Introduction
Importer et préparer les données
Comprendre la modélisation des données
Créer et améliorer un rapport
Premiers calculs avec DAX
Gérer les dates dans Power BI
Publier et partager un rapport
Détails de la leçon
Description de la leçon
Cette leçon approfondit les concepts essentiels des relations entre tables dans Power BI. Elle commence par expliquer la notion même de relation, son fonctionnement via les propriétés (table source, table cible, et colonnes clés), et la façon dont Power BI interprète ces liens pour croiser les informations entre différentes bases de données.
La vidéo distingue clairement les tables de dimensions – contenant des listes d'informations sur des entités (employés, produits, pays…) – des tables de faits qui recensent des transactions ou des flux (heures travaillées, ventes, mouvements…), généralement plus volumineuses et souvent associées à une dimension temporelle.
Le formateur illustre les modèles de données classiques utilisés en BI : le modèle en étoile, où une table de faits centrale est reliée à plusieurs tables de dimensions, et le modèle en flocon de neige, plus complexe avec des dimensions interconnectées. Un avertissement est aussi formulé sur les mauvaises pratiques liées aux relations plusieurs-à-plusieurs et la nécessité de privilégier, dans la mesure du possible, des relations un-à-plusieurs au travers de tables de dimensions intermédiaires.
Enfin, la leçon guide sur la configuration pratique des relations dans Power BI, la compréhension du sens de propagation des informations, et la gestion des cardinalités. Elle insiste sur l'importance de bien modéliser ses données pour garantir la fiabilité des analyses et rapports.
Objectifs de cette leçon
À l’issue de cette leçon, les participants sauront :
- Distinguer tables de faits et tables de dimensions.
- Reconnaître et configurer des relations dans Power BI.
- Comprendre la différence entre les différents types de cardinalités.
- Identifier et éviter les mauvaises pratiques des relations plusieurs-à-plusieurs.
- Appréhender les modèles en étoile et en flocon de neige.
Prérequis pour cette leçon
Des connaissances de base en Power BI (chargement et visualisation de tables), une familiarité avec les concepts de tableurs comme Excel, notamment la notion de recherche de données (VLOOKUP/RECHERCHEV), ainsi qu’une expérience préalable de manipulation de données tabulaires sont recommandées.
Métiers concernés
Les notions abordées sont utiles pour les data analysts, contrôleurs de gestion, responsables RH, chefs de projet décisionnel, ainsi que tout professionnel impliqué dans la construction de rapports et d’analyses de données. Elles sont également pertinentes en business intelligence et projets de data visualisation.
Alternatives et ressources
Les alternatives incluent des solutions de modélisation de données et de BUSINESS INTELLIGENCE telles que Tableau, Qlik Sense, Looker, Google Data Studio, ou encore l’utilisation avancée des tableaux croisés dynamiques sous Excel pour des modèles simples.
Questions & Réponses
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