Utilisation de la fonction IF dans DAX

Apprenez à utiliser la fonction IF dans DAX pour PowerPivot et Excel avec des exemples pratiques.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous découvrirons comment utiliser la fonction conditionnelle IF en DAX. Nous montrerons comment elle est similaire à celle d’Excel et comment elle peut être utilisée dans Power Pivot. Après avoir choisi la table des produits, nous créerons une nouvelle colonne pour traduire les abréviations des familles de produits. Nous verrons comment utiliser la barre de formule spécifique à DAX, comment effectuer des tests logiques, et comment formater les résultats textuels. Enfin, nous validerons et testerons notre modèle pour s'assurer que les nouvelles données sont correctement intégrées dans notre tableau croisé dynamique.

Ce tutoriel est parfait pour toute personne cherchant à approfondir ses compétences en DAX et à améliorer l’efficacité de ses modèles de données dans Power Pivot et Excel.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont :
- Comprendre comment utiliser la fonction conditionnelle IF en DAX.
- Apprendre à créer et gérer des colonnes calculées dans Power Pivot.
- Savoir appliquer des tests logiques pour manipuler les données textuelles dans un modèle.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, les utilisateurs devraient avoir des connaissances de base en Excel et en Power Pivot, ainsi qu'une compréhension initiale des fonctions conditionnelles comme IF.

Métiers concernés

Ce sujet est particulièrement pertinent pour les analystes de données, les contrôleurs de gestion, et les consultants BI.

Alternatives et ressources

Des alternatives à Power Pivot peuvent inclure des logiciels de BI tels que Tableau ou QlikView.

Questions & Réponses

La fonction conditionnelle équivalente du IF en DAX dans Excel est la fonction SI.
Dans Power Pivot, allez dans l'onglet 'Conception', sélectionnez 'Colonnes', puis choisissez 'Ajouter une colonne' pour insérer une nouvelle colonne.
Les formules conditionnelles permettent de manipuler et de filtrer les données de manière dynamique, ce qui est essentiel pour des analyses précises et pertinentes.