Comprendre Power BI
Récupérer et préparer ses données (Power Query)
Créer les relations entre ses données
Créer ses premiers indicateurs
Réaliser des rapports
Partager son rapport (Power BI Service)
Détails de la leçon
Description de la leçon
Cette vidéo présente une démarche structurée pour corriger l'exercice 1 consacré à la modélisation de données sous Power BI. L'apprenant est guidé pas à pas, débutant par l'importation de trois tables Excel (client, intervention et technicien) via Power Query, suivi d’un nettoyage approfondi des données (prise en compte des entêtes, vérification et ajustement des types de données, notamment pour les heures et textes, etc.).
La vidéo explique ensuite comment déterminer la table de faits (ici, la table intervention qui représente les événements) et les tables de dimensions (client et technicien, où chaque ID est unique), essentielles pour structurer un modèle relationnel conforme aux standards de la business intelligence. Un accent particulier est mis sur l'intégration d'une table du temps construite par script, étape clé pour des analyses temporelles.
Une fois toutes les tables préparées, la vidéo expose clairement la création de relations entre la table de faits et les différentes dimensions (cardinalité un-à-plusieurs et direction à sens unique), disposant visuellement les tables pour optimiser la compréhension du modèle. Enfin, elle finalise la structuration par le tri adéquat de champs temporels (nom de mois/jour par numéro, etc.), garantissant la fiabilité des analyses futures. Cette leçon offre ainsi une vision complète et méthodique du processus de modélisation de données dans Power BI adapté aux besoins professionnels.
Objectifs de cette leçon
À l’issue de cette vidéo, le spectateur saura :
- Importer et nettoyer plusieurs tables Excel dans Power BI
- Identifier la table de faits et les tables de dimensions
- Intégrer une table du temps pour les analyses temporelles
- Créer et gérer des relations efficaces entre les jeux de données
Prérequis pour cette leçon
Une connaissance de base d’Excel et de la manipulation de données, ainsi qu’une première approche de Power BI Desktop et de la navigation dans Power Query sont recommandées.
Métiers concernés
La maîtrise de ces concepts est particulièrement utile pour les analystes business intelligence, contrôleurs de gestion, data analysts, ainsi que pour tout acteur impliqué dans la gestion et la valorisation de données au sein d'une entreprise.
Alternatives et ressources
En dehors de Power BI, des alternatives pertinentes incluent Tableau, Qlik Sense ou Google Data Studio pour la modélisation de données et l’analyse décisionnelle.
Questions & Réponses
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