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Cas pratique Power BI : nettoyage, modélisation et DAX

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Chapitre 8 Leçon 2
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Découvrez comment importer, préparer et exploiter des données dans Power BI à travers un cas pratique incluant le nettoyage via Power Query, la modélisation, la création de colonnes calculées et l’utilisation avancée de DAX pour construire un rapport dynamique.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous serez guidé à chaque étape pour réussir un cas pratique intégral sous Power BI. Le scénario proposé implique l’importation de trois tables issues d’un fichier Excel – transactions, produits et clients – dont certaines comportent des erreurs ou des doublons à traiter avec Power Query. La vidéo détaille la suppression des doublons et erreurs, le respect des formats cohérents (types de données), puis la modélisation précise des relations entre les tables à l’aide de correspondances de clés.

Vous apprendrez ensuite à enrichir la table produits avec de nouvelles colonnes calculées, telles que la TVA et le prix unitaire TTC, pour disposer de bases analytiques solides. La structuration du rapport est ensuite abordée, notamment la création d’un segment (liste déroulante) et la mise en place d’un tableau contenant différentes mesures.

L’accent est mis sur l’utilisation des fonctions SUMX et CALCULATE en DAX pour calculer le montant des ventes hors-taxe et la quantité d’un produit filtré. Vous découvrirez les subtilités liées au volet de filtre avancé, ainsi qu’à l’importance du formatage des champs pour une analyse fiable. La leçon se conclut par une synthèse des connaissances acquises et invite à progresser vers un niveau avancé pour approfondir la maîtrise de Power BI.

Cette vidéo constitue ainsi un guide complet pour consolider vos compétences analytiques sur Power BI, intéressant aussi bien pour les débutants que pour les usagers intermédiaires souhaitant structurer et automatiser l’analyse de données.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs sont de maîtriser l’import et le nettoyage de données sous Power BI, de comprendre les principes de modélisation, de réaliser des relations entre tables, de créer des colonnes calculées et mesures DAX avancées, et de construire un rapport dynamique respectant des critères précis de filtrage.

Prérequis pour cette leçon

Il est recommandé de disposer de notions élémentaires sur Power BI (interface, chargement de données), de savoir manipuler les tableaux Excel, et d’avoir une première approche du langage DAX pour le calcul de mesures et la création de colonnes.

Métiers concernés

Les compétences abordées sont particulièrement utiles pour les analystes de données, contrôleurs de gestion, ingénieurs BI, consultants en data, et toute profession impliquée dans le reporting et l’analyse de données décisionnelles.

Alternatives et ressources

Outre Power BI, des solutions telles que Tableau, Qlik Sense, ou encore Google Data Studio peuvent être utilisées pour des tâches similaires de nettoyage, modélisation et visualisation des données.

Questions & Réponses

Dans Power Query, il est possible de supprimer les doublons en sélectionnant toutes les colonnes de la table concernée, puis en choisissant l’option 'Supprimer les doublons' via le menu Accueil > Supprimer les lignes. Cette manipulation garantit que seules les lignes uniques sont conservées, évitant ainsi les incohérences dans l’analyse des données.
La fonction RELATED permet de récupérer la valeur d'une colonne d’une table liée, notamment lors de calculs impliquant des relations entre tables (ex : quantité multipliée par un prix unitaire provenant d’une table associée). Elle s’avère indispensable pour établir des mesures qui exploitent plusieurs sources de données corrélées.
Le volet de filtre avancé permet d’appliquer des filtres complexes, par exemple pour n’afficher que les transactions postérieures à une certaine date. Cela améliore la pertinence des analyses en ciblant précisément les données à analyser selon des critères définis.