- 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 commerciales
- Sources : CRM (Salesforce, HubSpot…), fichiers Excel de suivi des ventes, ERP.
- Import des données : clients, opportunités, devis, commandes, chiffre d'affaires.
- Cas pratique : consolider plusieurs sources pour obtenir une vision globale du pipeline commercial.
Préparation et transformation avec Power Query
- Nettoyage des données clients et commerciales (doublons, erreurs, champs vides).
- Structuration des données : segmentation clients, catégorisation produits, zones géographiques.
- Transformation : fusion des tables (clients + ventes), création d'indicateurs intermédiaires (CA, remises, marges).
- Introduction au langage M pour automatiser les traitements récurrents.
Contrôle de la qualité des données
- Vérification de la cohérence des données commerciales (CA, quantités, prix).
- Détection des anomalies : ventes négatives, données incomplètes, incohérences de dates.
- Utilisation des outils de profilage pour fiabiliser les analyses.
Optimisation du modèle de données
- Construction d'un modèle en étoile adapté aux ventes : Table de faits : ventes / transactions, Dimensions : clients, produits, commerciaux, régions, périodes
- Gestion des relations pour permettre des analyses multi-axes.
- Configuration des hiérarchies : région > pays > ville, catégorie > produit.
Création de mesures et formules DAX
- Indicateurs commerciaux clés : Chiffre d'affaires, Panier moyen, Taux de transformation, Évolution des ventes
- Analyse temporelle : ventes mensuelles, trimestrielles, comparaisons N-1.
- Création d'une table de dates pour suivre la saisonnalité des ventes.
Création et personnalisation des rapports
- Visualisations adaptées au pilotage commercial : Graphiques de performance, Funnel de conversion, Cartes géographiques des ventes, KPI dynamiques
- Interactivité : filtres par commercial, région, produit, période.
- Navigation avancée : drill-down, drill-through (analyse détaillée client).
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