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Sommaire

Le top des notions à connaître pour manipuler DAX sur Power BI

Vous devez absolument maîtriser les fonctions de la formule DAX si vous voulez devenir un expert en manipulation de données avec Power BI (Data Analysis Expressions). Vous pouvez créer des mesures personnalisées, des colonnes calculées et des tableaux de données dynamiques en utilisant le langage de formules connu sous le nom de DAX.

Les concepts clés à comprendre afin de manipuler DAX sur Power BI sont les suivants :

Les opérations mathématiques simples telles que SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX et autres termes similaires sont considérées comme des fonctions DAX de base. Vous devez maîtriser ces fonctions pour être en mesure de calculer des mesures et des colonnes.

Le filtrage des données en fonction de certains critères nécessite l’utilisation des fonctions de filtrage de DAX, qui sont essentielles. Les fonctions de filtrage comprennent FILTER, ALL, CALCULTABLE.

Vous pouvez manipuler les tableaux de données dans Power BI à l’aide des fonctions de manipulation de tableaux de DAX. Les fonctions les plus populaires sont ADDCOLUMNS, SUMMARIZE, DISTINCT, UNION.

Les fonctions de gestion des dates et des heures du DAX : Vous pouvez manipuler des données temporelles dans Power BI en utilisant les fonctions DAX de gestion des dates et des heures. Les fonctions de gestion des dates incluent DATE, YEAR, MONTH, DAY.

Fonctions DAX avancées : Les fonctions DAX avancées incluent des fonctions de gestion de tableaux dynamiques, par exemple, des fonctions de gestion de tableaux par référence à des colonnes, des fonctions de calcul de pourcentages, des fonctions de manipulation de texte, et bien plus encore.

Meilleures pratiques d’utilisation de DAX : pour utiliser efficacement DAX, vous devez également connaître les meilleures pratiques de création de formules DAX. Cela inclut l’utilisation de variables, la gestion des erreurs, l’optimisation des formules.

Vous devez maîtriser les fonctions de la formule DAX afin de manipuler efficacement les données dans Power BI. Vous serez en mesure de créer des mesures et des colonnes calculées efficaces pour l’analyse des données en vous familiarisant avec les fonctions de base, le filtrage, la manipulation des tableaux, la gestion des dates et des heures, ainsi que les fonctions avancées et les meilleures pratiques.

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Différences entre DAX et M dans Power BI

Power BI de Microsoft est un outil d’analyse de données qui propose les langages de formule DAX et M pour la manipulation des données. Bien que ces deux langages soient utilisés dans Power BI, ils servent des objectifs différents et sont appliqués dans des contextes différents.

Data Analysis Expressions (DAX) est un langage de formule qui permet de créer des colonnes calculées et des mesures personnalisées. Dans Power BI, les formules DAX sont utilisées pour agréger, calculer et analyser des données. Le langage de formule DAX est similaire aux formules Excel, mais plus avancé et plus puissant. Il dispose de fonctions avancées de calcul et de traitement du texte, ainsi que de fonctions de traitement des dates et des heures.

D’autre part, M est un langage de transformation des données qui permet de créer des requêtes d’extraction et de transformation des données. Afin de préparer les données pour l’analyse, les formules M sont utilisées. Il s’agit par exemple de fusionner des données provenant de plusieurs sources, de supprimer les données en double, de filtrer les données. Dans l’éditeur de requêtes de Power BI, le langage de la formule M est utilisé.

Voici les principales différences entre DAX et M dans Power BI :

  • Objectif : DAX est utilisé pour créer des mesures et des colonnes calculées pour l’analyse des données, alors que M est utilisé pour convertir les données pour l’analyse.
  • La grammaire des langages de formule DAX et M est différente. DAX est plus proche des formules Excel, alors que M est plus proche d’un langage de programmation.
  • Utilisation : M est utilisé dans l’éditeur de requêtes pour modifier les données, tandis que DAX est utilisé dans les visualisations Power BI pour créer des mesures et des colonnes calculées.
  • Complexité : en termes de fonctions de calcul et de traitement de texte, DAX est plus complexe que M. Les formules DAX peuvent être assez complexes, il est donc important de bien maîtriser la syntaxe et la logique de la programmation. Les formules M, en revanche, sont plus simples et plus compréhensibles.

DAX est utilisé pour construire des mesures et des colonnes calculées pour l’analyse des données dans Power BI, tandis que M est utilisé pour modifier les données pour l’analyse. Malgré le fait que les deux langages diffèrent en termes de syntaxe et d’utilisation, ils fonctionnent en tandem pour manipuler les données dans Power BI. Il faut donc comprendre les deux langages pour pouvoir utiliser Power BI efficacement.

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