Plan du cours

Introduction

  • Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de Power BI
  • Outils avancés et analyse des données dans Power BI

Pour commencer

  • Installation de Power BI et d'autres composants
  • Stratégies de données pour l'efficacité
  • Principes du langage DAX

Gestion des données

  • Interrogation et agrégation des données
  • Intégration R et requête M
  • Importation et transfert de données
  • Pivoter et dépivoter des données
  • Transposer et joindre des tables de données
  • Trucs et astuces sur les fonctionnalités avancées

Modélisation avancée des données

  • Travailler avec des tableaux et des dimensions
  • Définir la granularité des données
  • Travailler avec les relations et la cardinalité
  • Création de mesures à l'aide de DAX
  • Optimisation des modèles pour la performance
  • Résolution des problèmes courants de modélisation

Règles et calculs avancés à l'aide de DAX

  • Création de tableaux à l'aide d'une formule
  • Application de fonctions conditionnelles
  • Filtrer plusieurs tableaux
  • Travailler avec des tableaux déconnectés
  • Travailler avec des variables dans DAX
  • Calculer et filtrer le contexte
  • Travailler avec des mesures dynamiques

Visualisations, rapports et tableaux de bord avancés

  • Types de visualisation dans Power BI
  • Personnalisation des éléments visuels
  • Créer Power BI visualisation de cartes
  • Créer des visuels Power BI avec R
  • Utiliser des filtres et des slicers dans les rapports
  • Améliorer les éléments visuels des rapports
  • Créer un flux automatisé avec Power Automate
  • Créer un visuel Q&A dans les rapports
  • Optimiser les tableaux de bord pour les appareils mobiles
  • Conseils pour concevoir des tableaux de bord efficaces

Travailler avec l'analytique embarquée dans Power BI

  • Mise en place de l'environnement analytique
  • Exploration des Power BI API REST et des API clientes
  • Exemples pratiques et cas d'utilisation

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec Power BI
  • Familiarité avec le langage DAX

Audience

  • Business analystes
  • Analystes de données
  • Développeurs
 21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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