen wir uns also eine Datenbank vor
00:02:46
für einen Instrumentenverkäufer
00:02:47
Musik im Internet,
00:02:49
So finden wir eine
00:02:50
Erste Spalte hier.
00:02:51
I-Produkt, das entspricht
00:02:52
das eindeutige D eines Erzeugnisses,
00:02:54
Wir werden sehen, dass die I's sehr wichtig sind
00:02:56
zu allem, was mit Datenmanagement zu tun hat,
00:02:59
der Name, der wörtlich ist,
00:03:01
des Namens, des Erzeugnisses,
00:03:04
die Art des Instruments, die Marke,
00:03:05
die Reichweite, den Preis des Produkts,
00:03:07
Seine Größe und schließlich seine.
00:03:10
Wir werden berichten, dass wir eine
00:03:12
Eine Reihe von Dingen zu
00:03:14
Tun Sie auf dieser Tabelle für
00:03:16
in der Lage sein, das Beste daraus zu machen.
00:03:17
Schon
00:03:18
Es wird darum gehen, die
00:03:19
Falsche Arten von Spalten, hm.
00:03:20
Hier sehen wir, dass wir das Euro-Zeichen hatten,
00:03:23
Dies deutet darauf hin, dass die
00:03:25
wurde noch nicht interpretiert
00:03:26
als Geldwert.
00:03:28
Hä.
00:03:28
Genau das ist es, was
00:03:29
ist gerade passiert,
00:03:30
Hier werden wir also diesen Preis und eine
00:03:33
Wert in Euro daher erster Schritt,
00:03:35
das ist alles, was verwaltet wird,
00:03:36
Das Format, Typ D der Spalten.
00:03:39
Dann
00:03:40
Wir werden das Management von
00:03:42
Fehlende Werte, oder?
00:03:43
Wir sehen das in der Tabelle,
00:03:43
Hier
00:03:44
Ich vermisse den Yamaha-Wert
00:03:46
für dieses Produkt dort und damit wir
00:03:48
kann eine Regel anwenden
00:03:50
Wer sagt, dass, wenn der Name der
00:03:52
Produkt enthält Yamaha,
00:03:53
dann die Marke IS Yamaha,
00:03:55
Genau das ist es, was wir
00:03:57
Hat hier getan, um die zu gehen.
00:03:59
Der steigende Wert also.
00:04:00
Ein weiteres interessantes Element,
00:04:01
Es wird darum gehen, alles zu vervollständigen
00:04:02
was fehlt oder alles
00:04:03
was falsch sein kann.
00:04:07
Was haben wir hier getan?
00:04:08
Also auf der Ebene des Gewichts in der Tat,
00:04:10
, um auch zu versuchen, die Wiederherstellung durchzuführen
00:04:12
extern oder zumindest
00:04:15
Abzug durch Durchschnittswerte
00:04:17
Das Gewicht eines Produkts.
00:04:20
All dies kann durchaus dauern
00:04:22
Der Durchschnittspreis von Klavieren und
00:04:24
Vervollständigen Sie es mit dem erhaltenen Wert.
00:04:26
Um auch die Werte glätten zu können
00:04:29
Denn hier, hier haben wir Spaß an
00:04:31
Erstellen Sie ein Histogramm für die Bereiche.
00:04:34
Wir sehen, dass wir 2 Arten von
00:04:36
von Einstiegsbereichen.
00:04:39
Genau genommen werden wir die niedrige Laufzeit von
00:04:41
Bereich und Laufzeit zuerst Preis dann niedrig
00:04:43
Reichweite, die sehr abwertend ist, huh.
00:04:45
Offensichtlich wäre es nicht so geschrieben wie
00:04:46
dass in einer echten Basis unseres Kunden,
00:04:48
Aber Sie haben die Idee,
00:04:49
Wir haben 2 Begriffe, die die gleiche Bezeichnung haben,
00:04:52
Das ist also ein Problem
00:04:53
Und das werden wir lassen müssen.
00:04:54
Und so typischerweise hier, um sie zu ersetzen
00:04:57
Schätzt auch, wenn man das sagt.
00:04:59
Der erste Preis wird in ein niedriges Ende umgewandelt.
00:05:05
Wir werden auch haben
00:05:07
Standardisierung von Ehrungen,
00:05:09
eh, hier, wo wir potentiell haben
00:05:11
Klavier und E-Piano,
00:05:13
Also werden wir das ersetzen, indem wir sagen:
00:05:15
dass es systematisch aufgerufen wird,
00:05:17
Es heißt immer Klavier.
00:05:18
Auf die gleiche Weise Gitarrengitarre
00:05:20
trocken, das einfacher ist,
00:05:22
Wir legen nur Gitarre.
00:05:26
Wir werden auch ein Anliegen haben
00:05:28
In Bezug auf die Größen, eh,
00:05:29
Weil wir sehen, dass die Größen
00:05:31
sind wie eine einzelne Spalte
00:05:33
, die die Höhe,
00:05:35
Breite, Tiefe,
00:05:37
aber es ist geschmückt von Xs huh,
00:05:38
Also gibt es zu versuchen, eine
00:05:40
Summe oder Durchschnitt oder was weiß ich
00:05:42
der Höhe zum Beispiel,
00:05:44
Es ist sehr kompliziert, was plötzlich alles
00:05:46
ist alles in der Spalte vermischt,
00:05:48
Hier werden wir also eine Trennung von
00:05:51
Spalten, um die Breite isolieren zu können,
00:05:53
Länge und Höhe in
00:05:55
in Spalten.
00:05:57
Getrennt und daher von dort
00:05:59
um sie ausnutzen zu können.
00:06:02
Und von dort aus,
00:06:03
Wir haben einen Datensatz, der bereit ist,
00:06:05
Die Kommission ist der Ansicht, daß die Kommission in der Lage sein wird, die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen, um die
00:06:07
Coup zur Durchführung unserer Visualisierungen.
00:06:09
Wie Sie verstanden haben werden, hm,
00:06:10
Wir haben Phasen des Formatwechsels,
00:06:12
Ersatz, Wert,
00:06:14
der Schätzung, sogar,
00:06:15
Werte, et cetera et cetera,
00:06:18
damit unser Tisch nutzbar wird.
00:06:20
Und genau das werden wir tun.
00:06:23
Beenden Sie die Arbeit in PowerPoint.

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résultat(s)
00:00:00
Lo vimos un poco en el ejemplo
00:00:02
precedente con criptomonedas.
00:00:03
Hubo un paso,
00:00:04
La información necesita ser reelaborada
00:00:06
para que sea realmente utilizable.
00:00:08
Tuvimos problemas con los encabezados
00:00:10
de columnas en separadores
00:00:12
de decimales en el formato de
00:00:15
Columna seleccionada.
00:00:16
Así que de nuevo no lo hago
00:00:18
No entré en detalles,
00:00:19
Vamos a hacerlo solo
00:00:20
en esa parte.
00:00:21
Así que toda esta manipulación es
00:00:23
Un paso extremadamente importante que
00:00:25
interviene desde el inicio de cualquier proyecto
00:00:27
y que se hizo en la parte de Potencia
00:00:30
consulta de bombero con una consulta de Power.
00:00:32
Es un módulo que también es
00:00:34
disponible Para obtener información para Excel
00:00:36
eh en una versión casi
00:00:38
casi similar y eso va precisamente
00:00:41
permitir este reprocesamiento. Por lo tanto
00:00:42
Para darle un poco de un diagrama,
00:00:44
Así que vamos a terminar con un
00:00:46
tabla de datos con errores,
00:00:48
Problemas que nos impedirán
00:00:51
explotarlo correctamente,
00:00:53
lo que significa que si lo hago directamente
00:00:55
la conexión con para Billy I,
00:00:57
Bueno, no va a funcionar.
00:00:58
Pero pero las visualizaciones no
00:01:00
no funcionará.
00:01:02
Por lo tanto
00:01:02
en lugar de hacer eso,
00:01:03
Por el contrario, pondré un
00:01:05
intermedio entre el 2 que es
00:01:07
Power quéry y quién va precisamente
00:01:09
Hacer este trabajo de reprocesamiento
00:01:10
con reglas que definiré
00:01:12
para finalmente conseguir una mesa
00:01:14
todo limpio que podré allí
00:01:17
aquí inyectar en la parte para I
00:01:19
y la parte de informe de la herramienta.
00:01:25
Lo cual es súper interesante con este sistema,
00:01:27
Es que, como se ve aquí aproximadamente,
00:01:29
cada vez que llamo
00:01:31
Mis datos, todo este reprocesamiento
00:01:32
se aplicará de nuevo,
00:01:34
Eso significa que no hay necesidad de
00:01:36
Repita estos pasos cada vez que el
00:01:38
se ha modificado el conjunto de datos original,
00:01:40
así que imagina un archivo de Excel que
00:01:42
contiene las ventas de su empresa.
00:01:44
Obviamente, cada mes,
00:01:45
Hay nuevas ventas que van a ser
00:01:48
escrito en el que se escribirá
00:01:50
en el en este documento habría
00:01:52
Lástima para tener que decir cada vez.
00:01:55
Para poder dirigir la atención,
00:01:56
Hay nuevas líneas que hay
00:01:57
Tengo que aplicar de nuevo.
00:01:58
Todos mis métodos en esta noticia,
00:02:00
allí, no para correr,
00:02:01
Se tendrá en cuenta el juego de
00:02:03
Datos de referencia y todo y aplicar
00:02:04
Las mismas reglas independientemente de la
00:02:06
Longitud o cambios potenciales
00:02:08
que está en el conjunto de datos.
00:02:09
Así que, obviamente, tenemos que
00:02:10
Busca las columnas originales.
00:02:11
¿No?
00:02:12
Si cambiamos el tipo de la primera columna,
00:02:14
debe encontrarse en el
00:02:16
nueva versión del archivo,
00:02:17
pero en cualquier caso, cada vez,
00:02:19
Actualizará sus datos.
00:02:21
Todo este proceso se va a llamar
00:02:22
Así que lo hiciste solo una
00:02:23
veces habrá más para hacerlo,
00:02:25
a diferencia de potencialmente Excel.
00:02:26
Dónde tenemos que trabajar regularmente
00:02:29
ciertos datos, lo que hacemos,
00:02:31
Lo hacemos sin este tipo de módulo.
00:02:35
Así que un pequeño ejemplo para ti,
00:02:36
para proyectarse un poco,
00:02:37
por lo tanto
00:02:38
Imaginemos que tenemos esta mesa
00:02:40
de datos que corresponden a
00:02:43
productos de tipo musical,
00:02:44
Así que imaginemos una base de datos
00:02:46
para un vendedor de instrumentos
00:02:47
música en Internet,
00:02:49
Así encontraremos un
00:02:50
Primera columna aquí.
00:02:51
I producto que corresponde a
00:02:52
la D única de un producto,
00:02:54
veremos que las yoes son muy importantes
00:02:56
en todo lo relacionado con la gestión de datos,
00:02:59
el nombre que uno es literal,
00:03:01
del nombre, del producto,
00:03:04
el tipo de instrumento, la marca,
00:03:05
la gama, el precio del producto,
00:03:07
Su tamaño y finalmente su.
00:03:10
Informaremos que tenemos un
00:03:12
Una serie de cosas para
00:03:14
Hacer en esta tabla para
00:03:16
ser capaz de aprovecharlo al máximo.
00:03:17
Ya
00:03:18
Va a ser para gestionar el
00:03:19
Tipos incorrectos de columnas, eh.
00:03:20
Aquí vemos que teníamos el signo del euro,
00:03:23
Esto indica que el
00:03:25
aún no se ha interpretado
00:03:26
como valor monetario.
00:03:28
Eh.
00:03:28
Esto es exactamente lo que
00:03:29
sucedió hace un momento,
00:03:30
Así que aquí vamos a especificar ese precio y un
00:03:33
valor en euros, por lo tanto, primer paso,
00:03:35
eso es todo lo que se va a gestionar,
00:03:36
El formato, tipos d de las columnas.
00:03:39
Entonces
00:03:40
Contaremos con la gestión de
00:03:42
Faltan valores, ¿eh?
00:03:43
Vemos que en la tabla,
00:03:43
Aquí
00:03:44
Echo de menos el valor de Yamaha
00:03:46
para este producto hay y para que
00:03:48
podrá aplicar una regla
00:03:50
¿Quién dice que si el nombre del
00:03:52
el producto contiene Yamaha,
00:03:53
entonces la marca ES Yamaha,
00:03:55
Así que eso es exactamente lo que nosotros
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Lo ha hecho aquí para dar la vuelta.
00:03:59
El valor creciente, por lo tanto.
00:04:00
Otro elemento interesante,
00:04:01
Va a ser para completar todo
00:04:02
lo que puede faltar o todo
00:04:03
lo cual puede estar equivocado.
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¿Qué hemos hecho aquí?
00:04:08
Así que a nivel de peso de hecho,
00:04:10
para intentar también recuperarse
00:04:12
externamente o al menos
00:04:15
para deducir haciendo promedios
00:04:17
El peso de uno de un producto.
00:04:20
Todo esto puede tomar bastante
00:04:22
El precio medio de los pianos y
00:04:24
Complétalo con el valor obtenido.
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Para poder suavizar también los valores
00:04:29
Porque aquí, aquí, nos divertimos en
00:04:31
Haga un histograma en los rangos.
00:04:34
Vemos que tenemos 2 tipos de
00:04:36
de rangos de nivel de entrada.
00:04:39
Precisamente, tendremos el bajo plazo de
00:04:41
Rango y plazo primer precio y luego bajo
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Rango que es muy peyorativo eh.
00:04:45
Obviamente no estaría escrito como
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que en una base real de nuestro cliente,
00:04:48
Pero entiendes la idea,
00:04:49
tenemos 2 términos que tienen la misma designación,
00:04:52
Así que eso es un problema
00:04:53
Y vamos a tener que dejar eso.
00:04:54
Y así típicamente aquí para reemplazarlos
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También valora diciendo eso.
00:04:59
El primer precio se transforma en gama baja.
00:05:05
También vamos a tener
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estandarización de tributos,
00:05:09
eh, aquí donde potencialmente tenemos
00:05:11
piano y piano eléctrico,
00:05:13
Así que vamos a reemplazar eso diciendo
00:05:15
que se llama sistemáticamente,
00:05:17
Siempre se llama piano.
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De la misma manera, guitarra guitarra
00:05:20
seco que es más simple,
00:05:22
Solo ponemos guitarra.
00:05:26
También tendremos una preocupación
00:05:28
En términos de tamaños, eh,
00:05:29
Porque vemos que los tamaños
00:05:31
son como es una sola columna
00:05:33
que contendrá la, altura,
00:05:35
anchura, profundidad,
00:05:37
pero está adornado por Xs eh,
00:05:38
Así que hay que tratar de hacer un
00:05:40
suma o promedio o qué sé
00:05:42
de la altura, por ejemplo,
00:05:44
Es muy complicado lo que de repente todo
00:05:46
es todo está mezclado en la columna,
00:05:48
Así que aquí haremos una separación de
00:05:51
columnas para poder aislar el ancho,
00:05:53
longitud y altura en
00:05:55
en columnas.
00:05:57
Separados y por lo tanto de allí
00:05:59
para poder explotarlos.
00:06:02
Y a partir de ahí,
00:06:03
Tenemos un conjunto de datos que está listo para
00:06:05
empleo y que nos permitirá
00:06:07
Golpe para realizar nuestras visualizaciones.
00:06:09
Así que como habrás entendido, eh,
00:06:10
tenemos etapas de cambio de formato,
00:06:12
reemplazo, valor,
00:06:14
de estimación, incluso,
00:06:15
valores, etcétera, etc.,
00:06:18
para que nuestra mesa sea utilizable.
00:06:20
Y eso es exactamente lo que vamos a hacer.
00:06:23
dejar de hacer en PowerPoint.

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résultat(s)
00:00:00
We zagen het een beetje in het voorbeeld
00:00:02
precedent met cryptocurrencies.
00:00:03
Er was een stap,
00:00:04
Informatie moet worden herwerkt
00:00:06
om het echt bruikbaar te maken.
00:00:08
We hadden problemen met de headers
00:00:10
van kolommen bij scheidingstekens
00:00:12
van decimalen in de vorm van
00:00:15
De kolom die is geselecteerd.
00:00:16
Dus nogmaals, ik doe het niet
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Ik ben niet in detail gegaan,
00:00:19
We gaan het gewoon doen
00:00:20
in dat deel.
00:00:21
Dus al deze manipulatie is
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Een uiterst belangrijke stap die
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grijpt in vanaf het begin van elk project
00:00:27
en dat werd gedaan in het Power-gedeelte
00:00:30
brandweerman quéry met een Power quéry.
00:00:32
Het is een module die ook
00:00:34
beschikbaar Voor informatie voor Excel
00:00:36
eh in een versie bijna
00:00:38
bijna gelijkaardig en dat gaat precies
00:00:41
deze opwerking mogelijk te maken. Daarom
00:00:42
Om u een klein beetje een diagram te geven,
00:00:44
Dus we gaan eindigen met een
00:00:46
gegevenstabel met fouten,
00:00:48
Problemen die ons zullen verhinderen
00:00:51
om het correct te exploiteren,
00:00:53
wat betekent dat als ik dat direct doe
00:00:55
de connectie met voor Billy I,
00:00:57
Nou, het gaat niet werken.
00:00:58
Maar visualisaties niet
00:01:00
zal niet werken.
00:01:02
Daarom
00:01:02
in plaats van dat te doen,
00:01:03
Integendeel, ik zal een
00:01:05
intermediair tussen de 2 die
00:01:07
Power quéry en wie precies gaat
00:01:09
doe dit opwerkingswerk
00:01:10
met regels die ik zal definiëren
00:01:12
om eindelijk een tafel te krijgen
00:01:14
allemaal schoon dat ik daar zal kunnen
00:01:17
hier injecteren in het onderdeel voor I
00:01:19
en het rapportgedeelte van de tool.
00:01:25
Wat super interessant is met dit systeem,
00:01:27
is dat, zoals je hier ruwweg ziet,
00:01:29
elke keer als ik bel
00:01:31
Mijn gegevens, al die herverwerking
00:01:32
zal opnieuw worden toegepast,
00:01:34
Dus dat betekent dat er geen behoefte is aan
00:01:36
Herhaal deze stappen telkens wanneer de
00:01:38
originele dataset is gewijzigd,
00:01:40
dus stel je een Excel-bestand voor dat
00:01:42
bevat de omzet van uw bedrijf.
00:01:44
Uiteraard, elke maand,
00:01:45
Er zijn nieuwe verkopen die
00:01:48
geschreven waarin zal worden geschreven
00:01:50
in het in dit document daar zou het zijn
00:01:52
Jammer om elke keer voor te moeten zeggen.
00:01:55
Om de aandacht te kunnen trekken,
00:01:56
Er zijn nieuwe lijnen die er
00:01:57
Ik moet opnieuw solliciteren.
00:01:58
Al mijn methoden op dit nieuws,
00:02:00
daar, niet om te rennen,
00:02:01
Het zal rekening houden met het spel van
00:02:03
Basisgegevens en alles en toepassen
00:02:04
Dezelfde regels ongeacht de
00:02:06
lengte of mogelijke veranderingen
00:02:08
dat staat in de dataset.
00:02:09
Het is dus duidelijk dat we
00:02:10
vindt de oorspronkelijke kolommen.
00:02:11
Nee?
00:02:12
Als we het type van de eerste kolom wijzigen,
00:02:14
het moet worden gevonden in de
00:02:16
nieuwe versie van het bestand,
00:02:17
maar in ieder geval, elke keer,
00:02:19
U vernieuwt uw gegevens.
00:02:21
Dit hele proces gaat heten
00:02:22
Dus je deed het maar één
00:02:23
keren dat er meer zal zijn om het te doen,
00:02:25
in tegenstelling tot potentieel Excel.
00:02:26
Waar we regelmatig moeten werken
00:02:29
bepaalde gegevens, wat we doen,
00:02:31
We doen het zonder dit type module.
00:02:35
Dus een klein voorbeeld voor jou,
00:02:36
om jezelf een beetje te projecteren,
00:02:37
daarom
00:02:38
Laten we ons voorstellen dat we deze tabel hebben
00:02:40
van gegevens die overeenkomen met
00:02:43
muziekproducten,
00:02:44
Dus laten we ons een database voorstellen
00:02:46
voor een instrumentverkoper
00:02:47
muziek op het internet,
00:02:49
Dus we zullen een
00:02:50
Eerste column hier.
00:02:51
I product dat overeenkomt met
00:02:52
de unieke D van een product,
00:02:54
we zullen zien dat de I's erg belangrijk zijn
00:02:56
over alles wat met gegevensbeheer te maken heeft,
00:02:59
de naam die letterlijk is,
00:03:01
van de naam, van het product,
00:03:04
het type instrument, het merk,
00:03:05
het assortiment, de prijs van het product,
00:03:07
Zijn grootte en uiteindelijk zijn.
00:03:10
We zullen melden dat we een
00:03:12
Een aantal dingen om
00:03:14
Doe op deze tafel voor
00:03:16
er het beste van kunnen maken.
00:03:17
Reeds
00:03:18
Het gaat om het beheren van de
00:03:19
Verkeerde soorten kolommen, hè.
00:03:20
Hier zien we dat we het euroteken hadden,
00:03:23
Dit geeft aan dat de
00:03:25
is nog niet geïnterpreteerd
00:03:26
als geldwaarde.
00:03:28
Hè.
00:03:28
Dit is precies wat
00:03:29
gebeurde zojuist,
00:03:30
Dus hier zullen we die prijs en een
00:03:33
waarde in euro's dus eerste stap,
00:03:35
dat is alles wat er beheerd gaat worden,
00:03:36
het formaat, typen d van de kolommen.
00:03:39
Dan
00:03:40
We zullen het management hebben van
00:03:42
Ontbrekende waarden, hè?
00:03:43
Dat zien we in de tabel,
00:03:43
Hier
00:03:44
Ik mis de Yamaha-waarde
00:03:46
voor dit product daar en zodat we
00:03:48
kan een regel toepassen
00:03:50
Wie zegt dat als de naam van de
00:03:52
product bevat Yamaha,
00:03:53
dan het merk IS Yamaha,
00:03:55
Dus dat is precies wat we
00:03:57
Heeft hier gedaan om rond de.
00:03:59
De stijgende waarde dus.
00:04:00
Nog een interessant element,
00:04:01
Het zal zijn om alles te voltooien
00:04:02
wat er kan ontbreken of alles
00:04:03
wat misschien verkeerd is.
00:04:07
Wat hebben we hier gedaan?
00:04:08
Dus op het niveau van het gewicht inderdaad,
00:04:10
om ook te proberen te herstellen
00:04:12
extern of op zijn minst
00:04:15
af te trekken door gemiddelden te maken
00:04:17
Het gewicht van een product.
00:04:20
Dit alles kan behoorlijk duren
00:04:22
De gemiddelde prijs van piano's en
00:04:24
vul het aan met de verkregen waarde.
00:04:26
Om ook de waarden te kunnen gladstrijken
00:04:29
Want hier, hier, hebben we plezier in
00:04:31
Maak een histogram op de bereiken.
00:04:34
We zien dat we 2 soorten
00:04:36
van instapbereiken.
00:04:39
Precies, we zullen de lage termijn van
00:04:41
bereik en termijn eerste prijs dan laag
00:04:43
Bereik dat erg pejoratief is hè.
00:04:45
Het is duidelijk dat het niet geschreven zou zijn zoals
00:04:46
dat in een echte basis van onze klant,
00:04:48
Maar je snapt het wel,
00:04:49
we hebben 2 termen die dezelfde aanduiding hebben,
00:04:52
Dus dat is een probleem
00:04:53
En dat zullen we moeten laten.
00:04:54
En dus meestal hier om ze te vervangen
00:04:57
Ook waarden door dat te zeggen.
00:04:59
De eerste prijs wordt omgezet in low-end.
00:05:05
We gaan ook
00:05:07
standaardisatie van eerbetoon,
00:05:09
eh, hier waar we potentieel hebben
00:05:11
piano en elektrische piano,
00:05:13
Dus we gaan dat vervangen door te zeggen:
00:05:15
dat het systematisch wordt genoemd,
00:05:17
Het wordt altijd piano genoemd.
00:05:18
Op dezelfde manier, gitaargitaar
00:05:20
droog dat is eenvoudiger,
00:05:22
We zetten alleen gitaar.
00:05:26
We zullen ons ook zorgen maken
00:05:28
Qua maten, hè,
00:05:29
Omdat we zien dat de maten
00:05:31
zijn net als een enkele kolom
00:05:33
die de, hoogte,
00:05:35
breedte, diepte,
00:05:37
maar het is versierd door Xs huh,
00:05:38
Dus daar om te proberen een
00:05:40
som of gemiddelde of wat weet ik
00:05:42
van de hoogte bijvoorbeeld,
00:05:44
Het is heel ingewikkeld wat ineens alles is.
00:05:46
is alles is gemengd in de kolom,
00:05:48
Dus hier zullen we een scheiding maken van
00:05:51
kolommen om de breedte te kunnen isoleren,
00:05:53
lengte en hoogte in
00:05:55
in kolommen.
00:05:57
Gescheiden en dus van daar
00:05:59
om ze te kunnen exploiteren.
00:06:02
En van daaruit,
00:06:03
We hebben een dataset die klaar is om
00:06:05
werkgelegenheid en die ons in staat zal stellen
00:06:07
Coup om onze visualisaties uit te voeren.
00:06:09
Dus zoals je begrepen zult hebben, hè,
00:06:10
we hebben stadia van formaatverandering,
00:06:12
vervanging, waarde,
00:06:14
van schatting, zelfs,
00:06:15
waarden, et cetera et cetera,
00:06:18
zodat onze tafel bruikbaar wordt.
00:06:20
Dat is precies wat we gaan doen.
00:06:23
stop met doen in PowerPoint.

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résultat(s)
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Vimos isso um pouco no exemplo
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precedente com criptomoedas.
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Houve um passo,
00:00:04
A informação precisa ser reformulada
00:00:06
para torná-lo realmente utilizável.
00:00:08
Tivemos problemas com os cabeçalhos
00:00:10
de colunas em separadores
00:00:12
de casas decimais no formato de
00:00:15
A coluna que foi selecionada.
00:00:16
Então, novamente, eu não
00:00:18
Não entrei em detalhes,
00:00:19
Nós vamos fazer isso apenas
00:00:20
nessa parte.
00:00:21
Então, toda essa manipulação é
00:00:23
Um passo extremamente importante que
00:00:25
intervém desde o início de qualquer projeto
00:00:27
e que foi feito na parte de Potência
00:00:30
query bombeiro com um Power quéry.
00:00:32
É um módulo que também é
00:00:34
disponível Para obter informações sobre o Excel
00:00:36
eh em uma versão quase
00:00:38
quase semelhante e que vai precisamente
00:00:41
permitir esse reprocessamento. Portanto
00:00:42
Para lhe dar um pouco de um diagrama,
00:00:44
Então vamos acabar com um
00:00:46
tabela de dados com erros,
00:00:48
Problemas que nos impedirão
00:00:51
para explorá-lo corretamente,
00:00:53
o que significa que se eu fizer diretamente
00:00:55
a conexão com para Billy I,
00:00:57
Bem, não vai funcionar.
00:00:58
Mas mas as visualizações não
00:01:00
não funcionará.
00:01:02
Portanto
00:01:02
em vez de fazer isso,
00:01:03
Pelo contrário, vou colocar um
00:01:05
intermediário entre os 2 que é
00:01:07
Poder quéry e quem vai precisamente
00:01:09
fazer este trabalho de reprocessamento
00:01:10
com regras que vou definir
00:01:12
para finalmente obter uma mesa
00:01:14
tudo limpo que eu serei capaz de lá
00:01:17
aqui injetar na parte para eu
00:01:19
e a parte de relatório da ferramenta.
00:01:25
O que é super interessante com este sistema,
00:01:27
é que, como você vê aqui aproximadamente,
00:01:29
toda vez que eu ligo
00:01:31
Meus dados, todo esse reprocessamento
00:01:32
será aplicado novamente,
00:01:34
Então, isso significa que não há necessidade de
00:01:36
Repita essas etapas sempre que o
00:01:38
o conjunto de dados original foi modificado,
00:01:40
então imagine um arquivo do Excel que
00:01:42
contém as vendas da sua empresa.
00:01:44
Obviamente, todos os meses,
00:01:45
Há novas vendas que serão
00:01:48
escrito em que será escrito
00:01:50
no neste documento lá estaria
00:01:52
Pena ter que dizer todas as vezes para.
00:01:55
Para ser capaz de chamar a atenção,
00:01:56
Há novas linhas que há
00:01:57
Tenho que me candidatar novamente.
00:01:58
Todos os meus métodos sobre esta notícia,
00:02:00
lá, para não correr,
00:02:01
Levará em conta o jogo de
00:02:03
Dados de linha de base e tudo e aplicar
00:02:04
As mesmas regras, independentemente do
00:02:06
comprimento ou alterações potenciais
00:02:08
que está no conjunto de dados.
00:02:09
Então, obviamente, temos que
00:02:10
localiza as colunas originais.
00:02:11
Não?
00:02:12
Se alterarmos o tipo da primeira coluna,
00:02:14
ele deve ser encontrado no
00:02:16
nova versão do arquivo,
00:02:17
mas, em qualquer caso, todas as vezes,
00:02:19
Você atualizará seus dados.
00:02:21
Todo esse processo será chamado de
00:02:22
Então você fez isso apenas um
00:02:23
vezes haverá mais para fazê-lo,
00:02:25
ao contrário do potencialmente Excel.
00:02:26
Onde temos que trabalhar regularmente
00:02:29
certos dados, o que fazemos,
00:02:31
Fazemos isso sem esse tipo de módulo.
00:02:35
Então, um pequeno exemplo para você,
00:02:36
projetar-se um pouco,
00:02:37
portanto
00:02:38
Vamos imaginar que temos essa tabela
00:02:40
de dados que correspondem a
00:02:43
produtos do tipo música,
00:02:44
Então vamos imaginar um banco de dados
00:02:46
para um vendedor de instrumentos
00:02:47
música na Internet,
00:02:49
Assim, vamos encontrar um
00:02:50
Primeira coluna aqui.
00:02:51
I produto que corresponde a
00:02:52
o D único de um produto,
00:02:54
vamos ver que os eus são muito importantes
00:02:56
sobre tudo o que se relaciona com a gestão de dados,
00:02:59
o nome que é literal,
00:03:01
do nome, do produto,
00:03:04
o tipo de instrumento, a marca,
00:03:05
a gama, o preço do produto,
00:03:07
Seu tamanho e, finalmente, o seu.
00:03:10
Informaremos que temos um
00:03:12
Uma série de coisas para
00:03:14
Faça nesta tabela para
00:03:16
ser capaz de aproveitá-lo ao máximo.
00:03:17
Já
00:03:18
Vai ser para gerir o
00:03:19
Tipos errados de colunas, hein.
00:03:20
Aqui vemos que tínhamos o sinal do euro,
00:03:23
Isso indica que o
00:03:25
ainda não foi interpretado
00:03:26
como um valor monetário.
00:03:28
Hem.
00:03:28
Isto é exatamente o que
00:03:29
aconteceu há pouco,
00:03:30
Então, aqui vamos especificar esse preço e um
00:03:33
valor em euros, portanto, primeiro passo,
00:03:35
isso é tudo o que vai ser gerenciado,
00:03:36
o formato, tipos d das colunas.
00:03:39
Então
00:03:40
Teremos a gestão de
00:03:42
Faltam valores, hein?
00:03:43
Vemos isso na tabela,
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Aqui
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Sinto falta do valor Yamaha
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para este produto lá e para que nós
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poderá aplicar uma regra
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Quem diz que se o nome do
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o produto contém Yamaha,
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então a marca É Yamaha,
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Então é exatamente isso que nós
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Já fiz aqui para dar a volta a.
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O valor crescente, portanto.
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Outro elemento interessante,
00:04:01
Vai ser para completar tudo
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o que pode estar faltando ou tudo
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o que pode estar errado.
00:04:07
O que fizemos aqui?
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Então, no nível do peso de fato,
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para também tentar recuperar
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externamente ou pelo menos
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para deduzir fazendo médias
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O peso de um de um produto.
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Tudo isso pode levar bastante
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O preço médio dos pianos e
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complete-o com o valor obtido.
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Para também ser capaz de suavizar os valores
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Porque aqui, aqui, nós nos divertimos em
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Faça um histograma nos intervalos.
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Vemos que temos 2 tipos de
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de faixas de nível de entrada.
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Precisamente, teremos o baixo prazo de
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intervalo e prazo primeiro preço então baixo
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Alcance que é muito pejorativo hein.
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Obviamente não seria escrito como
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que numa base real do nosso cliente,
00:04:48
Mas você entendeu a ideia,
00:04:49
temos 2 termos que têm a mesma designação,
00:04:52
Então isso é um problema
00:04:53
E vamos ter que deixar isso.
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E assim, normalmente, aqui para substituí-los
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Também valoriza dizendo isso.
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O primeiro preço é transformado em low-end.
00:05:05
Nós também vamos ter
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padronização dos tributos,
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eh, aqui onde potencialmente temos
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piano e piano elétrico,
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Então, vamos substituir isso dizendo
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que é chamado sistematicamente,
00:05:17
É sempre chamado de piano.
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Da mesma forma, guitarra guitarra
00:05:20
seco que é mais simples,
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Nós só colocamos guitarra.
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Teremos também uma preocupação
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Em termos de tamanhos, hein,
00:05:29
Porque vemos que os tamanhos
00:05:31
são como é uma única coluna
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que conterá a, altura,
00:05:35
largura, profundidade,
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mas é adornado por Xs hein,
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Então, lá para tentar fazer um
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soma ou média ou o que eu sei
00:05:42
da altura, por exemplo,
00:05:44
É muito complicado o que de repente tudo
00:05:46
é tudo está misturado na coluna,
00:05:48
Então, aqui vamos fazer uma separação de
00:05:51
colunas para poder isolar a largura,
00:05:53
comprimento e altura em
00:05:55
em colunas.
00:05:57
Separados e, portanto, de lá
00:05:59
para poder explorá-los.
00:06:02
E a partir daí,
00:06:03
Temos um conjunto de dados que está pronto para
00:06:05
emprego e que nos permitirá
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Golpe para realizar nossas visualizações.
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Então, como você deve ter entendido, hein,
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temos estágios de mudança de formato,
00:06:12
substituição, valor,
00:06:14
de estimativa, até,
00:06:15
valores, et cetera et cetera,
00:06:18
para que a nossa mesa se torne utilizável.
00:06:20
E é exatamente isso que vamos fazer.
00:06:23
parar de fazer no PowerPoint.

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résultat(s)
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Widzieliśmy to trochę na przykładzie
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precedens z kryptowalutami.
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Był krok,
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Informacje muszą zostać przerobione
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aby był naprawdę użyteczny.
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Mieliśmy problemy z nagłówkami
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Liczba kolumn w separatorach
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miejsc dziesiętnych w formacie
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Kolumna, która została zaznaczona.
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Więc znowu nie
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Nie wchodziłem w szczegóły,
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Zrobimy to po prostu
00:00:20
w tej części.
00:00:21
Więc cała ta manipulacja jest
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Niezwykle ważny krok, który
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interweniuje od początku każdego projektu
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i który został wykonany w części Power
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Strażak Quéry z Power Quéry.
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Jest to moduł, który jest również
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dostępne Aby uzyskać informacje dla programu Excel
00:00:36
eh w wersji prawie
00:00:38
prawie podobne i to idzie dokładnie
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Zezwól na to ponowne przetwarzanie. Więc
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Aby dać ci trochę diagramu,
00:00:44
Skończymy na
00:00:46
tabela danych z błędami,
00:00:48
Problemy, które nam przeszkodzą
00:00:51
w celu jego prawidłowego wykorzystania,
00:00:53
co oznacza, że jeśli robię to bezpośrednio
00:00:55
połączenie z dla Billy'ego I,
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Cóż, to nie zadziała.
00:00:58
Ale wizualizacje nie
00:01:00
nie będzie działać.
00:01:02
Więc
00:01:02
zamiast tego robić,
00:01:03
Wręcz przeciwnie, umieszczę
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pośredni między 2, który jest
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Władza i kto idzie dokładnie
00:01:09
Wykonaj tę pracę związaną z ponownym przetwarzaniem
00:01:10
z zasadami, które zdefiniuję
00:01:12
aby w końcu dostać stolik
00:01:14
wszystko czyste, że będę mógł tam
00:01:17
tutaj wstrzyknąć do części dla I
00:01:19
oraz część raportu narzędzia.
00:01:25
Co jest bardzo interesujące w tym systemie,
00:01:27
jest to, jak widać tutaj z grubsza,
00:01:29
za każdym razem, gdy dzwonię
00:01:31
Moje dane, całe to ponowne przetwarzanie
00:01:32
zostaną zastosowane ponownie,
00:01:34
Oznacza to, że nie ma potrzeby
00:01:36
Powtórz te kroki za każdym razem, gdy ikona
00:01:38
oryginalny zbiór danych został zmodyfikowany,
00:01:40
więc wyobraź sobie plik Excel, który
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zawiera informacje o sprzedaży Twojej firmy.
00:01:44
Oczywiście, co miesiąc,
00:01:45
Pojawią się nowe wyprzedaże, które będą
00:01:48
napisane, w którym zostanie napisane
00:01:50
W tym dokumencie byłoby
00:01:52
Szkoda, żeby mówić za każdym razem.
00:01:55
Aby móc zwrócić uwagę,
00:01:56
Są nowe linie, które tam
00:01:57
Muszę złożyć wniosek ponownie.
00:01:58
Wszystkie moje metody na ten news,
00:02:00
tam, nie biegać,
00:02:01
Weźmie pod uwagę grę
00:02:03
Dane bazowe i wszystko i zastosuj
00:02:04
Te same zasady niezależnie od
00:02:06
Długość lub potencjalne zmiany
00:02:08
to jest w zbiorze danych.
00:02:09
Więc oczywiście musimy
00:02:10
Znajduje oryginalne kolumny.
00:02:11
Nie?
00:02:12
Jeśli zmienimy typ pierwszej kolumny,
00:02:14
Musi on znajdować się w
00:02:16
nowa wersja pliku,
00:02:17
ale w każdym razie, za każdym razem,
00:02:19
Odświeżysz swoje dane.
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Cały ten proces będzie się nazywał
00:02:22
Więc zrobiłeś to tylko jeden
00:02:23
razy będzie więcej do zrobienia,
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w przeciwieństwie do potencjalnie Excela.
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Gdzie regularnie musimy pracować
00:02:29
niektóre dane, co robimy,
00:02:31
Robimy to bez tego typu modułu.
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Więc mały przykład dla ciebie,
00:02:36
aby trochę się zaprojektować,
00:02:37
więc
00:02:38
Wyobraźmy sobie, że mamy ten stół
00:02:40
danych, które odpowiadają
00:02:43
produkty typu muzycznego,
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Wyobraźmy sobie bazę danych
00:02:46
dla sprzedawcy instrumentów
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muzyka w Internecie,
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Znajdziemy więc
00:02:50
Pierwsza kolumna tutaj.
00:02:51
I produkt, który odpowiada
00:02:52
niepowtarzalne D produktu,
00:02:54
przekonamy się, że "ja" są bardzo ważne
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we wszystkim, co wiąże się z zarządzaniem danymi,
00:02:59
imię, które jest dosłowne,
00:03:01
nazwy produktu,
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rodzaj instrumentu, markę,
00:03:05
asortyment, cenę produktu,
00:03:07
Jego wielkość i wreszcie jego.
00:03:10
Poinformujemy, że mamy
00:03:12
Wiele rzeczy do
00:03:14
Zrób na tym stole dla
00:03:16
być w stanie jak najlepiej go wykorzystać.
00:03:17
Już
00:03:18
Będzie to zarządzanie
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Złe typy kolumn, huh.
00:03:20
Tutaj widzimy, że mieliśmy znak euro,
00:03:23
Oznacza to, że
00:03:25
nie została jeszcze zinterpretowana
00:03:26
jako wartość pieniężna.
00:03:28
Prawda.
00:03:28
To jest dokładnie to, co
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stało się właśnie teraz,
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Więc tutaj określimy, że cena i
00:03:33
wartość w euro zatem pierwszy krok,
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To wszystko, co będzie zarządzane,
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Format, typy D kolumn.
00:03:39
Wtedy
00:03:40
Będziemy mieli zarządzanie
00:03:42
Brakujące wartości, co?
00:03:43
Widzimy, że w tabeli,
00:03:43
Tu
00:03:44
Brakuje mi wartości Yamaha
00:03:46
dla tego produktu tam i tak, że my
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będzie mógł zastosować regułę
00:03:50
Kto mówi, że jeśli nazwa
00:03:52
produkt zawiera Yamaha,
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następnie marka IS Yamaha,
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To jest dokładnie to, co my
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Zrobiłem tutaj, aby obejść.
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Rosnąca zatem wartość.
00:04:00
Kolejny ciekawy element,
00:04:01
To będzie dokończenie wszystkiego
00:04:02
czego może brakować lub wszystkiego
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co może być błędne.
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Co my tu zrobiliśmy?
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Tak więc na poziomie wagi rzeczywiście,
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, aby spróbować również odzyskać
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zewnętrznie lub co najmniej
00:04:15
do odliczenia poprzez uśrednienie
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Waga jednego produktu.
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Wszystko to może zająć
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Średnia cena fortepianów i fortepianów oraz
00:04:24
Uzupełnij go uzyskaną wartością.
00:04:26
Aby móc również wygładzić wartości
00:04:29
Bo tu, tu, bawimy się w
00:04:31
Zrób histogram na zakresach.
00:04:34
Widzimy, że mamy 2 rodzaje
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zakresów podstawowych.
00:04:39
Dokładnie, będziemy mieli niski okres
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zakres i termin pierwsza cena, a następnie niska
00:04:43
Zakres, który jest bardzo pejoratywny, huh.
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Oczywiście nie byłoby to napisane w ten sposób:
00:04:46
że w prawdziwej bazie naszego klienta,
00:04:48
Ale masz pomysł,
00:04:49
mamy 2 terminy, które mają to samo oznaczenie,
00:04:52
To jest problem
00:04:53
I będziemy musieli to zostawić.
00:04:54
I tak typowo tutaj, aby je zastąpić
00:04:57
Również wartości, mówiąc to.
00:04:59
Pierwsza cena jest przekształcana w dolny koniec.
00:05:05
Będziemy też mieli
00:05:07
standaryzacja trybutów,
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eh, tutaj gdzie potencjalnie mamy
00:05:11
fortepian i pianino elektryczne,
00:05:13
Zastąpimy to stwierdzeniem
00:05:15
że nazywa się to systematycznie,
00:05:17
Zawsze nazywa się to fortepianem.
00:05:18
W ten sam sposób gitara gitarowa
00:05:20
suche, czyli prostsze,
00:05:22
Kładziemy tylko gitarę.
00:05:26
Będziemy również mieli obawy
00:05:28
Jeśli chodzi o rozmiary, eh,
00:05:29
Ponieważ widzimy, że rozmiary
00:05:31
są takie, jak jest pojedyncza kolumna
00:05:33
który będzie zawierał, wysokość,
00:05:35
szerokość, głębokość,
00:05:37
ale jest ozdobiony przez Xs huh,
00:05:38
Więc tam, aby spróbować zrobić
00:05:40
suma lub średnia lub co wiem
00:05:42
wysokości, na przykład,
00:05:44
To bardzo skomplikowane, co nagle wszystko
00:05:46
to wszystko jest wmieszane w kolumnie,
00:05:48
Więc tutaj dokonamy separacji
00:05:51
kolumny, aby móc wyizolować szerokość,
00:05:53
długość i wysokość w
00:05:55
w kolumnach.
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Oddzielone, a zatem stamtąd
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aby móc je wykorzystać.
00:06:02
A stamtąd,
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Mamy zestaw danych, który jest gotowy do
00:06:05
zatrudnienie i które pozwoli nam na
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Zamach stanu, aby wykonać nasze wizualizacje.
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Więc jak zrozumiesz, huh,
00:06:10
mamy etapy zmiany formatu,
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zastąpienie, wartość,
00:06:14
szacunku, nawet,
00:06:15
wartości, et cetera et cetera,
00:06:18
aby nasz stół stał się użyteczny.
00:06:20
I to jest dokładnie to, co zamierzamy zrobić.
00:06:23
przestań robić w programie PowerPoint.

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résultat(s)
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हमने इसे उदाहरण में थोड़ा सा देखा
00:00:02
क्रिप्टोकरेंसी के साथ मिसाल।
00:00:03
एक कदम था,
00:00:04
जानकारी को फिर से तैयार करने की आवश्यकता है
00:00:06
इसे वास्तव में उपयोग करने योग्य बनाने के लिए।
00:00:08
हमें हेडर के साथ समस्या थी
00:00:10
विभाजक में स्तंभों की संख्या
00:00:12
दशमलव स्थानों की संख्या किस प्रारूप में है?
00:00:15
चयनित स्तंभ.
00:00:16
तो फिर से मैं नहीं करता
00:00:18
मैं विस्तार में नहीं गया,
00:00:19
हम इसे बस करने जा रहे हैं
00:00:20
उस हिस्से में।
00:00:21
तो यह सब हेरफेर है
00:00:23
एक अत्यंत महत्वपूर्ण कदम जो
00:00:25
किसी भी परियोजना की शुरुआत से हस्तक्षेप करता है
00:00:27
और जो पावर पार्ट में किया गया था
00:00:30
फायर फाइटर एक पावर क्वेरी के साथ काम करता है।
00:00:32
यह एक मॉड्यूल है जो यह भी है
00:00:34
Excel के लिए जानकारी के लिए उपलब्ध
00:00:36
लगभग एक संस्करण में
00:00:38
लगभग समान है और यह ठीक है
00:00:41
इस पुनर्संसाधन की अनुमति दें। इसलिए
00:00:42
आपको थोड़ा सा आरेख देने के लिए,
00:00:44
तो हम एक के साथ समाप्त होने जा रहे हैं
00:00:46
त्रुटियों के साथ डेटा तालिका,
00:00:48
समस्याएं जो हमें रोकेंगी
00:00:51
इसका सही तरीके से फायदा उठाने के लिए,
00:00:53
जिसका मतलब है कि अगर मैं सीधे करता हूं
00:00:55
बिली I के साथ संबंध,
00:00:57
खैर, यह काम नहीं करने जा रहा है।
00:00:58
लेकिन विज़ुअलाइज़ेशन नहीं करते हैं
00:01:00
काम नहीं करेगा।
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इसलिए
00:01:02
ऐसा करने के बजाय,
00:01:03
इसके विपरीत, मैं एक टिप्पणी करूंगा
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2 के बीच का मध्यवर्ती कौन सा है?
00:01:07
शक्ति की कमी और कौन सटीक रूप से जाता है
00:01:09
यह पुनर्संसाधन कार्य करें
00:01:10
उन नियमों के साथ जिन्हें मैं परिभाषित करूंगा
00:01:12
अंत में एक मेज प्राप्त करने के लिए
00:01:14
सब साफ है कि मैं वहां जा सकूंगा।
00:01:17
यहाँ मैं के लिए भाग में इंजेक्ट करें
00:01:19
और रिपोर्ट उपकरण का हिस्सा है।
00:01:25
जो इस प्रणाली के साथ सुपर दिलचस्प है,
00:01:27
क्या यह है, जैसा कि आप यहां मोटे तौर पर देखते हैं,
00:01:29
हर बार जब मैं फोन करता हूं
00:01:31
मेरा डेटा, यह सब रीप्रोसेसिंग
00:01:32
फिर से लागू किया जाएगा,
00:01:34
तो इसका मतलब है कि इसकी कोई आवश्यकता नहीं है
00:01:36
इन चरणों को हर बार दोहराएं जब
00:01:38
मूल डेटासेट संशोधित किया गया है,
00:01:40
तो एक एक्सेल फ़ाइल की कल्पना करें जो
00:01:42
इसमें आपकी कंपनी की बिक्री शामिल है।
00:01:44
जाहिर है, हर महीने,
00:01:45
नई बिक्री होने जा रही है
00:01:48
जिसमें लिखा होगा
00:01:50
इस दस्तावेज़ में यह होगा
00:01:52
हर बार कहने के लिए बहुत बुरा है।
00:01:55
ध्यान चलाने में सक्षम होने के लिए,
00:01:56
वहां नई लाइनें हैं
00:01:57
मुझे फिर से आवेदन करना होगा।
00:01:58
इस खबर पर मेरे सभी तरीके,
00:02:00
वहां, दौड़ने के लिए नहीं,
00:02:01
यह किसके खेल को ध्यान में रखेगा?
00:02:03
बेसलाइन डेटा और सब कुछ और लागू करें
00:02:04
एक ही नियम की परवाह किए बिना
00:02:06
लंबाई या संभावित परिवर्तन
00:02:08
यह डेटासेट में है।
00:02:09
तो जाहिर है, हमें करना होगा
00:02:10
मूल कॉलम मिलते हैं।
00:02:11
नहीं?
00:02:12
यदि हम पहले स्तंभ का प्रकार बदलते हैं,
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यह पाया जाना चाहिए
00:02:16
फ़ाइल का नया संस्करण,
00:02:17
लेकिन किसी भी मामले में, हर बार,
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आप अपना डेटा ताज़ा करेंगे.
00:02:21
इस पूरी प्रक्रिया को बुलाया जाएगा
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तो आपने इसे केवल एक ही किया
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ऐसा करने के लिए कई बार और अधिक होगा,
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संभावित एक्सेल के विपरीत।
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जहां हमें नियमित रूप से काम करना पड़ता है
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कुछ डेटा, हम क्या करते हैं,
00:02:31
हम इसे इस प्रकार के मॉड्यूल के बिना करते हैं।
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आपके लिए एक छोटा सा उदाहरण,
00:02:36
अपने आप को थोड़ा प्रोजेक्ट करने के लिए,
00:02:37
इसलिए
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आइए कल्पना करें कि हमारे पास यह तालिका है
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डेटा की संख्या जो किससे मेल खाती है?
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संगीत के प्रकार के उत्पाद,
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तो आइए एक डेटाबेस की कल्पना करें
00:02:46
एक उपकरण विक्रेता के लिए
00:02:47
इंटरनेट पर संगीत,
00:02:49
तो हम एक खोज लेंगे
00:02:50
पहला कॉलम यहाँ.
00:02:51
I उत्पाद जो किससे मेल खाता है?
00:02:52
एक उत्पाद का अद्वितीय डी,
00:02:54
हम देखेंगे कि मैं बहुत महत्वपूर्ण हूं
00:02:56
डेटा प्रबंधन से संबंधित हर चीज पर,
00:02:59
वह नाम जो शाब्दिक है,
00:03:01
नाम का, उत्पाद का,
00:03:04
उपकरण का प्रकार, ब्रांड,
00:03:05
सीमा, उत्पाद की कीमत,
00:03:07
इसका आकार और अंत में इसका आकार।
00:03:10
हम रिपोर्ट करेंगे कि हमारे पास एक है
00:03:12
कई बातें
00:03:14
इस टेबल पर करें
00:03:16
इसका अधिकतम लाभ उठाने में सक्षम हो।
00:03:17
पहले से
00:03:18
यह प्रबंधन करने के लिए होने जा रहा है
00:03:19
गलत प्रकार के कॉलम, हुह।
00:03:20
यहां हम देखते हैं कि हमारे पास यूरो साइन था,
00:03:23
यह इंगित करता है कि
00:03:25
अभी तक व्याख्या नहीं की गई है
00:03:26
एक मौद्रिक मूल्य के रूप में।
00:03:28
ना।
00:03:28
यह वास्तव में क्या है
00:03:29
अभी-अभी हुआ,
00:03:30
तो यहां हम उस कीमत को निर्दिष्ट करेंगे और
00:03:33
यूरो में मूल्य इसलिए पहला कदम,
00:03:35
यही सब प्रबंधित होने जा रहा है,
00:03:36
कॉलम का प्रारूप, प्रकार डी।
00:03:39
तब
00:03:40
हमारे पास इसका प्रबंधन होगा।
00:03:42
मूल्यों की कमी है, है ना?
00:03:43
हम इसे तालिका में देखते हैं,
00:03:43
यहाँ
00:03:44
मुझे यामाहा मूल्य की याद आती है
00:03:46
इस उत्पाद के लिए वहां और इसलिए कि हम
00:03:48
एक नियम लागू कर सकेंगे
00:03:50
कौन कहता है कि अगर उसका नाम है
00:03:52
उत्पाद में यामाहा शामिल है,
00:03:53
फिर ब्रांड आईएस यामाहा,
00:03:55
तो यह वही है जो हम
00:03:57
यहां घूमने के लिए किया है।
00:03:59
इसलिए बढ़ता मूल्य।
00:04:00
एक और दिलचस्प तत्व,
00:04:01
यह सब कुछ पूरा करने जा रहा है
00:04:02
क्या गायब हो सकता है या सब कुछ
00:04:03
जो गलत हो सकता है।
00:04:07
हमने यहां क्या किया है?
00:04:08
तो वास्तव में वजन के स्तर पर,
00:04:10
ठीक होने की भी कोशिश करें
00:04:12
बाहरी रूप से या कम से कम
00:04:15
औसत बनाकर कटौती करना
00:04:17
किसी उत्पाद में से एक का वजन।
00:04:20
यह सब काफी हद तक हो सकता है
00:04:22
पियानो की औसत कीमत और
00:04:24
इसे प्राप्त मूल्य के साथ पूरा करें।
00:04:26
मूल्यों को सुचारू बनाने में भी सक्षम होना
00:04:29
क्योंकि यहाँ, यहाँ, हमें मज़ा आता है
00:04:31
श्रेणियों पर एक हिस्टोग्राम बनाएं।
00:04:34
हम देखते हैं कि हमारे पास 2 प्रकार हैं
00:04:36
प्रवेश-स्तर की श्रेणियों की संख्या।
00:04:39
ठीक है, हमारे पास निम्न अवधि होगी
00:04:41
रेंज और टर्म फर्स्ट प्राइस फिर कम
00:04:43
रेंज जो बहुत अपमानजनक है, हुह।
00:04:45
जाहिर है कि यह इस तरह नहीं लिखा जाएगा
00:04:46
कि हमारे ग्राहक के वास्तविक आधार में,
00:04:48
लेकिन आपको विचार आता है,
00:04:49
हमारे पास 2 शब्द हैं जिनके पास एक ही पदनाम है,
00:04:52
तो यह एक समस्या है
00:04:53
और हमें इसे छोड़ना होगा।
00:04:54
और इसलिए आम तौर पर उन्हें बदलने के लिए यहां
00:04:57
यह कहकर भी महत्व देते हैं।
00:04:59
पहली कीमत कम अंत में बदल जाती है।
00:05:05
हम भी होने जा रहे हैं
00:05:07
श्रद्धांजलि का मानकीकरण,
00:05:09
एह, यहां जहां हम संभावित रूप से हैं
00:05:11
पियानो और इलेक्ट्रिक पियानो,
00:05:13
इसलिए हम इसे यह कहकर बदलने जा रहे हैं
00:05:15
कि इसे व्यवस्थित रूप से कहा जाता है,
00:05:17
इसे हमेशा पियानो कहा जाता है।
00:05:18
उसी तरह, गिटार गिटार
00:05:20
सूखा जो सरल है,
00:05:22
हम केवल गिटार लगाते हैं।
00:05:26
हमें भी चिंता होगी।
00:05:28
आकार के संदर्भ में, एह,
00:05:29
क्योंकि हम देखते हैं कि आकार
00:05:31
एक कॉलम के रूप में हैं
00:05:33
जिसमें ऊंचाई, ऊंचाई शामिल होगी,
00:05:35
चौड़ाई, गहराई,
00:05:37
लेकिन यह Xs huh द्वारा सजाया गया है,
00:05:38
तो वहाँ बनाने की कोशिश करने के लिए
00:05:40
योग या औसत या मुझे क्या पता है
00:05:42
उदाहरण के लिए ऊंचाई,
00:05:44
यह बहुत जटिल है कि अचानक सब कुछ क्या है
00:05:46
कॉलम में सब कुछ मिश्रित है,
00:05:48
तो यहां हम किसको अलग करेंगे?
00:05:51
चौड़ाई को अलग करने में सक्षम होने के लिए कॉलम,
00:05:53
लंबाई और ऊंचाई
00:05:55
कॉलम में।
00:05:57
अलग हो गया और इसलिए वहां से
00:05:59
उनका शोषण करने में सक्षम होना।
00:06:02
और वहाँ से,
00:06:03
हमारे पास एक डेटासेट है जो तैयार है
00:06:05
रोजगार और जो हमें अनुमति देगा
00:06:07
हमारे विज़ुअलाइज़ेशन करने के लिए तख्तापलट।
00:06:09
तो जैसा कि आप समझ गए होंगे, हुह,
00:06:10
हमारे पास प्रारूप परिवर्तन के चरण हैं,
00:06:12
प्रतिस्थापन, मूल्य,
00:06:14
अनुमान, यहां तक कि,
00:06:15
मूल्य, वगैरह और वगैरह,
00:06:18
ताकि हमारी मेज उपयोग करने योग्य बन जाए।
00:06:20
और इसलिए हम वास्तव में यही करने जा रहे हैं।
00:06:23
PowerPoint में कार्य करना बंद करें.

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résultat(s)
00:00:00
Lo abbiamo visto un po 'nell'esempio
00:00:02
precedente con le criptovalute.
00:00:03
C'era un passo,
00:00:04
Le informazioni devono essere rielaborate
00:00:06
per renderlo davvero fruibile.
00:00:08
Abbiamo avuto problemi con le intestazioni
00:00:10
di colonne ai separatori
00:00:12
di cifre decimali nel formato di
00:00:15
Colonna selezionata.
00:00:16
Quindi di nuovo non lo faccio
00:00:18
Non sono entrato nei dettagli,
00:00:19
Lo faremo solo
00:00:20
in quella parte.
00:00:21
Quindi tutta questa manipolazione è
00:00:23
Un passo estremamente importante che
00:00:25
interviene fin dall'inizio di qualsiasi progetto
00:00:27
e che è stato fatto nella parte Power
00:00:30
quéry pompiere con un quéry di potenza.
00:00:32
È un modulo che è anche
00:00:34
disponibile Per informazioni su Excel
00:00:36
eh in una versione quasi
00:00:38
quasi simile e che va appunto
00:00:41
consentire questo ritrattamento. Pertanto
00:00:42
Per darti un piccolo diagramma,
00:00:44
Quindi finiremo con un
00:00:46
tabella dati con errori,
00:00:48
Problemi che ci impediranno
00:00:51
per sfruttarlo correttamente,
00:00:53
il che significa che se lo faccio direttamente
00:00:55
la connessione con per Billy I,
00:00:57
Beh, non funzionerà.
00:00:58
Ma le visualizzazioni non lo fanno
00:01:00
non funzionerà.
00:01:02
Pertanto
00:01:02
piuttosto che farlo,
00:01:03
Al contrario, metterò un
00:01:05
intermedio tra i 2 che è
00:01:07
Power quéry e chi va con precisione
00:01:09
Fai questo lavoro di ritrattamento
00:01:10
con regole che definirò io
00:01:12
per ottenere finalmente un tavolo
00:01:14
tutto pulito che sarò in grado di lì
00:01:17
qui iniettare nella parte per I
00:01:19
e la parte Report dello strumento.
00:01:25
Il che è super interessante con questo sistema,
00:01:27
è che, come vedete qui approssimativamente,
00:01:29
ogni volta che chiamo
00:01:31
I miei dati, tutto questo ritrattamento
00:01:32
sarà applicato di nuovo,
00:01:34
Ciò significa che non c'è bisogno di
00:01:36
Ripetere questi passaggi ogni volta che il
00:01:38
il set di dati originale è stato modificato,
00:01:40
quindi immagina un file Excel che
00:01:42
contiene le vendite della tua azienda.
00:01:44
Ovviamente, ogni mese,
00:01:45
Ci sono nuove vendite che stanno per essere
00:01:48
scritto in cui sarà scritto
00:01:50
In questo documento ci sarebbe
00:01:52
Peccato dover dire ogni volta per.
00:01:55
Per essere in grado di eseguire l'attenzione,
00:01:56
Ci sono nuove linee che ci sono
00:01:57
Devo candidarmi di nuovo.
00:01:58
Tutti i miei metodi su questa notizia,
00:02:00
lì, non per correre,
00:02:01
Terrà conto del gioco di
00:02:03
Dati di base e tutto e applicare
00:02:04
Le stesse regole indipendentemente dal
00:02:06
lunghezza o potenziali modifiche
00:02:08
che si trova nel set di dati.
00:02:09
Quindi, ovviamente, dobbiamo
00:02:10
trova le colonne originali.
00:02:11
No?
00:02:12
Se cambiamo il tipo della prima colonna,
00:02:14
deve essere trovato nel
00:02:16
nuova versione del file,
00:02:17
ma in ogni caso, ogni volta,
00:02:19
Aggiornerai i tuoi dati.
00:02:21
L'intero processo sarà chiamato
00:02:22
Quindi l'hai fatto solo uno
00:02:23
volte ci sarà altro da fare,
00:02:25
a differenza potenzialmente di Excel.
00:02:26
Dove dobbiamo lavorare regolarmente
00:02:29
dati certi, cosa facciamo,
00:02:31
Lo facciamo senza questo tipo di modulo.
00:02:35
Quindi un piccolo esempio per te,
00:02:36
per proiettarti un po ',
00:02:37
pertanto
00:02:38
Immaginiamo di avere questa tabella
00:02:40
di dati corrispondenti a
00:02:43
prodotti di tipo musicale,
00:02:44
Quindi immaginiamo un database
00:02:46
per un venditore di strumenti
00:02:47
musica su Internet,
00:02:49
Quindi troveremo un
00:02:50
Prima colonna qui.
00:02:51
I prodotto corrispondente a
00:02:52
la D unica di un prodotto,
00:02:54
vedremo che le I sono molto importanti
00:02:56
su tutto ciò che riguarda la gestione dei dati,
00:02:59
il nome che uno è letterale,
00:03:01
del nome, del prodotto,
00:03:04
il tipo di strumento, la marca,
00:03:05
la gamma, il prezzo del prodotto,
00:03:07
Le sue dimensioni e infine la sua.
00:03:10
Riferiremo che abbiamo un
00:03:12
Una serie di cose da fare
00:03:14
Fai su questo tavolo per
00:03:16
essere in grado di sfruttarlo al meglio.
00:03:17
Già
00:03:18
Sarà quello di gestire il
00:03:19
Tipi sbagliati di colonne, eh.
00:03:20
Qui vediamo che abbiamo avuto il simbolo dell'euro,
00:03:23
Ciò indica che il parametro
00:03:25
non è ancora stato interpretato
00:03:26
come valore monetario.
00:03:28
Eh.
00:03:28
Questo è esattamente ciò che
00:03:29
è successo proprio ora,
00:03:30
Quindi qui specificheremo quel prezzo e un
00:03:33
valore in euro quindi primo passo,
00:03:35
Questo è tutto ciò che verrà gestito,
00:03:36
Il formato, i tipi D delle colonne.
00:03:39
Allora
00:03:40
Avremo la gestione di
00:03:42
Valori mancanti, eh?
00:03:43
Lo vediamo nella tabella,
00:03:43
Qui
00:03:44
Mi manca il valore Yamaha
00:03:46
per questo prodotto lì e in modo che noi
00:03:48
sarà in grado di applicare una regola
00:03:50
Chi dice che se il nome del
00:03:52
il prodotto contiene Yamaha,
00:03:53
poi il marchio IS Yamaha,
00:03:55
Quindi è esattamente quello che abbiamo
00:03:57
Ha fatto qui per andare in giro il.
00:03:59
Il valore crescente quindi.
00:04:00
Un altro elemento interessante,
00:04:01
Sarà per completare tutto
00:04:02
Cosa potrebbe mancare o tutto
00:04:03
che potrebbe essere sbagliato.
00:04:07
Che cosa abbiamo fatto qui?
00:04:08
Quindi, a livello di peso, infatti,
00:04:10
per provare anche a recuperare
00:04:12
esternamente o almeno
00:04:15
dedurre facendo medie
00:04:17
Il peso di uno di un prodotto.
00:04:20
Tutto questo può abbastanza prendere
00:04:22
Il prezzo medio di dei pianoforti e
00:04:24
completarlo con il valore ottenuto.
00:04:26
Per essere anche in grado di uniformare i valori
00:04:29
Perché qui, qui, ci si diverte a
00:04:31
Crea un istogramma sugli intervalli.
00:04:34
Vediamo che abbiamo 2 tipi di
00:04:36
di gamme entry-level.
00:04:39
Precisamente, avremo il termine basso di
00:04:41
gamma e termine primo prezzo poi basso
00:04:43
Gamma che è molto peggiorativa eh.
00:04:45
Ovviamente non sarebbe scritto come
00:04:46
che in una base reale del nostro cliente,
00:04:48
Ma hai reso l'idea,
00:04:49
abbiamo 2 termini che hanno la stessa designazione,
00:04:52
Quindi questo è un problema
00:04:53
E dovremo lasciarlo.
00:04:54
E così tipicamente qui per sostituirli
00:04:57
Apprezza anche dicendo che.
00:04:59
Il primo prezzo si trasforma in fascia bassa.
00:05:05
Avremo anche
00:05:07
standardizzazione dei tributi,
00:05:09
eh, qui dove abbiamo potenzialmente
00:05:11
pianoforte e pianoforte elettrico,
00:05:13
Quindi lo sostituiremo dicendo
00:05:15
che è chiamato sistematicamente,
00:05:17
Si chiama sempre pianoforte.
00:05:18
Allo stesso modo, chitarra chitarra
00:05:20
asciutto che è più semplice,
00:05:22
Mettiamo solo la chitarra.
00:05:26
Avremo anche una preoccupazione
00:05:28
In termini di dimensioni, eh,
00:05:29
Perché vediamo che le dimensioni
00:05:31
sono come è una singola colonna
00:05:33
che conterrà il, altezza,
00:05:35
larghezza, profondità,
00:05:37
ma è adornato da Xs eh,
00:05:38
Quindi lì per provare a fare un
00:05:40
somma o media o cosa ne so
00:05:42
dell'altezza, ad esempio,
00:05:44
È molto complicato quello che improvvisamente tutto
00:05:46
è tutto è mescolato nella colonna,
00:05:48
Quindi qui faremo una separazione di
00:05:51
colonne per poter isolare la larghezza,
00:05:53
lunghezza e altezza in
00:05:55
nelle colonne.
00:05:57
Separati e quindi da lì
00:05:59
per poterli sfruttare.
00:06:02
E da lì,
00:06:03
Abbiamo un set di dati pronto per
00:06:05
occupazione e che ci permetterà di
00:06:07
Colpo di stato per eseguire le nostre visualizzazioni.
00:06:09
Quindi, come avrai capito, eh,
00:06:10
abbiamo fasi di cambio formato,
00:06:12
sostituzione, valore,
00:06:14
di stima, addirittura,
00:06:15
valori, et cetera eccetera,
00:06:18
in modo che il nostro tavolo diventi utilizzabile.
00:06:20
Ed è esattamente quello che faremo.
00:06:23
smettere di fare in PowerPoint.

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Kami melihatnya sedikit dalam contoh
00:00:02
preseden dengan cryptocurrency.
00:00:03
Ada langkah,
00:00:04
Informasi perlu dikerjakan ulang
00:00:06
untuk membuatnya benar-benar dapat digunakan.
00:00:08
Kami memiliki masalah dengan header
00:00:10
Jumlah kolom di pemisah
00:00:12
tempat desimal dalam format
00:00:15
Kolom yang dipilih.
00:00:16
Jadi sekali lagi saya tidak
00:00:18
Saya tidak menjelaskan secara rinci,
00:00:19
Kami akan melakukannya hanya
00:00:20
di bagian itu.
00:00:21
Jadi semua manipulasi ini adalah
00:00:23
Langkah yang sangat penting itu
00:00:25
intervensi sejak awal proyek apa pun
00:00:27
dan yang dilakukan di bagian Power
00:00:30
pemadam kebakaran quéry dengan power quéry.
00:00:32
Ini adalah modul yang juga
00:00:34
tersedia Untuk informasi untuk Excel
00:00:36
eh dalam versi hampir
00:00:38
hampir mirip dan itu berjalan dengan tepat
00:00:41
izinkan pemrosesan ulang ini. Jadi
00:00:42
Untuk memberi Anda sedikit diagram,
00:00:44
Jadi kita akan berakhir dengan
00:00:46
tabel data dengan kesalahan,
00:00:48
Masalah yang akan mencegah kita
00:00:51
untuk mengeksploitasinya dengan benar,
00:00:53
yang berarti bahwa jika saya melakukannya secara langsung
00:00:55
hubungan dengan untuk Billy I,
00:00:57
Yah, itu tidak akan berhasil.
00:00:58
Tapi visualisasi tidak
00:01:00
tidak akan berhasil.
00:01:02
Jadi
00:01:02
daripada melakukan itu,
00:01:03
Sebaliknya, saya akan menempatkan
00:01:05
perantara antara 2 yaitu
00:01:07
Power quéry dan siapa yang berjalan dengan tepat
00:01:09
lakukan pekerjaan pemrosesan ulang ini
00:01:10
dengan aturan yang akan saya definisikan
00:01:12
untuk akhirnya mendapatkan meja
00:01:14
semua bersih bahwa saya akan dapat di sana
00:01:17
di sini menyuntikkan ke bagian untuk saya
00:01:19
dan bagian laporan alat.
00:01:25
Yang sangat menarik dengan sistem ini,
00:01:27
Apakah itu, seperti yang Anda lihat di sini kira-kira,
00:01:29
setiap kali saya menelepon
00:01:31
Data saya, semua pemrosesan ulang ini
00:01:32
akan diterapkan lagi,
00:01:34
Jadi itu berarti tidak perlu
00:01:36
Ulangi langkah-langkah ini setiap kali
00:01:38
himpunan data asli telah dimodifikasi,
00:01:40
jadi bayangkan file Excel yang
00:01:42
berisi penjualan perusahaan Anda.
00:01:44
Jelas, setiap bulan,
00:01:45
Ada penjualan baru yang akan menjadi
00:01:48
ditulis di mana akan ditulis
00:01:50
dalam dokumen ini akan ada
00:01:52
Sayang sekali harus dikatakan setiap saat.
00:01:55
Untuk dapat menjalankan perhatian,
00:01:56
Ada jalur baru yang ada di sana
00:01:57
Saya harus melamar lagi.
00:01:58
Semua metode saya di berita ini,
00:02:00
di sana, tidak untuk lari,
00:02:01
Ini akan memperhitungkan permainan
00:02:03
Data dasar dan semuanya dan terapkan
00:02:04
Aturan yang sama terlepas dari
00:02:06
panjang atau potensi perubahan
00:02:08
yang ada di himpunan data.
00:02:09
Jadi jelas, kita harus
00:02:10
menemukan kolom asli.
00:02:11
Tidak?
00:02:12
Jika kita mengubah tipe kolom pertama,
00:02:14
itu harus ditemukan di
00:02:16
versi baru file,
00:02:17
tetapi bagaimanapun juga, setiap saat,
00:02:19
Anda akan menyegarkan data Anda.
00:02:21
Seluruh proses ini akan disebut
00:02:22
Jadi Anda melakukannya hanya satu
00:02:23
kali akan ada lebih banyak untuk melakukannya,
00:02:25
tidak seperti excel yang berpotensi.
00:02:26
Di mana kita secara teratur harus bekerja
00:02:29
data tertentu, apa yang kami lakukan,
00:02:31
Kami melakukannya tanpa jenis modul ini.
00:02:35
Jadi contoh kecil untuk Anda,
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untuk memproyeksikan diri Anda sedikit,
00:02:37
jadi
00:02:38
Mari kita bayangkan bahwa kita memiliki tabel ini
00:02:40
data yang sesuai dengan
00:02:43
produk jenis musik,
00:02:44
Jadi mari kita bayangkan database
00:02:46
untuk penjual instrumen
00:02:47
musik di Internet,
00:02:49
Jadi kita akan menemukan
00:02:50
Kolom pertama di sini.
00:02:51
Saya produk yang sesuai dengan
00:02:52
D unik dari suatu produk,
00:02:54
kita akan melihat bahwa saya sangat penting
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pada segala sesuatu yang berhubungan dengan manajemen data,
00:02:59
nama yang satu itu literal,
00:03:01
dari nama, dari produk,
00:03:04
jenis instrumen, merek,
00:03:05
kisaran, harga produk,
00:03:07
Ukurannya dan akhirnya nya.
00:03:10
Kami akan melaporkan bahwa kami memiliki
00:03:12
Sejumlah hal untuk
00:03:14
Lakukan di atas meja ini untuk
00:03:16
mampu memanfaatkannya sebaik mungkin.
00:03:17
Sudah
00:03:18
Ini akan menjadi untuk mengelola
00:03:19
Jenis kolom yang salah, ya.
00:03:20
Di sini kita melihat bahwa kita memiliki tanda euro,
00:03:23
Ini menunjukkan bahwa
00:03:25
belum ditafsirkan
00:03:26
sebagai nilai moneter.
00:03:28
Ya.
00:03:28
Inilah tepatnya
00:03:29
terjadi barusan,
00:03:30
Jadi di sini kita akan menentukan harga itu dan
00:03:33
nilai dalam euro oleh karena itu langkah pertama,
00:03:35
hanya itu yang akan dikelola,
00:03:36
format, tipe d kolom.
00:03:39
Kemudian
00:03:40
Kami akan memiliki manajemen
00:03:42
Nilai yang hilang, ya?
00:03:43
Kita melihat bahwa dalam tabel,
00:03:43
Sini
00:03:44
Saya merindukan nilai Yamaha
00:03:46
untuk produk ini ada dan agar kami
00:03:48
akan dapat menerapkan aturan
00:03:50
Siapa bilang kalau nama
00:03:52
produk mengandung Yamaha,
00:03:53
maka mereknya ADALAH Yamaha,
00:03:55
Jadi itulah yang kami lakukan
00:03:57
Telah dilakukan di sini untuk berputar-putar.
00:03:59
Oleh karena itu, nilainya meningkat.
00:04:00
Elemen menarik lainnya,
00:04:01
Ini akan menyelesaikan semuanya
00:04:02
Apa yang mungkin hilang atau semuanya
00:04:03
yang mungkin salah.
00:04:07
Apa yang telah kita lakukan di sini?
00:04:08
Jadi pada tingkat berat memang,
00:04:10
untuk juga mencoba memulihkan
00:04:12
secara eksternal atau setidaknya
00:04:15
untuk mengurangi dengan membuat rata-rata
00:04:17
Berat salah satu produk.
00:04:20
Semua ini bisa memakan waktu lama
00:04:22
Harga rata-rata piano dan
00:04:24
lengkapi dengan nilai yang didapat.
00:04:26
Untuk juga dapat menghaluskan nilai
00:04:29
Karena di sini, di sini, kami bersenang-senang di
00:04:31
Buat histogram pada rentang.
00:04:34
Kami melihat bahwa kami memiliki 2 jenis
00:04:36
rentang entry-level.
00:04:39
Tepatnya, kita akan memiliki jangka waktu rendah
00:04:41
kisaran dan jangka waktu harga pertama kemudian rendah
00:04:43
Rentang yang sangat merendahkan ya.
00:04:45
Jelas itu tidak akan ditulis seperti
00:04:46
bahwa dalam basis nyata klien kami,
00:04:48
Tapi Anda mendapatkan idenya,
00:04:49
kami memiliki 2 istilah yang memiliki sebutan yang sama,
00:04:52
Jadi itu masalah
00:04:53
Dan kita harus meninggalkan itu.
00:04:54
Dan biasanya di sini untuk menggantinya
00:04:57
Juga menghargai dengan mengatakan itu.
00:04:59
Harga pertama diubah menjadi low end.
00:05:05
Kami juga akan memiliki
00:05:07
standardisasi upeti,
00:05:09
eh, di sini di mana kita berpotensi memiliki
00:05:11
piano dan piano elektrik,
00:05:13
Jadi kita akan menggantinya dengan mengatakan
00:05:15
bahwa itu disebut secara sistematis,
00:05:17
Itu selalu disebut piano.
00:05:18
Dengan cara yang sama, gitar gitar
00:05:20
kering yang lebih sederhana,
00:05:22
Kami hanya menempatkan gitar.
00:05:26
Kami juga akan memiliki kekhawatiran
00:05:28
Dari segi ukuran, ya,
00:05:29
Karena kita melihat bahwa ukurannya
00:05:31
adalah seperti halnya satu kolom
00:05:33
yang akan berisi, tinggi,
00:05:35
lebar, kedalaman,
00:05:37
tapi itu dihiasi oleh Xs ya,
00:05:38
Jadi di sana untuk mencoba membuat
00:05:40
jumlah atau rata-rata atau apa yang saya ketahui
00:05:42
dari ketinggian misalnya,
00:05:44
Ini sangat rumit apa tiba-tiba semuanya
00:05:46
semuanya tercampur dalam kolom,
00:05:48
Jadi di sini kita akan membuat pemisahan
00:05:51
kolom untuk dapat mengisolasi lebar,
00:05:53
panjang dan tinggi dalam
00:05:55
dalam kolom.
00:05:57
Terpisah dan karenanya dari sana
00:05:59
untuk dapat mengeksploitasi mereka.
00:06:02
Dan dari sana,
00:06:03
Kami memiliki himpunan data yang siap untuk
00:06:05
pekerjaan dan yang akan memungkinkan kita untuk
00:06:07
Kudeta untuk melakukan visualisasi kita.
00:06:09
Jadi seperti yang akan Anda pahami, ya,
00:06:10
kami memiliki tahapan perubahan format,
00:06:12
penggantian, nilai,
00:06:14
dari perkiraan, bahkan,
00:06:15
nilai, et cetera et cetera,
00:06:18
sehingga meja kita menjadi dapat digunakan.
00:06:20
Jadi itulah yang akan kita lakukan.
00:06:23
berhenti melakukan di PowerPoint.

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résultat(s)
00:00:00
Vimos um pouco disso no exemplo
00:00:02
com criptomoedas.
00:00:03
Houve um palco,
00:00:04
Houve a necessidade de reescrever a informação
00:00:06
para torná-lo verdadeiramente acionável.
00:00:08
Tivemos problemas com os cabeceamentos
00:00:10
colunas em separadores
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casas decimais no formato de
00:00:15
A coluna que foi selecionada.
00:00:16
Então, novamente, eu não faço
00:00:18
Eu não entrei em detalhes,
00:00:19
Vamos fazer exatamente isso
00:00:20
nessa parte.
00:00:21
Então, toda essa manipulação é
00:00:23
um passo extremamente importante que
00:00:25
Intervém desde o início de qualquer projeto
00:00:27
e isso foi feito na parte do Poder
00:00:30
consulta bombeiro com uma consulta Power.
00:00:32
É um módulo que também é
00:00:34
disponível Para obter informações para o Excel
00:00:36
em um em um quase-
00:00:38
Quase semelhante e isso vai bem
00:00:41
permitir esse reprocessamento. Por conseguinte,
00:00:42
Para lhe dar um pouco de um diagrama,
00:00:44
Então, vamos acabar com um
00:00:46
tabela de dados com erros,
00:00:48
problemas que nos impedirão de
00:00:51
explorá-lo adequadamente,
00:00:53
o que significa que se eu fizer diretamente
00:00:55
a conexão com Billy I,
00:00:57
Bem, não vai funcionar.
00:00:58
Mas as visualizações não
00:01:00
não vai funcionar.
00:01:02
Por conseguinte,
00:01:02
em vez de o fazer,
00:01:03
Pelo contrário, vou colocar um
00:01:05
intermediário entre os 2 que é
00:01:07
Power query e quem vai fazer exatamente isso
00:01:09
Fazer este trabalho de reprocessamento
00:01:10
com regras que vou definir
00:01:12
para finalmente obter uma pintura
00:01:14
tão limpo quanto eu vou ser capaz de lá
00:01:17
aqui injetar na peça para eu
00:01:19
e a parte de relatório da ferramenta.
00:01:25
O que é super interessante sobre este sistema,
00:01:27
é que, como você pode ver aqui em poucas palavras,
00:01:29
toda vez que eu ligo
00:01:31
os meus dados, todo esse reprocessamento
00:01:32
serão novamente aplicados,
00:01:34
Isso significa que não há necessidade de
00:01:36
Repita estes passos sempre que a seringa
00:01:38
o conjunto de dados original foi modificado,
00:01:40
então imagine um arquivo do Excel que
00:01:42
Contém as vendas da sua empresa.
00:01:44
Obviamente, todos os meses,
00:01:45
Há novas vendas que vão ser
00:01:48
escrito em que vão ser escritos
00:01:50
Neste documento seria
00:01:52
Pena ter que dizer para sempre.
00:01:55
Para poder correr com cuidado,
00:01:56
Há novas linhas que ele
00:01:57
Tenho de voltar a candidatar-me.
00:01:58
Todos os meus métodos sobre estas notícias,
00:02:00
Lá, para não correr,
00:02:01
Terá em conta o jogo de
00:02:03
Dados iniciais e tudo e aplicar
00:02:04
as mesmas regras, independentemente do
00:02:06
comprimento ou alterações potenciais
00:02:08
no conjunto de dados.
00:02:09
Portanto, obviamente, temos de
00:02:10
Retorna às colunas originais.
00:02:11
Não?
00:02:12
Se alterarmos o tipo da primeira coluna,
00:02:14
Encontra-se na
00:02:16
nova versão do ficheiro,
00:02:17
Mas, em qualquer caso, todas as vezes,
00:02:19
Você atualizará seus dados.
00:02:21
Todo este processo vai chamar-se
00:02:22
Então você fez isso apenas um
00:02:23
por vezes, haverá mais a fazer,
00:02:25
ao contrário do Excel.
00:02:26
Onde regularmente temos que retrabalhar
00:02:29
certos dados, o que fazemos,
00:02:31
Fazemos isso sem este tipo de módulo.
00:02:35
Então, um pequeno exemplo para você,
00:02:36
Para se projetar um pouco,
00:02:37
por conseguinte,
00:02:38
Imaginemos que temos esta tabela
00:02:40
dados que correspondem a
00:02:43
produtos do tipo música,
00:02:44
Então, vamos imaginar um banco de dados
00:02:46
para um vendedor de instrumentos
00:02:47
música na Internet,
00:02:49
Então vamos encontrar um
00:02:50
primeira coluna aqui.
00:02:51
I produto que corresponde a
00:02:52
o D único de um produto,
00:02:54
vamos ver que os eu são muito importantes
00:02:56
em tudo o que se relaciona com a gestão de dados,
00:02:59
o nome que se é literal,
00:03:01
O nome, o produto,
00:03:04
o tipo de instrumento, a marca,
00:03:05
o intervalo, o preço do produto,
00:03:07
o seu tamanho e, em última análise, o seu.
00:03:10
Vamos perceber que temos um
00:03:12
uma série de coisas para
00:03:14
faça sobre isso nesta mesa para
00:03:16
para poder aproveitá-lo ao máximo.
00:03:17
Já
00:03:18
Vai ser sobre a gestão do
00:03:19
Tipos errados de colunas, hein.
00:03:20
Aqui, vemos que tínhamos o sinal do euro,
00:03:23
o que indica que existe o
00:03:25
ainda não foi interpretada
00:03:26
como valor monetário.
00:03:28
Huh.
00:03:28
É exatamente isso que
00:03:29
aconteceu há pouco,
00:03:30
Então, aqui vamos especificar esse preço e um
00:03:33
valor em euros, portanto, primeiro passo,
00:03:35
isso é tudo o que vai ser gerenciado,
00:03:36
o formato, os tipos das colunas.
00:03:39
Em seguida,
00:03:40
Vamos ter a gestão do
00:03:42
Faltam valores?
00:03:43
Podemos ver isso na tabela,
00:03:43
Aqui
00:03:44
Estou com saudades do valor Yamaha
00:03:46
para este produto e por isso nós
00:03:48
poderá aplicar uma regra
00:03:50
que diz que se o nome do
00:03:52
contém Yamaha,
00:03:53
depois a marca IS Yamaha,
00:03:55
Então é exatamente isso que estamos tentando fazer.
00:03:57
Feito aqui para ir completar o.
00:03:59
Então, o valor crescente.
00:04:00
Outro elemento interessante é que
00:04:01
Vai ser para completar tudo
00:04:02
o que pode estar faltando ou tudo
00:04:03
o que pode estar errado.
00:04:07
O que fizemos aqui?
00:04:08
Então, em termos de peso, de fato,
00:04:10
para também tentar recuperar
00:04:12
externamente ou, em qualquer caso, a partir de
00:04:15
deduzir pela média
00:04:17
o peso de um produto.
00:04:20
Tudo isso pode levar muito tempo
00:04:22
O preço médio dos pianos e
00:04:24
Preencha-o com o valor obtido.
00:04:26
Para ser capaz de suavizar os valores também
00:04:29
Porque aqui, aqui, estamos nos divertindo
00:04:31
Faça um histograma nas escalas.
00:04:34
Podemos ver que temos 2 tipos de
00:04:36
faixas de nível de entrada.
00:04:39
Precisamente, vamos ter o baixo prazo de
00:04:41
intervalo e o termo primeiro preço depois baixo
00:04:43
o que é muito pejorativo.
00:04:45
Obviamente, não seria escrito como
00:04:46
que numa base real do nosso cliente,
00:04:48
Mas você entende a ideia,
00:04:49
temos 2 termos que têm a mesma designação,
00:04:52
Então isso é um problema
00:04:53
E vamos ter que deixar isso.
00:04:54
E assim normalmente aqui para substituí-los
00:04:57
Também valoriza dizendo isso.
00:04:59
O primeiro preço é transformado em low-end.
00:05:05
Também vamos ter
00:05:07
padronização de tributos,
00:05:09
aqui onde potencialmente temos
00:05:11
piano e piano elétrico,
00:05:13
Então, vamos substituir isso dizendo
00:05:15
que é chamado sistematicamente,
00:05:17
Chama-se sempre piano.
00:05:18
Da mesma forma, guitarra
00:05:20
que o tornamos mais simples,
00:05:22
Só colocamos violão.
00:05:26
Também vamos ter um problema
00:05:28
em termos de tamanhos,
00:05:29
Porque vemos que os tamanhos
00:05:31
são tal como estão numa única coluna
00:05:33
que conterá, a altura,
00:05:35
largura, profundidade,
00:05:37
mas é adornado com X's,
00:05:38
Então, aqui para tentar fazer um
00:05:40
Soma ou média ou o que for.
00:05:42
Altura, por exemplo,
00:05:44
É muito complicado o que é tudo
00:05:46
é tudo misturado na coluna,
00:05:48
Então aqui nós vamos fazer uma separação de
00:05:51
colunas para poder isolar a largura,
00:05:53
comprimento e altura
00:05:55
em colunas.
00:05:57
Separar e assim partir daí
00:05:59
poder aproveitá-los da melhor forma.
00:06:02
E a partir daí,
00:06:03
Temos um conjunto de dados pronto para
00:06:05
emprego e isso permitir-nos-á
00:06:07
para fazer as nossas visualizações.
00:06:09
Então, como você deve ter entendido, hein,
00:06:10
temos etapas de mudança de formato,
00:06:12
substituição, valor,
00:06:14
estimativas, mesmo,
00:06:15
valores, et cetera, et cetera,
00:06:18
para tornar a nossa mesa acionável.
00:06:20
E é exatamente isso que vamos fazer
00:06:23
parar para fazer no PowerPoint.

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