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
Dans cette leçon, vous apprendrez à structurer efficacement votre modèle de données dans Power BI en fusionnant des tables similaires, comme des listes de cadres et non-cadres, disposant des mêmes en-têtes : nom, prénom et taux horaire. Grâce à l'interface de Power Query, vous découvrirez les différentes méthodes pour assembler ces tables, en privilégiant l’option ajouter des requêtes comme étant nouvelles. Cette méthode permet de générer une nouvelle table fusionnée, tout en conservant une visibilité claire des tables d'origine et une maintenance facilitée.
L'importance de la cohérence des noms de colonnes est également abordée, soulignant que la moindre différence d'orthographe peut empêcher la bonne fusion des données. Vous exploiterez ensuite la fonctionnalité Dépendance de la requête afin de visualiser graphiquement les liens entre vos tables et comprendre l'organisation globale de votre modèle.
Enfin, la vidéo détaille une astuce essentielle pour alléger votre rapport Power BI : désactiver le chargement des tables intermédiaires tout en conservant uniquement la table fusionnée dans le rapport final. Vous maîtriserez ainsi une méthode efficace, claire et adaptée aux besoins d’analyse RH ou toute autre situation nécessitant le regroupement de tables structurées de façon identique. Cette bonne pratique améliore la lisibilité et la performance de vos modèles de données.
Objectifs de cette leçon
À l’issue de cette vidéo, vous saurez :
- Fusionner des tables ayant la même structure dans Power BI.
- Utiliser les options avancées d’ajout de requêtes pour créer une table compilée propre.
- Visualiser les dépendances entre vos tables.
- Désactiver le chargement de tables intermédiaires pour alléger votre rapport.
Prérequis pour cette leçon
Il est recommandé de connaître les bases de Power BI et de Power Query, ainsi que de savoir manipuler et nommer des colonnes dans un tableau de données.
Métiers concernés
Les compétences abordées se retrouvent dans les métiers de :
- data analyst, contrôleur de gestion
- consultant BI et responsable RH
- Plus largement, toute fonction impliquant la gestion et l’analyse de données complexes dans des outils décisionnels.
Alternatives et ressources
Des alternatives à Power BI incluent :
- Microsoft Excel (Power Query)
- Tableau Software
- Google Data Studio
Ces solutions proposent également des fonctions de fusion et de transformation de tables.
Questions & Réponses
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