Tuto Power Query pour hébergeurs
Table des matières
Pourquoi Power Query change tout pour un hébergeur
Si vous gérez un camping, un gîte ou un hôtel indépendant, vous exportez probablement vos réservations Booking.com en CSV, vous ouvrez le fichier, vous nettoyez à la main, vous reformatez les dates, vous supprimez les colonnes inutiles… et vous recommencez la semaine suivante.
- Export Booking → nettoyage manuel
- Copier-coller entre fichiers
- 2h perdues chaque semaine
- Risques d’erreurs humaines
- Tout recommencer à zéro
- 1 clic → données nettoyées et prêtes
- Fusion automatique de toutes les sources
- 5 secondes d’actualisation
- Zéro erreur, zéro oubli
- En 3 semaines : 1 journée récupérée
Comprendre Power Query
⏱ 3 minutesPower Query est un ETL intégré à Excel. ETL signifie : Extract, Transform, Load — en français : importer, nettoyer, charger. Ces trois opérations sont exactement ce que vous faites à la main chaque semaine.
Imaginez un assistant invisible qui prend votre fichier Booking.com brut chaque lundi, enlève les lignes inutiles, renomme les colonnes dans votre langue, calcule automatiquement les durées de séjour, et remet tout en ordre dans un tableau propre — sans que vous ayez à intervenir.
Où trouver Power Query dans Excel
- Ouvrez Excel
- Cliquez sur l’onglet Données dans le ruban
- Repérez le groupe « Obtenir et transformer les données »
- Cliquez sur « À partir d’un fichier » ou « Obtenir des données »
Tout ce que vous ferez via l’interface Power Query sera automatiquement traduit en code M en coulisse. Vous n’avez pas besoin d’écrire du code pour commencer — mais comprendre le code M vous permettra d’aller beaucoup plus loin, comme vous le verrez dans ce tutoriel.
Importer votre export Booking.com
⏱ 4 minutesExporter depuis Booking.com
- Connectez-vous à votre Extranet Booking.com
- Menu Réservations → Toutes les réservations
- Appliquez les filtres souhaités (période, statut…)
- Cliquez sur « Exporter » → choisissez le format CSV
- Sauvegardez le fichier dans un dossier dédié (ex. :
C:\Reservations\)
Structure typique du fichier Booking.com
Votre export CSV contient généralement ces colonnes :
| Colonne | Contenu | Utilité pour vous |
|---|---|---|
| ID réservation | Numéro unique Booking | Référence, dédoublonnage |
| Date arrivée | Date check-in client | Planning, durée séjour |
| Date départ | Date check-out client | Planning, durée séjour |
| Nom client | Prénom + Nom | Accueil personnalisé |
| Montant | Prix total réservation | CA, analyses financières |
| Statut | Confirmée / Annulée | Filtrage des annulations |
| Canal | Booking / Direct / Autre | Analyse des sources |
Importer dans Excel via Power Query
- Données → « À partir d’un fichier texte/CSV »
- Naviguez jusqu’à votre fichier et cliquez Importer
- Une fenêtre de prévisualisation s’ouvre — vérifiez que les colonnes sont bien séparées
- Cliquez sur « Transformer les données » pour ouvrir l’éditeur Power Query
Choisissez toujours l’encodage UTF-8 (65001) pour éviter les problèmes d’accents et de caractères spéciaux dans les noms de clients. Si vous voyez des « é » au lieu de « é », c’est un problème d’encodage.
Code M — Connexion au fichier CSV
Voici le code M généré (que vous pouvez copier/modifier directement dans l’éditeur avancé) :
let
Source = Csv.Document(
File.Contents("C:\Users\VotreNom\Documents\reservations-booking-2025.csv"),
[Delimiter=",", Columns=12, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]
),
// Promouvoir la première ligne comme en-têtes de colonnes
#"En-têtes promus" = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true])
in
#"En-têtes promus"
Dans l’éditeur Power Query → onglet Accueil → « Éditeur avancé ». Vous pouvez coller et modifier directement le code M.
Nettoyer et transformer les données
⏱ 5 minutesC’est ici que Power Query révèle toute sa puissance. Ces 4 transformations couvrent 90% de ce que font les hébergeurs à la main chaque semaine.
Booking.com exporte souvent 20+ colonnes dont vous n’avez besoin que de 7 ou 8. Nettoyez dès le départ.
let
// ... (suite du code précédent)
#"Colonnes supprimées" = Table.RemoveColumns(
#"En-têtes promus",
{"Colonne inutile 1", "Colonne inutile 2",
"Adresse IP", "Code promo interne"}
)
in
#"Colonnes supprimées"
Les exports CSV stockent les dates comme du texte. Power Query doit les convertir en type « date » pour pouvoir les utiliser dans des calculs.
#"Type modifié" = Table.TransformColumnTypes(
#"Colonnes supprimées",
{{"Date arrivée", type date},
{"Date départ", type date},
{"Montant", type number}}
),
Ajoutez une colonne « Nuits » calculée à partir des deux dates. Plus jamais de calcul manuel.
#"Durée ajoutée" = Table.AddColumn(
#"Type modifié",
"Nuits",
each Duration.Days([Date départ] - [Date arrivée]),
Int64.Type
),
Excluez les réservations annulées pour ne travailler qu’avec les séjours confirmés dans vos analyses.
#"Annulations exclues" = Table.SelectRows(
#"Durée ajoutée",
each [Statut] <> "Annulée"
)
Fusionner plusieurs sources
⏱ 5 minutesCas d’usage réel : vous avez vos réservations Booking.com, Airbnb et réservations directes dans 3 fichiers séparés. Comment les consolider automatiquement en un seul tableau ?
La réponse : « Append Queries » (fusionner / empiler des tables). Power Query va aligner les colonnes et empiler toutes les lignes dans une seule table.
let
// Charger les 3 sources
Booking = Excel.Workbook(File.Contents("booking-2025.xlsx"), null, true){[Name="Sheet1"]}[Data],
Airbnb = Excel.Workbook(File.Contents("airbnb-2025.xlsx"), null, true){[Name="Sheet1"]}[Data],
Direct = Excel.Workbook(File.Contents("reservations-directes.xlsx"), null, true){[Name="Sheet1"]}[Data],
// Standardiser les noms de colonnes pour qu'ils correspondent
BookingClean = Table.RenameColumns(Booking,
{{"reservation_id", "ID"}, {"arrival_date", "Arrivée"},
{"departure_date", "Départ"}, {"total_amount", "Montant"}}),
AirbnbClean = Table.RenameColumns(Airbnb,
{{"Confirmation Code", "ID"}, {"Start Date", "Arrivée"},
{"End Date", "Départ"}, {"Amount", "Montant"}}),
// Ajouter une colonne "Source" pour identifier l'origine
BookingAvecSource = Table.AddColumn(BookingClean, "Source", each "Booking", type text),
AirbnbAvecSource = Table.AddColumn(AirbnbClean, "Source", each "Airbnb", type text),
DirectAvecSource = Table.AddColumn(Direct, "Source", each "Direct", type text),
// Fusionner les 3 tables en une seule
ToutesReservations = Table.Combine({BookingAvecSource, AirbnbAvecSource, DirectAvecSource})
in
ToutesReservations
Une fois cette requête créée, votre flux de travail hebdomadaire devient : 1) Exportez vos nouveaux fichiers et remplacez les anciens dans votre dossier. 2) Dans Excel, cliquez « Données » → « Actualiser tout ». 3) En 5 secondes, toutes les données sont consolidées et à jour.
Actualiser en 1 clic chaque semaine
⏱ 3 minutesL’actualisation manuelle
- Dans Excel, cliquez sur l’onglet Données
- Cliquez sur « Actualiser tout »
- Toutes vos requêtes Power Query se rechargent avec les données les plus récentes
Actualisation automatique à l’ouverture
Pour que vos données se mettent à jour automatiquement chaque fois que vous ouvrez le fichier :
- Cliquez droit sur votre requête dans le volet latéral
- Propriétés → cochez « Actualiser les données lors de l’ouverture du fichier »
Résolution des erreurs fréquentes
| Message d’erreur | Cause | Solution |
|---|---|---|
| DataSource.Error: Fichier introuvable | Le fichier source a été déplacé ou renommé | Dans l’éditeur PQ → Source → modifier le chemin du fichier |
| Column ‘X’ not found | Booking.com a modifié son format d’export | Ouvrir l’éditeur avancé et renommer la colonne manquante dans le code M |
| Expression.Error: Conversion de type | Une cellule contient du texte là où un nombre est attendu | Ajouter une étape « Remplacer les erreurs » ou forcer le type de colonne |
| Accents illisibles (é au lieu de é) | Encodage incorrect du fichier CSV | Changer Encoding=1252 par Encoding=65001 dans le code M |
Gardez toujours vos fichiers sources dans le même dossier avec les mêmes noms. Créez une convention : booking-AAAA-MM.csv et mettez à jour le chemin dans Power Query une fois par mois.
Ressources supplémentaires
Pour aller plus loinCe tutoriel vous a montré les bases pour automatiser votre traitement de données Booking.com avec Power Query. Voici ce que vous pouvez faire ensuite :
- Créer des tableaux croisés dynamiques alimentés automatiquement par vos requêtes PQ
- Connecter Power BI à vos fichiers pour des visualisations avancées de votre taux d’occupation
- Aller plus loin en code M : groupements, pivots, jointures entre tables
- Automatiser l’analyse des avis : importer les exports d’avis clients et les analyser
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