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Transformer votre gestion de données avec la formation : « Traiter et analyser des données avec Power BI Desktop »
Lorsque Anne a décidé de suivre une formation sur Power BI, elle ne s'attendait pas à ce que cet outil transforme radicalement sa manière de gérer et d'analyser les données. En tant que débutante, elle cherchait un moyen d'améliorer ses compétences en analyse de données pour mieux répondre aux exigences de son travail.
Ce qui a commencé comme une simple curiosité s'est rapidement transformé en une maîtrise solide de Power BI, un outil désormais essentiel dans son quotidien professionnel.
Cet article retrace l'expérience de Anne, offrant un guide détaillé pour ceux qui, comme elle, souhaitent apprendre à utiliser Power BI Desktop pour optimiser le traitement et l’analyse de leurs données.
Dans un premier temps, vous apprendrez à répondre à la question essentielle : Qu'est-ce que Power BI et à quoi sert-il ? Vous aborderez les bases de cet outil puissant, ses principales applications dans l'analyse de données et la création de rapports. Ensuite, vous saurez expliquer comment commencer avec Power BI, en vous partageant des conseils utiles pour une prise en main réussies.
Une étape cruciale de l'apprentissage de Anne a été de comprendre comment importer et connecter des données dans Power BI. Que vous travailliez avec des fichiers Excel, CSV, des bases de données SQL Server, ou des services cloud comme Azure, vous verrez comment intégrer ces données dans Power BI.
L'article exposera également les différences entre Power BI Desktop, Power BI Service, et Power BI Mobile, vous aidant à choisir la version qui répond le mieux à vos besoins spécifiques. Il vous guidera dans la création de tableaux de bord interactifs, avant de plonger dans les aspects plus techniques avec DAX dans Power BI et Power Query.
Enfin, vous aborderez des aspects essentiels tels que le partage sécurisé de rapports et tableaux de bord, les meilleures pratiques pour la modélisation et la sécurisation des données dans Power BI.
À travers le parcours de Anne, vous découvrirez comment transformer votre propre gestion de données grâce à Power BI.
Introduction: La transformation de Anne grâce à Power BI
Anne est responsable de service dans une société de transport.
Comme beaucoup de professionnels, elle passe ses journées à jongler avec des chiffres, des budgets et des rapports clients. Chaque jour est rythmé par des heures passées à extraire des données, à les manipuler dans des tableaux Excel, et à préparer des rapports détaillés pour ses clients et ses supérieurs.
Bien que ses efforts soient considérables, Anne se rend compte que ce travail lui prend énormément de temps et qu’il ne fournit pas toujours les informations approfondies qu’elle souhaite obtenir.
Récemment, son entreprise a décidé d’implanter Power BI comme outil d’analyse de données pour tous les collaborateurs. A fortiori pour tous les postes de direction pour leur permettre de mieux gérer leurs données et développer le travail collaboratif.
Anne a déjà entendu parler de Power BI. Mais elle ne connait pas vraiment ce logiciel.
Intriguée par les possibilités de Power BI, d’autant plus qu’elle souhaite gagner du temps dans la réalisation de ses tâches quotidiennes, Anne décide de le télécharger et explorer le logiciel pour voir comment il pourrait améliorer son travail.
Exploration les Possibilités de Power BI
Anne commence son voyage avec Power BI en testant ses possibilités de création de graphiques plus puissants qu’Excel. Elle découvre qu’elle peut créer des pages de rapports interactifs, offrant une vue d'ensemble instantanée de ses données.
Dans un premier temps, Anne se contente de créer des rapports simples. Elle arrive à visualiser les revenus par mois, analyser les dépenses, et comparer les performances des différents projets en faisant glisser les champs de données dans le canevas du logiciel.
Toutefois, elle ressent encore une certaine frustration. En effet, les données sont présentées sous forme de graphiques et de tableaux, mais Anne a du mal à tirer des conclusions approfondies et à croiser des informations entre plusieurs tableaux.
Anne se retrouve bloquée.
- Elle voudrait unir plusieurs tableaux issues de sources de données différentes
- Elle voudrait par-dessus tout réaliser ses propres calculs pour obtenir des informations plus précises.
Cependant, Anne n’a fait qu’effleurer qu’une infime partie du potentiel de Power BI.
La Solution de Formation Power BI Débutant : Choix de la formation et bénéfices attendus
Réalisant qu’elle n’a effleuré qu’une petite partie du potentiel de Power BI, Anne décide de suivre une formation intitulée "Power BI Débutant : Traiter et analyser des données avec Power BI Desktop". Ce programme de formation est conçu pour les débutants et offre une approche pratique pour comprendre et maîtriser Power BI.
Anne choisit cette formation pour plusieurs raisons.
- D'abord, elle est offerte à distance, ce qui lui permet de suivre les cours sans se déplacer.
- Ensuite, le nombre de stagiaires limité à huit, lui garantit un accompagnement personnalisé. Anne aime l'idée de pouvoir prendre son temps pour comprendre les concepts et pratiquer les exercices.
La formation se déroule sur trois jours, et Anne se fixe comme objectif de pouvoir, à la fin de celle-ci, réaliser des calculs personnalisés et obtenir des informations plus précises à partir de ses données.
La Découverte de Power BI
Dès le premier jour, Anne découvrit que Power BI n’est pas qu’un super outil de création de graphiques, mais un écosystème complet conçu pour transformer la manière dont les entreprises exploitent leurs données.
Anne découvrit aussi que Power BI est composé de trois éléments clés : Power BI Desktop, Power BI Service, et Power BI Mobile. Chacun de ces outils offre des fonctionnalités spécifiques qui, ensemble, constitue une solution optimisée pour gérer les données, les analyser, et partager les résultats.
Power BI Desktop, la plate tournante de l’écosystème Power BI
Power Query : l’outil essentiel pour la Transformation des Données et l’automatisation des tâches récurrentes
Durant la seconde partie de la première journée, Anne bénéficia d’une introduction poussée à Power Query, un outil puissant pour la transformation et le nettoyage des données.
Power Query permet de se connecter à une multitude de sources de données, y compris des fichiers Excel, des bases de données SQL, des dossiers SharePoint entre autres.
Anne peut désormais importer ses données directement dans Power Query, où elle peut les nettoyer, les transformer et les préparer pour une analyse approfondie.
Anne réalisa la puissance de Power Query lorsqu'elle dut se connecter à des fichiers Excel inexploitables et les rendre exploitables en très peu de temps. Grâce à Power Query, elle peut facilement supprimer les lignes et colonnes vides, gérer les doublons, et même transformer les formats de données pour les rendre cohérents.
Cela signifie qu’elle n’a plus besoin de passer des heures à nettoyer manuellement les données, comme elle le faisait avec Excel. Power Query le fait pour elle en un rien de temps, avec seulement quelques clics.
Transformer efficacement les Données avec les outils de Power Query
Pour consolider ses bases sur Power BI, Anne continua par pratiquer des transformations sur des fichiers comme entre autres :
- Fractionner des colonnes fusionnées,
- Formater les dates
- Ajouter des colonnes personnalisées en fonction des besoins spécifiques
Power Query offre des options avancées pour combiner les données de plusieurs sources, ce qui permet de créer des ensembles de données consolidés et cohérents.
L’une des fonctionnalités qu’a apprise d’Anne est la possibilité de fusionner des tables.
Avant, elle devait jongler avec des fonctions plus ou moins complexes dans Excel pour combiner des données. Maintenant, avec Power Query, elle peut utiliser des outils spécifiques pour combiner ou fusionner des tables de manière intuitive. Ces actions sont semblables à une RECHERCHEV dans Excel, mais beaucoup plus puissantes et flexibles. Cela permet d’obtenir une table consolidée avec les informations d’une autre, sans effort supplémentaire.
A ce moment de la formation, Anne venait de comprendre ce qui la bloquait lorsque qu’elle devait croiser des informations.
Automatiser ses tâches avec le langage M
Un autre aspect révolutionnaire de Power Query est la possibilité d’automatiser les processus de transformation des données.
Chaque action effectuée dans Power Query est enregistrée sous forme d’étapes appliquées. Ces étapes appliquées sont codées en langage M. Un langage de script puissant propre à Power Query et qui facilite la personnalisation et la réutilisation des transformations. Ce qui permet de reproduire facilement les mêmes actions sur de nouveaux ensembles de données et donc d’automatiser des tâches répétitives par exemple.
A ce stade de la formation, un des exercices consistait à écrire un script M pour automatiser le processus de nettoyage de données d’un tableau et de le répliquer dans un tableau similaire. Par exemple, Anne a développé un code pour supprimer automatiquement les doublons et formater les dates chaque fois qu’elle importe de nouvelles données. Cela lui permet de réduire considérablement le temps qu'elle passe à préparer les données. Elle réalise maintenant en 5 petites minutes, ce qu’elle mettait autrefois 30 minutes à faire.
Modéliser les données dans Power BI Desktop
Dans cette formation, en plus d’aborder les modèles de données, qui sont le moyen le plus efficace de croiser les informations de plusieurs tables de données, en créant des relations entre ces tables. Ces relations sont basées sur des clés présentent dans les différentes tables.
La réalisations des relations entre les tables représente un schéma de modèle de données.
En plus donc de pratiquer les modèles de données, Anne vit concrètement sa demande principale se réaliser, lorsque le formateur aborda le moteur de calcul DAX.
Réaliser des calculs avec DAX
Le moteur de calcul DAX (Data Analysis Expressions) dans Power BI permit à Anne de percevoir des possibilités incroyables pour affiner ses analyses. Elle apprit à réaliser des calculs sur la base de fonctions et formules personnalisables.
Le formateur lui enseigna le principe des colonnes calculées, qui sont des colonnes qui permettent d’ajouter aux tables de données des résultats calculés ligne par ligne. Anne apprit donc à réaliser ses premiers vrais calculs, en calculant le" Montant HT", le "Coût HT" et la "Marge" pour chacune de ses transactions. Pour cela, elle appliqua une formule simple : multiplier les colonnes concernées.
Cependant, le formateur insista sur le fait que les colonnes calculées étaient utiles pour obtenir des résultats spécifiques à chaque ligne, mais qu’elles ne fournissaient pas de résultat agrégé, comme des totaux.
Elle apprit donc à créer des mesures. Des calculs dynamiques réalisés sur la base des fonctions propres à DAX. Les mesures sont différentes des colonnes calculées du fait qu’elles peuvent fournir des résultats agrégés.
Anne apprit à utiliser les fonctions SUM et COUNT pour calculer le total d’une colonne ou compter le nombre de ligne d’une colonne d’un tableau.
Ainsi elle commença à comprendre la puissance de DAX en mettant en pratique d’autres fonctions telles que : AVERAGE, MAX, RELATED ou encore SWITCH pour les fonctions de base.
Ces fonctions permettent aujourd’hui à Anne de réaliser des calculs simples à partir de ses données. Ces formules lui permirent de voir en détail, entre autres, des mesures telles que le total des ventes, le nombre de clients, le coût produit, le panier moyen, ou les ventes par région.
La puissance des mesures en DAX
Ce qui impressionna le plus Anne, c’est la fonction CALCULATE, qui permet d’effectuer des calculs en appliquant des filtres directement dans les formules.
La formation continua à expliquer et mettre en pratique les concepts de TABLE DE DATES, HIERARCHIE, INTELLIGENCE TEMPORELLE etc.
La formation continua avec des concepts tels que la table de date, la hiérarchie, et l’intelligence temporelle.
Maintenant, il ne restait à Anne, plus qu’à apprendre une manière plus dynamique de visualiser ces données et partager ses rapports.
Création de Visualisations Impactantes: Visualisation des données et partage de rapports
La 3e journée de formation fut dense et intensive, pleine d’apprentissage.
Maintenant qu’Anne savait nettoyer ses données pour les rendre exploitables, travailler à partir de plusieurs requêtes et réaliser des calculs personnalisées, il ne lui restait plus qu’à mettre ses informations en valeur.
La dernière journée de formation était donc orientée sur la création de visualisations percutantes.
Pour cela, Power BI Desktop offre une palette impressionnante de graphiques qui permettent de présenter les données de manière claire et intuitive. Anne développa des rapports détaillés qui illustraient les performances de son entreprise, les tendances du marché, et les opportunités de croissance de son entreprise, en glissant et déposant simplement ses visuels, ses mesures et ses champs de données dans le canevas du logiciel.
Une fois les rapports créés, Anne appris comment utiliser Power BI Service pour partager ses résultats avec un collègue ou une équipe. Power BI Service permet de publier les rapports en ligne et de collaborer en temps réel. Les membres de l’équipe peuvent consulter les rapports, interagir avec les visuels et fournir des retours instantanés.
Conclusion : L'impact de la formation Power BI sur la gestion de vos données
L’histoire d’Anne est un exemple inspirant de la manière dont les outils de Business Intelligence peuvent améliorer les processus de travail et les résultats d’une personne au quotidien.
Grâce à la formation Power BI Débutant : Traiter et analyser des données avec Power BI Desktop, Anne transforma non seulement sa manière de travailler mais aussi les opérations de son entreprise.
L’apprentissage des principaux concepts de Power BI que sont la fusion de données, la modélisation, Dax et le partage collaboratif, a transformé non seulement la manière dont Anne gère ses données, mais également la façon dont elle prend des décisions pour son entreprise.
La puissance des calculs dynamiques, la flexibilité des mesures et l’adaptabilité des visualisations permettent à Anne d’obtenir des informations précieuses et d’optimiser son travail au quotidien.
Aujourd'hui, Anne continue d’explorer les possibilités offertes par Power BI. Elle reste à l’affût des nouvelles fonctionnalités et des meilleures pratiques pour s’assurer que son entreprise reste à la pointe de l’analyse de données.
Si vous êtes comme Anne et que vous cherchez à transformer la manière dont vous gérez et analysez vos données, Power BI est la solution qu’il vous faut. Avec ses fonctionnalités puissantes et ses capacités d’automatisation. La formation "Power BI débutant : Traiter et analyser des données avec Power BI Desktop" vous permet de libérer le potentiel de vos données et modifier à tout jamais votre manière de efficacité professionnelle.
Vous souhaitez également transformer vos analyses de données ? Inscrivez-vous à notre formation Power BI dès aujourd'hui !
Formation Power BI Débutant : Traiter et analyser des données avec Power BI Desktop
Transformez votre manière de gérer et d'analyser les données avec notre formation Power BI !
Pourquoi Choisir Notre Formation Power BI ?
Dans un monde où les données sont devenues la monnaie du savoir, maîtriser Power BI est un atout indispensable pour optimiser votre prise de décision et améliorer votre efficacité opérationnelle. Notre formation Power BI est spécialement conçue pour vous permettre de tirer le meilleur parti de cet outil puissant. Avec une approche personnalisée et adaptée à vos besoins spécifiques, vous serez prêt à transformer vos données en informations exploitables et stratégiques.
Pourquoi Choisir Notre Formation Power BI ?
Avec l'évolution constante des besoins en gestion des données et en analyse de performance, maîtriser Power BI est devenu essentiel pour tirer le meilleur parti de vos données. Nous proposons des formations adaptées et personnalisées pour vous aider à devenir un expert en Power BI, et ainsi faire gagner un temps précieux à votre entreprise.
Ce Que Vous Allez Apprendre :
- Utilisation Efficace des Tableaux : Découvrez comment manipuler plusieurs tableaux dans Power BI sans avoir à les modifier pour les combiner. Apprenez à travailler avec des jeux de données complexes tout en maintenant l'intégrité de vos informations.
- Modélisation de Données : Plongez au cœur des modèles de données en étoile et en constellation. Vous apprendrez à créer des structures de données qui correspondent parfaitement aux besoins spécifiques de votre activité, facilitant ainsi l'analyse et la prise de décision.
- Création de Schémas de Données : Explorez les différents types de schémas de données et comprenez comment les adapter pour optimiser vos rapports et visualisations. Que ce soit pour une analyse approfondie ou pour des rapports de haut niveau, vous saurez créer des modèles qui répondent exactement à vos besoins.
Ce Que Vous Allez Obtenir :
- Des Compétences Pratiques : Apprenez en faisant avec des exercices pratiques et des projets réels.
- Des Modèles de Données Performants : Créez des structures adaptées pour des analyses efficaces.
- Un Support Continu : Assistance après la formation pour garantir la mise en œuvre réussie des compétences acquises.
Pourquoi Notre Formation Est-elle Unique ?
- Personnalisation : Chaque formation est conçue sur mesure pour répondre aux exigences spécifiques de votre secteur d'activité. Nous nous assurons que vous obtenez des compétences directement applicables à votre domaine.
- Expertise de Plus de 20 Ans : Avec plus de 20 ans d'expérience dans la formation Excel et 6 ans dans Power BI, nous offrons une expertise approfondie qui vous aidera à maîtriser Power BI rapidement et efficacement.
- Formation Individuelle ou en Groupe : Que vous préfériez une formation individuelle pour une attention personnalisée ou une formation en groupe pour partager des idées avec vos collègues, nous avons l'option qui vous convient.
- Flexibilité : Planifiez votre formation à la date qui vous convient le mieux. Nous adaptons notre emploi du temps à vos besoins pour garantir une expérience d'apprentissage optimale.
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Power BI
Débuter avec Power BI : Guide Simple pour Analyser Vos Données
La réalité des données aujourd’hui
Dans un monde où les entreprises dépendent de plus en plus de l’analyse des données pour prendre des décisions adaptées, Power BI s’impose comme l’outil incontournable pour exploiter au mieux les informations à disposition.
Cette solution d’intelligence d'affaires développée par Microsoft permet de transformer des données financières et autres informations brutes en rapports interactifs et tableaux de bord percutants. Pour les débutants, se lancer dans Power BI peut sembler complexe, mais la puissance de ses fonctionnalités comme DAX (Data Analysis Expressions), Power Query, et ses multiples connecteurs de données ouvre des perspectives infinies.
Ce guide Power BI Débutant est conçue pour vous guider pas à pas dans l'utilisation de cet outil de visualisation de données, de la modélisation des données à l’automatisation des rapports. Vous apprendrez à utiliser des visualisations personnalisées pour rendre vos rapports dynamiques et captivants.
De plus, l'intégration avec Excel facilite l'intégration des données et améliore la collaboration grâce au Power BI Service. Que vous travailliez avec du Big Data ou des sources de données multiples, cet article vous donnera les compétences nécessaires pour maîtriser l'éditeur de requêtes, optimiser la transformation des données, et collaborer en temps réel avec vos équipes.
Découvrez comment Power BI peut révolutionner votre approche de la gestion des données.
Pourquoi ce guide est essentiel pour vous ?
- Vous êtes novice en matière de gestion des données et d'intelligence d'affaires ?
- Vous souhaitez optimiser votre temps et améliorer la précision de vos rapports sans passer des heures sur Excel ?
Ce guide est une ressource incontournable pour quiconque souhaite passer du statut de débutant à celui d'utilisateur compétent de Power BI. Que vous soyez un professionnel de la finance, du marketing ou un chef de projet, ce que vous allez apprendre dans ce guide vous aidera à améliorer vos compétences en analyse de données avec l’outil de Business Intelligence de Microsoft.
- Comprendre les bases de Power BI
- Comment importer et préparer vos données
- Les principes fondamentaux de la modélisation de données
- Introduction au langage DAX
- Créer des visualisations percutantes
- Partager vos rapports
Pourquoi Power BI Est Essentiel pour la Gestion des Données en Entreprise ?
Nous vivons donc dans une époque où les données sont devenues le moteur de la prise de décision. Les entreprises collectent des quantités très importantes d'informations à partir de diverses sources : ventes, marketing, production, finances, et bien plus encore.
Chaque décision, chaque stratégie, chaque opportunité est alimentée par une multitude d'informations qui, lorsqu'elles sont correctement exploitées, peuvent radicalement transformer la performance de votre entreprise.
Sans les bons outils pour analyser et interpréter ces données, vous risquez de passer à côté d’opportunités cruciales ou de prendre des décisions basées sur des informations incomplètes ou erronées.
Mais comment améliorer la gestion des données pour tirer parti de ces flux de données, obtenir des informations précieuses pour prendre des décisions éclairées ?
La réponse se trouve dans Power BI, l'outil d’analyse de données de Microsoft.
Comprendre les bases de Power BI
Power BI : Bien Plus Qu’un Simple Outil de Visualisation
Cependant, lorsque débutez dans la gestion de données et que vous pensez à Power BI, vous ne principalement qu’à créer des visuels dynamiques et interactifs.
Sauf qu'en faisant cela, et bien, vous entretenez une vision erronée de Power BI, parce que vous le limitez à un simple outil de Dashboard.
Alors que Power BI est bien plus puissant que la simple création de visuels.
Vous limitez d’autant plus l’outil de business intelligence de Microsoft, que la visualisation des données n'est que la dernière partie de son processus de travail.
En effet, pour obtenir de jolis visuels impactant, il vous faut d'abord des données exploitables. C'est-à-dire des tableaux sans erreurs, ni valeurs vides.
De plus, comme ces tableaux peuvent provenir de sources de données variées tels que Excel, SQL, Web, ils doivent être mises en relation pour fournir toutes les informations dont vous avez besoin pour vos analyses.
Et enfin, c'est seulement lorsque vous avez effectué ce travail que vous pouvez réaliser des visuels qui vont vous éclairer sur la situation de vos données et les décisions à prendre.
Power BI : Une suite d’outils d’intelligence d’affaires
Power BI n'est donc pas seulement un super outil de création de tableaux de bord, mais une suite d’outils d’intelligence d’affaires, qui offre une solution complète pour le traitement, l’analyse de données et la création de visuels personnalisés.
Parce qu’en réalité, le travail sur Power BI s’effectue en 3 étapes.
- Extraire, transformer et charger les données.
- Modéliser les tables de données et obtenir des métriques Personnalisées.
- Créer des pages de rapport avec des graphiques et visuels adaptés et personnalisés.
Si vous souhaitez travailler de façon collaborative, c'est-à-dire partager vos données avec un collègue ou une équipe, vous pouvez même ajouter une 4e étape.
- Partager des rapports et créer des tableaux de bord.
Pour ce faire, vous utilisez les différents outils, logiciels qui composent l’écosystème de Power bi.
L'Écosystème Power BI : Un Outil pour Chaque Besoin
L’outil d’analyse de données de Microsoft doit être compris comme un écosystème composé de 3 applications différentes qui chacune participe au processus de travail dans l’environnement Power BI.
- Power BI Desktop
- Power BI Service
- Power BI Mobile
Chaque élément remplit un travail précis.
- Power BI Desktop est le logiciel qui installé localement sur votre ordinateur, vous permet de réaliser tout le travail du traitement à l’analyses des données. Cependant, le travail sur Power BI est à dimension privé, c'est-à-dire que vous seul pouvez accéder aux données et au travail réalisé.
- Lorsque vous entrez dans une dimension de travail collaboratif avec un besoin de partager vos travaux, vous allez devoir publier vos travaux dans Power BI Service.
- Power BI Service et le pendant en ligne de Power Bi Desktop. Il permet la collaboration en temps réels en partageant vos données et vos pages de rapport avec une personne ou un groupe de personnes.
- Power BI Service vous permet aussi de créer des tableaux de bord. Un tableau de bord est une page composée de différents visuels issus de différentes pages de rapport.
- Lorsque vous partagez un tableau de bord, vos collègues en interne ou vos partenaires en externes peuvent consulter vos Dashboard via Power BI Mobile.
- Power BI Mobile est adapté aux appareils mobiles tels que les smartphones, les tablettes et permet une interaction avec vos tableaux de bord.
Dans cet article, nous nous concentrerons sur l’outil qui occupera 80% de votre temps de travail sur Power BI.
C'est-à-dire Power BI Desktop.
Power BI Desktop
En effet, c’est dans Power BI Desktop, que vous allez réaliser toutes les étapes de transformation, de modélisation de données et création de visuels.
Et pour cela, Power BI Desktop intègre 3 applications dédiés :
- Un outil de traitement de données
- Une application de modélisation de données
- Un outil de création de visuels
Un outil de traitement de données pour un Nettoyage et une Préparation des Données Simplifiés
Comme nous l'avons vu dans l'introduction de cet article, sans données exploitables, vous ne pourrez pas obtenir les résultats escomptés.
C’est-à-dire qu’avant de pouvoir analyser des données, il est crucial de les préparer correctement. C'est là que Power Query, l'outil intégré à Power BI, entre en jeu et est la première application que vous utiliserez dans Power BI.
Power Query permet de nettoyer, transformer et structurer vos données de manière rapide et intuitive.
Une application de Modélisation des Données pour une Vision Complète des données
Une fois le travail de nettoyage et transformation réalisé, la 2e étape consiste à modéliser vos données.
La modélisation des données dans Power BI Desktop vous permet de créer une base solide pour des analyses approfondies et des visualisations pertinentes. Elle s’effectue en 2 parties :
- La 1ere partie consiste à créer des relations entre différentes tables pour obtenir une vue cohérente et interconnectée de vos données
- La 2e partie consiste à utiliser le langage DAX (Data Analysis Expressions) pour créer des calculs personnalisés vous permettant d'obtenir des informations détaillées, tels que le nombre de clients, le total du chiffre d'affaires, la marge bénéficiaire, le taux de croissance et bien plus encore.
Une application de création de visuels pour une Visualisation Dynamique et Interactive des Données
Enfin, la 3e et dernière étape de travail dans Power BI Desktop consiste à réaliser une analyse de vos données en créant des visuels percutants et des indicateurs de performance nécessaires à vos observations et prises de décision.
Collaboration et Partage Efficaces avec Power BI Service
Une fois les rapports créés, il est essentiel de les partager et de collaborer efficacement. Power BI Desktop vous permet de publier vos rapports sur le cloud dans Power BI Service pour les rendre accessibles à vos collègues et partenaires.
Ce sont toutes ces étapes qui constituent Power BI.
Cas d’Utilisation Concrets de Power BI
Pour mieux comprendre comment Power BI peut transformer votre entreprise, voici quelques exemples concrets de son utilisation :
Analyse des Ventes et Prévisions
Dans une entreprise de vente au détail, vous utilisez Power BI pour analyser vos performances commerciales. Les tableaux de bord interactifs vous permettent de suivre les ventes par produit, région et période. Vous obtenez des prévisions basées sur les données temporelles, qui vous aident à planifier les stocks et les promotions, optimisant ainsi les performances de vente.
Gestion des Performances Financières
Dans une société financière, vous utilisez Power BI pour suivre ses indicateurs clés de performance (KPIs), tels que la rentabilité, les coûts opérationnels et les marges bénéficiaires. Les rapports financiers détaillés vous facilitent la gestion budgétaire et les prévisions financières, permettant ainsi des prises de décisions stratégiques basée sur des données précises.
Suivi des Projets et Gestion des Ressources
Dans une entreprise de services, vous utilisez Power BI pour suivre l’avancement des projets. Les visuels tels que les KPI, la jauge, la matrice ou la treemap vous permettent de surveiller les budgets, les délais et les ressources affectées à chaque projet. Cela aide à identifier les écarts et à prendre des mesures correctives rapidement, assurant ainsi une gestion de projet efficace.
Testez vos connaissances pour connaitre votre niveau actuel sur Power BI
Comment importer et transformer vos Données dans Power BI ?
Dans la première partie, nous avons découvert l'écosystème de Power BI et ses diverses composantes.
Nous avons relevé le fait que de nombreux débutants voient Power BI uniquement comme un outil de création de visuels. Beaucoup le limitent à un super outil de création de visuels. Alors qu’il est bien plus que cela.
Or, pour obtenir des visualisations percutantes, il est essentiel de commencer par des données propres et exploitables. En effet, sans des données propres et exploitables, vous ne pourrez jamais obtenir les visuels que vous escomptez et vous ne pourrez donc pas prendre les bonnes décisions, réaliser les bonnes métriques et fournir les bonnes informations à vos équipes ou partenaires.
Pour obtenir de beaux résultats, il nous faut d'abord de bonnes données.
Connecter Power BI à Vos Sources de Données
Power BI peut se connecter à plus de 100 types de données telles que des fichiers Excel ou CSV, des bases de données SQL, des dossiers SharePoint, et bien d'autres. Vous pouvez accéder à ces connecteurs dans la barre de menu de Power BI sous le groupe "Données". Cependant, il est crucial de sélectionner le bon connecteur de données pour accéder à vos fichiers ou tableaux.
Par exemple, pour importer des données d’un tableau Excel, vous devez choisir le connecteur Excel, sans quoi le document ne sera pas affiché.
Une fois le fichier sélectionné, vous avez alors la possibilité de charger les données ou de les transformer.
Comment choisir entre charger les données dans Power BI et transformer des Données avec Power Query ?
- L’option "Charger les données" permet d’importer directement les tables dans Power BI pour les analyser. Cela suppose que vos données sont déjà nettoyées et bien structurées. Si par contre, les tables comportent des espaces vides ou des données non exploitables, vous n'allez pas les charger, mais les transformer.
- "Transformer les données" permet d'importer vos données dans l'application dédiée à la transformation de données.
Cette application est Power Query.
Power Query : Nettoyez, transformez et préparez vos données pour une analyse approfondie
Power Query est un ETL. Il est entièrement dédié à la connexion aux données (Extract), à leur nettoyage, transformation (Transform) et au chargement des données (Load) dans Power BI.
Lorsque vous vous connectez à vos données dans Power bi, c'est en réalité, Power Query qui se connecte à ces données.
Pour cela, Power Query possède une interface conviviale qui comprend différents outils de nettoyage et de transformation de données. Par exemple :
- Power Query permet de supprimer les lignes ou colonnes vides, fractionner des colonnes fusionnées, et formater les dates. Par exemple, si une colonne contient des espaces vides, vous pouvez facilement supprimer ces lignes ou colonnes.
- Power Query permet de fractionner des colonnes afin de les scinder en plusieurs colonnes distinctes.
- Vous pouvez ajouter des colonnes personnalisées ou reformater les colonnes existantes pour les rendre plus cohérentes. Si une colonne est mal formatée, Power Query peut corriger ce format.
Contrairement à Excel, où vous pouvez ajouter des lignes manuellement, Power Query utilise des fonctions automatisées pour effectuer ces tâches.
- Combiner plusieurs requêtes de données. Par exemple, avec les outils "Fusionner" et "Ajouter" dans Power Query, vous pouvez ajouter des lignes d’une table à une autre ou fusionner des colonnes issues de tables différentes.
- Vous pouvez aussi réaliser des calculs simples ou complexes en ajoutant à vos tables, des colonnes personnalisées ou calculées. Par exemple, créer des colonnes avec des opérations de base comme l’addition ou la multiplication, ou utiliser des fonctions conditionnelles similaires à celles d’Excel.
A savoir que toutes les actions que vous réalisez dans Power Quéry sont automatiquement enregistrées sous forme d’étapes appliquées. C’est-à-dire que, si vous supprimez une ligne ou si vous avez fractionnez une colonne, à l'image des macros en VBA, vos actions sont enregistrées pour former un code.
La partie droite de l'interface de Power Query, affiche sous forme d’"étapes appliquées", l'ensemble des actions réalisées dans le traitement de vos données.
Le code dans lequel sont enregistrées vos actions dans Power Query est appelée le langage M. Ce script M est facilement réa-applicable sur des données similaires.
Appliquer les Transformations dans Power Query et Charger les Données dans Power BI
Le dernier objectif de Power Query, c'est de charger les données dans Power BI pour les utiliser dans un rapport.
Pour ce faire, cliquez sur "Fermer et Appliquer" dans le menu Accueil de Power Query. Cela transfère les données traitées dans le modèle de données de Power BI et vous permet de commencer la modélisation des données.
Power Query est un outil essentiel pour rendre vos données exploitables avant de passer à la création de visuels dans Power BI. En nettoyant, transformant, et combinant vos données, vous vous assurez que les informations que vous analysez sont précises et utiles. La préparation des données avec Power Query est donc une étape cruciale et obligatoire pour obtenir des informations fiables.
Qu’est-ce que la modélisation de données et comment créer des relations entre plusieurs tables ?
Nous avons conclu le chapitre précédent, par l'introduction des notions de combinaison de données dans Power Query.
Nous avons vu comment les fusions et les jointures permettent de combiner efficacement des données issues de plusieurs tableaux. Et ce, parce que vous êtes amené à travailler avec des jeux de données comprenant non pas un tableau unique, mais plusieurs tableaux.
Nous avons vu par exemple que, fusionner deux tables est une technique intéressante et pratique lorsqu'on a un nombre de lignes limité ou un nombre de colonnes réduit à compléter.
Cependant, lorsque vous devez travailler avec un jeu de données composé de plusieurs tables et que vous ne souhaitez pas forcément modifier un tableau avec les informations d'un autre. Ces méthodes sont limitées.
Pour cela, dans cette partie, nous explorerons un concept crucial de la manipulation des données dans Power BI : la modélisation de données.
En maîtrisant cette étape, vous pourrez transformer vos données brutes en analyses précises et pertinentes.
La Modélisation de Données : Qu’est-ce que c’est ?
La modélisation de données est une étape fondamentale dans Power BI qui permet d’organiser et de structurer les données afin d’en faciliter l’analyse. Contrairement à la simple fusion de données, la modélisation vous permet de travailler avec plusieurs tables indépendantes tout en les reliant de manière cohérente pour obtenir des informations que vous n’avez pas de façon brutes dans vos données.
La modélisation de données comprend en 2 niveaux d’actions :
- Créer des relations entre les tables.
- Réalisez des calculs.
Dans un premier temps, vous devez savoir qu’en réalité, lorsque vous chargez des données depuis Power Query dans Power BI, ces données ne sont pas directement chargées dans Power BI, mais chargées dans un espace appelé le modèle de données.
Ce modèle est une base de données interne où sont stockées toutes les tables et les relations de votre jeu de données, organisées de manière à permettre de à gérer un volume important d’informations. Bien supérieur à Excel.
Le Modèle de Données dans Power BI
Imaginez !
Vous recevez des tableaux issues des services RH, Ventes, Production, Marketing. Tous ces tableaux ont pour objectif de vous fournir des informations que vous allez devoir analyser.
Comme vous savez déjà le faire, vous vous connectez à ces données via Power Query pour les nettoyer. Vous les chargez ensuite dans le modèle de données de Power BI.
A partir du moment où vous avez chargé les tables dans le modèle de données, toutes les tables du modèle de données sont classées en 2 catégories :
- Table de dimension
- Table de faits
Qu'est-ce que les Tables de Dimension et les Tables de Faits
Table de dimension
Dans une base de données, les Tables de Dimension sont des tableaux qui stockent des informations descriptives sur les événements ou transactions réalisés par une entité (personne ou entreprise).
Une table de dimension peut donc contenir des détails sur les clients, les produits ou les dates liés à un ou différents événements.
Les données dans une table de dimension sont qualitatives et permettent de contextualiser par exemple les informations de vente, livraison ou autre.
Table de faits
Les Tables de faits, sont des tableaux qui contiennent des données relatives à des événements ou des transactions. Ces tables enregistrent des données quantitatives, souvent accompagnées de métriques telles que les montants des ventes ou les quantités achetées par à un client par exemple.
Une table de faits peut contenir les ventes réalisées, les commandes passées ou toutes interactions mesurables.
Par défaut, les tables de dimension et les tables de faits sont déconnectées les unes des autres. Elles sont pas incapables d'échanger des informations.
Afin de communiquer et donc croiser leurs informations, les tables de faits et les tables de dimension nécessitent de contenir l'une et l'autre, un élément commun. Cet élément commun est une colonne qui va contenir les mêmes types d'informations entre la table de faits et la table de dimension. Les données de cette colonne commune sont appelées clé.
Qu’est-ce que des Clés Primaires et des Clés Étrangères
Table de dimension = Clé Primaire
Une table de dimension comprend des informations telles que le numéro de client, l’identifiant client, l'adresse, le code postal ou autre qui sont des données uniques et affiliées à une seule et unique personne.
La caractéristique d'une Clé primaire est qu'elle est unique. Elle n’apparait qu’une seule fois dans la table de dimension. Par exemple, un identifiant client dans une table client est unique à chaque client.
Table de faits = Clé Étrangère
Présente dans les tables de faits, une clé étrangère apparait plusieurs fois.
La clé étrangère fait référence à la clé primaire d’une table de dimension. Par exemple, dans une table des ventes, la clé étrangère peut être l’identifiant du client, reliant ainsi chaque vente à un client spécifique.
La caractéristique d'une Clé Etrangère est qu'elle est multiple. Elle apparait plusieurs fois dans la table de faits. Par exemple, un identifiant client apparait plusieurs fois dans une table de fait.
Avec leurs clés communes, les tables de faits et les tables de dimension ont ainsi la capacité de communiquer grâce à des relations.
Comment Créer des Relations entre tables dans Power BI ?
Les relations permettent aux différentes tables (faits et dimension) de communiquer entre elles, offrant une vue cohérente des données.
La création de relations est une étape importante dans la modélisation de données. Il existe deux méthodes principales pour créer des relations dans Power BI :
- Par Glisser-Déposer : en faisant glisser le champs de la colonne clé d’une table et en la déposant sur la colonne correspondante dans une autre table. Cette méthode rapide est idéale pour une visualisation immédiate des relations entre les tables.
- Via l’Interface de Création de Relations : Dans la vue de modèle, vous pouvez utiliser l’outil "Créer des relations" pour sélectionner les tables et les colonnes à relier. Cette méthode est intuitive et vous permet de définir facilement les relations entre les tables.
À partir de ce moment, le système propose une relation basée sur un type de relation, nommé cardinalité.
Par défaut et lorsque les relations sont correctement crées, vous n'avez pas besoin de modifier la cardinalité. Le système sait automatiquement appliquer la cardinalité adéquate.
Cependant, il est important d'en comprendre le rôle et le fonctionnement.
Comprendre les Cardinalités et Filtrage Croisé
La Cardinalité indique la nature de la relation entre les tables. C’est la manière dont s'échangent les informations. Il existe 3 types de cardinalités. Chacune ayant des implications sur la manière dont les données sont échangées :
Cardinalité : "Un à Plusieurs" ou "Plusieurs à Un"
Un à Plusieurs (1 to *) et Plusieurs à Un (* to 1) : Une seule entrée dans la table de dimension correspond à plusieurs entrées dans la table de faits ou plusieurs entrées dans la table de faits correspondent à une seule entrée dans la table de dimension. Par exemple, un client peut avoir plusieurs commandes.
La cardinalité “Un à Plusieurs” est la plus courante
Cardinalité : "Un à un"
Un à Un (1 to 1) : Chaque entrée dans les deux tables correspond à une entrée unique dans l’autre table. Cela est moins courant mais peut être utilisé pour des données très spécifiques.
Cardinalité : "Plusieurs à Plusieurs"
Plusieurs à Plusieurs (* to *) : Les deux tables peuvent avoir plusieurs correspondances entre elles. Ce type de relation est très complexe et nécessite une gestion minutieuse des données pour éviter les erreurs d’analyse.
Direction du Filtre Croisé
La direction du filtre croisé spécifie le flux d'informations entre les tables reliées et indique le sens dans lequel va s'écouler l'information. Par défaut, Power BI utilise une direction de filtre simple, où les filtres se propagent de la table de dimension vers la table de faits. Cela signifie que les informations dans la table de dimension influencent les résultats dans la table de faits.
Lorsque vous crée un modèle de données simple, vous devez vous assurer de créer des relations ou toutes vos tables de dimension sont connectées à votre table de fait. En faisant cela, vous vous assurez de créer un schéma de données où toutes les tables sont interconnectées par l'intermédiaire de la table de fait.
Les schémas de Modèles de Données
Vous pouvez créer des modèles de données robustes adaptés à vos besoins spécifiques. Voici 3 schémas de données courants :
Schéma en étoile
Le schéma en étoile est composé d'une table de faits centrale, entourée d'une ou plusieurs tables de dimension. Toutes les tables de dimension sont reliées à la table de faits par des relations à cardinalité 1 à Plusieurs.
Schéma en flocon
Le schéma en flocon est composé d'une table de faits centrale, entourée d'une ou plusieurs tables de dimension qui elles même sont connectées à une ou plusieurs tables de dimension.
Schéma en constellation
Le schéma en constellation est semblable au schéma en étoile, mais avec plusieurs tables de faits partageant des tables de dimensions communes. Ce schéma est utile pour des analyses plus complexes où plusieurs types d'événements doivent être comparés.
La modélisation de données est une étape cruciale pour tirer le meilleur parti de vos données dans Power BI. En établissant des relations entre vos tables, vous pouvez transformer des données brutes en analyses significatives et exploitables. Que vous deviez travailler sur 2,5 ou 10 tables à la fois, modéliser les données, vous facilite le travail et améliore les performances de vos données.
En maîtrisant ce concept, vous pourrez non seulement améliorer la qualité de vos rapports, mais aussi prendre des décisions basées sur une vue d’ensemble cohérente de vos informations.
Qu’est-ce que DAX et comment l’utiliser pour réaliser des calculs ?
Dans cette section, nous allons plonger dans le cœur de Power BI et explorer comment le moteur de calcul de Power BI, DAX, fonctionne pour créer des formules puissantes et des calculs complexes.
Comprendre le moteur de calcul DAX dans Power BI
DAX, ou Data Analysis Expressions, est le moteur de calcul de Power BI. Son nom reflète sa fonction principale : "Expression d'Analyse de Données". C'est à dire que dans Power BI les calculs se font par le biais d'expressions.
DAX permet de créer des formules simples ou sophistiquées pour analyser et manipuler les données. Contrairement à Excel, où les calculs se basent sur des cellules spécifiques, les calculs dans DAX font référence à des colonnes et des tables pour réaliser des calculs beaucoup plus flexibles et puissants que sur Excel.
Créer un calcul dans DAX se fait en 2 parties :
- Avant le = permet de nommer la colonne à créer.
- Après le = permet de réaliser la fonction ou le calcul.
En DAX, il existe deux principales manières de créer des calculs :
- Les colonnes calculées
- Les mesures
Les Colonnes Calculées et le Contexte de Ligne
La première méthode consiste à ajouter des colonnes. Les colonnes calculées sont des colonnes ajoutées à des tables et qui contiennent des résultats calculés ligne par ligne. Chaque ligne de la colonne calculée est le résultat d'une expression DAX appliquée à cette ligne.
Les colonnes calculées permettent donc d'obtenir le résultat d'un calcul de 2 colonnes. Par exemple, si vous avez une table des ventes avec des colonnes pour le prix unitaire et la quantité, vous pouvez créer une colonne calculée pour le montant total en multipliant ces deux colonnes :
MontantTotal = Table[Vente] * Table[Quantité]
Les colonnes calculées ont ceci de spécial, c'est qu'elles comportent un contexte particulier : le contexte de ligne. Bien que vous fassiez référence à une colonne, chaque ligne est calculée indépendamment des autres lignes et le résultat est affiché ligne par ligne.
Cependant, les colonnes calculées ne sont pas faits pour calculer des résultats agrégés tels que des totaux ou des moyennes.
Pour obtenir un résultat agrégé, vous devez appliquer la 2e méthode de calcul.
Mesures et le Contexte de Filtre
Les mesures, sont des calculs dynamiques créés sur la base des fonctions DAX.
Les mesures sont idéales pour des calculs globaux tels que des totaux ou des moyennes et peuvent être réutilisées dans différents visuels et rapports.
Par exemple, pour calculer le total des ventes, vous pourriez créer une mesure comme suit :
TotalVentes = SUM(Table[Vente])
Pour calculer d’autres métriques, vous pouvez utiliser des fonctions DAX, entre autres :
- COUNT
- AVERAGE
- DIVIDE
- RELATED
- CALCULATE
- Etc.
Les mesures utilisent le contexte de filtre plutôt que le contexte de ligne. C’est-à-dire qu’elles ajustent leur calcul en fonction des filtres appliqués dans le rapport, ce qui permet de fournir des résultats dynamiques qui s'adaptent aux différentes vues et filtrages des données.
C’est pour cela que les mesures ne vous donnent pas automatiquement de résultats. Pour obtenir votre résultat, vous devez glisser et déposer la mesure dans le canevas (l'interface utilisateur de Power BI) et choisir le visuel le plus adapté à l’affichage du résultat.
Comment choisir entre Colonnes Calculées et Mesures
Bien que les colonnes calculées soient utiles dans certains scénarios, les mesures offrent plus d’avantages, comme entres autres :
- Une colonne calculée est ajoutée et stockée à votre jeu de données. Elle vient donc prendre une partie des ressources de votre disque. Imaginez que vous devez rajouter plusieurs colonnes de plusieurs millions de lignes. Au final, votre jeu de données s'alourdira considérablement et risque d'entraîner des problèmes de performance.
- Les mesures sont calculées à la volée et ne nécessitent pas d'espace de stockage supplémentaire dans votre modèle de données. Les Mesures sont donc plus performantes lorsque vous devez effectuer des calculs sur de grandes quantités de données.
- Le résultat d’une colonne calculée, obtenu par le biais d’un glisser déposer dans le canevas, n’est qu’un affichage avec aucune possibilité de réutilisation. A l’inverse, la force des mesures Dax, c'est de pouvoir être réutiliser sans avoir à les reproduire à chaque fois que vous en avez besoin. Créer une mesure permet d'obtenir une métrique, un résultat que vous allez pouvoir utiliser à l'infini ou imbriquer dans d'autres formules.
- Une mesure peut être utilisée dans différents visuels et rapports, ce qui simplifie les analyses et les rend plus cohérentes.
Alors pour éviter des difficultés, vous pouvez opter pour ce précepte : "les colonnes calculées, c'est bien, mais ce n'est pas indispensable."
Le moteur de calcul DAX dans Power BI est un outil super puissant qui permet de créer des calculs dynamiques et sophistiqués pour analyser vos données. Sans commune mesure avec Excel. En comprenant les différences entre les colonnes calculées et les mesures, et en maîtrisant les contextes de ligne et de filtre, vous pouvez optimiser vos analyses et créer des rapports interactifs et véritablement informatifs.
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Power BI
Power BI vs Excel : Comment Analyser des Données 3 Fois Plus Rapidement Qu’avec Excel ?
Apprenez à utiliser Power BI pour importer, traiter et analyser des données volumineuses, construire des tableaux de bord interactifs et collaborer en temps réel !
Que vous soyez analyste de données, gestionnaire de projet, ou professionnel des ventes, maîtriser Power BI est devenu indispensable pour optimiser votre efficacité.
Cet article vous guidera à travers les différentes étapes pour utiliser Power BI, de l’importation des données à la création de rapports et de tableaux de bord interactifs de manière plus efficace qu'avec Excel.
Introduction
- Vous utilisez Excel pour saisir des données, créer des tableaux de suivi et générer des tableaux de bord des ventes ?
- Vous devez ensuite partager ces informations avec vos collègues ou d’autres services de votre entreprise. ?
Dans ces tableaux, vous appliquez souvent des formules, parfois complexes, pour calculer des métriques comme le total des ventes, l’évolution des coûts d’une année à l’autre ou la répartition des ventes par produits.
Pour mieux représenter ces données, vous créez aussi des graphiques qui facilitent la prise de décision.
Cependant, au cours des dernières années, vos données se sont complexifiées, tout comme les besoins de votre entreprise. Aujourd’hui, vous travaillez de plus en plus avec de grands volumes de données, souvent de plusieurs milliers de lignes, alors qu'auparavant, il ne s’agissait que de quelques centaines.
De plus, ces données proviennent de sources différentes, alors qu’auparavant elles étaient contenues dans un seul fichier.
Les Limites d'Excel pour les Données Complexes
Maintenant, vous devez traiter et analyser des données beaucoup plus complexes.
Prenons un exemple concret : Vous avez deux fichiers.
- Le premier, la table Clients, contient des informations sur les clients, comme leurs noms, adresses et coordonnées bancaires.
- Le second fichier, la table des ventes, comporte des détails sur les commandes passées par ces même clients, y compris les montants dépensés et quantités achetées et les prix unitaires.
Pour votre prochaine réunion d’équipe, vous devez calculer le chiffre d’affaires global, le total coût de vente, et la marge par produit et par année.
Cela semble simple, n’est-ce pas ?
Dans Excel, une formule de somme classique ou un somme.si suffirait. Cependant, vous remarquez que les deux fichiers contiennent chacun plus d’un million de lignes. Vous savez que c’est beaucoup trop pour Excel.
Le défi des données multi sources dans Excel
Combiner ces deux fichiers dans Excel devient un défi majeur. Chaque tentative d’exécution d’une formule, même simple, provoque un blocage d’Excel en raison de sa capacité limité à un million de lignes par feuille.
Vous essayez tout de même de créer des tableaux croisés dynamiques, mais le résultat n’est pas celui escompté.
- Vous vous retrouvez bloqué.
- Vous perdez un temps précieux.
- Vous êtes incapable d’effectuer les calculs nécessaires et produire des graphiques pertinents.
Pourtant, vous savez qu’il est possible de lier ces tableaux afin de les analyser efficacement.
Mais, comment faire ? Vous vous posez cette question et vous n’obtenez pas de réponse probante avec Excel.
En effet,
- si, traiter et analyser de grands volumes de données en très peu de temps est devenu une compétence indispensable à votre poste
- si vous devez travailler à partir de données issues de plusieurs sources afin de combiner des informations
- si vous devez créer des graphiques afin d’obtenir des rapports avec des visuels dynamiques.
Alors, c’est que vous devez passer de Excel à Power BI.
Pourquoi Passer de Excel à Power BI pour l'Analyse de Données ?
Contrairement à Excel, qui peut montrer ses limites face à des fichiers contenant des millions de lignes, Power BI est conçu pour gérer des volumes de données importants sans ralentissement. Avec Power BI, vous pouvez non seulement importer et analyser des bases de données volumineuses, mais aussi créer des tableaux de bord interactifs, facilement partageables avec vos collègues.
Cette fonctionnalité rend la visualisation des données plus intuitive, facilitant ainsi la compréhension des tendances et des performances clés de votre entreprise.
En plus de ses capacités d’analyse et de traitement de données, Power BI intègre DAX, un langage de formule puissant qui vous permet de créer des calculs dynamiques et des mesures avancées, bien au-delà de ce qu'Excel peut offrir.
Qu’est-ce que Power BI ?
Power BI est l’outil de Business Intelligence de Microsoft. C’est un ensemble de logiciels qui permettent d’analyser, modéliser et visualiser des données. Il vous permet de traiter et analyser de grands volumes de données en très peu de temps, même lorsque celles-ci proviennent de multiples sources. Power BI vous aide à créer des tableaux de bord dynamiques avec des visuels interactifs.
Les Avantages de Power BI pour le Traitement de Données Complexes
Un avantages de l’outil d’analyse et de traitement de données de Microsoft par rapport à des outils comme Excel est sa capacité à gérer plusieurs tableaux sans être limité par le nombre de lignes.
Alors qu’Excel atteint ses limites avec des fichiers contenant plus d'un million de lignes, Power BI utilise un espace de stockage de données sophistiqué qui permet de stocker et de traiter une quantité importante d’informations.
Cet espace de stockage est appelé "Modèle de Données".
Créer des Modèles de Données Solides avec Power BI
Les Avantages du Modèle de Données
Le modèle de données est une base de données sauvegardée en mémoire qui permet d’importer des ensembles de données volumineux dans Power BI (plusieurs millions de lignes) qui ne rentreraient pas dans une feuille Excel.
Le modèle de données permet de :
- traiter des données de différentes sources (Base de données, fichiers texte, Site Internet, etc.)
- travailler sur des tables de plusieurs millions de lignes
- conserver les données sources intactes
Cela signifie que vous pouvez travailler sur des ensembles de données beaucoup plus importants et complexes sans rencontrer de ralentissements ou de plantages.
Dans Power BI, le modèle de données permet avant tout de :
- Créer des relations entre plusieurs tables (Modélisation de données)
- Créer des calculs et formules (DAX) beaucoup plus puissantes que les formules Excel
Comment Power BI Gère les Relations entre les Tables
Tables de Dimension et Tables de Faits
Un modèle de données comprend deux catégories de tableaux (tables) :
Table de dimension
Les tables de dimension sont des bases de données dans laquelle sont stockées les données uniques. Les données dans une table de dimension sont qualitatives et permettent de contextualiser les informations des tables de faits.
Une table de dimension peut par exemple, contenir des détails sur les clients, les produits ou les dates.
Table de faits
Les Tables de faits, sont des tables qui contiennent des données relatives à des événements ou des transactions. Une table de faits peut contenir les ventes réalisées, les commandes passées ou toutes interactions avec les clients.
Ces tables enregistrent des données quantitatives, souvent accompagnées de métriques telles que les montants des ventes ou les quantités achetées.
Afin de croiser leurs informations, les tables de faits et les tables de dimension nécessitent de contenir un élément commun. Cet élément commun est une colonne qui va contenir les mêmes types d'informations entre la table de faits et la table de dimension.
Cette colonne commune est appelée "Clé".
Créer une relation, c’est donc établir un lien de connexion entre les tables de dimension et les tables de faits sur la base de "Clés".
Qu’est-ce que les Clés Primaires et Clés Étrangères
Clé Primaire :
Présente dans les tables de dimension, la clé primaire est une donnée qui n’apparait qu’une seule fois. Par exemple, un identifiant client (ClientID) dans une table de dimension est unique à chaque client.
Clé Étrangère :
Présente dans les tables de faits, une clé étrangère est une donnée qui est répétée plusieurs fois. Par exemple, l’identifiant client (ClientID) peut être stocké plusieurs fois dans une table des ventes, pour notifier les différents achats réalisés par un client en particulier.
Avec leurs clés communes, les tables de faits et les tables de dimension ont la capacité de communiquer grâce à des relations.
Les 3 manières de créer des relations dans Power BI
En établissant les relations, Power BI vous permet de croiser très facilement des informations provenant de différentes sources et de les analyser de manière cohérente. Les tables ainsi reliées peuvent échanger des données permettant des informations plus précises et une analyse plus approfondie.
Dans Power BI Desktop, vous pouvez créer des relations de trois manières différentes :
Détection Automatique de Relations :
Lorsque vous importez des tables dans Power BI, l'outil tente automatiquement de détecter et de créer des relations basées sur des noms de colonnes similaires et sur des données compatibles.
Dans la vue de modèle >> menu Accueil >> Gérer les relations >> Détection automatique :
Power BI recherche des colonnes avec des noms identiques dans les différentes tables importées. Par exemple, si vous avez une colonne nommée "ClientID" dans deux tables différentes, Power BI essaiera automatiquement de créer une relation entre ces deux tables en utilisant "ClientID" comme clé.
Une fois les relations détectées automatiquement, les relations apparaissent sous forme de lignes reliant les tables. Vous pouvez cliquer sur ces lignes pour voir les détails de chaque relation et les modifier si nécessaire (par exemple, pour changer le type de relation ou désactiver la détection automatique si elle n'est pas pertinente).
Création Manuelle de Relations :
Vous pouvez créer ou modifier des relations manuellement :
Dans l’interface "Vue de modèle"
- Cliquez et faites glisser la colonne clé d’une table vers la colonne correspondante dans une autre table.
- Par exemple, pour relier la table des ventes à la table des clients, vous pouvez faire glisser "ClientID" de la table des ventes vers "ClientID" de la table des clients.
Dans la vue de modèle >> menu Accueil >> Gérer les relations >> Nouvelle relation >> dans la boite de dialogue :
- Sélectionnez les deux tables à relier (table des ventes et tables clients)
- Choisissez les colonnes qui serviront de clé pour la relation (ClientID)
- Définissez le type de relation (un-à-un, un-à-plusieurs, plusieurs-à-un, plusieurs-à-plusieurs).
- Choisissez la direction du filtrage croisé (unidirectionnel ou bidirectionnel), ce qui détermine comment les filtres appliqués aux visuels traversent les tables.
Maîtriser la création et la gestion des relations entre tables dans Power BI est essentiel pour construire des modèles de données efficaces et permettre une analyse précise et puissante.
Utiliser DAX pour des Calculs Avancés et des Mesures Dynamiques
Une fois les relations créées dans Power BI, vous pouvez créer les calculs qui vont vous permettre d’obtenir des informations que vous n’avez pas de façon brutes dans vos données. Ces calculs se font par le biais du langage propre à Power BI : DAX.
Qu’est-ce que DAX
DAX permet de :
- manipuler les données dans le modèle de données
- créer des formules plus puissantes que dans Excel
- créer des formules dynamiques (modifications instantanées)
Contrairement aux formules Excel qui font référence à une cellule, les fonctions DAX font toujours référence à un tableau ou une colonne complète.
2 manières de calculer dans DAX
En DAX, il existe deux principales manières de créer des calculs :
Les Colonnes Calculées
Les colonnes calculées sont des colonnes ajoutées à une table qui contiennent des résultats calculés ligne par ligne. Chaque ligne de la colonne calculée est le résultat d'une expression DAX appliquée à cette ligne indépendamment des autres.
Par exemple, dans votre table des ventes, qui contient entre autres, les quantités vendues et les prix unitaires, vous pouvez obtenir le chiffre d’affaires réalisés pour chaque vente en créant une colonne calculée en multipliant les deux colonnes :
- MontantTotal = Ventes[Quantité]* Ventes[PrixUnitaire]
Vous pouvez aussi calculer le Coût de chaque vente :
- CoutVente = Ventes[Quantité]* Ventes[CoutUnitaire]
Les Mesures
Les mesures, sont-elles des calculs dynamiques idéales pour des calculs tels que des totaux, des moyennes ou des pourcentages.
Par exemple, dans votre table de ventes, pour calculer le chiffre d’affaires global, vous pouvez utiliser la fonction "SUM" pour calculer les sommes des colonnes calculées "MontantTotal" et "CoutVente afin d’obtenir le Chiffre d’affaires (TotalCA) et le Cout total (TotalCouts)
- TotalCA = SUM(Ventes[MontantTotal])
- TotalCouts = SUM(Ventes[CoutVente])
L’avantage des mesures, c’est qu’elles sont réutilisables. Pour calculer la marge globale, vous pouvez donc soustraire les 2 mesures calculées :
- Marge globale = TotalCA - TotalCouts
Voilà, en quelques clics, vous venez de réaliser les calculs qui vous serviront lors de votre prochaine réunion d’équipe.
Le moteur de calcul DAX dans Power BI est un outil puissant qui permet de créer des calculs dynamiques et sophistiqués pour analyser vos données. En comprenant les différences entre les colonnes calculées et les mesures, vous pouvez optimiser vos analyses et créer des rapports dynamiques et informatifs.
Créer des Tableaux de Bord et des Rapports Interactifs
Dans Power BI, une fois que les relations entre les différentes tables de données sont définies, il devient très facile de créer des visuels dynamiques. L’interface de Power BI vous permet de glisser et déposer des champs de données dans le canevas de la vue de rapport pour générer des graphiques et des tableaux de bord.
Par exemple, pour créer un visuel du chiffre d’affaires global :
- Sélectionnez la mesure "TotalCA" déjà calculée
- Glissez la mesure dans le canevas
- Choisissez le type de visuel souhaité
En quelques clics, Power BI génère un visuel clair, qui affiche le montant de chiffre d’affaires global.
Vous pouvez créer de la même manière, les visuels adaptés et personnalisés pour afficher les informations de total coût des ventes et marge par produit et par année.
Vous assemblez dans une même page ces visuels, ce qui crée un rapports interactif que vous pourrez partager avec vos collègues.
Conclusion
Si vous vous cherchez à transformer la manière dont vous gérez et analysez vos données, Power BI est la solution qu’il vous faut. Avec ses fonctionnalités puissantes et ses capacités d’automatisation, cet outil de Business Intelligence vous permet de libérer le potentiel de vos données et de prendre des décisions éclairées qui propulseront votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Maîtriser Power BI est devenu une compétence essentielle pour les professionnels qui travaillent avec des données complexes.
Que vous soyez analyste de données, gestionnaire de projet, responsable des ventes, ou tout autre professionnel utilisant régulièrement des rapports, Power BI vous offre les outils nécessaires pour améliorer l’efficacité et la qualité de vos analyses.
Ne manquez pas l’opportunité d'améliorer vos compétences bien au-delà d'Excel avec la formation pour débutants : Power BI Débutant : Traiter et Analyser des Données avec Power BI Desktop
Avec cette formation, vous découvrirez comment transformer des données brutes et créer des tableaux de bord Power BI, qui vous faciliteront la prise de décisions stratégiques et vous feront gagner du temps sur vos tâches quotidiennes.
Formation Power BI Débutant : Traiter et Analyser des Données avec Power BI Desktop
L'objectif de cette formation est de vous familiariser avec Power BI et de vous permettre de :
- Importer, traiter et mettre à jour des bases de données volumineuses.
- Construire des tableaux de bord interactifs.
- Découvrir et utiliser DAX (Data Analysis Expressions), un langage essentiel pour la création de mesures et de calculs avancés dans Power BI.
Contenu de la Formation
Voici un aperçu détaillé du contenu de la formation Power BI pour débutants :
Comprendre l'Interface de Power BI Desktop
Vous apprendrez à naviguer dans l'interface de Power BI Desktop, à connaître l'emplacement des menus et des outils, et à savoir en un coup d'œil où trouver ce dont vous avez besoin.
Accéder aux Données et les Charger dans Power BI
Cette section se concentre sur l'importation de données depuis différentes sources (Excel, bases de données SQL, services en ligne, etc.) et sur leur chargement dans Power BI pour analyse.
Traiter les Données avec Power Query
Power Query est un outil intégré qui permet de nettoyer, transformer et structurer vos données. Vous apprendrez comment utiliser Power Query pour éliminer les erreurs, gérer les valeurs manquantes et transformer vos données en un format prêt pour l’analyse.
Créer des Modèles de Données
La modélisation de données est essentielle pour relier différentes tables et obtenir une vue cohérente des informations. Vous apprendrez à créer des relations entre les tables et à construire des modèles de données robustes.
Utiliser les Fonctions DAX
DAX (Data Analysis Expressions) est un langage de formule puissant utilisé dans Power BI. Vous apprendrez à utiliser DAX pour créer des calculs dynamiques et des mesures qui vous fourniront des insights approfondis, comme le total des ventes, la marge bénéficiaire, et bien plus encore.
Créer et Personnaliser des Visuels Dynamiques
Apprenez à concevoir des rapports interactifs avec des graphiques et visuels personnalisés qui aident à visualiser les performances et à prendre des décisions stratégiques.
Utiliser Power BI Service pour le Partage
Découvrez comment publier vos rapports et tableaux de bord en ligne à l’aide de Power BI Service, permettant à vos collègues, services ou partenaires d'accéder aux informations pertinentes en temps réel.
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Excel
Comment recopier rapidement des données sans quasiment rien faire
Comment recopier rapidement des données sans quasiment rien faire
Imaginez
Vous avez une série de données à saisir dans un tableau, des suites de données linéaires, géométriques, etc. Vous devez les saisir dans toutes les directions vers le bas, vers le haut vers la droite, vers la gauche.
Vous savez déjà saisi et recopié à l'aide de la «croix de recopie». Mais utiliser la «croix de recopie» dans un tableau de plusieurs centaines de lignes et colonnes n’est vraiment pas pratique.
Vous perdez du temps !
Comment allez-vous procéder ?
C’est là qu’interviennent les « OUTILS DE RECOPIE » dans Excel.
Qu’est-ce que « les outils de recopie » ?
Les outils de recopie d'Excel sont un ensemble d'outils qui permettent de recopier automatiquement des données dans toutes les directions (droite, gauche, haut, bas).
Où trouver "les outils de recopie" ?
Les « outils de recopie » se trouvent dans le menu Accueil, dans le groupe « Edition ».
- Accueil > Édition > Recopier
Elles sont représentées par une icône en forme de flèche vers le bas
Quel est le raccourci des « outils de recopie » ?
Le raccourci des « outils de recopie » est :
- Alt + L + È
Comment réaliser la recopie de données ?
Pour recopier des données vers le bas :
- Sélectionnez les données que vous voulez recopier
- Cliquez sur l'option « en bas ».
- Excel reproduit automatiquement votre sélection dans les cellules du tableau qui se trouvent vers le bas.
Pour recopier une formule vers le haut :
- Cliquez sur l'option en haut
- Excel reproduit automatiquement votre sélection vers le haut
De même pour recopier vers la droite ou la gauche.
Recopier des données en série
Avec les «outils de recopie», vous pouvez aussi recopier des données en série :
- Sélectionnez les cellules dans lesquelles vous souhaitez voir afficher le résultat
- Saisissez vos données de départ
- Cliquez sur l'option série : Accueil > Édition > Recopier > Série
Une boîte de dialogue s'ouvre et vous demande les informations à saisir :
- Sélectionnez la série : en ligne (horizontalement) ou en colonne (verticalement).
- Définissez le type de données : linéaire ou géométrique.
- Spécifiez la valeur du pas et la dernière valeur de votre série (facultatif)
Le pas correspond au nombre auquel Excel doit augmenter chaque nombre suivant pour compléter la série.
- Si vous voulez obtenir les nombres 1,4, 7,10… - la valeur du pas est 3.
- Si vous voulez obtenir des nombres pairs 2, 4, 6, etc. la valeur du pas est 2.
- Si vous ne donnez pas la valeur du pas, Excel copie la donnée que vous avez rentrée dans toutes les lignes ou colonnes que vous avez sélectionnées.
Saisir des séries de dates
Dans votre tableau, cette fois-ci, vous devez saisir des données de dates. Par exemple, vous voulez saisir tous les mois, espacés de deux mois, du 19/01/2021 jusqu’à la fin de l’année.
- Sélectionnez votre zone de résultats
- Saisissez la date de départ : 19/01/2021
- Cliquez sur l'option série : Accueil > Édition > Recopier > Série
- Sélectionnez la série : en ligne (horizontalement) ou en colonne (verticalement).
- Définissez le type de données : chronologique
- Définissez l’unité de temps : mois
- Spécifiez la valeur du pas : 2
Résultat
Excel
Comment compléter instantanément une grande quantité de données sans quasiment rien faire
Comment compléter instantanément une grande quantité de données sans quasiment rien faire
Imaginez
Vous avez une grande quantité de données à saisir.
Par exemple, vous avez la liste des noms et prénoms des salariés. À partir de ces données, vous voulez regrouper le nom et prénom dans une même cellule et aussi créer les emails correspondant à chacun.
Comment allez-vous procéder ?
C’est là qu’intervient le «REMPLISSAGE INSTANTANÉ» »
Qu’est-ce que le «remplissage instantané» ?
Le «remplissage instantané» vous permet de remplir d'importants volumes de données en colonne sans avoir à les taper. Vous entrez des exemples. Excel interprète ces exemples comme des modèles à reproduire.
Comment utiliser le « remplissage instantané » ?
Dans votre tableau, vous avez une colonne qui comprend les noms et les prénoms des salariés. Vous voulez créer une nouvelle colonne avec le nom et le prénom.
Habituellement, vous faites cette séparation ligne par ligne. Mais votre entreprise compte plus de 600 salariés. Vous n’allez pas le faire ligne par ligne, n’est-ce pas ?
Pour ce faire :
- Insérerez une nouvelle colonne à votre tableau
- Dans la première ligne de cette colonne, saisissez le prénom et nom du salarié, comme ils sont écrits dans les colonnes de référence
- Validez avec Entrée
- Dans la deuxième ligne, commencez à saisir le nom du salarié suivant
À partir du moment où vous commencez à saisir le nom du deuxième salarié, Excel vous propose de remplir le reste des lignes avec les noms des autres salariés.
- Si vous décidez de ne pas utiliser le «remplissage instantané», appuyez sur Echap. Excel n’appliquera pas le «remplissage instantané».
- Si vous acceptez le «remplissage instantané», cliquez sur Valider pour confirmer le «remplissage instantané». Excel remplit instantané la totalité de la colonne.
En quelques secondes, vous venez de remplir une grande quantité d’information, sans avoir à les saisir une par une.
Ce que vous avez fait, c’est que dans la première ligne, vous avez donné un modèle à Excel. Excel arrive alors à faire le lien entre le nom que vous avez saisi dans cette colonne et celui qui se trouve dans la colonne d’origine. Ensuite, lorsque vous saisissez le nom dans la ligne suivante, Excel comprend que vous voulez reproduire ce modèle sur toutes les autres lignes de la colonne. Il vous propose donc de cliquer sur Entrée pour compléter la colonne entière.
À savoir
En utilisant le «remplissage instantané» de cette manière, vous avez en fait utilisé l’outil «REMPLISSAGE INSTANTANÉ».
Où trouver l’outil de « remplissage instantané » ?
Le «remplissage instantané» se trouve dans le menu « données », dans le groupe « outils de données ».
- Données > Outils de données > «remplissage instantané»
Il est représenté par une icône en forme de tableau avec un éclair sur le coin supérieur droit.
Il se trouve aussi dans le menu « Accueil », dans le groupe « Édition »
- Accueil > Édition > Recopier > «remplissage instantané»
Quel est le raccourci de « remplissage instantané » ?
Le raccourci de «remplissage instantané» est :
- ALT + É + R
Comment utiliser le « remplissage instantané » avec l’outil de « remplissage instantané » ?
Maintenant, vous devez créer les adresses emails des nouveaux employés de l’entreprise. Le format des emails est prénom.nom@nomsociété.com.
Dans votre tableau vous avez déjà les colonnes nom et prénom. Dans une nouvelle colonne :
- Saisissez l’email complet du premier salarié
- Cliquez Entrée pour valider et vous placer sur la deuxième ligne
- Cliquez « »remplissage instantané» »
Excel remplit instantanément toutes les lignes de la colonne avec les adresses emails de tous les employés.
À savoir
Si vous commettez une erreur dans la saisie des données, Excel risque de reproduire cette erreur sur l’ensemble des lignes de votre colonne.
Excel
Comment nettoyer les données d’un tableau : 5 manières simples et efficaces
Comment nettoyer les données d’un tableau : 5 manières simples et efficaces
Si vous recevez un ensemble de données de quelqu'un ou peut-être que vous le téléchargez à partir d'un autre système et que vous l'importez dans Excel, il y a des tonnes de choses qui peuvent mal tourner. Lignes vierges, casse incohérente, fautes d'orthographe, doublons - tout cela doit être corrigé avant d'effectuer une analyse.
Si vous ne prenez pas le temps de nettoyer les données dans Excel, vous obtiendrez des résultats incohérents et inexacts lorsque vous tenterez de les analyser.
Excel dispose de nombreux outils, fonctions et utilitaires qui peuvent vous aider à nettoyer vos données efficacement.
Utilisez les fonctions et les outils d'Excel pour nettoyer un ensemble de données brutes, en supprimant les erreurs et en les rendant cohérents, prêts pour l'analyse.
Voici cinq manières de nettoyer des données et les rendre prêtes à être analysées.
Supprimer les lignes vierges
Excel n’aime pas le vide. Les cellules vides et les lignes vides peuvent nuire à une bonne analyse de données. En particulier si vous avez l'intention de créer un tableau croisé dynamique.
Si vous avez une grande quantité de données avec des lignes et des cellules vides partout, les supprimer peut être fastidieux et prendre du temps. Heureusement, Excel a un moyen de les supprimer en une seule fois.
Pour cela :
- Sélectionnez tout votre tableau/toutes vos données
- Dans le menu Accueil, dans le groupe Édition, cliquez sur Rechercher et sélectionner puis sur Sélectionner les cellules
- Accueil > Édition > Rechercher et sélectionner > Sélectionner les cellules
- Dans la boîte de dialogue, sélectionnez cellules vides
- Cliquez OK pour valider
Toutes les lignes vides de votre sélection sont mises en évidence (grisées). Vous pouvez maintenant toutes les supprimer.
- Dans le menu Accueil, dans le groupe Cellules, cliquez sur la moitié inférieure du bouton Supprimer
- Accueil > Cellules > Supprimer
- Cliquez sur Supprimer des lignes dans la feuille
Vous avez supprimé les lignes vides/vierges de votre tableau.
Vous pouvez utiliser la même méthode pour supprimer les colonnes vides de votre tableau.
Remplir les cellules vides
Si votre feuille de calcul contient des cellules vides, vous souhaiterez peut-être les remplir toutes avec la même valeur, au lieu de les supprimer. Lorsque vous supprimez des cellules vides, Excel décale les valeurs pour remplir l'espace, ce qui peut perturber tout votre tableau.
Le remplissage des espaces vides avec une valeur telle que « 0 » peut s'avérer plus bénéfique.
Pour cela :
- Sélectionnez tout votre tableau/toutes vos données
- Dans le menu Accueil, dans le groupe Édition, cliquez sur Rechercher et sélectionner puis sur Sélectionner les cellules
- Accueil > Édition > Rechercher et sélectionner > Sélectionner les cellules
- Dans la boîte de dialogue, sélectionnez cellules vides
- Cliquez OK pour valider
Toutes les cellules vides de votre sélection sont mises en évidence (grisées). Vous pouvez maintenant toutes les modifier.
- Sans toucher à la souris, tapez « 0 » ou toute autre donnée
- Cliquez sur Entrée pour valider la saisie sur une seule cellule/Cliquez sur CTRL + Entrée pour valider la saisie sur l’ensemble des cellules vides
Toutes les cellules vides de votre sélection ont été remplies par la valeur que vous avez tapée.
Supprimer les données en double
- Sélectionnez les données/plage de données que vous voulez supprimer
- Dans le menu de données, dans le groupe Outils de données, cliquez sur Supprimer les doublons
- Accueil > Outils de données > « Supprimer les doublons »
- Dans la boîte de dialogue « supprimer les doublons », cochez les cases des doublons que vous souhaitez.
Supprimer les espaces vides dans les cellules/entre les textes
Les espaces vides devant le texte ou les valeurs dans les cellules peuvent entraîner des problèmes lors de l'analyse des données. Parfois, ces espaces vides sont difficiles à percevoir, principalement s'ils se trouvent à la fin d'une chaîne de texte ou d'une valeur. de supprimer
Excel a besoin de données propres sans espaces supplémentaires pour bien analyser des données.
La fonction « SUPPRESPACE » nettoie les données texte afin qu’elles soient compatibles avec Excel.
Pour ce faire :
- Placez-vous sur la cellule sur laquelle vous souhaitez obtenir le résultat
- Dans le menu de formules, dans la bibliothèque de fonctions, cliquez sur Texte
- Formules > Bibliothèque de fonctions > Texte > «Supprespace»
- Cliquez avec la fonction « SUPPRESPACE »
Excel supprime tous les espaces en trop dans votre cellule.
- Utilisez la «croix de recopie» pour copier la formule sur les autres cellules dont vous voulez supprimer les espaces superflus.
Effacer tout le formatage :
Quand vous copiez-collez un tableau d’une autre feuille, il peut venir avec son propre formatage, mise en forme. Pour commencer avec un tableau vierge de toute mise en forme, vous devez effacer le formatage original dans l’ensemble des données.
Pour cela :
- Sélectionnez les données dont vous souhaitez supprimer le formatage
- Dans l'onglet Accueil, dans le groupe Édition, sélectionnez la moitié inférieure du bouton Effacer
- Sélectionnez Effacer les formats
- Accueil > Édition > Effacer > « Effacer les formats »
Excel efface tous les formats appliqués au tableau (couleur, alignement, nombre, etc.)
Excel
Comment rapidement modifier la hauteur et la largeur des lignes et colonnes
Comment rapidement modifier la hauteur et la largeur des lignes et colonnes
Imaginez
Vous avez rempli un tableau Excel. Cependant les informations que vous avez saisies donnent l'impression de s'étaler sur plusieurs colonnes. Elles sont trop grandes pour tenir sur une seule cellule.
Vous aimeriez pouvoir agrandir les cellules pour qu’elles puissent contenir et afficher la totalité du texte.
Comment allez-vous procéder ?
Sur Excel il est possible de modifier la taille des cellules de différentes manières :
- Avec la souris
- Via le menu
- Via le la sélection globale
Modifier la hauteur et la largeur des lignes et colonnes avec la souris
- Sélectionnez la ligne ou colonne que vous souhaitez modifier.
- Avec la souris, allez dans la marge (la zone grise constituée de lettres pour les colonnes et de nombres pour les lignes).
- Placez-vous à l'intersection de deux cellules vous jusqu’à d'obtenir une flèche bidirectionnelle.
- Cliquez, maintenez et déplacez la flèche pour agrandir ou réduire la hauteur ou la largeur de votre cellule.
La cellule s’agrandit de la taille de votre déplacement
Modifier la hauteur et la largeur des lignes et colonnes en un clic
Vous pouvez agrandir la hauteur d’une ligne et la largeur d’une colonne en 1 clic :
- Sélectionnez la ligne ou colonne que vous souhaitez modifier.
- Allez dans le menu Accueil > Cellule > Format > Hauteur de ligne ou largeur de colonne
- Dans la boîte de dialogue, entrez la hauteur ou la largeur en points que vous voulez appliquer à la cellule
- Cliquez OK pour valider
La cellule s’agrandit exactement à la taille que vous avez définie.
Définir en deux actions rapides la hauteur et la largeur de toutes les lignes et colonnes d’un tableau
Vous pouvez agrandir la hauteur de toutes les lignes et la largeur de toutes les colonnes d’un tableau en seulement 2 clics :
- Cliquez dans la partie supérieure gauche de votre tableau Excel pour sélectionner l’ensemble de votre feuille de calcul (toutes les cellules de votre feuille sont sélectionnées.
- Avec la souris, allez dans la marge (la zone grise constituée de lettres pour les colonnes et de nombres pour les lignes).
- Placez-vous à l'intersection de deux cellules jusqu’à d'obtenir une flèche bidirectionnelle.
- Cliquez, maintenez et déplacez la flèche pour agrandir ou réduire la hauteur ou la largeur de toutes les cellules de votre tableau.
Les cellules s’agrandissent exactement à la taille que vous avez définie.
Excel
Comment effacer/supprimer rapidement des données
Comment effacer/supprimer rapidement des données
Imaginez
Vous avez reçu un fichier, mais vous vous rendez compte que vous devez le nettoyer afin de pouvoir le traiter efficacement. Ce fichier comprend des cellules et des lignes vides ou encore des espaces avant ou après les données.
Vous ne voulez surtout pas perdre de temps à tout supprimer un à un. Vous voulez pouvoir rapidement supprimer les cellules vides et effacer les espaces superflus avant et après les données.
Comment allez-vous procéder
C’est là qu’intervient l’outil « EFFACER »
Qu'est-ce que l’outil « effacer »
L’outil « effacer » permet d'effacer ou de supprimer rapidement des données dans votre tableau Excel. Il permet de supprimer tous les éléments de cellules ou uniquement la mise en forme, le contenu, les commentaires ou les liens hypertextes dans une cellule.
Où trouver l'outil « effacer » ?
L’outil effacer se trouve dans le menu « Accueil » dans le groupe « Édition »
- Accueil > Édition > « Effacer »
Il est représenté par une icône en forme de gomme
Quel est le raccourci clavier ?
le raccourci clavier d’effacer est :
- Alt + L + 7
Comment utiliser l'outil « effacer » ?
- Sélectionnez votre tableau
- Cliquez sur le menu déroulant effacer.
Le menu vous donne la possibilité d'effacer tous les formats, le contenu, les commentaires et les liens.
Choisissez l'action que vous voulez réaliser. Une fois que vous avez cliqué sur l'option désirée votre tableau, sa mise en forme, son contenu, vos cellules sont à nouveau vides.
Comment supprimer le format d’une cellule ou d’un tableau ?
- Pour supprimer uniquement le format d'une cellule ou d’un tableau, sélectionnez la plage de cellule choisie.
- Cliquez sur l'icône Effacer dans le groupe Édition
- Accueil > Édition > « Effacer »
- Choisissez Effacer les formats.
Comment effacer le contenu et le format d’une cellule ou d’un tableau ?
Pour effacer le contenu et le format d’une cellule, sélectionnez la cellule
Cliquez sur l'icône Effacer dans le groupe Édition et choisissez Effacer tout
- Accueil > Édition > Effacer > « Effacer tout »
Comment supprimer les commentaires dans une cellule ?
Vous pouvez également sélectionner « Effacer les commentaires et les notes » pour effacer les commentaires attachés à une cellule.
- Accueil > Édition > Effacer > « Effacer les commentaires et les notes »
Excel
Comment appliquer une mise en forme professionnelle et automatiser les calculs dans un tableau ?
Comment appliquer une mise en forme professionnelle à un tableau et automatiser les calculs ?
Imaginez
Votre responsable vous demande de saisir un tableau de données. Ce que vous avez fait. Maintenant vous devez le lui soumettre. Il vous signale aussi qu'il aimerait par la suite pouvoir rajouter des lignes et des colonnes.
Il voudrait que ce qu'il rajoute s'intègre au tableau sans avoir à refaire toute la mise en forme (la couleur de fond, appliquer des bordures, etc.).
Vous ne voulez pas perdre de temps à faire vous-même la mise en forme du tableau.
De plus, vous savez que si vous lui soumettez le tableau avec une mise en forme manuelle, il ne pourra pas intégrer ses rajouts sans avoir à refaire la mise en forme. En plus ses données ne seront pas prises en compte dans votre tableau.
Comment allez-vous procéder ?
C'est là qu'intervient l'outil « METTRE SOUS FORME DE TABLEAU »
Qu’est-ce que «mettre sous forme de tableau» ?
«Mettre sous forme de tableau» permet d'effectuer la conversion rapide d'une plage de cellule en un tableau avec son propre style. C’est-à-dire que vous allez transformer un ensemble de données en un vrai tableau au sens premier d’Excel.
Cela veut dire que ce que vous appelez tableau n’est pas réellement un tableau. C’est un défaut de langage qui vous fait appeler cela tableau. Ce n’est en réalité qu’un ensemble de données mises les unes avec les autres et qui donnent l’impression d’un tableau.
Où trouver « mettre sous forme de tableau » ?
L’outil « Mettre sous forme de tableau » se trouve dans l’onglet « accueil », dans le groupe « styles » et dans le menu insertion et dans le groupe tableaux.
- Accueil > Styles > «Mettre sous forme de tableau»
Il est représenté par une icône en forme de tableau avec un pinceau à l'intérieur.
- Insertion > Tableaux > Tableau
Il est représenté par une icône en forme de tableau avec un en-tête.
Quel est le raccourci clavier de « Mettre sous forme de tableau » ?
Le raccourci clavier de «mettre sous forme de tableau» est :
- Ctrl + L ou Alt + L + M
Comment mettre des données sous forme de tableau ?
Pour mettre des données sous forme de tableau, commencez par vous placer sur une des cellules du tableau (pas besoin de sélectionner tout le tableau).
- Cliquez sur «mettre sous forme de tableau»
- La boîte de dialogue «mettre sous forme de tableau» s’ouvre et vous donne accès à un ensemble de styles de couleurs de tableaux du plus clair au plus foncé.
- Appliquez le style qui vous convient.
- Confirmez votre sélection.
Excel identifie automatiquement la plage sélectionnée. Il la détoure et affiche la boîte de dialogue Créer un tableau.
Excel vous demande alors si votre tableau comporte des en-têtes.
- Si votre tableau ne comporte pas d’en-têtes, Excel créée des en-têtes en rajoutant une ligne de type colonne 1 colonne 2, colonne 3, au-dessus de vos données.
- Si votre tableau comporte des en-têtes, Excel applique à votre tableau le style choisi.
De cette mise en forme de tableau, les données vont hériter de fonctions supplémentaires.
- La plage de cellules change de forme.
- Des filtres sont appliqués aux en-têtes
- Si vous ajoutez des éléments dans les lignes et colonnes adjacentes à votre tableau, Excel les intègre automatiquement au tableau en appliquant le même style.
- Un menu contextuel spécifique « CRÉATION DE TABLEAU » s’affiche automatiquement dans le ruban. Il est accessible chaque fois que vous sélectionnez une cellule du tableau.
Le menu contextuel « création de tableau » vous permet de modifier le format de votre tableau.
- Supprimer les filtres
- Insérer une ligne de total
- Modifier le style de tableau
Ça y est vous venez de transformer un ensemble de données en un tableau selon les critères d'Excel.
Créer des calculs dans un tableau
Vous avez mis un ensemble de données sous forme de tableau. Maintenant, vous voulez trouver les totaux de certaines colonnes. Les totaux calculés doivent se trouver sur la dernière ligne du tableau.
Vous pouvez réaliser vous-même les calculs, mais le mieux est d’automatiser cette action.
Pour ce faire :
- Cliquez n’importe où dans le tableau
- Cliquez sur le menu spécifique « Création Tableau »
- Dans la barre des outils, cochez la case « Ligne Total »
La ligne total apparaît à la dernière ligne du tableau et Excel calcule automatiquement la dernière colonne du tableau
Pour calculer les autres colonnes, lorsque vous affichez la ligne total à la dernière ligne du tableau, un menu déroulant apparaît dans chaque cellule de la ligne.
Le menu déroulant permet de choisir la fonction à exécuter dans cette colonne.
- Somme
- Moyenne
- NB
- Etc.
- Sélectionnez la cellule dans laquelle vous voulez calculer le total
- Dans la liste déroulante, sélectionnez la fonction somme pour calculer le total
Excel calcule automatiquement le total de la colonne
Attention
Il vous est certainement arrivé de recevoir un fichier avec des données déjà mises sous la forme de tableau. C’est souvent embêtant parce que les formules que vous saisissez sur une cellule s’appliquent automatiquement à l’ensemble des lignes du tableau. La formule est automatiquement copiée dans toutes les cellules de la colonne.
Vous ne pouvez pas par exemple, effectuer une addition sur la première ligne et une soustraction sur la deuxième ligne.
Si vous ne voulez pas travailler sur des données en forme de tableau, vous pouvez toujours revenir en arrière et « convertir le tableau en table de données »
Pour cela, placer votre souris sur n’importe quelle cellule du tableau.
Dans le menu « Outils de Tableau » dans le groupe « Outils », cliquez sur « convertir en plage ».
- Création de tableaux > Outils > Convertir en plage
Vous transformez alors votre tableau en simple table de données.
Bien que les données gardent la mise en forme appliquée, elles ne bénéficient plus des caractéristiques des tableaux (filtres, «remplissage instantané», etc.).
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