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Utilisation des outils de profilage des données - Power Query | Microsoft Docs Passer au contenu principal Ce navigateur n'est plus pris en charge. Effectuez une mise à niveau vers Microsoft Edge pour tirer parti des dernières fonctionnalités, des mises à jour de sécurité et du support technique. Article 05/04/2022 2 minutes de lecture Cette page est-elle utile? Les commentaires seront envoyés à Microsoft: en appuyant sur le bouton envoyer, vos commentaires seront utilisés pour améliorer les produits et services Microsoft. Outils qualité des données en. Politique de confidentialité. Merci. Dans cet article Les outils de profilage des données fournissent de nouvelles façons intuitives de nettoyer, transformer et comprendre les données dans Éditeur Power Query. Elles comprennent: Qualité de la colonne Distribution des colonnes Profil de colonne Pour activer les outils de profilage des données, accédez à l'onglet Affichage du ruban. Activez les options souhaitées dans le groupe d'aperçu des données, comme illustré dans l'image suivante.
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Des données de mauvaise qualité entraînent des problèmes dans une entreprise soucieuse de tirer parti du Big Data. Outre le risque de voir les frais généraux augmenter en raison de la duplication des enregistrements, une entreprise risque de voir une perte de ventes à cause d'adresses inexactes et d'offrir une mauvaise expérience client. Les outils de nettoyage des données traitent ces problèmes et vous aident à maintenir la qualité de vos données. Pour se faire, un bon outil doit: Permettre le profilage des données et identifier les anomalies, Fournir des fonctions de base de nettoyage des données, comme la fusion, l'ajout et la suppression d'enregistrements, Permettre la modification et la normalisation des données en fonction de règles prédéfinies, Permettre des options de nettoyage automatisé et manuel, Offrir des mesures préventives pour préserver l'intégrité des données. Nouvelle version : Outils de qualité des données Le marché devrait avoir un impact énorme sur les ventes en 2022-2030 - INFO DU CONTINENT. Voici notre sélection de logiciels, parmi d'autres. Quelles sont les conséquences d'une mauvaise « data »? Avant de passer au nettoyage de vos données, il est important de comprendre l'impact qu'une « data » de mauvaise qualité peut avoir sur votre entreprise.
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Prenons un exemple: Admettons que vous êtes le producteur de données d'une collectivité et que vous décidez de publier en open data l'ensemble des espaces verts de votre territoire. Même en publiant des données avec un format adéquat, une structure claire et des données de qualité, cela risque de n'être pas suffisant. En effet, lors de la constitution de vos données, vous allez probablement faire des choix qui ne sont pas partagés par tous les mêmes types de producteurs de donné données publiées par les différents producteurs risquent alors d'être difficiles à être agrégées et réutilisées. Il est essentiel que des acteurs ayant pour ambition de produire le même type de données se réunissent afin de définir ensemble un standard commun. Ce standard est appelé un schéma de données. Les outils pour la qualité des données | Data. En 2020, de nouveaux schémas ont émergé ainsi. Parmi ceux-ci: le schéma des aménagements cyclables; le schéma des hautes rémunérations dans la fonction publique; le schéma des lieux d'inclusion numérique; ou encore le schéma des arbres urbains.
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Ces documents sont multiples: Plan de marquage (comprenant les spécifications fonctionnelles et les spécifications techniques) (obligatoire) Statut des tests (KPI par KPI, détaillés de façon à être reproduits facilement) (obligatoire) Détail des tags et règles dans le TMS (facultatif) Il est vrai que dans certaines situations, la documentation peut être automatisée (à partir du plan de marquage, par exemple) afin de gagner du temps. Mais le soin qui y est apporté garantit la pérennité du projet, surtout dans un contexte où les interlocuteurs changent régulièrement (consultants, agences…). Les outils de gouvernance de données facilitent la gouvernance, mais ne font pas tout…. Aussi vrai que les données sont maintenant un atout majeur pour bon nombre de secteurs d'activité, leur qualité est trop souvent encore le parent pauvre du projet. Or, c'est véritablement le nerf de la guerre, la pierre angulaire sur laquelle repose la réussite du projet sur le long terme: comment rouler sereinement dans une voiture qu'on doit renvoyer au garagiste à chaque plein? Pour éviter cette situation, il vous faut prendre soin de vérifier la bonne implémentation de vos données, prendre le temps de vous plonger dans la mécanique de collecte pour en comprendre les tenants et aboutissants, et veiller sur la collecte tout au long de la vie du site.
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Il est ainsi très facile de visualiser toutes les ressources obéissant à un schéma particulier, mais produites par différentes organisations. Outils qualité des données 1. Exemple ici avec le schéma Infrastructures de recharge de véhicules électriques (IRVE). En savoir plus sur l'outil > Une présentation plus complète de l'outil est prévue le 19 avril, n'hésitez pas à vous joindre à nous: voir l'évènement. Pour toute question, n'hésitez pas à nous écrire à
Ces informations s'affichent sous la section aperçu des données, comme illustré dans l'image suivante. Filtrer par valeur Vous pouvez interagir avec le graphique de distribution de valeurs à droite et sélectionner l'une des barres en pointant sur les parties du graphique. Cliquez avec le bouton droit pour afficher un ensemble de transformations disponibles pour cette valeur. Copier des données Dans le coin supérieur droit des sections statistiques de colonne et de distribution des valeurs, vous pouvez sélectionner le bouton de sélection (... ) pour afficher un menu contextuel Copier. Sélectionnez-le pour copier les données affichées dans l'une ou l'autre section du Presse-papiers. Regrouper par valeur Lorsque vous sélectionnez le bouton de sélection (... ) dans le coin supérieur droit du graphique de distribution de valeurs, en plus de Copier, vous pouvez sélectionner Groupe par. Cette fonctionnalité regroupe les valeurs de votre graphique par un ensemble d'options disponibles. L'image ci-dessous montre une colonne de noms de produits qui ont été regroupés par longueur de texte.