Importation et restructuration des données part II

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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 passons au niveau de Power BI et plus précisément au niveau de Power Query pour continuer ce que nous avons commencé. Je rappelle que nous avons importé les données à partir de la base données AdventureWorks DW2016. Nous avons importé 7 tables, exactement 7 tables, et nous sommes en train de faire des modifications. Nous avons commencé par nettoyer un peu la table de fait FactInternetSales, nous avons également nettoyé la table DimSalesTerritory, et par la suite nous avons passé à des actions beaucoup plus complexes, c'est la création de jointures dans ce cas-là entre DimCustomer et DimGeography pour ramener quelques données à partir de DimGeography au niveau de DimCustomer pour représenter plus précisément la cité, le pays, le code postal et l'IP adresse du consommateur, tout simplement. Nous allons faire la même chose pour le cas de Product, nous allons ajouter la catégorie de produit, et de cette manière-là nous allons choisir DimProduct, et par la suite nous cliquons sur combiner encore une fois, fusionner les requêtes, et puis nous allons probablement, nous devons nettoyer tout d'abord DimProduct je crois, alors j'essaie de jeter un coup d'oeil sur DimProduct, si nous avons déjà des champs qui ne sont pas nécessaires, nous allons les supprimer, alors il y a ProductSubcategory qui, nous aurons besoin de cette colonne-là pour faire une jointure avec DimProductSubcategory, et puis celle-là, on n'a pas besoin, également celle-là, on n'en aura pas besoin, alors le SpanishProductName, le FrenchProductName, peut-être nous gardons cette colonne, le coût standard, nous laissons probablement cette, plutôt nous allons supprimer cette colonne-là, nous laissons la couleur, nous allons supprimer quelques colonnes à partir d'ici, on n'en aura probablement pas besoin, alors c'est, voilà, donc il faut supprimer ces colonnes qui représentent des tables également, donc nous cliquons sur Shift, et nous cliquons sur FactResellerSale pour supprimer ces colonnes-là, donc de cette manière-là, DimProduct est bien préparé, nous passons à présent à combiner DimProduct avec DimProductSubcategory pour amener quelques champs à partir de DimProductSubcategory au niveau de jeu de données DimProduct, donc nous cliquons sur Fusionner les requêtes, et puis nous sélectionnons DimProductSubcategory, et à ce niveau-là, nous allons choisir ces deux colonnes-là, là nous allons choisir également un terme, nous allons pas choisir la totalité des champs, mais plutôt quelques champs, par exemple le nom, voilà, le FrenchProductSubcategoryName, et puis voilà, donc nous aurons besoin de ce champ-là, nous cliquons sur OK, et nous obtenons ce champ-là, alors je suppose que les opérations de restructuration, ou la structuration des jeux de données, est bien faite, nous cliquons sur Fermer et Appliquer pour obtenir les données, alors probablement j'ai oublié DimDate là, c'est pas grave, donc nous cliquons sur les trois pointillés et par la suite, nous cliquons sur Modifier, alors nous cliquons sur Modifier la requête, et puis nous allons peut-être nettoyer cette table également, voilà, donc il me semble que la table est bien formatée, mais plutôt là, nous allons probablement supprimer quelques colonnes qui ne sont pas utiles pour notre cas, nous laissons seulement le FrenchDayNumberOfTheWeek, et puis même chose là pour l'EnglishName, on n'en a pas besoin, Spanish, donc nous laissons seulement les noms en français, sinon tout me semble bien, donc je vais cliquer sur Fermer et Appliquer, et je crois que maintenant le modèle est prêt à être utilisé, donc je vais cliquer sur cette icône là, et voilà, donc le modèle il est là, et prêt à être utilisé. Alors au niveau de la vidéo suivante, nous allons ajouter quelques mesures et quelques colonnes calculées pour mieux nous aider à bien analyser les données, voilà.

Programme détaillé

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