- Importer des données à partir de diverses sources dans Power BI Desktop
- Préparer et transformer les données avec Power Query en appliquant des filtres, des calculs et des transformations avancées via le langage M
- Contrôler la qualité des données en utilisant les outils de profilage intégrés
- Optimiser le modèle de données en structurant les éléments dans la vue Modèle, en vérifiant les relations et en configurant les propriétés des tables
- Concevoir des mesures et des formules en langage DAX, et créer une table de dates pour enrichir le modèle
- Créer et personnaliser un rapport en y intégrant des visuels interactifs et dynamiques
Introduction et prise en main
- Présentation de Power BI Desktop et de ses composantes
- Installation de Power BI Desktop (version gratuite si non possédée)
Importation des données marketing
- Sources : CRM, outils marketing (Google Analytics, réseaux sociaux, emailing), fichiers Excel.
- Import des données : campagnes, leads, conversions, trafic web, coûts marketing.
- Cas pratique : consolider des données multi-canales pour une vision globale des performances marketing.
Préparation et transformation avec Power Query
- Nettoyage des données marketing : suppression des doublons (leads), gestion des valeurs manquantes.
- Harmonisation des sources (formats de dates, canaux, campagnes).
- Transformation : fusion des données (campagnes + conversions), création de segments (canaux, personas, typologie clients).
- Introduction au langage M pour automatiser les traitements récurrents.
Contrôle de la qualité des données
- Vérification de la cohérence des indicateurs (clics, conversions, coûts).
- Détection des anomalies : campagnes incomplètes, données incohérentes, tracking erroné.
- Utilisation des outils de profilage pour fiabiliser les analyses.
Optimisation du modèle de données
- Modélisation en étoile adaptée au marketing : Table de faits : campagnes / interactions, Dimensions : canaux, audiences, produits, périodes
- Gestion des relations pour analyses multi-canales.
- Hiérarchies : canal > campagne > action.
Création de mesures et formules DAX
- KPI marketing clés : Coût par acquisition (CPA), Taux de conversion, ROI marketing, Customer Lifetime Value (CLV)
- Analyse temporelle : évolution des campagnes, saisonnalité, comparaisons N-1.
- Création d'une table de dates pour le suivi des performances dans le temps.
Création et personnalisation des rapports
- Visualisations adaptées : Funnels de conversion, Analyse de parcours client, Graphiques de performance des campagnes, Segmentation dynamique
- Interactivité : filtres par canal, campagne, audience, période.
- Navigation avancée : drill-down (canal ? campagne ? action), drill-through (analyse détaillée d'une campagne).
Synthèse et bonnes pratiques
- Recommandations pour la publication et le partage
- Rappels des compétences visées
Créer des tableaux de bord dynamiques et interactifs avec Power BI Desktop
Certifiante
Sans niveau spécifique