Modéliser des données avec Power BI
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Rôle
La modélisation des données configure et met en forme vos données préparées pour concevoir un modèle sémantique avec les relations et calculs nécessaires à l’aide de DAX (Data Analysis Expressions). Ce processus garantit une analyse précise et vous permet de créer des états Power BI clairs et impactants.
Ce parcours d’apprentissage vous permet de vous préparer à la certification Microsoft Certified: Data Analyst Associate.
Prérequis
Avant de commencer ce parcours d’apprentissage, vous devez vous familiariser avec l’application Power BI Desktop. Vous devez également avoir une compréhension de base des concepts et de la terminologie d’analyse de données, comme les tables, les relations et les calculs.
Code de réussite
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Modules de ce parcours d’apprentissage
Les modèles sémantiques organisent les données complexes dans une structure intuitive, améliorant ainsi la visualisation des données et permettant un reporting efficace et informatif pour une meilleure prise de décision.
DAX (Data Analysis Expressions) est un langage de formule pour Power BI vous permettant de créer des calculs, d’ajouter une logique et d’améliorer l’analyse des données dans vos états et vos modèles sémantiques.
L’ajout de calculs DAX aux modèles sémantiques Power BI vous permet de définir une logique personnalisée dans votre modèle de données, afin de permettre une analyse plus approfondie et des décisions métier basées sur les données.
La modification du contexte de filtre dans DAX vous permet de contrôler la façon dont les calculs évaluent les données dans les modèles sémantiques Power BI. Bénéficiez d’insights approfondis et adaptez votre analyse dans vos états en choisissant exactement les données incluses dans les calculs.
Les fonctions Time Intelligence DAX de Power BI permettent aux utilisateurs d’analyser et de comparer des données sur différentes périodes, en prenant en charge des états informatifs sur les tendances, la croissance et les performances au fil du temps.
Les calculs dans Power BI sont nécessaires pour enrichir l’analyse des données. Les calculs visuels simplifient les formules complexes, améliorent les performances et réduisent la maintenance.
L’optimisation des performances, également appelée réglage des performances, consiste à apporter des modifications à l’état actuel du modèle sémantique afin qu’il s’exécute plus efficacement. En substance, lorsque votre modèle sémantique est optimisé, ses performances sont meilleures.