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Introduction au langage DAX et création de mesures dans Power BI

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Chapitre 4 Leçon 1
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DAX est un langage essentiel pour réaliser des analyses avancées dans Power BI. Cette vidéo présente la création de mesures, la différence entre mesures implicites et explicites, ainsi que l'utilisation de la puissante fonction Calculate pour filtrer et personnaliser les analyses.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous découvrirez le langage DAX (Data Analysis Expressions), incontournable pour enrichir et manipuler les données dans Power BI et d’autres outils Microsoft. Vous apprendrez que DAX ne se limite pas à Power BI, mais s’applique aussi à Power Pivot dans Excel, Microsoft Fabric, SQL Server et Azure Analysis Services.

La vidéo aborde la structure des fonctions DAX, leur classification thématique, et explique comment certaines fonctions sont similaires à celles d’Excel tout en adoptant une logique différente, car DAX travaille sur des colonnes entières et non sur des cellules individuelles. Une attention particulière est portée à la distinction entre mesures implicites (générées automatiquement lors de l’ajout d’un champ dans un visuel) et mesures explicites (créées manuellement en DAX), en soulignant leurs avantages respectifs.

Le tutoriel propose des exemples pratiques de création de mesures explicites et met en avant la flexibilité offerte par DAX pour des calculs plus complexes, l’utilisation de filtres, l’enchaînement de conditions et la mise en forme des résultats. Des recommandations sur la nomenclature, la gestion des sauts de ligne et l'ajout de commentaires dans les formules sont également prodiguées.

Enfin, la fonction Calculate est présentée comme un outil fondamental permettant de modifier dynamiquement le contexte d’évaluation des mesures, avec des exemples concrets d’application de filtres sur des périodes ou des catégories spécifiques. Cette vidéo est indispensable pour toute personne souhaitant s’initier ou renforcer ses compétences en modélisation et calculs avancés avec Power BI et DAX.

Objectifs de cette leçon

L'objectif principal de cette vidéo est de permettre aux apprenants de :
- Comprendre la finalité et l’utilité du langage DAX dans Power BI,
- Maîtriser la différence entre mesures implicites et explicites,
- Savoir créer, structurer et formater des mesures explicites,
- Utiliser la fonction Calculate pour introduire des filtres dynamiques dans leurs analyses,
- Appréhender la comparaison de DAX avec les langages M et Excel.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo avec profit, il est recommandé d’avoir :
- Une connaissance de base de Power BI ou d’Excel,
- Un minimum de notions sur les modèles de données et la logique des formules,
- De l’intérêt pour les environnements d’analyse de données modernes.

Métiers concernés

Les connaissances et compétences présentées dans cette vidéo sont utiles pour :
- Analystes BI,
- Data scientists,
- Contrôleurs de gestion,
- Consultants en data visualisation,
- Développeurs de solutions décisionnelles,
- Responsables informatique et reporting.

Alternatives et ressources

Les alternatives à Power BI et DAX incluent :
- Tableau (langage Tableau, LOD Expressions)
- Qlik Sense (langage Qlik)
- Google Data Studio
- Solutions SQL Server Analysis Services sans DAX (MDX),
- Approches par langage M dans Power Query pour la transformation des données.

Questions & Réponses

Une mesure implicite est générée automatiquement par Power BI lorsqu’un champ est glissé dans un visuel (par exemple, la somme d’une colonne). Une mesure explicite, en revanche, est créée manuellement en DAX par l’utilisateur, offrant beaucoup plus de flexibilité pour définir des calculs complexes, ajouter des filtres ou combiner différentes conditions.
La fonction CALCULATE permet de modifier le contexte d’évaluation d’une mesure en lui appliquant un ou plusieurs filtres personnalisés. Elle s’utilise en indiquant d’abord l’expression à évaluer, puis les filtres qui doivent lui être appliqués. Par exemple, elle peut être utilisée pour calculer une somme uniquement pour une période donnée ou une catégorie spécifique de produits.
DAX propose de nombreuses fonctions similaires à celles d’Excel telle que SOMME, MOYENNE ou SI. Cependant, la principale différence réside dans la logique : DAX s’applique aux colonnes entières d’un modèle de données alors qu’Excel raisonne cellule par cellule. Ainsi, les formules DAX sont conçues pour manipuler des agrégations sur des ensembles de données beaucoup plus larges.