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Langage DAX et modélisation dans Power BI : synthèse et exercices pratiques

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Chapitre 4 Leçon 6
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Cette vidéo conclut la section dédiée au langage DAX dans Power BI. Elle propose une récapitulatif structuré des notions fondamentales, des techniques avancées telles que les variables et l’organisation des mesures, ainsi que de précieuses recommandations sur la performance et les bonnes pratiques. De plus, des exercices pratiques sont proposés pour permettre l'application concrète des connaissances acquises.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous clôturons une partie essentielle consacrée au langage DAX dans l’univers Power BI. L’instructeur commence par un rappel détaillé des fondamentaux : création de mesures, de colonnes et de tables calculées, distinction entre mesures explicites et implicites, ainsi que les différences entre DAX, Excel et M. Le cœur de la leçon met l’accent sur les fonctions essentielles comme CALCULATE, pivot dans la gestion du contexte de filtre, et les fonctions de Time Intelligence (ex. : Same period last year, Date year to date) pour comparer des périodes temporelles.

Des techniques avancées sont abordées, telles que l’utilisation de variables (VAR et RETURN), l’organisation et la centralisation des mesures dans une table dédiée, ainsi que l’usage de la vue DAX Query pour tester des formules complexes. La vue TMDL est évoquée pour les contextes IT et la gestion du modèle au format source. Les enjeux de performance sont également traités via la distinction entre mesures et colonnes calculées, avec un éclairage sur les usages optimaux de chacune.

L’intelligence artificielle est présentée comme un allié de réflexion dans l’élaboration des formules. Enfin, la vidéo bascule vers la mise en pratique via trois exercices progressifs : la modélisation de données (tables de faits, dimensions, relations), la réalisation de calculs DAX divers et l’exploration approfondie de la fonction CALCULATE. Cette approche pas à pas offre un environnement adapté pour consolider ses compétences avant la correction proposée dans la vidéo suivante.

Objectifs de cette leçon

L’objectif de cette leçon est de permettre à l’apprenant de :
- Maîtriser les fondamentaux et techniques avancées du langage DAX.
- Comprendre les différences entre mesures, colonnes et tables calculées.
- Appliquer les bonnes pratiques de modélisation dans Power BI.
- S’exercer à la création et à l’optimisation de formules à travers des exercices pratiques.

Prérequis pour cette leçon

Une compréhension initiale de Power BI, y compris la manipulation de données et la navigation dans l’interface, est recommandée. Des bases en analyse de données ou en Excel seront un atout.

Métiers concernés

Le contenu de cette vidéo est particulièrement pertinent pour les analystes de données, contrôleurs de gestion, chefs de projet BI, ingénieurs décisionnels et tout professionnel cherchant à modéliser, analyser ou visualiser les données de manière dynamique dans un contexte décisionnel.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives à Power BI et DAX, on peut citer : Tableau (avec LOD Expressions), Qlik Sense, ou encore l’utilisation de SQL Server Analysis Services pour les modèles avancés et la logique multidimensionnelle.

Questions & Réponses

Une mesure implicite est générée automatiquement par Power BI, par exemple lors du placement d’un champ numérique dans un visuel, ce qui donne souvent lieu à une somme par défaut. À l’inverse, une mesure explicite est celle que l’utilisateur crée manuellement via DAX pour contrôler précisément le calcul réalisé.
CALCULATE modifie le contexte de filtre dans lequel une expression DAX est évaluée. Elle est essentielle car elle permet d’effectuer des calculs conditionnels et dynamiques selon différents axes d’analyse, ce qui est fondamental pour l’analyse avancée des données.
Avant de modéliser, il est crucial de s’assurer que les données sont propres, de distinguer les tables de faits, les tables de dimensions et d’établir adéquatement les relations entre ces tables pour un modèle efficace.