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@yadabsingh581: #fyp #punarbas_muser @Arastu 👨🏽‍🎓Gomja @माईला

yadabsingh581
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candyboy5500
Arastu 👨🏽‍🎓Gomja :
congratulations baje vayako ma[Big LOL][Big LOL]
2026-10-06 16:16:38
0
prteetamang
preety blone tamang :
xora ho xari ho
2026-10-06 13:47:22
0
shisirblon59
blon family :
👌👌👌👌👌👌👌
2026-10-06 13:51:33
0
shisirblon59
blon family :
❤️❤️❤️❤️❤️❤️
2026-10-06 13:51:31
0
ram.bahadur.taman58
Ram Bahadur Tamang :
👌👌👌
2026-10-06 13:50:20
0
shisirblon59
blon family :
👌👌👌
2026-10-06 13:50:15
0
itsmichael388
itsmichael388 :
❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️
2026-10-06 13:49:54
0
sabitritmgjairu28
Sabitri Tmg Jairu :
❤️❤️❤️
2026-10-06 14:02:21
0
anutmgnea
Hare Krishna🦚 :
❤️❤️❤️
2026-10-06 14:42:10
0
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Transformer les données Power Query : 5 règles métier indispensables Description : Une donnée peut être techniquement correcte… sans être réellement exploitable par le métier. Dans cet épisode de la série Power BI — Transformations, nous allons transformer notre table Clients dans Power Query en appliquant plusieurs règles métier concrètes : * Civilité : M. / Mme / Mlle → Monsieur / Madame / Mademoiselle * Enfants : False / True → Non / Oui * Nom complet : création à partir du prénom et du nom * Adresse complète : combinaison de plusieurs informations * Année de naissance : extraction depuis une date * Âge : calcul dynamique en tenant compte de l’anniversaire L’objectif n’est pas simplement de « nettoyer » les données. L’objectif est de transformer les données selon la manière dont l’entreprise souhaite réellement les utiliser. Et c’est précisément là que les règles métier prennent tout leur sens dans Power Query. Dans la prochaine partie, nous poursuivrons les transformations sur les autres tables de notre projet. #PowerBI #PowerQuery #Data #BusinessIntelligence #DataAnalytics
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