Power BI Desktop : renforcer, approfondir, explorer

Auteur(s) :

Meyer-Roussilhon, André (1969-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Guide pour utiliser l'application Power BI Desktop, outil complet de préparation des données et de leur exploitation. L'auteur détaille les étapes nécessaires à l'importation de données à partir d'Internet et de fichiers source complexes ainsi que les bases des langages M et R. Les visuels reposant sur l'intelligence artificielle et la fonction calculate sont également présentés.

Éditeur(s)
- Éditions ENI
Date
- C 2020
Notes
- La couv. porte en plus : "En téléchargement : </> source de données pour les exercices, exemples de rapports Power BI" ; "+ quiz" ; "Version en ligne offerte ! pendant 1 an"
- Contient un "flshcode" permettant d'accéer à un contenu via Internet
- La 4e de couv. indique : "Sur www.editions-eni.fr : source de données pour les exercices, exemples de rapports Power BI"
- BI = Business intelligence
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (280 p.) : ill. ; 22 cm
Collections
- Solutions business
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-409-02676-8
Indice
- 681.8 Logiciels de bureautique
Quatrième de couverture
- Power Bl Desktop
  Renforcer, approfondir, explorer
  Ce livre sur Power Bl Desktop a été rédigé dans la continuité du livre Power Bl Desktop - De l'analyse de données au reporting du même auteur.
  Renforcer et approfondir, parce que son objectif est d'aller plus loin dans l'utilisation de Power Bl et d'aborder cet outil, non pas comme un auxiliaire à Excel ou à d'autres applications, mais comme l'outil central d'analyse de l'information. L'auteur s'est appuyé sur une approche propre à Power Bl, tant pour l'extraction des données et la mise en place du modèle, que pour l'utilisation du langage DAX ; il s'est donné comme objectif de montrer toutes les possibilités offertes par cet outil tout en suivant une perspective pratique : les exemples de code M ou de langage R rendront votre travail plus efficient, c'est-à-dire plus simple et plus rapide.
  Explorer, parce que cet outil, qui évolue de mois en mois, offre une richesse d'utilisation impressionnante, et nous incite à essayer de nouvelles pistes pour extraire, transformer et analyser l'information. Ainsi, les efforts que met l'éditeur sur la partie IA sont tout à fait significatifs et annoncent l'avenir de la Bl.
  Entre autres thèmes seront donc abordés :
  
  l'importation de données à partir d'Internet et à partir de fichiers source complexes ainsi que des éléments concrets des langages M et R pour accélérer l'importation et la transformation des données ;
  
  les meilleures pratiques pour la mise en place d'un modèle de données conforme au fonctionnement optimal de cet outil et l'importance du modèle « en étoile » ;
  
  une plongée dans la fonction calculate, pour en maîtriser les subtilités, les « motifs », c'est-à-dire les formes fréquentes et une mise en pratique pour effectuer des analyses courantes ;
  
  un tour d'horizon des visuels et des fonctionnalités reposant sur l'intelligence artificielle et le Machine Learning.
  
  L'auteur vous invite dans ce livre à un saut qualitatif dans l'utilisation de cet outil qui s'est imposé en quelques années comme le leader dans son domaine.
Tables des matières
- - Power Bl Desktop
  - Renforcer, approfondir, explorer
  - Introduction
  - Chapitre 1
  - Récupérer les données
  - A. Rappels sur l'accès aux données7
  - B. Précisions sur la version du logiciel utilisée et les options activées10
  - C. Cas complexes d'import de fichier12
  - 1. Dépivoter un tableau croisé complexe12
  - 2. Importer des données empilées22
  - 3. Importer un fichier JSON24
  - D. Éléments fondamentaux du langage M26
  - 1. Objectif et intérêt de cette section26
  - 2. DAX ou M ?27
  - 3. Pour aller plus loin28
  - 4. Aperçu de la structure d'un code M29
  - 5. Afficher et éditer le code M31
  - 6. Cas concrets d'utilisation du code M32
  - E. Importer des données web : le web-scraping57
  - 1. Extraire un tableau57
  - 2. Extraire une liste structurée implicite58
  - 3. Extraire des données JSON à l'aide d'une API61
  - 4. Extraire des données sur plusieurs pages à l'aide du code M63
  - F. Agréger les tables69
  - 1. Comprendre l'agrégation69
  - 2. Mettre en place et utiliser la donnée agrégée73
  - G. Utiliser les paramètres pour dynamiser la requête95
  - 1. Pourquoi utiliser les paramètres de requête95
  - 2. Mettre en place un paramètre95
  - 3. Paramètres et modèle de document102
  - H. Comprendre l'actualisation incrémentielle103
  - 1. Comment la mettre en place ?105
  - 2. Limitations et réserves109
  - Chapitre 2
  - Mettre en place le modèle de données
  - A. Introduction113
  - B. État de l'art et bonnes pratiques114
  - 1. Choisir les options114
  - 2. Disposer les tables dans la vue Modèle et mettre en place les relations116
  - 3. Créer systématiquement des mesures119
  - 4. Masquer certains champs121
  - 5. Créer des dossiers pour organiser les champs122
  - 6. Créer une table du temps124
  - 7. Ramener à un modèle en étoile128
  - C. Comprendre et appliquer le modèle en étoile132
  - 1. Description du modèle en étoile et de ses composants132
  - 2. Les autres modèles courants et leurs inconvénients135
  - 3. Précisions sur la grande table à plat139
  - 4. Mettre en place le modèle étoile140
  - Chapitre 3
  - Maîtriser Calculate
  - A. Introduction159
  - B. Préambule161
  - 1. Les mesures, leur format, leur nom161
  - 2. Le contexte de filtre, le contexte de ligne162
  - 3. Mise en forme des formules162
  - 4. Raccourcis de l'éditeur de formule DAX163
  - 5. Correction de formule avec les variables165
  - 6. Méthodologie de validation d'une formule169
  - C. Calculate, les principes171
  - 1. La syntaxe172
  - 2. Les trois façons de modifier le contexte de filtre (remplacer, ajouter, supprimer)174
  - 3. L'ordre des opérations dans Calculate176
  - 4. Les arguments de filtres complexes sur une colonne177
  - 5. Les arguments de filtres complexes sur plusieurs colonnes179
  - D. Les motifs avec ALL182
  - 1. #1 ratio toutes catégories182
  - 2. #2 ratio sur une seule des colonnes184
  - 3. #3 ratio sur toutes les deux colonnes (tables différentes)186
  - 4. #4 ratio sur toutes les deux colonnes (même table)186
  - 5. #5 ratio sur toutes les colonnes de la table dimension188
  - 6. #6 ratio sur toutes les colonnes de la table des faits189
  - 7. #7 récapitulatif visuel190
  - E. Les autres motifs193
  - 1. #8 all... values193
  - 2. #9 keepfilters194
  - 3. #10 allselected195
  - 4. #12 userelationship196
  - F. Les types d'analyses courantes et Calculate196
  - 1. La comparaison197
  - 2. Le cumul198
  - 3. La tendance199
  - 4. Le classement200
  - 5. La contribution201
  - 6. La variance (ou variation)201
  - 7. Pareto203
  - 8. La moyenne mobile205
  - G. La transition de contexte206
  - 1. Propagation des contextes206
  - 2. Calculate implicite209
  - 3. Les Calculate imbriqués210
  - 4. Ordre d'évaluation dans Calculate212
  - 5. Risques liés à la transition de contexte213
  - 6. Une erreur courante : la référence circulaire215
  - Chapitre 4
  - Data science, IA et Machine Learning
  - A. Introduction221
  - B. Personas222
  - C. Utiliser R (ou Python) avec Power BI223
  - 1. Installation (R et R studio)224
  - 2. R pour importer les données226
  - 3. R pour transformer les données230
  - 4. R pour créer des visualisations233
  - D. IA et Machine Learning239
  - 1. Visualisations239
  - 2. AutoML (Machine Learning)264
  - 3. Cognitive Services270
  - Conclusion275
  - Index277
Origine de la notice:
- Electre