Introduction au langage DAX dans Power BI
Découvrez l'essentiel du langage DAX pour Power BI, y compris la création de colonnes calculées, de mesures et de tables calculées.
Introduction de l'écosystème Power BI













Importation des données

















Transformation des données









La modélisation des données










La visualisation des données















Le DAX










Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous vous introduisons au langage DAX (Data Analysis Expression), la langue principale pour effectuer des opérations d'analyse et de modélisation dans Power BI. Vous apprendrez comment créer des colonnes calculées, des mesures nécessaires pour les indicateurs de performance clés (Key Performance Indicators), ainsi que des tables calculées. Nous explorerons les diverses catégories de fonctions DAX telles que les fonctions d'agrégation, de traitement des dates et du temps, de mathématiques et trigonométrie, ainsi que de traitement de texte.
Nous vous guiderons également dans l'utilisation du site officiel DAX Guide pour rechercher et documenter les fonctions DAX, ainsi que dans la création de mesures et de colonnes calculées directement au sein de l'éditeur Power BI. Finalement, vous verrez comment créer une table calculée en utilisant les fonctions DAX pour obtenir des agrégations annuelles des chiffres d'affaires des produits.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont d'introduire les fonctionnalités de base du langage DAX, d'enseigner comment créer des colonnes calculées, des mesures et des tables calculées, et de montrer comment utiliser le DAX Guide pour la recherche de fonctions.
Prérequis pour cette leçon
Une connaissance de base de Power BI et du SQL serait bénéfique pour suivre cette vidéo.
Métiers concernés
Les personnes travaillant comme Analystes de données, Développeurs BI, ou Consultants en Business Intelligence trouveront ce contenu particulièrement utile pour améliorer leurs analyses et la création de rapports dans Power BI.
Alternatives et ressources
Alternativement, pour l'analyse de données, vous pouvez utiliser des outils comme Microsoft Excel avec Power Query, SSAS Tabular pour des modèles analytiques ou encore Python et R pour des analyses avancées.
Questions & Réponses
