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Créer une colonne calculée avec DAX dans Power BI

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Chapitre 5 Leçon 1
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Découvrez comment créer une colonne calculée à l'aide du langage DAX dans Power BI. Cette leçon explique, étape par étape, comment utiliser des formules pour enrichir vos données et la distinction entre DAX et le langage M de Power Query.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons la création d'une colonne calculée dans Power BI en utilisant le langage DAX, outil fondamental pour tout analyste exploitant la puissance de la business intelligence. Après avoir complété la préparation des données dans Power Query, notamment la création des colonnes de temps et du taux horaire, nous abordons l'intégration d'une nouvelle colonne issue d'une formule DAX. Cette colonne, nommée salaire mois théorique, est obtenue en multipliant le temps de travail mensuel théorique par le taux horaire, illustrant l'automatisation des calculs dans vos tableaux de données.

L'accent est mis sur la distinction essentielle entre les langages DAX (utilisé dans Power BI pour les mesures, colonnes et tables calculées) et M (langage de Power Query), ainsi que sur les implications pratiques techniques de chaque méthode. La vidéo met également en lumière les bonnes pratiques pour nommer les colonnes, l'utilisation de l'éditeur DAX, et la réflexion autour du choix entre calcul dans Power Query ou DAX. Un focus particulier est apporté à l’impact sur les performances selon la méthode utilisée et à la flexibilité du DAX dans la modélisation de données métiers.

En fin de leçon, vous serez capable de distinguer les différents contextes d’utilisation de ces outils et d’ajouter vos propres logiques métier à vos modèles Power BI.

Objectifs de cette leçon

A l’issue de cette vidéo, vous serez capable de :
- Comprendre la différence entre Power Query (M) et DAX dans Power BI.
- Créer et nommer efficacement une colonne calculée à l’aide de formules DAX.
- Appliquer des calculs métiers simples pour enrichir vos jeux de données.
- Faire le choix éclairé entre Power Query et DAX selon le besoin.

Prérequis pour cette leçon

Pour tirer profit de cette leçon, il est recommandé de :
- Connaître les bases de Power BI et la navigation dans l’interface.
- Savoir manipuler des données dans Power Query.
- Avoir une première expérience des formules Excel ou d’un langage de formules équivalent.

Métiers concernés

Les compétences abordées dans cette vidéo sont particulièrement utiles pour les métiers suivants :
- Analyste de données
- Contrôleur de gestion
- Consultant BI
- Responsable RH manipulant des tableaux de suivi
- Toute fonction nécessitant la création de rapports interactifs avec calculs personnalisés dans Power BI.

Alternatives et ressources

Des alternatives à Power BI incluent Tableau, Qlik Sense et Google Data Studio, qui proposent également des langages de formules ou des modules similaires de transformation de données.

Questions & Réponses

DAX est un langage de formules utilisé dans Power BI pour créer des colonnes, mesures et tables calculées dans le modèle de données. Le langage M, quant à lui, est utilisé dans Power Query pour transformer et préparer les données en amont de leur chargement dans le modèle.
La création d'une colonne calculée via DAX permet d'effectuer des calculs dynamiques en fonction des filtres appliqués dans le rapport, tandis que Power Query effectue le calcul une seule fois lors de l’actualisation. Le choix dépend donc du contexte d'usage et de la volonté d'optimiser la performance lors de la navigation dans le rapport.
Il faut sélectionner l’option « Nouvelle colonne », saisir un nom explicite à gauche du signe égal, puis entrer la formule DAX adaptée à droite. Il est recommandé de cliquer sur les noms de colonnes suggérés pour éviter les erreurs de syntaxe.