Transformation basique un premier cas pratique

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  • Découvrir l'écosystème Power BI 
  • Se connecter, importer et traiter des sources de données hétérogènes avec Power Query M
  • Découvrir le langage DAX
  • Modéliser et préparer ses données
  • Créer et mettre en forme des rapports avec Power BI Desktop
  • Découvrir les services Power BI Online
  • Découvrir comment publier ses rapports sur le Power BI Services

Que vous soyez un expert en données ou un aspirant analyste désireux de maîtriser la plateforme de business intelligence la plus prisée, ce cours est votre tremplin idéal ! Dans cette formation Power BI vous allez : 

Explorer l'écosystème Power BI
Découvrez les composants clés de Power BI, installez les outils nécessaires et préparez votre environnement de travail.

Connecter et façonnez vos données
Apprenez à créer des flux de travail automatisés avec Power Query, explorez les connecteurs de données, les modes de stockage, et plus encore.

Importation et préparation des données
Maîtrisez les meilleures pratiques pour nettoyer, éliminer les doublons et préparer efficacement vos données.

Créer un modèle de données relationnel
Découvrez les subtilités de la modélisation des données, de la cardinalité à l'utilisation de DAX pour des analyses approfondies.

Visualisation des données avec Power BI
Plongez dans les visuels de Power BI, apprenez à les configurer et à les utiliser pour des insights percutants.

Découvrir Power BI Service
Explorez les fonctionnalités avancées de Power BI Service pour publier et partager des rapports, et bien plus.

Ce que vous obtenez :

  • Des projets pratiques et des missions basées sur de véritables scénarios d'entreprise.
  • Une guidance experte 
  • Des compétences prêtes à l'emploi pour exceller dans le domaine de la business intelligence.
Voir plus
Nous commençons un nouveau chapitre, il s'agit du chapitre transformation basique. Nous allons commencer par un premier cas pratique. Nous ouvrons Power BI et toujours au niveau des ressources de la formation nous allons naviguer vers les fichiers texte au niveau de ressources, texte, sources, sélectionnez factsales.txt pour charger les données qui sont dedans. Vous remarquez à première vue qu'il y a une anomalie au niveau de la structure de la table. Au fur et à mesure que nous allons essayer de découvrir, nous allons détecter des choses à optimiser au niveau de cette structure de données. Par conséquent, sans tarder, nous passons vers transformer les données pour lancer le Power BI ou le Power Query Editor. La première chose à faire c'est d'éliminer ces 4 ou 5 premières lignes. Pour cela, nous allons vers l'accueil et par la suite nous allons supprimer des lignes. Dans ce cas là, nous cliquons sur cette icône là et supprimons les lignes à partir du haut. Il s'agit bien de 5 lignes que nous voulons nous débarrasser. Nous cliquons ici au niveau de champ et nous écrivons 5. Par la suite, nous cliquons sur OK. C'est la première transformation dans ce cas. Une deuxième transformation à faire, vous avez remarqué sans doute que les noms de colonne sont situés au niveau de la ligne 1. Au lieu de ça, nous devons les mettre au niveau des en-têtes. Dans ce cas là, nous cliquons sur cette petite icône là et nous cliquons utiliser la première ligne pour des en-têtes. Par la suite, nous essayons d'explorer les données. Nous trouvons que il y a des colonnes qui sont vides. Dans ce cas là, nous avons deux choix. Soit calculer ces valeurs là, sur la base des autres colonnes. Sinon, nous supprimons ces colonnes. Pour ce cas là, nous allons supprimer tout simplement ces colonnes. Je laisse le calcul des colonnes dérivées pour d'autres vidéos. Je procède à la suppression. Supprimer les colonnes. Nous obtenons maintenant une structure assez cohérente. Par la suite, nous inspectons les types. Nous remarquons qu'il y a ce type là, c'est discount amount, c'est-à-dire c'est de la monnaie. Le type qui définit ou qui définit la colonne n'est pas adéquat. Dans ce cas là, nous devons choisir le type monnaie pour que ce soit optimisé. Même chose pour return amount. Même chose pour unit price également. Unit cost. Et puis voilà, concernant le type monnaie. Maintenant, c'est beaucoup plus optimisé en termes de présentation de colonnes du genre monnaie. Voilà. Sinon, il y a une duplication des clés. Nous pouvons soit garder ces colonnes dupliquées, soit les supprimer selon la situation. Parfois, on aura besoin de ces deux colonnes là. Une qui représente l'alternate key et une autre qui représente la clé principale au niveau de la table. La clé étrangère dans ce cas. Sinon, il est possible également de trier les données. Par exemple, si nous voulons trier les données sur la base de date alternate key, nous cliquons sur date key également. Nous cliquons sur cette petite icône là, et puis nous trions par exemple sur la base de tri et des croissants. Remarquez là, cette petite icône qui se dessine à côté de la flèche. Cela montre que l'ordre de tri et des croissants. Il est également possible de filtrer les données. Par exemple ici, je ne veux pas toutes les données, je veux seulement les données qui concernent par exemple la channel key dont la valeur est 3. Dans ce cas là, nous choisissons toujours cette petite icône, soit nous décochons tous les éléments et nous choisissons 3 pour obtenir ce résultat à la filtrer, ou encore nous pouvons appliquer des filtres beaucoup plus granulaires pour arriver soit au même résultat ou arriver à des résultats beaucoup plus poussés, beaucoup plus spécifiques. C'est à travers filtre numérique nous pouvons choisir soit égal à exactement 3 ou encore nous pouvons cerner la valeur entre deux valeurs. Je vais juste annuler cette étape précédente et nous pouvons cerner la valeur entre deux valeurs supérieure et inférieure, ou entre tout simplement. Nous voulons que la valeur soit supérieure ou inférieure plutôt à 2 plutôt supérieure, nous voulons que la valeur soit supérieure à 2 et inférieure à 3 plutôt à 4. Appliquons sur OK et nous obtenons exactement le même résultat que tout à l'heure. Il est également possible de dériver des colonnes, tout simplement remarquons déjà que DateAlternateKey et DateKey ce sont des colonnes à l'origine ce sont des dates. Alors si je veux obtenir une colonne qui représente les dates, qu'est-ce que je dois faire exactement ? C'est simple, je sélectionne la colonne en question et par la suite je passe à ajouter une colonne par la suite colonne à partir d'exemple et le Power BI est assez intelligent pour détecter le type original ou le sens que représente la colonne si je double clique sur la colonne 1 l'un des choix proposés c'est la date, c'est le deuxième choix, je double clique sur ce deuxième choix je clique sur OK et voilà, automatiquement la date va être extraite à partir de la clé en question je vais la ramener juste à côté de UnitCost et voilà, j'obtiens la date à partir de la clé de date si bien évidemment je veux revenir en arrière j'ai qu'à cliquer sur ces croix là pour arriver à la toute première étape Merci d'avoir regardé !

Programme détaillé

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