Obtenir des données dans Power BI
Vous apprendrez à récupérer des données à partir de diverses sources de données, telles que Microsoft Excel, les bases de données relationnelles et les entrepôts de données NoSQL. Vous apprendrez également comment améliorer les performances lors de la récupération des données.
Nettoyer, transformer et charger des données dans Power BI
Power Query dispose d'une multitude de fonctionnalités dédiées à vous aider à nettoyer et à préparer vos données pour l'analyse. Vous apprendrez à simplifier un modèle complexe, à modifier les types de données, à renommer des objets et à rendre les données dynamiques. Vous apprendrez également à profiler les colonnes afin de savoir quelles colonnes contiennent les données importantes que vous recherchez pour une analyse plus approfondie.
Concevoir un modèle sémantique dans Power BI
Le processus de création d'un modèle sémantique complexe dans Power BI est simple. Si vos données proviennent de plusieurs systèmes transactionnels, avant de vous en rendre compte, vous disposerez de dizaines de tables avec lesquelles travailler. Obtenir un bon modèle sémantique consiste à simplifier ce désordre. Un schéma en étoile est un moyen de simplifier un modèle sémantique, et dans ce module vous apprendrez sa terminologie et sa mise en œuvre. Vous découvrirez également l’importance de choisir la bonne granularité des données pour les performances et la convivialité des rapports Power BI. Enfin, vous apprendrez comment améliorer les performances avec vos modèles sémantiques Power BI.
Ajouter des mesures aux modèles Power BI Desktop
Dans ce module, vous apprendrez à travailler avec des mesures implicites et explicites. Vous commencerez par créer des mesures simples, qui résument une seule colonne ou un seul tableau. Vous allez ensuite créer des mesures plus complexes basées sur d’autres mesures du modèle. De plus, vous découvrirez les similitudes et les différences entre une colonne calculée et une mesure.
Ajouter des tables et des colonnes calculées aux modèles Power BI Desktop
A la fin de ce module, vous pourrez ajouter des tables et des colonnes calculées à un modèle sémantique. Vous pouvez également décrire le contexte d'une ligne, utilisée pour évaluer les formules de colonnes calculées. Puisqu'il est possible d'ajouter des colonnes à un tableau à l'aide de Power Query, vous apprendrez également quand il est préférable de créer des colonnes calculées au lieu de colonnes Power Query personnalisées.
Conception de rapports Power BI
Étant donné que Power BI comprend plus de 30 visuels principaux, il peut être difficile pour un débutant de sélectionner le bon. Ce module vous guidera dans la sélection du type de visuel le plus approprié pour répondre aux exigences de conception de votre rapport.
Configuration des filtres de rapport Power BI
Le filtrage des rapports est un sujet complexe car il existe de nombreuses techniques disponibles pour filtrer un rapport Microsoft Power BI. Mais la complexité apporte du contrôle, vous permettant de concevoir des rapports qui répondent aux exigences et aux attentes. Certaines techniques de filtrage sont appliquées au moment de la conception, tandis que d'autres sont appropriées au moment de la consommation du rapport (en mode lecture). L’important est que la conception du rapport permette à ceux qui le consomment de se concentrer intuitivement sur les points de données qui les intéressent.
Créer et gérer des espaces de travail dans Power BI
Découvrez comment naviguer dans le service Power BI, créer et gérer des espaces de travail et des éléments associés, et distribuer des rapports aux utilisateurs.
Gestion des modèles sémantiques dans Power BI
Avec Microsoft Power BI, vous pouvez utiliser un modèle sémantique unique pour créer de nombreux rapports. Réduisez davantage les frais administratifs grâce à des mises à jour planifiées du modèle sémantique et à la résolution des erreurs de connectivité.
