10 trucs et astuces pour utiliser Power Query dans Power BI - Partie 1

Clause de non-responsabilité:

Nous nous excusons pour la longueur de ce post. Nous avions initialement prévu de fournir 10 trucs et astuces dans un article facile à lire, mais notre enthousiasme pour le sujet a eu raison de nous. Les 5 premiers trucs et astuces se sont avérés si épiques que nous avons dû diviser le message en deux. Nous vous promettons que la deuxième partie sera tout aussi informative et divertissante que la première, et nous espérons que vous ne nous en voudrez pas de notre verbosité. Nous sommes vraiment passionnés par ce sujet, et nous espérons que vous l'êtes aussi !

Alors que la quantité de données que les entreprises génèrent et stockent ne cesse de croître, le besoin d'outils efficaces de préparation et d'analyse des données devient de plus en plus important. Un outil devenu essentiel pour les entreprises de toutes tailles est Power BI, un service d'analyse commerciale de Microsoft qui fournit des visualisations interactives et des capacités d'intelligence d'affaires. Au sein de Power BI, Power Query est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de transformer, nettoyer et mettre en forme des données à partir d'un large éventail de sources.

Dans cet article de blog, nous allons explorer 10 trucs et astuces pour utiliser Power Query dans Power BI , ainsi que des exemples de la façon dont ils peuvent profiter aux entreprises. Du chargement et du filtrage des données aux transformations avancées et à la modélisation des données, ces conseils et astuces aideront les utilisateurs à rationaliser leurs processus de préparation et d'analyse des données, conduisant à une prise de décision plus précise et éclairée.

Utiliser les paramètres

Utiliser des paramètres pour un chargement de données flexible Grâce aux paramètres, vous pouvez créer des processus de chargement de données dynamiques qui vous permettent de basculer facilement entre différentes sources de données, filtres ou plages de dates. Par exemple, vous pouvez créer un paramètre qui permet aux utilisateurs de choisir une plage de dates pour un rapport, puis utiliser ce paramètre pour filtrer les données.

Power Query est un outil de transformation et de préparation de données intégré à Power BI. Il permet aux utilisateurs de se connecter à diverses sources de données, de transformer et de façonner les données, et de les charger dans un modèle de données à des fins de création de rapports et d'analyse. L'une des fonctionnalités clés de Power Query est sa capacité à créer des workflows de transformation de données flexibles et réutilisables. Les paramètres sont un outil essentiel pour atteindre cette flexibilité.

Un paramètre est une valeur définie par l'utilisateur qui peut être utilisée dans les formules et les transformations Power Query. Les paramètres permettent aux utilisateurs de définir des valeurs qui peuvent être modifiées lors de l'exécution, ce qui peut être extrêmement utile pour créer des rapports flexibles et interactifs. Les paramètres peuvent être utilisés pour :

• Filtrer dynamiquement les données en fonction de l'entrée de l'utilisateur
• Contrôler la granularité des calculs temporels
• Normaliser les noms de colonnes sur plusieurs sources de données
• Définir des seuils dynamiques pour les contrôles de qualité des données
• Et plus!

L'utilisation de paramètres dans Power Query peut faire gagner du temps et augmenter la productivité , car elle permet aux utilisateurs de modifier rapidement et facilement le flux de travail de transformation des données sans avoir à réécrire des formules ou des transformations complexes. De plus, les paramètres peuvent être partagés entre plusieurs requêtes, ce qui facilite la standardisation et la réutilisation des transformations de données dans l'ensemble d'un rapport ou d'un modèle de données.

En résumé, l'utilisation de paramètres est un conseil et une astuce puissants pour Power Query, car il permet aux utilisateurs de créer des flux de travail de transformation de données hautement flexibles et réutilisables qui peuvent gagner du temps et augmenter la productivité. En exploitant la puissance des paramètres, les utilisateurs peuvent créer des rapports dynamiques et interactifs qui peuvent s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.

Deux exemples illustrés sur la façon d'utiliser des paramètres pour un chargement de données flexible dans Power Query :

Exemple 1 : filtre de plage de dates flexible

Supposons que vous disposiez d'un ensemble de données contenant des données sur les ventes de l'année écoulée et que vous souhaitiez pouvoir filtrer les données en fonction d'une plage de dates flexible. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un paramètre pour définir les dates de début et de fin de la plage de dates.

1. Créez un paramètre : Dans l'éditeur Power Query, accédez à l'onglet Accueil, puis cliquez sur le bouton "Gérer les paramètres". Dans la boîte de dialogue "Gérer les paramètres", cliquez sur "Nouveau paramètre" et nommez-le "Plage de dates".
2. Définissez le type de données : dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez le type de données sur "DateTime".
3. Définir les valeurs par défaut : Dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez les valeurs par défaut des dates de début et de fin de la plage de dates.
4. Utiliser le paramètre dans un filtre : Dans l'éditeur Power Query, sélectionnez la colonne contenant les valeurs de date, et cliquez sur le bouton "Filtrer les lignes". Dans la boîte de dialogue "Filtrer les lignes", sélectionnez "Entre" comme type de filtre et utilisez le paramètre comme valeurs de filtre.

Exemple 2 : chemin d'accès au fichier source dynamique

Supposons que vous disposiez d'un ensemble de fichiers CSV mis à jour régulièrement et que vous souhaitiez pouvoir charger le fichier le plus récent chaque fois que vous actualisez les données. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un paramètre pour définir le chemin du fichier.

1. Créez un paramètre : Dans l'éditeur Power Query, accédez à l'onglet Accueil, puis cliquez sur le bouton "Gérer les paramètres". Dans la boîte de dialogue "Gérer les paramètres", cliquez sur "Nouveau paramètre" et nommez-le "Chemin du fichier".
2. Définissez le type de données : Dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez le type de données sur "Texte".
3. Définir la valeur par défaut : dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez la valeur par défaut comme chemin d'accès au fichier CSV le plus récent.
4. Utilisez le paramètre dans une source de données : dans l'éditeur Power Query, cliquez sur le bouton "À partir du fichier" et sélectionnez "CSV" comme type de fichier. Dans la boîte de dialogue "De CSV", utilisez le paramètre comme chemin d'accès au fichier.

En utilisant des paramètres dans Power Query, vous pouvez créer des processus de chargement de données flexibles qui peuvent s'adapter aux modifications de vos sources de données. Ces exemples illustrent quelques-unes des façons dont les paramètres peuvent être utilisés pour rationaliser vos processus de préparation et d'analyse des données.

Prime:

comment utiliser des paramètres dans Power Query qui pourraient "épater" vos collègues :

Exemple : Filtrage dynamique basé sur l'entrée de l'utilisateur

Supposons que vous disposiez d'un rapport Power BI contenant un tableau de données de ventes et que vous souhaitiez autoriser les utilisateurs à filtrer les données en fonction de n'importe quelle colonne du tableau. Vous pouvez accomplir cela en utilisant des paramètres dans Power Query.

1. Créez un paramètre : Dans l'éditeur Power Query, accédez à l'onglet Accueil, puis cliquez sur le bouton "Gérer les paramètres". Dans la boîte de dialogue "Gérer les paramètres", cliquez sur "Nouveau paramètre" et nommez-le "Colonne de filtre".
2. Définissez le type de données : Dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez le type de données sur "Texte".
3. Définissez la valeur par défaut : dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", définissez la valeur par défaut comme le nom de la colonne sur laquelle vous souhaitez filtrer.
4. Utiliser le paramètre dans un filtre : Dans l'éditeur Power Query, sélectionnez la table contenant les données de ventes, et cliquez sur le bouton "Filtrer les lignes". Dans la boîte de dialogue "Filtrer les lignes", sélectionnez "Personnalisé" comme type de filtre, puis saisissez la formule suivante :

= [#"& Filtrer la colonne &" ] > 0

Cette formule utilise le paramètre pour filtrer dynamiquement le tableau en fonction de la colonne spécifiée par l'utilisateur. Le symbole "&" est utilisé pour concaténer la valeur du paramètre avec le reste de la formule.

1. Ajoutez une invite de paramètre au rapport : dans Power BI Desktop, accédez à l'onglet "Affichage", puis cliquez sur le bouton "Paramètre". Dans la boîte de dialogue "Nouveau paramètre", sélectionnez le paramètre "Colonne de filtre" et cochez l'option "Obligatoire". Cela invitera l'utilisateur à entrer une valeur pour le paramètre lorsqu'il affichera le rapport.

Désormais, lorsqu'un utilisateur affiche le rapport, il est invité à entrer le nom de la colonne sur laquelle il souhaite filtrer. Une fois qu'ils ont entré une valeur, le rapport filtrera dynamiquement le tableau en fonction de leur entrée. Cela offre une expérience hautement personnalisable et interactive pour l'utilisateur, sans nécessiter d'effort de développement supplémentaire. Vos collègues peuvent être impressionnés par la flexibilité et l'efficacité de cette solution basée sur des paramètres.

Combiner plusieurs sources de données

Combiner plusieurs sources de données avec des requêtes de fusion Les requêtes de fusion vous permettent de combiner des données provenant de plusieurs sources dans une seule table. Par exemple, vous pouvez fusionner les données client d'un système CRM avec les données de vente d'un système ERP pour créer une vue complète de l'activité client.

Power Query fournit plusieurs options pour combiner des données provenant de plusieurs sources, notamment joindre des tables, ajouter des tables et fusionner des requêtes. La fonction Fusionner les requêtes est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de combiner les données de plusieurs tables ou requêtes en un seul ensemble de résultats. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données stockées dans plusieurs tables, fichiers ou bases de données.

Voici quelques scénarios dans lesquels vous pouvez utiliser des requêtes de fusion pour combiner des données provenant de plusieurs sources :

1. Combiner les données de plusieurs tables : Si vous avez plusieurs tables dans une base de données qui contiennent des informations connexes, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données en une seule table. Par exemple, si vous disposez d'un tableau de données client et d'un tableau de données de commande, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données dans un seul tableau qui affiche l'historique des commandes de chaque client.
2. Fusion de données provenant de différentes sources : Si vous avez des données stockées dans différentes bases de données ou fichiers, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données dans une seule table. Par exemple, si vous avez une base de données contenant des informations sur les clients et un fichier CSV contenant des informations sur les commandes, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données dans une seule table.
3. Combinaison de données de différentes granularités : si vous avez des données à différents niveaux de granularité, telles que des données de ventes quotidiennes et des données de ventes mensuelles, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données dans un seul tableau. Par exemple, vous pouvez utiliser Fusionner les requêtes pour combiner les données de ventes quotidiennes avec les données de ventes mensuelles afin de créer un rapport qui affiche les deux niveaux de détail.

Voici comment utiliser les requêtes de fusion pour combiner des données provenant de plusieurs sources :

1. Connectez-vous aux sources de données : Dans Power Query, allez dans l'onglet Accueil, et cliquez sur le bouton "Combiner les requêtes". Dans le menu déroulant, sélectionnez "Fusionner les requêtes".
2. Sélectionnez les tables ou requêtes à fusionner : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", sélectionnez la première table ou requête que vous souhaitez fusionner. Ensuite, sélectionnez la deuxième table ou requête que vous souhaitez fusionner.
3. Choisissez le type de jointure : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", choisissez le type de jointure que vous souhaitez utiliser. Par exemple, vous pouvez utiliser une jointure interne pour inclure uniquement les lignes où il existe une correspondance dans les deux tables, ou une jointure externe pour inclure toutes les lignes des deux tables.
4. Choisissez les colonnes de jointure : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", choisissez les colonnes que vous souhaitez utiliser pour joindre les tables. Les colonnes doivent contenir des valeurs correspondantes dans les deux tables.
5. Développez la table résultante : dans l'éditeur Power Query, sélectionnez la requête fusionnée et cliquez sur le bouton "Développer" pour voir les colonnes des deux tables dans une seule table.

Utiliser les requêtes de fusion - Une excellente fonction pour le comptable et les équipes financières

Pour les équipes comptables et financières , la possibilité d'ajouter rapidement et facilement un nouveau mois de données transactionnelles pour créer des rapports financiers depuis le début de l'année est essentielle. À l'aide de la fonction Fusionner les requêtes de Power Query, les équipes comptables et financières peuvent facilement combiner des données provenant de plusieurs sources, y compris des feuilles de calcul, des bases de données et d'autres sources de données, pour créer une vue complète de leurs données financières.

Voici un exemple de la manière dont les équipes comptables et financières peuvent utiliser la fonction Fusionner les requêtes pour ajouter un nouveau mois de données transactionnelles afin de créer des rapports financiers depuis le début de l'année :

1. Connectez-vous aux sources de données : Dans Power Query, allez dans l'onglet Accueil, et cliquez sur le bouton "Combiner les requêtes". Dans le menu déroulant, sélectionnez "Fusionner les requêtes".
2. Sélectionnez les tables ou les requêtes à fusionner : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", sélectionnez la table de données financières YTD existante, puis sélectionnez le nouveau mois de données transactionnelles.
3. Choisissez le type de jointure : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", choisissez le type de jointure que vous souhaitez utiliser. Par exemple, vous pouvez utiliser une jointure interne pour inclure uniquement les lignes où il existe une correspondance dans les deux tables, ou une jointure externe pour inclure toutes les lignes des deux tables.
4. Choisissez les colonnes de jointure : dans la boîte de dialogue "Fusionner les requêtes", choisissez les colonnes que vous souhaitez utiliser pour joindre les tables. Les colonnes doivent contenir des valeurs correspondantes dans les deux tables.
5. Développez la table résultante : dans l'éditeur Power Query, sélectionnez la requête fusionnée et cliquez sur le bouton "Développer" pour voir les colonnes des deux tables dans une seule table.
6. Transformer et charger les données : une fois les données fusionnées et les colonnes développées, les équipes comptables et financières peuvent utiliser l'éditeur Power Query pour transformer et charger les données dans un tableau de bord ou une feuille de calcul de rapports financiers YTD.

En utilisant la fonction Fusionner les requêtes dans Power Query, les équipes comptables et financières peuvent facilement ajouter un nouveau mois de données transactionnelles à leurs rapports financiers cumulés depuis le début de l'année sans avoir besoin d'une saisie manuelle des données ou d'une manipulation complexe des données. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais garantit également que les rapports financiers depuis le début de l'année sont exacts et à jour.

En résumé, l'utilisation de Merge Queries dans Power Query est un truc et une astuce puissants qui permettent aux utilisateurs de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un seul ensemble de résultats. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données stockées dans plusieurs tables, fichiers ou bases de données. En combinant des données à l'aide de Merge Queries, les utilisateurs peuvent créer des rapports et des analyses plus complets qui offrent une vue plus complète de leurs données.

Transformer les données avec une fonction personnalisée

Transformez les données avec des fonctions personnalisées, les fonctions personnalisées vous permettent de créer des extraits de code réutilisables pour les transformations de données courantes. Par exemple, vous pouvez créer une fonction personnalisée qui extrait l'année d'une date, puis utiliser cette fonction dans plusieurs requêtes.

Les fonctions personnalisées vous permettent de créer des extraits de code réutilisables pour les transformations de données courantes que vous pouvez utiliser dans plusieurs requêtes. Ils sont créés dans l'éditeur Power Query à l'aide du langage M, qui est le langage utilisé par Power Query pour effectuer des transformations de données.

En créant des fonctions personnalisées, vous pouvez simplifier les transformations de données complexes et les rendre réutilisables dans plusieurs requêtes. Par exemple, si vous devez fréquemment calculer la moyenne d'une colonne spécifique, vous pouvez créer une fonction personnalisée qui calcule la moyenne et l'utiliser dans plusieurs requêtes. Cela permet de gagner du temps et d'assurer la cohérence de vos transformations de données.

Voici un exemple de création d'une fonction personnalisée dans Power Query :

1. Ouvrez l'éditeur Power Query et accédez au menu déroulant "Nouvelle source". Sélectionnez "Requête vide" et donnez un nom à votre requête.
2. Dans la barre de formule, écrivez votre fonction en utilisant le langage M. Par exemple, pour créer une fonction qui calcule la moyenne d'une colonne spécifique, vous pouvez écrire le code suivant :

laisser

moyenne = (colonne) => Liste.Moyenne (colonne)

dans

moyenne

3. Cliquez sur "Terminé" pour enregistrer votre fonction.

1. Pour utiliser votre fonction personnalisée, créez une nouvelle requête et accédez à l'onglet "Ajouter une colonne". Sélectionnez "Invoke Custom Function" et sélectionnez votre fonction personnalisée dans la liste.
2. Dans la boîte de dialogue "Appeler la fonction personnalisée", sélectionnez la colonne à laquelle vous souhaitez appliquer la fonction, puis cliquez sur "OK".
3. La nouvelle colonne avec le résultat de la fonction personnalisée sera ajoutée à votre requête.

Les fonctions personnalisées dans Power Query peuvent être extrêmement puissantes et faire gagner du temps, en particulier pour les transformations de données complexes qui doivent être effectuées sur plusieurs requêtes. En créant des fonctions personnalisées, vous pouvez rendre votre processus de transformation de données plus efficace et cohérent.

Un deuxième exemple que vous pourriez utiliser :

laisser

extractFirstLetters = (text as text) => Text.Combine(List.Transform(Text.Split(text, " "), each Text.Start(_, 1)), " ")

dans

extrairePremièresLettres

Cette fonction prend une chaîne en entrée, la divise en mots, extrait la première lettre de chaque mot et les combine à nouveau en une chaîne.

Vous pouvez utiliser cette fonction dans une nouvelle requête pour extraire les premières lettres d'une colonne de chaîne. Voici comment:

1. Créez une nouvelle requête et connectez-vous à votre source de données.
2. Dans l'éditeur de requête, allez dans l'onglet "Ajouter une colonne" et sélectionnez "Colonne personnalisée".
3. Dans la boîte de dialogue "Colonne personnalisée", saisissez un nom pour votre nouvelle colonne, puis saisissez la formule suivante :

extraitPremièresLettres([Colonne])

Remplacez [Colonne] par le nom de la colonne dont vous souhaitez extraire les premières lettres.

1. Cliquez sur "OK" pour créer la nouvelle colonne.
2. La nouvelle colonne sera ajoutée à votre requête, avec les premières lettres de chaque mot dans la colonne d'origine.

Vous pouvez désormais utiliser cette fonction personnalisée dans toute requête nécessitant l'extraction des premières lettres de chaque mot dans une colonne de chaîne. Cela peut vous faire gagner du temps et rendre votre processus de transformation des données plus efficace.

Filtrer et trier les données avec des dépendances de requête

Les dépendances de requête vous permettent de filtrer et de trier les données de manière plus efficace en appliquant l'opération de filtrage ou de tri dans une étape de requête précédente. Par exemple, vous pouvez filtrer un jeu de données par une certaine valeur dans une requête, puis trier les données filtrées dans une étape ultérieure.

Les dépendances de requête sont une fonctionnalité importante de Power Query qui permet aux utilisateurs de gérer les relations entre les requêtes dans leur modèle de données. En comprenant et en utilisant efficacement les dépendances de requête, les utilisateurs de Power BI peuvent optimiser leur processus de transformation des données, améliorer les performances et créer des modèles de données plus robustes.

Dans Power Query, chaque requête est une unité autonome qui effectue une transformation de données spécifique. Cependant, il est souvent nécessaire de combiner plusieurs requêtes pour créer un modèle de données plus complet. C'est là qu'interviennent les dépendances de requête. En configurant des relations entre les requêtes, les utilisateurs de Power BI peuvent s'assurer que les modifications apportées à une requête sont automatiquement propagées aux autres requêtes qui en dépendent. Cela peut économiser du temps et des efforts, et garantir que le modèle de données reste cohérent et à jour.

L'utilisation des dépendances de requête dans Power Query présente plusieurs avantages :

1. Amélioration des performances : en configurant des dépendances de requête, les utilisateurs de Power BI peuvent optimiser leur processus de transformation des données et améliorer les performances. Les requêtes qui dépendent d'autres requêtes peuvent être mises à jour automatiquement, ce qui réduit le besoin de mises à jour manuelles et améliore la vitesse du processus de transformation des données.
2. Efficacité accrue : les dépendances de requête peuvent également améliorer l'efficacité du processus de transformation des données. En configurant des relations entre les requêtes, les utilisateurs de Power BI peuvent éviter de dupliquer le travail et garantir que les modifications apportées à une requête sont automatiquement propagées aux autres requêtes qui en dépendent.
3. Modèles de données robustes : les dépendances de requête peuvent également aider à créer des modèles de données plus robustes. En s'assurant que les requêtes sont mises à jour automatiquement, les utilisateurs de Power BI peuvent éviter les erreurs et les incohérences dans leur modèle de données, ce qui peut entraîner des résultats inexacts et une perte de crédibilité.

Pour utiliser efficacement les dépendances de requête, les utilisateurs de Power BI doivent suivre ces bonnes pratiques :

1. Comprendre les relations entre les requêtes : avant de configurer les dépendances des requêtes, il est important de comprendre les relations entre les requêtes dans le modèle de données. Cela garantira que les dépendances sont correctement configurées et que les modifications apportées à une requête sont propagées aux autres requêtes comme prévu.
2. Utiliser des conventions de dénomination : pour faciliter la compréhension des relations entre les requêtes, il est judicieux d'utiliser des conventions de dénomination qui reflètent les dépendances entre les requêtes. Par exemple, si la requête B dépend de la requête A, vous pouvez nommer la requête A "Données source" et la requête B "Données transformées - Données source".
3. Gardez les requêtes modulaires : pour faciliter la gestion des dépendances des requêtes, il est judicieux de conserver les requêtes modulaires et autonomes. Cela facilitera la mise à jour et la modification des requêtes individuelles sans affecter les autres requêtes qui en dépendent.

Supposons que vous ayez deux requêtes dans votre modèle de données : "Sales Data" et "Product Data". La requête "Sales Data" contient des informations sur les transactions de vente, tandis que la requête "Product Data" contient des informations sur les produits vendus.

Pour créer un modèle de données plus complet, vous souhaitez combiner les deux requêtes afin de pouvoir analyser les données de vente par produit. Pour cela, vous créez une troisième requête appelée "Ventes par produit", qui combine les requêtes "Données de ventes" et "Données de produits".

Supposons maintenant que vous apportiez des modifications à la requête "Données produit", comme l'ajout d'un nouveau produit. Sans dépendances de requête, vous devrez mettre à jour manuellement la requête "Ventes par produit" pour inclure le nouveau produit.

Cependant, en mettant en place une dépendance de requête entre la requête "Données Produit" et la requête "Ventes par Produit", toute modification apportée à la requête "Données Produit" sera automatiquement propagée à la requête "Ventes par Produit". Cela garantit que la requête "Ventes par produit" reste à jour et précise, sans avoir besoin de mises à jour manuelles.

Dans cet exemple, les dépendances de requête vous permettent de créer un modèle de données plus complet et plus robuste et de garantir que les modifications apportées aux données sous-jacentes sont automatiquement reflétées dans votre analyse.

Combiner des données ou utiliser une relation dans le modèle de données ?

L'utilisation de dépendances de requête ou la création de relations entre les tables dans votre modèle de données dépend de votre cas d'utilisation spécifique et des exigences en matière de données.

Si vous avez un modèle de données simple avec un petit nombre de tables et que vos données ne changent pas fréquemment, la création de relations entre les tables est souvent la meilleure approche. Cela vous permet de filtrer et d'analyser facilement vos données à l'aide des fonctionnalités familières de Power BI, telles que les segments et les visuels.

Cependant, si vous avez un modèle de données plus complexe avec de nombreuses tables et que vos données changent fréquemment, l'utilisation de dépendances de requête peut être une meilleure approche. Cela vous permet de gérer et de mettre à jour plus facilement vos requêtes et garantit que toute modification de vos données sous-jacentes est automatiquement répercutée dans votre analyse.

Dans certains cas, vous souhaiterez peut-être même utiliser une combinaison de dépendances et de relations de requête pour créer un modèle de données plus flexible et plus robuste.

En fin de compte, le choix entre l'utilisation de dépendances de requête ou la création de relations entre les tables dépendra des exigences spécifiques de votre modèle de données et de votre analyse. Il est important d'évaluer soigneusement vos données et de choisir l'approche qui répond le mieux à vos besoins.

En résumé, les dépendances de requête sont une fonctionnalité importante de Power Query qui permet aux utilisateurs de gérer les relations entre les requêtes dans leur modèle de données. En comprenant et en utilisant efficacement les dépendances des requêtes, les utilisateurs de Power BI peuvent optimiser leur processus de transformation des données, améliorer les performances et créer des modèles de données plus robustes.

Ne pas pivoter les données pour une meilleure analyse

Les données non pivotées sont une technique utile pour transformer des données d'un format large en un format long. Cela facilite l'analyse des données et la création de visualisations. Par exemple, vous pouvez annuler le pivot d'un tableau de données de ventes avec des colonnes pour chaque mois et le transformer en un tableau avec des lignes distinctes pour chaque mois.

Les données non pivotées sont une technique utile pour transformer les données, car elles vous permettent de remodeler vos données afin qu'elles puissent être plus facilement analysées et visualisées dans Power BI.

Dans un format large, les données sont organisées en colonnes, chaque colonne représentant une variable différente. Cela peut compliquer l'analyse et la visualisation des données, car vous devrez peut-être sélectionner et filtrer manuellement plusieurs colonnes pour créer une image complète des données.

En revanche, dans un format long, les données sont organisées en lignes, chaque ligne représentant une combinaison unique de variables. Cela peut faciliter l'analyse et la visualisation des données, car vous pouvez plus facilement filtrer et agréger les données pour créer une image plus complète.

Par exemple, supposons que vous disposiez d'un tableau de données de ventes contenant des colonnes pour chaque mois de l'année. Au format large, le tableau peut ressembler à ceci :

Produit	Ventes de janvier	Ventes de février	Soldes de mars
UN	100	150	200
B	75	125	150
C	50	75	100

Toutefois, si vous souhaitez analyser les données de ventes par mois, vous devrez sélectionner et filtrer manuellement plusieurs colonnes. En revanche, si vous ne faites pas pivoter les données dans un format long, le tableau ressemblera à ceci :

Produit	Mois	Ventes
UN	Janvier	100
UN	Février	150
UN	Mars	200
B	Janvier	75
B	Février	125
B	Mars	150
C	Janvier	50
C	Février	75
C	Mars	100

Dans ce format long, vous pouvez plus facilement filtrer et agréger les données par mois, ce qui vous permet de créer des visuels plus efficaces et d'obtenir des informations plus approfondies sur vos données.

En résumé, le fait de ne pas pivoter les données d'un format large vers un format long est une technique utile pour transformer les données car cela peut faciliter l'analyse et la visualisation des données. En organisant les données en lignes plutôt qu'en colonnes, vous pouvez plus facilement filtrer et agréger les données pour créer une image plus complète de vos données.

Tirez parti du moteur Vertipaq pour de meilleures performances !

Les données non pivotées peuvent en fait améliorer les performances de Power BI, en particulier lors de l'utilisation du moteur VertiPaq. Le moteur VertiPaq est une puissante technologie de stockage et de traitement des données en mémoire utilisée par Power BI pour fournir des temps de réponse rapides aux requêtes et une utilisation efficace de la mémoire.

Lorsque les données ne sont pas pivotées, elles passent d'un format large à un format long. Dans un format large, les données sont stockées dans des colonnes, ce qui peut entraîner de nombreuses valeurs redondantes ou nulles. Cela peut augmenter la taille de l'ensemble de données et rendre plus difficile pour le moteur VertiPaq de compresser et de stocker efficacement les données en mémoire.

En revanche, dans un format long, les données sont stockées dans des lignes, ce qui peut aider à éliminer la redondance et les valeurs nulles. Cela peut réduire la taille de l'ensemble de données et faciliter la compression et le stockage des données en mémoire par le moteur VertiPaq. De plus, le format long peut simplifier les relations entre les tables, permettant un traitement plus rapide des requêtes et de meilleures performances.

Par exemple, supposons que vous disposiez d'un tableau au format large contenant des données de ventes pour différentes régions et différents mois :

Région	Ventes de janvier	Ventes de février	Soldes de mars
Est	100	150	200
Ouest	75	125	150
Nord	50	75	100

Cette table contient de nombreuses valeurs redondantes et nulles, car chaque ligne ne contient que trois valeurs sur douze valeurs possibles. En unpivotant la table dans un format long, nous pouvons éliminer la redondance et les valeurs nulles :

Région	Mois	Ventes
Est	Janvier	100
Est	Février	150
Est	Mars	200
Ouest	Janvier	75
Ouest	Février	125
Ouest	Mars	150
Nord	Janvier	50
Nord	Février	75
Nord	Mars	100

Ce tableau au format long peut être compressé plus efficacement et stocké en mémoire par le moteur VertiPaq, ce qui se traduit par des temps de réponse aux requêtes plus rapides et des performances améliorées.

En résumé, le fait de ne pas pivoter les données d'un format large vers un format long peut améliorer les performances de Power BI, en particulier lors de l'utilisation du moteur VertiPaq. En éliminant la redondance et les valeurs nulles et en simplifiant les relations entre les tables, le format long peut aider à réduire la taille de l'ensemble de données et faciliter la compression et le stockage des données en mémoire par le moteur VertiPaq.

En conclusion, Power Query est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de transformer, nettoyer et façonner des données à partir d'un large éventail de sources dans Power BI. En mettant en œuvre les 10 trucs et astuces présentés dans cet article de blog, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus de préparation et d'analyse des données, ce qui conduit à une prise de décision plus précise et éclairée. Avec Power Query, les utilisateurs peuvent facilement combiner, transformer et filtrer des données provenant de plusieurs sources, ce qui leur permet de générer des informations qui favorisent le succès de l'entreprise.

Les chefs d'entreprise capables d'exploiter Power Query bénéficieront d'un avantage significatif dans l'environnement commercial actuel basé sur les données. En utilisant Power Query, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs données, identifier les tendances et les modèles et prendre des décisions éclairées basées sur une analyse de données solide. Grâce à la possibilité de combiner et de transformer facilement des données provenant de plusieurs sources, les entreprises peuvent obtenir une vue plus complète de leurs opérations et de leurs clients, ce qui améliore leur efficacité et leur rentabilité.

Dans l'ensemble, Power Query est un outil essentiel pour toute entreprise qui souhaite tirer le meilleur parti de ses données. En maîtrisant les trucs et astuces abordés dans ce billet de blog, les entreprises peuvent exploiter la puissance de Power Query pour acquérir un avantage concurrentiel dans leur secteur et prendre des décisions basées sur les données qui mènent au succès.