Power Query Power Pivot les fondamentaux

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.

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