Power BI pour les analystes de données (essentiels et visualisation)

Modélisation des données avec Power BI

Power Query : Obtenir des données et transformer

DAX et calculs dans Power BI

Modèles de conception Power BI

Power BI for Data Architects (Architecture et administration)

Power BI pour les analystes de données (essentiels et visualisation)

Cette formation est conçue pour les analystes de données, qui ont les données modélisées et prêtes à être visualisées. Dans cette formation, vous apprendrez les pratiques de visualisation détaillées de Power BI.

Au cours de cette formation sur mesure, vous apprendrez tous les composants de Power BI nécessaires à la création de rapports et de tableaux de bord Power BI.

Vous en apprendrez davantage sur des composants tels que Get Data (Power Query), Modeling and DAX et Visualization.

Vous découvrirez également le service Power BI (site Web) et les composants nécessaires pour partager vos rapports avec d’autres personnes.

La formation se poursuit en mettant davantage l’accent sur les composants de visualisation tels que différents types de graphiques et de visuels et de scénarios pour les utiliser. Vous découvrirez également des techniques de visualisation avancées telles que la conception de rapports mobiles, la modification de l’interactivité des visuels, l’apprentissage détaillé des segments et des filtres, la création de rapports etc.

À la fin de cette formation, vous serez en mesure d’effectuer toutes les exigences de visualisation pour Power BI et de comprendre tous les autres composants de Power BI et comment ils fonctionnent tous ensemble.

1.1 : Introduction à Power BI

Power BI est le plus récent outil Microsoft Business Intelligence and Data Analysis. Dans ce module, nous allons passer en revue les bases de ce produit et présenter tous les composants de Power BI (Power Query, Power Pivot, Power View et Power Q&A). Vous verrez des démonstrations et des introductions sur Power BI Desktop, l’abonnement Office 365 Power BI, le site Web Power BI et les applications mobiles. Vous verrez quelques démonstrations de base de la facilité d’utilisation de Power BI dans certains scénarios.

• Introduction à Power BI : Qu’est-ce que Power BI ?
• Power BI Desktop ; La première expérience
• Site Web Power BI ; Vous aurez juste besoin d’un navigateur Web
• Introduction aux composants Power BI : Power Query, Power Pivot, Power View et Power Q&R.

1.2 : Obtention de données et transformation

L’obtention de données est la première expérience d’utilisation de Power BI. Vous pouvez vous connecter à de nombreuses sources de données sur site ou dans le cloud. Dans cette section, vous apprendrez comment se déroule l’expérience Obtenir des données dans Power BI et comment transformer les données de manière à les préparer à la modélisation.

• Qu’est-ce que Power Query : Introduction au moteur de mash-up de données de Power BI
• Différentes versions de Power Query
• Présentation de Power Query
• Éditeur de requête
• Interface graphique de transformation
• Prise en main de Power Query : Movies Data Mash-Up
• Power BI Obtenir des données à partir d’Excel : tout ce que vous devez savoir
• Quel est le rôle de Power Query dans une solution Power BI

1.3 : Modélisation des données et DAX

La modélisation des données dans Power BI est une technologie basée sur la mémoire. Vous en apprendrez davantage sur la structure de la modélisation dans Power BI et vous apprendrez l’importance des relations et leur orientation.

Vous découvrirez également les calculs dans Power BI et comment les écrire. DAX est le langage Data Analytical eXpression.

DAX a une structure similaire aux fonctions Excel, mais il est différent. Dans ce module, vous apprendrez également DAX sur DAX.

Le contenu que vous apprendrez dans ce module comprend, mais sans s’y limiter ;

• Principes de base et concepts du moteur Power BI
• Relations dans Power BI
• Hiérarchies et mise en forme
• Tri par d’autres colonnes
• Tableau des dates
• Introduction à DAX
• Colonnes, mesures et tables calculées

1.4 : Visualisation des données

La visualisation des données est le frontal de toute application bi ; c’est le point de vue de l’utilisateur de votre système. Il est essentiel de visualiser efficacement les mesures et les dimensions afin que le système BI puisse raconter l’histoire des données. Dans ce module, vous apprendrez les meilleures pratiques conceptuelles de visualisation de données qui sont valables à travers tous les outils de visualisation de données. Vous apprendrez des compétences en visualisation Power BI. Vous apprendrez à créer des graphiques et des tableaux de bord efficaces à l’aide de ces outils, ainsi que les meilleures pratiques pour travailler avec Power BI Desktop.

Le contenu que vous apprendrez dans ce module comprend, mais sans s’y limiter ;

• Visualisation Power BI Desktop
• Mise en forme des visuels dans Power BI Desktop
• Graphiques et visuels de base dans Power BI
• Tri, filtrage et catégorisation
• Visuels personnalisés dans Power BI Desktop
• Cartes et visualisation géospatiale

1.5 : Service Power BI

Les composants Power BI peuvent être déployés dans différents environnements tels que le site Web Power BI, l’abonnement Office 365 ou même SharePoint local.

Dans ce module, nous passerons en revue les options de déploiement, les configurations et les exigences requises pour chaque environnement.

Vous apprendrez à déployer vos fichiers Power BI dans le site Web Power BI. Vous apprendrez également à créer des tableaux de bord sur le site Web et à utiliser les applications mobiles pour Apple, Android et Windows Phone.

Le contenu que vous apprendrez dans ce module comprend, mais sans s’y limiter ;

• Partage de base et utilisation d’espaces de travail dans le site Web Power BI
• Tableau de bord vs rapport
• Questions et réponses sur l’alimentation
• Conception de tableaux de bord mobiles
• Sécurité au niveau des lignes
• Planifier l’actualisation par rapport à d’autres types de connexions
• Rôle de la passerelle dans le service

1.6 : Principes de base de la visualisation

La visualisation est une partie importante de tout système de BI.

Dans Power BI, la visualisation joue un rôle essentiel.

Dans cette section, vous découvrirez pourquoi la visualisation est importante, avec quelques bases de visualisations telles que la comparaison de graphiques empilés et clustérisés. Vous apprendrez également dans cette section sur les techniques d’exploration de données telles que l’exploration vers le bas / vers le haut, l’utilisation de pages, etc.

• Importance de la visualisation
• Graphiques de base ; Graphiques à barres et à colonnes
• Graphiques en cluster ou empilés
• Q&R pour les rapports
• Mesures rapides dans Power BI
• Drill Down et Up à l’aide de visuels et de hiérarchies
• Pages

1.7 : Tranchage et découpage en dés

L’importance du découpage et du découpage des données dans Power BI est essentielle. Power BI n’est pas seulement un outil de visualisation, mais aussi un outil d’exploration de données. Il existe plusieurs façons de filtrer les données. Dans cette section, vous apprendrez la différence entre les filtres et les segments. Vous découvrirez également les différentes étendues de filtrage, ainsi que les modes de filtrage. Pour les slicers, vous apprendrez différents types de slicers et certaines fonctionnalités avancées telles que la synchronisation des slicers à travers différentes pages.

• Filtres
• Étendues des filtres : niveau visuel, niveau page, niveau rapport
• Modes de filtrage : Basic, Advanced, Relative, Top N
• Explorer le filtre de page : création d’un scénario de page maître-détails dans Power BI
• Trancheurs
• Types de trancheuses ; Date, texte, numéro
• Mise en forme du segment
• Synchronisation du segment entre les pages

1.8 : Visualisation avancée dans Power BI

Sachez que vous connaissez les visualisations, le découpage et le découpage en dés, c’est le bon moment pour parler de certaines techniques avancées qui feront passer vos visualisations au niveau supérieur dans Power BI. Vous découvrirez des techniques telles que la modification de l’interaction des visuels, les info-bulles de page de rapport, les signets et les visualisations dynamiques dans cette section.

• Info-bulle de page de rapport
• Contrôle de l’interaction des visuels dans une page
• Conception de rapports Power BI pour mobile
• Regroupement et regroupement
• Signet ; enregistrement de l’état d’une page
• Boutons ; mesures à prendre
• Volet de sélection ; contrôle de visibilité dans Power BI
• Triangle d’or ; Signet, bouton et volet de sélection
• Thème de couleur ou palettes dans Power BI

1.9 : Scénarios de meilleures pratiques d’utilisation de visuels

C’est le bon moment pour en savoir plus sur tous les visuels intégrés dans Power BI maintenant. Il est important de savoir quel visuel doit être utilisé dans quel scénario. Vous apprendrez également dans cette section les avantages et les inconvénients de chaque visuel. Vous apprendrez des caractéristiques spécifiques du visuel qui peuvent aider à résoudre des scénarios du monde réel. Tous les exemples seront pratiques.

• Graphique linéaire ; Analyse des tendances
• Graphiques combinés ; Différentes échelles dans un graphique
• Graphique du ruban ; Classement
• Graphique en cascade ; Flux de trésorerie
• Graphique en nuages de points ; Storytelling avec les données
• Tableaux de regroupement : graphiques à secteurs, graphiques à beignets et graphiques Treemap
• Visuel KPI
• Jauge
• Carte visuelle
• Tableau et matrice ; affichage des nombres avec mise en forme conditionnelle

1.10: Visualisation de la géolocalisation : visuels de carte

Dans Power BI, il existe plusieurs façons de visualiser les éléments sur la carte. Dans cette section, vous découvrirez toutes les méthodes intégrées d’utilisation des visuels de carte dans Power BI, les avantages et les inconvénients de chaque méthode et des considérations spéciales pour certains des visuels.

• Carte visuelle ; Utilisation de Bing pour trouver des spots
• Réglage fin des détails de l’adresse
• Carte visuelle ; Utilisation de la latitude et de la longitude
• Carte remplie ; Régions et polygones
• Importance de la catégorie de données pour la carte remplie
• Carte de forme ; Avoir une carte visuelle personnalisée
• Carte ArcGIS ; Carte visuelle qui peut tout faire

1.11 : Visuels personnalisés

Outre la liste intégrée des visuels Power BI, vous pouvez tirer parti de certains des visuels tiers créés par d’autres sociétés appelées visuels personnalisés. La création de visuels personnalisés est un sujet de développement, que nous n’aborderons pas dans cette formation, mais vous apprendrez à utiliser des visuels personnalisés. Vous découvrirez les visuels personnalisés les plus utiles dans Power BI grâce à de nombreuses démonstrations.

• Ajout et utilisation d’un visuel personnalisé
• Concepteur infographique
• Jauge de tachymètre
• Cartographier des visuels personnalisés
• Segment de hiérarchie
• Axe de lecture

Modélisation des données avec Power BI

Cette formation s’adresse à une personne ayant des connaissances de base de Power BI, qui souhaite se connecter à des sources de données et créer un modèle de données pour la visualisation. Les concepts de modélisation des données tels que la meilleure pratique de conception de tables de données et la création d’un modèle de données rapide, la création d’un schéma en étoile et des tables de faits et de dimensions sont tous expliqués dans cette formation.

À la fin de cette formation, vous apprendrez à créer un schéma en étoile à partir d’une source de données qui couvre l’exigence. Vous comprendrez le concept de relations Power BI et pourrez créer un modèle de données basé sur les meilleures pratiques.

Cette formation comprend, sans toutefois s’y limiter, les sujets ci-dessous ;

2.1 : Relations

Comprendre les relations est l’un des éléments les plus essentiels pour construire un modèle de données. Cette formation commence par une explication des raisons pour lesquelles les relations sont nécessaires, quels sont les différents types de relations, et des attributs tels que la direction ou la cardinalité de la relation sont couverts par des exemples.

• Pourquoi les relations dans Power BI
• Relations un-à-plusieurs, plusieurs-à-un, plusieurs-à-plusieurs et un-à-un
• Quelle est la direction de la relation ?
• Dimension jeu de rôle et relations inactives
• Relations basées sur plusieurs colonnes

2.2 : Modélisation dimensionnelle

Dans cette section, vous apprendrez ce qu’est le schéma en étoile et ce que sont les tables de faits et de dimensions. Quels sont les différents types de tables de faits et pourquoi la conception du schéma en étoile est-elle importante pour la modélisation des données ? Vous apprendrez les principes de la modélisation des données.

• Pourquoi la préparation des données
• Qu’est-ce que la table de dimensions ?
• Qu’est-ce que le tableau des faits et les différents types de celui-ci ?
• Avez-vous besoin d’une dimension de date ?
• Tableau de dates par défaut ou personnalisé Power BI
• Qu’est-ce que le schéma en étoile ?

2.3 : Schéma en étoile en action

Après avoir appris les concepts de schéma en étoile, il est temps de le mettre en action et d’apprendre comment créer un modèle de schéma en étoile dans Power BI à l’aide de techniques de transformation des données et des concepts de modélisation.

• Combinaison de tables de cotes
• Création d’une dimension partagée
• Combiner des tables ou créer des relations ?
• Quels champs masquer ?
• Créez votre premier schéma en étoile
• Une dimension filtre une autre dimension

2.4 : Calculs

Pour avoir une meilleure modélisation, vous devez avoir une compréhension de DAX et de ses possibilités dans Power BI. Cette section vous familiarise avec DAX et d’autres calculs dans Power BI.

• DAX ou M ?
• Calcul ou agrégations basés sur des lignes ?
• Tableaux calculés
• Mesures vs colonnes calculées

2.5 : Meilleur modèle de données

Enfin, il y a des conseils importants à considérer pour faire passer votre modèle de données au niveau supérieur, qui est couvert dans cette section de la formation.

• Déplacer des tables partagées vers des flux de données
• Jeux de données partagés et comment les utiliser
• Réduction de la taille du modèle
• Considération importante sur les dates dans Power BI

Power Query : Obtenir des données et transformer

Cette formation est conçue pour les récupérateurs de données, les développeurs de données ou les transformateurs de données, qui ont les données brutes provenant d’une ou plusieurs sources de données et qui souhaitent les préparer pour une modélisation et une analyse ultérieures. Dans cette formation, vous apprendrez les pratiques détaillées de transformation des données de Power BI à l’aide de Power Query.

Dans ce cours, vous apprendrez tout sur Power Query, de zéro à héros. Vous apprendrez Power Query à partir d’un niveau de base avec Obtenir des données à partir de différentes sources de données. Vous découvrirez les différents types de transformations disponibles dans l’Éditeur de requête. Les transformations de tableau telles que Pivot et Unpivot seront abordées, ainsi que les transformations de colonne spécifiques telles que les transformations de colonne de date. Vous en apprendrez également plus sur M (Power Query Formula Language) en profondeur. Des fonctionnalités uniques telles que la gestion des erreurs, les générateurs, les colonnes structurées, les fonctions personnalisées et de nombreuses autres fonctionnalités de niveau avancé des transformations de données Power BI seront explorées dans le cadre de laboratoires pratiques et de conférences.

Après ce cours, vous serez en mesure d’implémenter tout type de transformation de données via Power Query dans Excel ou Power BI. Vous serez en mesure de travailler sur vos données brutes et de les préparer pour la modélisation et l’analyse.

La formation comprend, sans toutefois s’y limiter, les sujets ci-dessous :

3.1 : Obtenir des données

Dans cette section, vous découvrirez les bases de Power Query qui commencent par Obtenir des données. Vous apprendrez que Power Query est l’outil de transformation des données dans Power BI. Vous apprendrez différentes parties de l’éditeur de requête à travers un exemple d’utilisation de Power Query pour transformer un jeu de données.

• Introduction à Power Query
• Éditeur de requête
• Obtenir des données à partir du Web
• Transformations de base
• Obtenir des données à partir d’Excel
• Utiliser la première ligne comme en-têtes / Utiliser les en-têtes comme première ligne
• Obtenir des données à partir de SQL Server

3.2 : Types et structures de données

Avant d’aller plus loin dans l’apprentissage de Power Query, vous devez comprendre les structures et les types de données. Il existe trois structures de données principales dans Power Query ; table, enregistrement et liste. Vous découvrirez ces types grâce à un exemple d’obtention de données à partir d’une structure JSON. Vous en apprendrez également davantage sur les types de données et leurs différences.

• Structures de données de base dans Power Query
• Obtenir des données de JSON
• Transformation d’une table, d’un enregistrement et d’une liste
• Types de données dans Power Query
• Opérations de requête
• Activer le chargement ; Amélioration des performances
• Opérations de requête ; Dupliquer et référencer

3.3 : Combiner les requêtes

L’une des transformations de données les plus courantes consiste à combiner des jeux de données. Selon les types de jeux de données et la façon dont ils sont liés les uns aux autres, vous pouvez les fusionner ou les ajouter. Dans cette section, vous apprendrez pourquoi vous devez d’abord combiner des données, puis vous découvrirez des scénarios dans lesquels vous combinez des données dans Power Query.

• Modélisation dimensionnelle ; Conception du modèle de données
• Ajouter, en créant une seule grande requête de la même structure
• Fusionner ; Joindre des requêtes lorsque la structure est différente
• Types de jointure dans Fusionner
• Conseils à prendre en compte après la fusion ou l’ajout

3.4 : Meilleure expérience de l’éditeur Power Query

Pour obtenir la meilleure expérience avec Power Query Editor, vous devez envisager d’organiser vos requêtes et vos étapes de la bonne manière. Dans cette section, vous découvrirez les actions que vous pouvez effectuer sur les étapes, telles que les déplacer vers le haut ou vers le bas, diviser les étapes d’une requête, etc. Vous apprendrez également à organiser vos requêtes en groupes (dossiers).

• Groupes ; Dossiers dans l’éditeur de requête
• Étapes Opérations
• Fractionnement des étapes de requête
• Monter ou descendre des marches
• Ajouter en tant que nouvelle requête / Drill Down
• Faites attention aux actions ; Défaire !

3.5 : Réduction du nombre de lignes ; Filtrage

Le filtrage des lignes dans Power Query est une transformation importante, en particulier lorsque le jeu de données est volumineux ou lorsque les données doivent être nettoyées. Il existe différentes façons d’effectuer le filtrage dans Power Query. Vous découvrirez comment supprimer certaines lignes du haut ou du bas du tableau et comment filtrer une table de données en fonction de critères. Vous en apprendrez davantage sur le filtrage de base et la différence entre celui avec le filtrage avancé et les défis potentiels que vous pouvez avoir à travers ce processus.

• Opérations de ligne ; Suppression de lignes
• Opérations de ligne ; Conserver les lignes
• Supprimer/Conserver les erreurs
• Supprimer/Conserver les doublons
• Utilisation de la combinaison Supprimer/Conserver pour le rapport de dépannage
• Filtrage basé sur des valeurs individuelles
• Le dilemme du filtrage de base
• Filtrage avancé
• Classement

3.6 : Opérations sur colonne

Une table de données dans Power Query peut devenir volumineuse si vous ne vous souciez pas des colonnes. Dans cette section, vous apprendrez les actions que vous pouvez effectuer sur les colonnes et quelles sont les meilleures pratiques pour vous assurer que vous disposez des meilleures performances dans votre modèle Power BI en tenant compte des colonnes de vos tables. Vous découvrirez également certaines opérations et transformations de colonnes génériques.

• Opérations de colonne
• Choix des colonnes
• Suppression de colonnes
• Changement de type de données
• Prise en compte des paramètres régionaux pour le type de données
• Remplacer les valeurs
• Remplir vers le bas / vers le haut ; Très utile pour Excel

3.7 : Transformations de table

Certaines des transformations de table les plus importantes seront expliquées dans cette section. Vous apprendrez un moyen de changer la granularité d’une table ; Groupement. Vous apprendrez également des scénarios qui, dans le regroupement des données, peuvent être plus qu’une simple transformation. Vous en apprendrez davantage sur les transformations telles que Transpose, Pivot et Unpivot, et sur la différence de tous ces éléments avec des scénarios d’utilisation sur des jeux de données réels.

• Regrouper par ; Modification de la granularité de la table de données
• Groupe par Avancer
• Script et groupe par ; Premier et dernier élément de chaque groupe
• Transposer ; lignes vers colonnes et inversement
• Pivot ; modification de la structure nom-valeur en colonnes
• Dépivot ; modification de la structure des colonnes budgétaires en lignes

3.8 : Transformations de texte

Lorsque vous travaillez avec des valeurs de texte, vous pouvez appliquer de nombreuses transformations. Transformations telles qu’une colonne fractionnée, la suppression d’une partie d’un texte, l’ajout d’un préfixe ou d’un postfix, la concaténation de certaines colonnes, etc.

• Diviser la colonne par délimiteur
• Diviser la colonne par nombre de caractères
• Diviser en lignes au lieu de colonnes
• Fusionner (Concaténer)
• Format
• La différence entre Clean et Trim
• Analyser (XML ou JSON)
• Extraire une partie du texte

3.9 : Transformations numériques

Vous apprendrez dans cette section comment effectuer des transformations numériques. Nous parlerons des transformations standard telles que divide et integer-divide. Vous en apprendrez également davantage sur les transformations telles que l’arrondi, les transformations statistiques et même certaines transformations scientifiques et cas d’utilisation de ces éléments.

• Transformations standard ; Diviser, Diviser en entiers, Multiplier, Ajouter, etc.
• Transformations scientifiques ; logarithme, carré de puissance, etc.
• Transformations statistiques ;
• Arrondi
• Fonctions d’information ; Est pair, est impair et signe.
• Traitement des erreurs dans les calculs numériques

3.10 : Transformations de date et d’heure

Il existe de nombreuses transformations applicables aux colonnes de date et d’heure. Vous voudrez peut-être récupérer la partie année d’une date ou obtenir le calcul fiscal d’une date. Vous pouvez calculer l’âge en fonction de l’anniversaire ou calculer la différence entre deux dates. Vous apprendrez tous ces éléments dans cette section, vous en apprendrez également plus sur la prise en compte du fuseau horaire lorsque vous travaillez avec la date et l’heure actuelles dans Power BI, et comment vous pouvez le résoudre dans Power Query.

• Transformations de date (année, mois, trimestre, semaine, etc.)
• Colonne Prolongation de la date fiscale
• Transformations temporelles (heure, minute, seconde, etc.)
• Ajout d’une bande d’heure/date
• Transformation de la durée et type de données
• Calcul de l’âge
• Date ou heure locale
• Prise en compte du fuseau horaire pour Power BI

3.11 : Transformations de colonnes structurées

Lorsque vous combinez des tables, vous obtenez une colonne structurée en conséquence, qui peut être une table, une liste ou un enregistrement dans chaque valeur. Il existe plusieurs transformations que vous pouvez appliquer aux colonnes structurées, que vous apprendrez dans cette section. Vous apprendrez également quel peut être le problème potentiel de certaines de ces transformations.

• Qu’est-ce qu’une colonne structurée ?
• Développer
• Agrégat
• Développer et agréger : considération des performances

3.12 : Ajouter des transformations de colonne

Il existe deux types de transformations dans Power Query ; Transformation d’une colonne existante ou ajout d’une colonne basée sur une transformation. Dans cette section, vous découvrirez ces deux types, leurs différences et quelques autres transformations disponibles dans l’onglet Ajouter une colonne de l’éditeur Power Query à travers quelques exemples.

• Ajouter une colonne ou transformer ?
• Ajouter une colonne avec une transformation
• Colonne d’index : Numéro de ligne
• Colonne conditionnelle
• Ajouter une colonne par exemple ; Lorsque vous ne savez pas quelle transformation utiliser
• Ajouter une colonne personnalisée : Générique

3.13 : Fonctions et paramètres ; Requête d’alimentation dynamique

Power Query est un outil puissant pour la transformation des données. Cette puissance peut être amplifiée encore plus si vous pouvez rendre vos requêtes dynamiques. Au lieu de répéter plusieurs étapes pour des sources de données similaires, vous pouvez créer une fonction à partir de ces étapes et exécuter cette fonction pour toutes les autres sources. Les fonctions obtiennent des paramètres en entrée. Les fonctions et les paramètres peuvent tout rendre dynamique dans Power Query. Si vous souhaitez apprendre la plongée en profondeur avancée de Power Query, voici la section à parcourir.

• Définition des paramètres
• Utilisation de paramètres dans une requête existante
• Interface graphique avancée pour les paramètres
• Création d’une fonction à partir d’une requête
• Appel de la fonction d’exemple
• Ajouter une transformation de colonne : appeler une fonction personnalisée
• Lorsque l’interface graphique avancée n’existe pas

3.14: Langage de formule Power Query : M

Le cœur de Power Query est un langage de script nommé Power Query Formula Language ou M. Si vous voulez être un bon éditeur de données ou un bon développeur de données avec Power Query, vous devez apprendre les scripts M. La bonne nouvelle est que le script M n’est pas un langage difficile à apprendre. Cette section passe en revue les bases du langage, les types de données, les littéraux et tout ce qui est nécessaire pour comprendre la structure d’un script M.

• Qu’est-ce que M ? et l’importance d’apprendre M
• M Syntaxe
• Fin de la ligne
• Noms des variables
• Caractères spéciaux
• Personnage d’évasion
• Codage étape par étape
• Littéraux
• Appel de fonction
• Commentaires
• Un exemple concret

3.15 : Utilisation des structures de données dans M

Lorsque vous traitez des données dans Power Query, il est important d’apprendre à utiliser des tables, des listes et des enregistrements à partir du code. Dans cette section, vous découvrirez ces trois structures dans le code et comment naviguer entre les différentes parties de chaque structure.

• Valeur primitive
• Liste
• Enregistrer
• Table
• Fonction
• Navigation dans les fonctions Liste et Liste
• Navigation dans les fonctions d’enregistrement et d’enregistrement
• Navigation dans les fonctions Table et Table
• Concaténation de listes et d’enregistrements

3.16: Scripts M avancés

Maintenant que vous en savez plus sur les scripts M, il est temps de voir à quel point cette partie de Power Query peut être comparée à l’interface graphique de l’éditeur de requête. Dans cette section, vous apprendrez les fonctionnalités que vous avez accès à appliquer à l’aide du script M. Vous apprendrez comment obtenir une liste de toutes les fonctions, en gérant les erreurs de manière avancée. Appliquer quelques modifications dans les fonctions et les paramètres qui n’est possible que via le code. Vous apprendrez également un exemple de bout en bout en utilisant tout ce que vous apprenez sur M à la fin.

• Mot-clé #Shared ; bibliothèque de fonctions de Power Query
• Paramètres dans le code
• Fonctions personnalisées par le biais de scripts
• Gestion des erreurs dans Power Query
• Générateurs dans Power Query : implémentation de la structure de boucle
• CHACUN : fonction singleton
• Exemple de fonction personnalisée : Fonction personnalisée Du nombre de jours de l’année

3.17 : Conseils et astuces sur les performances pour Power Query

Certaines transformations ou opérations nécessitent une attention particulière dans Power Query. Dans cette section, vous découvrirez des conseils et astuces sur les performances de Power Query afin de vous assurer que vous disposez toujours d’une bonne logique de transformation des données adaptée aux performances. Chaque exemple sera discuté à travers la démo en direct dans cette section.

• Activer le chargement ; Simple, mais efficace
• Réduction du nombre de colonnes
• Pliage des requêtes
• Regroupement et agrégation ; Considération des performances
• Fusionner ; Avant et après, choses à considérer

3.18 : Gestion des erreurs

Dans toute solution liée aux données, vous devez vous attendre à ce que des lignes de données incorrectes apparaissent. Si vous n’avez pas pensé à l’apparition de lignes de données incorrectes et que vous venez de faire les transformations en considérant que tout sera beau et bien rangé, vous pouvez faire face à de nombreuses erreurs dans Power Query. Cette section explique comment gérer les erreurs, traiter les lignes de données incorrectes, créer des rapports de dépannage, etc.

• Conserver/Supprimer les erreurs ; Rapport de dépannage
• Compter les lignes
• Référence/Duplicata
• Remplacer les erreurs
• Considérations relatives au type de données

3.19 : Cas d’utilisation

À la fin de la formation, nous passons en revue certaines solutions de bout en bout à l’aide de Power Query. Ces solutions tirent parti de tout ce que vous avez appris grâce à la formation sur cet outil et ce langage ; vous verrez comment toutes ces parties viennent aider ensemble à construire la solution. Nous allons passer en revue la création d’une dimension de date qui a toutes les colonnes de calendrier, les colonnes fiscales et les jours fériés récupérés en direct, et nous parlerons de la combinaison de fichiers à partir d’un dossier.

• Dimension de date avec Power Query ; construction de la table de base
• Ajout de colonnes fiscales à la dimension Date
• Faire vivre les jours fériés et fusionner avec la dimension date

Parcourir en boucle des fichiers dans un dossier avec Power Query

DAX et calculs dans Power BI

Cette formation est conçue pour les modélisateurs de données, qui ont les données préparées pour être modélisées pour l’analyse. Dans cette formation, vous apprendrez les calculs détaillés de Power BI et DAX libéré.

Au cours de cette formation de deux jours, vous apprendrez le DAX de zéro à héros. Vous découvrirez DAX, qui est le langage d’expression de modélisation de données dans Power BI (et SSAS Tabular et Power Pivot). Vous apprendrez des calculs DAX simples aux expressions complexes et aux calculs pour résoudre les défis du monde réel d’une solution BI.

La formation se poursuit en mettant davantage l’accent sur le DAX ; nous parlerons du contexte d’évaluation dans DAX, qui définit l’état d’esprit et la façon de penser lorsque vous écrivez des expressions DAX. Vous en apprendrez davantage sur les catégories de fonctions DAX telles que les fonctions d’agrégation, les itérateurs, les fonctions de filtre, les fonctions parent-enfant, les fonctions d’intelligence temporelle, les fonctions traitant des relations, etc. Vous apprendrez tous les scénarios à travers des exemples pratiques de données du monde réel.

À la fin de cette formation, vous serez en mesure d’écrire des expressions DAX complexes pour vos besoins d’analyse et de les assembler pour créer le meilleur modèle pour votre solution d’analyse de données à l’aide de Power BI.

La formation comprend, sans toutefois s’y limiter, les sujets ci-dessous :

4.1 : Introduction à DAX

DAX est un nom abrégé pour le langage Data Analysis eXpression. Il s’agit du langage d’expression dans Power BI pour l’analyse. DAX est un langage d’expression dynamique qui prendra en compte l’interaction de l’utilisateur au moment de la visualisation. En utilisant DAX, vous pouvez effectuer des calculs tels que la comparaison d’une année à l’autre, une comparaison d’une année à l’autre, etc. La majeure partie de la formation à la modélisation des données porte sur DAX. Dans cette section, vous apprendrez les bases de DAX.

• Syntaxe de DAX
• Attribution de noms dans DAX
• Opérateurs et opérandes
• Opérations logiques
• Types de données dans le modèle Power BI
• Vue d’ensemble des fonctions dans DAX
• Variables
• DAX ou M ? Quand utiliser Lequel ?

4.2 : Calculs dans Power BI

Il existe trois types de calculs dans Power BI. Colonne calculée, mesure et table calculée. Vous pouvez écrire une expression DAX dans ces trois types d’objets. Cette section vous apprendra quelle est la principale différence entre la colonne calculée, la mesure et la table calculée, et quels sont les scénarios d’utilisation.

• Colonne calculée ; Ligne par ligne
• Mesure ; Sortie unique
• Tableau calculé ; Une table dérivée
• Colonne calculée ? Peut-être un bon candidat pour la transformation Power Query
• Les mesures sont dynamiques

4.3 : Fonctions d’agrégation et d’itération

Le premier ensemble de fonctions importantes dans DAX sont les fonctions d’agrégation. Il existe un ensemble de fonctions d’agrégation normales telles que SUM, MIN, MAX, et il existe un autre ensemble appelé itérateurs. La façon de travailler avec les itérateurs est différente. Les itérateurs obtiennent une table d’entrée et une expression. Un exemple de fonction itératrice est SUMX. Dans cette section, vous apprendrez la différence entre SUM et SUMX et les scénarios d’utilisation de ces deux.

• Fonctions d’agrégation
• Mesures implicites vs mesures explicites
• Somme d’une expression : SumX
• Fonctions de l’itérateur
• Différence entre SUM et SUMX

4.4: Fonctions de filtrage

Les fonctions de filtre sont probablement les fonctions les plus importantes de DAX. Vous pouvez faire référence à une colonne dans DAX (comme Excel), mais vous ne pouvez pas faire référence à des lignes. Si vous souhaitez faire référence à des lignes dans une expression, vous devez la filtrer, et c’est pourquoi les fonctions de filtre sont importantes. Il existe plusieurs fonctions de filtrage et le comportement de chacune d’entre elles est unique. Dans cette section, nous parlerons de certaines de ces fonctions à travers des exemples concrets.

• Tout
• Fonctions de filtre à utiliser dans d’autres fonctions
• Exemples d’utilisation de la fonction ALL
• ALL et SUMX ; Calcul du pourcentage
• TousExcept
• Fonction de filtre : filtre personnalisé
• Valeurs/Distinct ; obtenir une liste unique de valeurs

4.5 : Contextes d’évaluation et somme conditionnelle

Comprendre les contextes d’évaluation est l’un des apprentissages les plus critiques de DAX. Le contexte d’évaluation fait référence à la façon dont les filtres ont un impact sur le résultat du calcul dans DAX. Il existe deux types de contextes ; Contexte de ligne et contexte de filtre. Dans cette section, vous découvrirez la différence entre tous ces éléments et vous apprendrez des scénarios auxquels vous devez faire attention lorsque le contexte change.

• Contexte de ligne
• Contexte du filtre
• Exception pour le contexte de ligne
• Exception pour le contexte de filtre
• Calculer la fonction
• Somme conditionnelle ; Trois façons de mettre en œuvre ; Avantages et inconvénients
• Variables dans DAX et leur utilisation pour le débogage

4.6 : Fonctions relationnelles

Certaines des fonctions de DAX passent par des directions de relation et appliquent un filtrage basé sur cela, comme RELATED () par exemple. D’autres fonctions modifient le comportement des relations, telles que la fonction UseRelationship (). Dans cette section, vous découvrirez les fonctions relationnelles dans DAX et les scénarios de leur utilisation.

• Connexes : Plusieurs à un
• RelatedTable : sous-table pouvant être utilisée comme filtre
• CrossFilter : Changement de direction de la relation
• UseRelationship : utilisation d’une relation inactive
• Fonction TreatAS

4.7 : Fonctions d’intelligence temporelle

Les calculs basés sur l’heure et la date sont essentiels pour de nombreuses entreprises telles que la finance. Vous pouvez utiliser DAX pour effectuer des calculs tels que d’une année à l’autre, d’un exercice à l’autre, d’une comparaison d’une année à l’autre et d’une moyenne mobile sur 12 mois. Dans cette section, vous apprendrez quelques fonctions d’intelligence temporelle de base telles que TotalYTD à une année calculée à ce jour. Vous découvrirez également les scénarios dans lesquels vous ne disposez pas de la fonction intégrée pour votre cas d’utilisation et apprendrez à écrire la combinaison d’utilisations de fonctions dans DAX pour obtenir la solution.

• Choix de la table de dates : table de dates intégrée ou personnalisée
• Marquer comme table de dates
• Depuis le début de l’année, du trimestre à ce jour
• Exercice à ce jour
• Même période l’an dernier
• Comparaison d’une année à l’autre
• ParallelPeriod vs SamePeriodLastYear vs DateAdd
• Total en cours d’exécution
• Ventes glissantes sur 12 mois
• Ventes moyennes sur 12 mois
• Roulement de 6 mois
• Bande horaire flexible
• Prise en compte du fuseau horaire dans Power BI

4.8 : DAX dynamique : Paramètres

Le calcul DAX est dynamique en fonction de l’interaction de l’utilisateur dans une page de rapport Power BI. Cependant, vous pouvez aller plus loin et rendre l’expression du DAX encore plus dynamique. L’utilisateur peut modifier une valeur définie statiquement dans votre expression DAX à l’aide d’un paramètre. Les paramètres rendront vos expressions DAX encore plus dynamiques. Dans cette section, vous découvrirez les paramètres, leur utilisation et le scénario d’utilisation d’une table de paramètres pour sélectionner dynamiquement parmi plusieurs mesures.

• Définition de paramètres numériques via l’interface graphique
• Fonction DAX GenerateSeries
• Fonction DAX SelectedValue
• Exemple de scénario : fidélisation de la clientèle avec Dax et Power BI
• D’autres types de paramètres ? Tableau des paramètres
• INTERRUPTEUR
• Exemple de scénario : sélection dynamique des mesures dans un tableau

4.9 : Fonctions parent-enfant

DAX peut naviguer dans une hiérarchie avec un nombre inconnu de niveaux.

Un exemple d’une telle hiérarchie est un plan comptable ou une hiérarchie organisationnelle. Dans cette section, vous découvrirez les fonctions parent-enfant qui peuvent être utilisées pour la hiérarchie de l’organisation. Vous apprendrez différents scénarios d’utilisation de ces fonctions dans des exemples réels.

• Hiérarchie organisationnelle ou plan comptable : niveaux inconnus
• Fonction Path
• PathLength : obtenir le nombre de niveaux
• PathItem : recherche d’un niveau spécifique
• PathItemReverse
• PathContains : modèle de sécurité
• LookupValue : pour obtenir les autres champs associés

4.10 : Trucs et astuces sur les meilleures pratiques

Les considérations de performances lors de la modélisation dans Power BI constituent la dernière partie de ce cours, mais non des moindres. Vous apprendrez des trucs et astuces qui permettent à votre modèle de bien fonctionner, même avec un grand nombre de lignes de données. Dans cette section, vous découvrirez également d’autres conseils qui facilitent la maintenance de votre modèle, tels que l’utilisation d’un outil tel que Power BI Helper.

• Modélisation des meilleures pratiques
• Comprendre quand basculer entre Power Query et DAX
• Considérations pour les très grandes tables

Un outil qui vous aide : Power BI Helper

Modèles de conception Power BI

Les modèles de conception Power BI sont un ensemble de conceptions architecturales des modèles dimensionnels combinées aux techniques Power Query et aux calculs DAX conçus pour résoudre un scénario d’analyse de rentabilisation. La technique d’un modèle de conception peut être appliquée avec un minimum de modifications à des modèles similaires dans d’autres scénarios. Un exemple de modèle de conception est un système d’abonnement. En tant qu’analyste de données, vous aimez connaître le nombre d’abonnés actifs à une date donnée. Un modèle conçu pour cette pratique avec les calculs DAX peut également être utile pour un système de billetterie. Parce que vous voudrez probablement savoir combien de billets ouverts et fermés vous avez à une date donnée. Ce module de formation est recommandé pour toute personne créant des modèles de données Power BI.

Ce cours comprend, sans toutefois s’y limiter, les modèles de conception ci-dessus ;

• Que sont les modèles de conception et comment les utiliser
• Fidélisation de la clientèle
• Stock d’inventaire disponible
• Abonnement
• Analyse basée sur l’âge
• Bande ou regroupement statique
• Bandes ou binning dynamiques
• Budget vs réel
• …

Power BI for Data Architects (Architecture et administration)

Cette formation est conçue pour un architecte ou un administrateur de données, qui conçoit l’architecture d’exploitation de Power BI dans une solution. Quelqu’un qui veut comprendre comment tous les composants de Power BI sont assis les uns à côté des autres pour créer la solution entière. Cette formation est conçue pour comprendre la stratégie d’utilisation de Power BI plutôt que son développement.

Dans cette formation, vous apprendrez à concevoir la stratégie d’une solution Power BI de bout en bout. Il ne s’agit pas d’une formation sur le développement (les modules 1 à 3 couvraient déjà cela). Vous n’avez pas besoin d’assister aux modules précédents pour assister à ce cours. Ce cours est conçu séparément de ceux-ci. Toutefois, il est utile de connaître certaines des bases de Power BI.

Vous découvrirez le service Power BI et les différents types de connexions dans Power BI et choisirez le type de connexion adapté à votre solution. Vous apprendrez également toutes les différentes façons de partager une solution Power BI et les avantages et les inconvénients de chacune. Le cours se poursuit par une discussion détaillée sur la sécurité au niveau des lignes. Vous apprendrez comment la configuration et la configuration de la passerelle seront dans l’ensemble du package. Vous apprendrez également à intégrer Power BI à d’autres outils et à suivre certains Plans d’architecture lorsque vous concevez une solution Power BI.

À la fin de cette formation, vous serez en mesure de concevoir l’architecture de Power BI en fonction de vos besoins ; vous pouvez choisir la bonne façon de partager et de concevoir la configuration de la passerelle ainsi que la communication de Power BI avec d’autres outils et services. Vous serez en mesure de répondre à toutes les questions qui vous viennent à l’esprit sur une architecture de solution dans le monde Power BI et de prendre la bonne décision pour choisir la bonne stratégie d’utilisation de Power BI dans votre organisation.

Apprenez Power BI à votre rythme avec la formation la plus complète sur mesure et faites-vous accompagnez pour nos consultants experts métiers.

Ce cours comprend, sans toutefois s’y limiter, les modèles de conception ci-dessus ;

• Que sont les modèles de conception et comment les utiliser
• Fidélisation de la clientèle
• Stock d’inventaire disponible
• Abonnement
• Analyse basée sur l’âge
• Bande ou regroupement statique
• Bandes ou binning dynamiques
• Budget vs réel
• …