Power Query Power Pivot les fondamentaux

Objectifs

Power Query : Préparation et Transformation des Données

• Importer des données de diverses sources (fichiers, bases de données, web, etc.).

• Se connecter efficacement aux sources de données et combiner plusieurs sources (fusion, ajout).

• Nettoyer et transformer les données brutes (supprimer des colonnes inutiles, gérer les erreurs, etc.).

• Modifier la structure des données (dépivoter, grouper, fractionner, remplir, etc.).

• Créer des colonnes personnalisées en utilisant le langage M (les bases).

• Automatiser le processus de rafraîchissement et de mise à jour des données.

• Comprendre le concept de modèle de données (tables, champs).

• Créer des relations entre les tables pour une analyse intégrée.

• Calculer des mesures (sommes, moyennes, comptages) en utilisant le langage DAX (Data Analysis Expressions) pour créer des indicateurs clés (KPI).

• Créer des colonnes calculées simples avec DAX.

• Optimiser le modèle pour les performances et la taille.

• Utiliser le modèle Power Pivot comme source pour créer des tableaux croisés dynamiques avancés.

Programme de la formation

Module 1 : Introduction et Power Query (Acquisition des Données)

• Présentation de la Business Intelligence dans Excel.

• Comprendre le concept d'ETL (Extract, Transform, Load).

• Connexion aux sources de données (fichiers plats, Excel, dossiers).

• L'interface de l'Éditeur Power Query et les étapes appliquées.

• Rafraîchissement des données et gestion des paramètres de confidentialité.

• Nettoyage des données (supprimer les erreurs, les lignes vides, remplacer les valeurs).

• Transformation de la structure (dépivoter des colonnes, regrouper, transposer).

• Fractionnement et fusion de colonnes.

• Gestion des types de données et gestion de la qualité des données.

• Introduction au langage M pour les transformations avancées (Colonnes personnalisées).

• Introduction à Power Pivot et la notion de modèle de données.

• Importation des requêtes Power Query dans le modèle.

• Comprendre les relations entre les tables (1-à-plusieurs, one-to-many).

• Créer et gérer les relations pour connecter les tables de faits et de dimensions.

• Masquer des colonnes et optimiser l'affichage du modèle.

• Introduction au langage DAX (Data Analysis Expressions).

• Différence entre Colonnes Calculées et Mesures.

• Création de mesures implicites (somme, moyenne) et de mesures explicites simples (ex: SUM, CALCULATE).

• Création de mesures

  Validation et sanction

  Attestation

  Type de formation

  Non certifiante

  Sortie

  Sans niveau spécifique