Maîtriser les paramètres de Power Query
Maîtriser la modélisation relationnelle
Améliorer le rapport
Maîtriser le DAX
Utiliser Power BI Service
Cas pratiques finaux
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon approfondie, vous apprendrez à modéliser votre jeu de données sous Power BI en créant et gérant les relations entre vos différentes tables. Après une présentation des notions d’affichage et de disposition dans l’éditeur de modèle, la vidéo vous guide pas à pas pour relier votre table de faits (« Détail-Commande ») aux tables de dimensions telles que Produits et Commandes, via des colonnes communes.
L’accent est mis sur l’importance de la cardinalité (1 à plusieurs, 1 à 1, plusieurs à plusieurs) et sur la propagation des filtres — illustrée par le sens de la flèche — pour comprendre comment les données transitent entre les tables, impactant la construction de visuels et de modèles analytiques.
La leçon détaille les implications pratiques de chaque type de relation. Par exemple, une relation 1 à plusieurs permet d’enrichir la table de faits avec les informations des dimensions, tandis qu’une relation 1 à 1 invite souvent à fusionner les tables. Les spécificités et limitations des relations plusieurs à plusieurs sont également présentées, mettant l’accent sur la nécessité d’éviter ce cas lors de la modélisation pour éviter des incohérences.
Enfin, l’explication se termine sur la représentation graphique du modèle de données et l’introduction des concepts de modèle en étoile ou en flocon de neige, essentiels pour bâtir un modèle analytique performant et évolutif sous Power BI.
Objectifs de cette leçon
L’objectif principal est de comprendre et appliquer la création de relations entre tables dans Power BI, de connaître l’importance de la cardinalité, de maîtriser la propagation des filtres, et d’identifier les différents modèles de structuration de données (étoile, flocon de neige) pour optimiser l’analyse et la visualisation.
Prérequis pour cette leçon
Il est recommandé d’avoir des notions de base sur la structure de bases de données relationnelles et de connaître l’environnement Power BI (importation de données, création de tables). Une maîtrise d’Excel (recherche V/X) facilite la compréhension.
Métiers concernés
Ces notions de modélisation s’appliquent aux data analysts, data scientists, consultants BI, contrôleurs de gestion, et aux chefs de projet en data, ainsi qu’à toute fonction nécessitant l’élaboration de rapports analytiques fiables à partir de données complexes.
Alternatives et ressources
En dehors de Power BI, des outils comme Tableau, Qlik Sense, Looker ou encore des bases SQL (MySQL, PostgreSQL) peuvent être utilisés pour la modélisation et la création de relations entre tables. Excel avec Power Pivot offre aussi des fonctionnalités similaires.
Questions & Réponses
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