Power BI DAX : Intelligence temporelle pour les modèles sémantiques

L'analyse des performances commerciales nécessite de comparer les données sur plusieurs jours, mois, trimestres et années. Sans les bonnes formules, le calcul de la croissance d'une année sur l'autre ou des totaux cumulés dans Power BI peut sembler incroyablement complexe. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'intelligence temporelle des expressions d'analyse de données (DAX), vous apprenant à configurer des tables de dates appropriées et à écrire des formules claires et efficaces pour débloquer des informations historiques approfondies à partir de vos modèles sémantiques. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les prérequis essentiels de l'intelligence temporelle, y compris comment configurer une table de dates appropriée. - Calculer des métriques d'année en cours (YTD), de trimestre en cours (QTD) et de mois en cours (MTD) à l'aide des fonctions DAX standard. - Comparer les performances sur différentes périodes, telles que la croissance d'une année sur l'autre (YoY) et d'un mois sur l'autre (MoM). - Appliquer des fonctions avancées de décalage de période comme DATEADD et PARALLELPERIOD pour l'analyse de périodes personnalisées. - Écrire du code DAX propre et moderne en utilisant des variables pour améliorer la lisibilité des formules et les performances d'exécution. Vous commencerez par les concepts de base des tables de calendrier et la validation des relations avant de progresser à travers des décompositions de formules étape par étape. Grâce à des explications écrites claires et à des scénarios de calcul pratiques, vous apprendrez à gérer les exigences de reporting du monde réel. Ce cours est conçu pour les analystes de données débutants et les utilisateurs de Power BI qui souhaitent passer des calculs de base au reporting avancé basé sur le temps. Aucune expérience préalable en programmation avancée n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour transformer la façon dont vous analysez les données temporelles dans Power BI.