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Modélisation des données dans Power BI: le modèle Snake

Modélisation Snake
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Étapes pour établir des relations correctes

Objectifs

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.

Résumé

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

Description

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.

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Questions - réponses

Pourquoi les relations n'étaient-elles pas valides au début entre les tables dans Power BI?
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.
Comment avez-vous résolu les duplications des clés primaires dans les tables?
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.
Quelle est la direction correcte du filtrage entre Dim Product et Fact Sales?
La direction correcte du filtrage entre Dim Product et Fact Sales est unidirectionnelle, allant de Dim Product vers Fact Sales.

Programme détaillé