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Modélisation des données dans Power BI: le modèle Snake

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Découvrez comment charger et transformer des données dans Power BI afin de créer des relations entre les tables pour une modélisation efficace.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons le processus de modélisation des données à l'aide de Power BI en prenant l'exemple du modèle Snake. Vous apprendrez à charger des données depuis un fichier Excel, puis à établir des relations entre les différentes tables pour assurer une analyse fluide et précise. Nous abordons les problèmes potentiels tels que les duplications de valeurs dans les clés primaires et comment les résoudre en utilisant Power Query Editor. Une fois les données correctement préparées, vous verrez comment configurer des relations d'un à plusieurs, définir la direction du filtrage croisée et vérifier la validité des relations établies.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont les suivants :

  • Charger des données Excel dans Power BI.
  • Établir des relations entre les tables de données.
  • Résoudre les problèmes de duplications de clés primaires.
  • Configurer le sens de filtrage des relations de données.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est recommandé d'avoir des connaissances de base en manipulation de données et une familiarité avec Power BI et ses fonctionnalités de base.

Métiers concernés

Ce sujet est pertinent pour les métiers suivants :

  • Analyste de données
  • Consultant en Business Intelligence
  • Développeur BI
  • Responsable analytique

Alternatives et ressources

En plus de Power BI, des logiciels tels que Tableau, QlikView et Google Data Studio peuvent être utilisés pour des tâches similaires de modélisation et d'analyse de données.

Questions & Réponses

Les relations n'étaient pas valides initialement parce qu'il y avait des duplications dans les clés primaires des tables Dim Channel et Dim Product, ce qui a provoqué des erreurs de cardinalité lors de la création des relations.
Pour résoudre les duplications des clés primaires, nous avons utilisé Power Query Editor pour supprimer les doublons dans les colonnes des clés primaires des tables concernées.
La direction correcte du filtrage entre Dim Product et Fact Sales est unidirectionnelle, allant de Dim Product vers Fact Sales.