Création des colonnes calculées et des hiérarchies

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  • Découvrir l'écosystème Power BI 
  • Se connecter, importer et traiter des sources de données hétérogènes avec Power Query M
  • Découvrir le langage DAX
  • Modéliser et préparer ses données
  • Créer et mettre en forme des rapports avec Power BI Desktop
  • Découvrir les services Power BI Online
  • Découvrir comment publier ses rapports sur le Power BI Services

Que vous soyez un expert en données ou un aspirant analyste désireux de maîtriser la plateforme de business intelligence la plus prisée, ce cours est votre tremplin idéal ! Dans cette formation Power BI vous allez : 

Explorer l'écosystème Power BI:
Découvrez les composants clés de Power BI, installez les outils nécessaires et préparez votre environnement de travail.

Connecter et façonnez vos données:
Apprenez à créer des flux de travail automatisés avec Power Query, explorez les connecteurs de données, les modes de stockage, et plus encore.

Importation et préparation des données:
Maîtrisez les meilleures pratiques pour nettoyer, éliminer les doublons et préparer efficacement vos données.

Créer un modèle de données relationnel:
Découvrez les subtilités de la modélisation des données, de la cardinalité à l'utilisation de DAX pour des analyses approfondies.

Visualisation des données avec Power BI:
Plongez dans les visuels de Power BI, apprenez à les configurer et à les utiliser pour des insights percutants.

Découvrir Power BI Service:
Explorez les fonctionnalités avancées de Power BI Service pour publier et partager des rapports, et bien plus.

 

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Alors nous passons maintenant à l'ajout de quelques mesures et quelques colonnes calculées qui semblent utiles dans ce petit projet. Donc nous passons à Power BI et puis la première chose peut-être que nous devons faire même avant la création de mesures et de colonnes calculées, c'est deux choses en fait. La première chose c'est une remarque, c'est une remarque concernant cette forme un peu particulière, donc je ramène FactSales à ce niveau et remarquez que la relation là qui entredime Sales Territory d'une part et FactInternetSales est inactive. Pourquoi? Parce qu'il s'agit d'une relation many-to-many et la relation many-to-many n'est pas acceptable pour le cas de Power BI, contrairement par exemple au projet SQL Server Analyzer Services, donc cette forme là caractérise une relation de plusieurs à plusieurs à ce niveau là, plus précisément au niveau de DIMM Geography, alors cette relation de many-to-many n'est pas possible pour le cas de Power BI, c'est pour cela que le Power BI désactive l'une de ces deux relations, soit celle-là, soit celle-là, donc le Power BI a préféré désactiver cette relation là pour laisser l'utilisateur donc raffiner ses requêtes dans un sens snowflake depuis DIMM Sales Territory en partant vers DIMM Geography, DIMM Customer pour arriver à FactInternetSales. Si nous ne voulons pas ce comportement, nous pouvons tout simplement désactiver cette relation qui lie DIMM Sales Territory à DIMM Geography et par la suite activer celle-là, donc les deux relations ne peuvent pas coexister ensemble ou être activées ensemble, donc ça c'est une première remarque concernant ce petit modèle. La deuxième règle imposée toujours dans ce contexte de Power BI, c'est que deux tables ne peuvent avoir qu'une et une seule relation à la fois, donc s'il s'agit d'une multitude de relations entre deux tables, il faut désactiver l'ensemble des relations et garder une seule relation active, voilà, donc ça c'est la deuxième chose à remarquer à ce niveau et la troisième chose à remarquer c'est que nous n'aurons pas besoin dans notre modèle d'utiliser par exemple DIMM Geography parce que déjà le champ que nous allons utiliser à partir de DIMM Geography est déjà représenté au niveau de DIMM Customer là, il s'agit de l'ensemble de champs, il s'agit de Postal Code et l'adresse IP ainsi que la cité, la région, le pays de notre customer, donc ce sont des champs qui sont déjà présentés au niveau de DIMM Customer, donc pas la peine de visualiser ou de rendre visible DIMM Geography au niveau de la scène finale là, donc nous allons cacher dans ce cas DIMM Geography et également DIMM Product Subcategory qui alimente déjà DIMM Product avec quelques champs, donc nous partons à ce niveau là au niveau de modèle et nous cliquons sur ce petit œil là pour rendre invisible DIMM Geography, voilà, et même chose pour DIMM Product Subcategory, il est également possible de remettre un champ pour peut-être une requête beaucoup plus raffinée, nous pouvons donc remettre un champ au lieu d'une table, par exemple Sales Category Key, peut-être que nous n'aurons pas besoin de cette clé là, donc nous pouvons tout simplement cliquer sur ce petit œil là, avant peut-être de le mettre, nous allons passer vers la scène finale et nous allons donc essayer de développer DIMM Sales Territory, donc là Sales Territory Key est bien visible, donc je reviens à ce niveau et je clique sur ce petit œil au niveau de Sales Territory Key, je reviens encore une fois là au niveau de la scène, je trouve que la clé disparaît, également DIMM Geography et DIMM Product Subcategory disparaissent, donc ces deux tables, ces deux jeux de données disparaissent également à partir de cette scène là, donc nous obtenons seulement DIMM Customer, DIMM Date, DIMM Product, DIMM Sales Territory et FACT Sales ou Internet FACT Sales, nous allons donc ajouter quelques mesures et colonnes calculées, commençons par DIMM Customer, nous allons ajouter une colonne calculée qui segmente les customers ou les consommateurs à la base de l'âge, donc nous cliquons sur les trois pointillés là, nous cliquons sur nouvelle colonne et pour la rapidité, nous allons donc copier et coller la colonne calculée, c'est celle là, donc dans une première phase, DateDiff va nous calculer la différence entre la date d'aujourd'hui et la date de naissance de notre consommateur et ça va être exprimé sous forme d'unité d'année, donc pour créer l'âge ou générer l'âge et par la suite une fois la valeur est obtenue, nous allons la comparer avec ou l'examiner avec cette condition, par exemple si l'âge est supérieur à 65, 65 années, le consommateur va être sous la catégorie de 65+, et la même chose pour le reste des strates d'âge et à la fin il y a une condition par défaut au cas où le consommateur dans ce cas là a l'âge entre 18 et 34 ou autrement si l'âge ne correspond à aucune condition de ces quatre premières conditions, dans ce cas là, forcément notre consommateur il est de l'âge entre 18 et 34, donc nous cliquons sur valider sur cette petite coche et puis voilà, la colonne calculée vient d'être ajoutée, ça c'est une première chose à faire et puis nous allons calculer l'âge également, peut-être probablement qu'on aura besoin, donc dans ce cas là, nous pouvons créer une nouvelle colonne calculée toujours au niveau de DimCustomer, donc nouvelle colonne, je vais juste coller la nouvelle colonne ça s'appelle CustomerAge, donc ça calcule l'âge avec une autre fonction qui s'appelle FRAC et puis nous entrons la date de naissance comme premier paramètre de notre consommateur et puis ça c'est la fonction qui retourne la date actuelle et puis un pour dire hier donc ça va calculer la différence sur la base d'unité donnée, ça c'est le CustomerAge donc probablement également nous aurons besoin, au lieu de représenter le Customer avec FirstName et LastName, là nous pouvons le représenter avec un nom complet donc pour cela, nous allons cliquer sur les trois pointillés encore une fois, nouvelle colonne et puis nous allons concatener le FirstName et le LastName, de cette manière là CustomerName égale DimCustomerFirstName at, et là c'est un opérateur de concatenation et je concatène avec un espace et puis je concatène avec le LastName et là nous obtenons donc le CustomerName et d'ailleurs ce sera plus utile de représenter FirstName et LastName au niveau de Customer donc nous passons vers la modélisation, nous cachons FirstName et LastName également sur cette petite feuille pour avoir le FirstName et également la même chose pour avoir le LastName nous gardons donc notre développeur de rapport seulement le CustomerName on va utiliser seulement CustomerName et puis peut-être là pour le cas de DimCustomer, nous allons créer une petite hiérarchie sur la base du pays nous cliquons sur les trois pointillés de Country et nous cliquons sur créer une hiérarchie et cette hiérarchie va être basée sur le pays nous ramenons le champ Country au niveau de cette Country Hierarchy et nous ramenons également City, nous lui déposons City je crois que ce n'est pas fait alors s'il y a une difficulté d'ajouter un champ particulier à une hiérarchie, nous le déposons il suffit de cliquer sur les trois points et d'ajouter à la hiérarchie Country Hierarchy ça va être ajouté, voilà, ça s'ajoute à la hiérarchie Country et voilà, nous passons maintenant à DimDate nous allons créer quelques hiérarchies sur la base de CalendarYear et FiscalYear donc nous cliquons sur les trois pointillés de CalendarYear et puis nous cliquons sur créer une hiérarchie nous allons ajouter le CalendarYear à ce niveau, le CalendarSemester alors nous cliquons sur les trois pointillés, puis voilà si il y a une difficulté de glisser et déposer les éléments qui composent l'hiérarchie nous cliquons sur ajouter à la hiérarchie et puis c'est Scatter, et puis le FrenchMonthName également, nous allons l'ajouter à la hiérarchie voilà, ça c'est concernant la hiérarchie Calendar très bien, donc nous passons à FiscalYear, nous créons également une hiérarchie sur la base de l'année fiscale là où nous allons ajouter le Semester, le Quarter, ce qui représente le trimestre donc nous cliquons là, au niveau des trois pointillés, nous cliquons sur Create Hierarchy pour créer une hiérarchie et à ce niveau là, nous allons ajouter le ProductKey à cette hiérarchie voilà et finalement nous passons, toujours au niveau de ces dimensions donc nous passons à DimSalesTerritory pour créer la toute dernière hiérarchie ça sera basé sur le groupe donc je vais créer une hiérarchie sur la base de groupe le groupe ça représente le continent le continent qui va regrouper le Country et la Région donc Country, nous allons ajouter le pays et puis la région de cette manière là, nous obtenons donc une hiérarchie qui est composée de continent, pays et puis région donc ça c'est concernant l'hiérarchie, nous avons fini avec l'hiérarchie et puis nous passons à FactInternetSales, nous allons ajouter quelques mesures donc je préfère laisser l'ajout de mesures à la vidéo suivante, voilà

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