A propos de ce cours
Maîtriser Power BI Desktop pour l'analyse de données avec des devoirs et des projets pratiques réalisés par les meilleurs instructeurs de Power BI..
Tout au long du cours, vous apprendrez auprès des meilleurs formateurs de l'équipe Maven Analytics et mettrez vos compétences à l'épreuve avec des projets pratiques et des devoirs uniques et concrets.
LE PROJET DE COURS :
Vous jouerez le rôle d'analyste de la veille stratégique pour AdventureWorks Cycles, une entreprise de fabrication fictive. Votre rôle consiste à transformer les données brutes en rapports et tableaux de bord de qualité professionnelle afin de suivre les indicateurs clés de performance, de comparer les performances régionales, d'analyser les tendances au niveau des produits et d'identifier les clients à forte valeur ajoutée.
Mais ne vous inquiétez pas, nous serons là pour vous guider à chaque étape du processus, avec des explications intuitives et claires comme de l'eau de roche et des conseils de pro utiles pour vous faire passer de zéro à expert - c'est garanti.
Ce cours est conçu pour suivre les étapes clés du flux de travail de l'intelligence économique et simuler les tâches réelles que les professionnels des données rencontrent sur le terrain :
ÉTAPE 1 : Connecter et façonner les données
Dans cette étape, nous nous concentrerons sur la création de flux de travail automatisés pour extraire, transformer et charger les données de notre projet à l'aide de Power Query, et nous explorerons les connecteurs de données courants, les modes de stockage, les outils de profilage, les transformations de tables, et bien plus encore :
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Connecteurs de données
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Modes de stockage et d'importation
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Outils d'édition de requêtes
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Transformations de tableaux
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Connexion à une base de données
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Extraire des données du web
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Outils d'assurance qualité et de profilage
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Outils textuels, numériques, date et heure
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Calendriers roulants
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Colonnes indexées et conditionnelles
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Regroupement et agrégation
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Pivoter et dépivoter
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Fusionner et ajouter des requêtes
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Paramètres de la source de données
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Importation de modèles Excel
ÉTAPE 2 : Création d'un modèle de données relationnel
Au cours de l'étape 2, nous passerons en revue les meilleures pratiques en matière de modélisation des données, nous aborderons des sujets tels que la cardinalité, la normalisation, le flux de filtrage et les schémas en étoile, et nous commencerons à construire notre modèle de données AdventureWorks à partir de la base :
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Normalisation de la base de données
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Tableaux de faits et de dimensions
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Clés primaires et étrangères
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Schémas de l'étoile et du flocon de neige
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Relations actives et inactives
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Cardinalité de la relation
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Contexte et flux des filtres
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Filtres bidirectionnels
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Modèles d'agencement
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Formats et catégories de données
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Hiérarchies
ÉTAPE 3 : Ajout de champs calculés avec DAX
Au cours de la troisième étape, nous présenterons les expressions d'analyse de données (DAX). Nous créerons des colonnes et des mesures calculées, nous explorerons des sujets tels que le contexte des lignes et des filtres, et nous nous entraînerons à appliquer des outils puissants tels que les fonctions de filtrage, les itérateurs et les modèles d'intelligence temporelle :
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DAX vs. M
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Colonnes et mesures calculées
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Mesures implicites, explicites et rapides
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Étapes de calcul des mesures
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Syntaxe et opérateurs DAX
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Fonctions mathématiques et statistiques
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Fonctions conditionnelles et logiques
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La fonction SWITCH
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Fonctions du texte
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Fonctions de date et d'heure
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La fonction RELATED
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CALCULER, FILTRER & TOUT
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Fonctions de l'itérateur (X)
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Modèles d'intelligence temporelle
ÉTAPE 4 : Visualiser les données à l'aide de rapports
L'étape 4 consiste à présenter nos données à LIFE au moyen de rapports et de tableaux de bord. Nous passerons en revue les meilleures pratiques en matière d'affichage des données, nous construirons et formaterons des graphiques de base et nous ajouterons de l'interactivité avec des signets, des panneaux de coupe, des paramètres, des infobulles, la navigation dans les rapports et bien d'autres choses encore :
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Meilleures pratiques en matière de visualisation de données
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Cadre de conception des tableaux de bord
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Cartes et indicateurs de performance
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Graphiques linéaires, lignes de tendance et prévisions
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Formatage sur l'objet
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Tableaux et matrices
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Mise en forme conditionnelle
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Filtrage du Top N
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Cartes visuelles
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Forer vers le haut, forer vers le bas et forer à travers
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Trancheurs de rapports et interactions
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Signets et navigation dans les pages
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Paramètres numériques et de champs
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Info-bulles personnalisées
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Importation de visuels personnalisés
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Gestion et visualisation des rôles (RLS)
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Mises en page mobiles
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Publication vers Power BI Service
