CK Labs — Head of Data & Analytics, Sephora
Formation Power BI
Module 3 sur 8 · Charger un fichier (Power Query)
Fil rouge : TheLook e-commerce
Charger un fichier avec Power Query
Importer les quatre tables du cas TheLook, les nettoyer et fixer les types : obtenir une donnée fiable avant toute visualisation.
Module 3 / 8 Power Query Préparation des données
Support 0
Intro
Pour qui, pourquoi Power BI, comment suivre.
Module 1
Le piège Excel
Pourquoi le reporting manuel vous enferme.
Module 2
Pourquoi Power BI
Le dernier kilomètre : de la donnée à la décision.
Module 3
Charger un fichier
Power Query : importer, nettoyer, fiabiliser.
Module 4
Découvrir & explorer
Métriques, dimensions, slicers, sanity check.
Module 5
DAX
Colonne vs mesure, DIVIDE, CALCULATE.
Module 6
Modélisation simple
Clés, cardinalité, schéma en étoile.
Module 7
Modélisation complexe
Multi-sources, calendrier, CAC / ROAS / budget.
Module 8
Récap & aide-mémoire
Fiches DAX, étoile, bonnes pratiques.
Bonus
Power BI & IA
L'ère agentique : piloter, mesurer, arbitrer.
À quoi sert ce module
Power Query est l'atelier de préparation de Power BI. On y importe, on nettoie, on met en forme — avant toute visualisation. L'objectif n'est pas technique : c'est d'obtenir une donnée fiable, sur laquelle on pourra décider sans se poser de question sur sa qualité. On commence ici le fil rouge : le projet e-commerce TheLook.
3
Charger et préparer les données de TheLook

Le cas fil rouge : TheLook e-commerce

À partir de maintenant, tout s'ancre dans un seul projet. TheLook est une boutique en ligne. Ses données de pilotage tiennent dans un fichier Excel — CDG_TheLook_FINAL_COMPLET.xlsx — qui contient quatre tables sources. Notre mission sur les prochains modules : les charger, les relier, et reproduire un tableau « Performance par canal » comme le ferait un contrôleur de gestion.

Table sourceRôleColonnes principales
SRC_ORDER_ITEMSTable de faits — toutes les transactionsitem_id, order_id, user_id, sale_price, cost, margin, status, traffic_source, month, created_at
SRC_USERSDimension clientsuser_id, email, age, gender, country, traffic_source, created_at
SRC_MARKETINGDépenses marketing par mois et canalmonth, channel, spend, impressions, clicks, cpc
SRC_BUDGETBudgets annuels par canalchannel, budget_ca, budget_margin_rate, budget_clients, budget_cac
La maille de la table de faits
Dans SRC_ORDER_ITEMS, 1 ligne = 1 article vendu (un item dans une commande), pas une commande entière. C'est la maille la plus fine : une commande de 3 articles = 3 lignes. Bien comprendre cette granularité évite les erreurs de comptage plus tard (compter des commandes ≠ compter des lignes).

Étape 1 — Importer les tables

1
Ouvrez Power BI Desktop.
2
Cliquez sur « Obtenir les données » → « Excel » et sélectionnez le fichier CDG_TheLook_FINAL_COMPLET.xlsx.
3
Dans le navigateur, cochez les quatre tables sources : SRC_ORDER_ITEMS, SRC_USERS, SRC_MARKETING, SRC_BUDGET.
4
Cliquez sur « Transformer les données » (et non « Charger ») pour ouvrir l'éditeur Power Query et nettoyer avant de charger.
« Charger » vs « Transformer les données »
« Charger » envoie la donnée telle quelle dans le modèle. « Transformer les données » ouvre d'abord l'atelier Power Query. Prenez toujours le second réflexe : on ne charge jamais une donnée brute sans l'avoir regardée et fiabilisée.

Étape 2 — Nettoyer chaque table

Les exports Excel du monde réel sont rarement propres : titres, lignes vides, en-têtes décalés. Pour chaque table, appliquez la même routine :

1
Supprimer les lignes d'en-tête parasites — « Supprimer les lignes » → « Supprimer les premières lignes » (généralement 2 ou 3 selon la table).
2
Utiliser la première ligne comme en-tête — pour que Power Query reconnaisse les vrais noms de colonnes.
3
Vérifier et corriger les types de données — l'étape la plus importante (voir ci-dessous).

Les types à fixer sur TheLook

TypeColonnes concernées
Nombre entieritem_id, order_id, user_id, month, impressions, clicks
Nombre décimalsale_price, cost, margin, spend, cpc, budget_ca, budget_margin_rate, budget_cac
Datecreated_at
Pourquoi les types comptent autant
Un type faux casse tout en aval. Un montant lu comme du texte ne se sommera pas. Une date lue comme du texte ne pourra pas alimenter une analyse temporelle. Les identifiants (item_id, order_id, user_id) restent des entiers mais servent de clés, pas de valeurs à additionner : on ne fera jamais la somme d'un user_id.

Charger un CSV : la variante

Toutes les sources ne sont pas des classeurs Excel. Le cas TheLook fournit aussi un fichier plat, thelook_customer_acquisition_costs.csv. La logique est identique, seul le connecteur change : « Obtenir les données » → « Texte/CSV ». Power BI détecte le séparateur (ici la virgule) et propose des types ; vous vérifiez, vous ajustez, vous chargez. Un CSV est parfait pour démarrer et se met à jour vite ; pour un modèle qui vit dans le temps, une source structurée (Excel, base de données) reste plus robuste.

Étape 3 — Fermer et appliquer

Une fois les quatre tables propres, cliquez sur « Fermer et appliquer ». Power BI charge les tables en mémoire et vous ramène à la vue de rapport. La donnée est maintenant fiable et prête à être explorée.

À ce stade, gardez en tête la destination : ces quatre tables ne sont pas une fin. SRC_ORDER_ITEMS portera les ventes, SRC_USERS les clients, SRC_MARKETING les coûts média, SRC_BUDGET les objectifs. Reliées (modules 6 et 7), elles produiront le tableau « Performance par canal » qui répond à la vraie question : quel canal rapporte, à quel coût d'acquisition, avec quelle marge ?

Le réflexe qui distingue les étapes
Chaque nettoyage que vous faites dans Power Query devient une étape enregistrée (visible à droite, dans « Étapes appliquées »). Le gros bénéfice : la prochaine fois que le fichier est mis à jour, vous rafraîchissez et toutes les étapes se rejouent seules. C'est exactement ce qui manquait dans Excel — la fin du copier-coller hebdomadaire.

Sanity check avant de continuer

Avant de passer à l'exploration, trois vérifications rapides valent tous les débogages tardifs :

Piège à connaître dès maintenant
Certaines lignes de SRC_ORDER_ITEMS n'ont pas de traffic_source (valeur vide). Ce n'est pas une erreur à supprimer : ce sont des commandes non attribuées à un canal. On les gardera, et on verra au module 7 pourquoi le CA « par canal » sera inférieur au CA total — et comment le rendre visible proprement.
Fiche mémo — charger proprement avec Power Query
Obtenir les données
Excel → cocher les 4 tables → « Transformer les données », jamais « Charger » directement.
Supprimer les premières lignes
Retirer titres et lignes parasites (2-3 lignes selon la table).
Première ligne en en-tête
Pour récupérer les vrais noms de colonnes.
Fixer les types
Entiers (ids, month), décimaux (montants, taux), date (created_at).
Étapes appliquées
Chaque action est enregistrée et rejouée au rafraîchissement. Fin du manuel.
Fermer et appliquer
Charge les tables nettoyées dans le modèle.
Suite du parcours
Les données sont chargées et fiables. Le module 4 apprend à les explorer sans se tromper : distinguer une métrique d'une dimension, poser des slicers, et prendre le réflexe du sanity check.

Ouvrir le module 4 — Découvrir & explorer