Develop dynamic reports with Microsoft Power BI

via Microsoft Learn

Aperçu

Université : Microsoft Learn

Catégories : Cours d'analyse de données, Cours de visualisation de données, Cours de nettoyage de données, Cours Microsoft Power BI, Cours DAX (Data Analysis Expressions)

Module 1 : Apprenez à récupérer des données de diverses sources de données, y compris Microsoft Excel, des bases de données relationnelles et des magasins de données NoSQL, et améliorez les performances lors de la récupération des données.

Identifier et se connecter à une source de données
Obtenir des données d'une base de données relationnelle comme Microsoft SQL Server
Obtenir des données d'un fichier comme Microsoft Excel
Obtenir des données d'applications
Obtenir des données à partir des services Azure Analysis
Sélectionner un mode de stockage
Corriger les problèmes de performance
Résoudre les erreurs d'importation de données

Module 2 : Utilisez Power Query pour nettoyer et préparer vos données pour l'analyse, simplifier les modèles, changer les types de données, renommer les objets et pivoter les données.

Résoudre les incohérences, les valeurs inattendues ou nulles, et les problèmes de qualité des données
Appliquer des remplacements de valeurs conviviaux
Profiler les données pour en savoir plus sur des colonnes spécifiques avant de les utiliser
Évaluer et transformer les types de données des colonnes
Appliquer des transformations de forme de données aux structures de tableau
Combiner des requêtes
Appliquer des conventions de nommage conviviales aux colonnes et aux requêtes
Modifier le code M dans l'éditeur avancé

Module 3 : Créez des modèles sémantiques sophistiqués en simplifiant la structure et en mettant en œuvre des schémas en étoile ; comprenez l'importance de la granularité des données pour les performances et la convivialité.

Créer des tables de dates communes
Configurer des relations plusieurs-à-plusieurs
Résoudre les relations circulaires
Concevoir des schémas en étoile

Module 4 : Maîtrisez l'utilisation des mesures implicites et explicites ; créez des mesures simples et composées et comprenez les similitudes et les différences entre les colonnes calculées et les mesures.

Déterminer quand utiliser des mesures implicites et explicites
Créer des mesures simples
Créer des mesures composées
Créer des mesures rapides
Décrire les similitudes et les différences entre les colonnes calculées et les mesures

Module 5 : Ajoutez des tables et des colonnes calculées à votre modèle sémantique, comprenez le contexte de ligne et déterminez la meilleure utilisation des colonnes calculées par rapport aux colonnes personnalisées Power Query.

Créer des tables calculées
Créer des colonnes calculées
Identifier le contexte de ligne
Déterminer quand utiliser une colonne calculée au lieu d'une colonne personnalisée Power Query
Ajouter une table de date à votre modèle en utilisant les calculs DAX

Module 6 : Apprenez à sélectionner les visuels Power BI appropriés pour répondre à vos exigences en matière de conception et de mise en page des