Création des mesures

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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.

 

Voir plus
Nous continuons la création des colonnes calculées, les hiérarchies et les mesures. Je rappelle que dans la vidéo précédente, nous avons créé quelques colonnes calculées au niveau de notre modèle, ainsi que quelques hiérarchies. Et nous allons enchaîner maintenant avec les mesures qui sont essentiellement créées au niveau de FactInternetSales, qui est notre table de faits. Commençons par la première mesure, et ce sera le nombre d'opérations d'achat. Nous cliquons sur les trois pointillés au niveau de FactInternetSales, nous cliquons sur Nouvelle mesure, et nous allons ajouter la mesure suivante, l'OrderCount, nous allons l'appeler ainsi. OrderCount utilise la fonction d'agrégation SUM pour calculer le total des ordres sur la base d'OrderDateKey, parce que nous connaissons que cette clé n'est pas dupliquée, donc elle va nous donner le nombre exact des opérations de vente qui ont été effectuées pendant le cycle d'exploitation. C'est la première mesure. La deuxième mesure calcule le total des ventes de l'année dernière, nous allons l'appeler PY Sales, ou Previous Year Sales. Je vais la copier, je vais la ramener là. Nous cliquons sur les trois pointillés toujours de FactInternetSales, nous cliquons sur Nouvelle mesure, et ce sera cette mesure-là. Il s'agit de PY, ou Previous Year Sales, ça va être basé sur ce champ-là. Je vais être sûr qu'il s'agit bien du champ, donc FactInternetSales. Toujours ça montre une erreur, parce que nous avons oublié la fonction SUM. Maintenant ça va être corrigé, parce qu'il s'agit d'une agrégation, il s'agit de calcul d'une mesure. Une mesure, c'est toujours une agrégation qui va calculer l'ensemble de valeurs au niveau de la colonne en question. Dans ce cas-là, la forme d'agrégation sera SUM. Si je valide, ça va être validé maintenant. Voilà, PY Sales est maintenant créé avec succès. Nous aurons probablement besoin également de Previous Month Sales, c'est-à-dire les ventes du mois précédent. Nous allons toujours vers FactInternetSales, nous cliquons sur les trois pointillés, nous cliquons sur Nouvelle mesure, et nous allons juste copier les codes. J'explique un peu, cette mesure-là calcule l'ensemble des ventes sur la base d'une période parallèle, qui est le mois précédent. Nous décalons la date sur la base de DimDateFullDateAlternateKey, ce qui représente la date actuelle, ou la date sur laquelle nous allons calculer les ventes du mois précédent. Et l'unité sera Month, dans ce cas-là, et le moins-un représente le recul d'un pas, c'est-à-dire d'un mois, par rapport à la date qui est indiquée ou définie par FullDateAlternateKey, qui est le champ date. Et puis, nous validons PMSales, voilà, c'est validé. Nous aurons probablement besoin également des ventes du trimestre précédent. Nous allons cliquer sur les trois pointillés également, Nouvelle mesure, et juste pour la rapidité, nous allons copier et coller la mesure en question. Il s'agit d'un calcul également qui se base sur la période parallèle, ou ParallelPeriod. Cela calcule la somme sur la base d'une période précédente, mais cette fois-ci, au lieu d'utiliser l'unité Month, nous utilisons l'unité Quarter pour représenter un trimestre. Nous décalons d'un trimestre pour calculer le total des ventes dans une période parallèle, celle du trimestre dernier, tout simplement. Et puis, nous validons également cette mesure. Nous aurons probablement besoin également de savoir la quantité vendue l'année dernière. Si nous voulons donc faire des comparaisons par la suite, si nous menons des comparaisons de quantité vendue, cela sera représenté par une mesure qui s'appelle PY, ou Previous Year Quantity Sold. Nous cliquons toujours au niveau de table, Internet Sales, Nouvelle mesure, et juste pour la rapidité des choses, nous allons coller cette formule. Et bien évidemment, la formule montre une erreur parce que nous voulons calculer une mesure. Une mesure est essentiellement calculée sur la base d'une agrégation qui n'a pas de valeur scalaire de quantité. Nous allons ajouter SAM à ce niveau-là, et nous validons la mesure. Et voilà, nous obtenons la totalité des mesures qui vont être utilisées dans la création de nos visuels et de nos rapports d'une façon générale.

Programme détaillé

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