PB Flashcards
Quelle est la différence entre une mesure et une colonne calculée ?
✅ Mesure → Calcul dynamique qui change en fonction des filtres (ex : total des ventes).
✅ Colonne calculée → Valeur fixe ajoutée ligne par ligne (ex : prix total d’un produit).
🔹 Comment créer une mesure en DAX ?
Total_Ventes = SUM(Ventes[Montant])
🔹 Pourquoi privilégier les mesures aux colonnes calculées ?
✅ Mesures = plus performantes (elles se recalculent selon le contexte).
✅ Colonnes calculées = stockées en mémoire (peut ralentir le modèle).
A quoi sert la fonctin 🔹 SUM
Additionne toutes les valeurs d’une colonne.
A quoi sert la fonctin 🔹 AVERAGE
Calcule la moyenne d’une colonne
Qu’est-ce qu’un slicer ?
Un slicer est un outil de filtrage interactif dans Power BI qui te permet de filtrer tes visualisations de manière simple et dynamique. C’est comme un filtre, mais avec un contrôle plus visuel et interactif.
Peut-on utiliser plusieurs slicers sur une même page dans Power BI ?
Oui, tu peux utiliser plusieurs slicers pour filtrer les données selon plusieurs critères, comme les dates et les produits.
Donne un exemple d’utilisation des slicers dans Power BI.
Ajoute un slicer pour Pays et sélectionne France.
Ajoute un slicer pour Date et sélectionne décembre 2024.
➡️ Cela filtrera les ventes en décembre 2024 pour la France uniquement.
Quel est l’intérêt principal des slicers dans Power BI ?
Les slicers permettent de filtrer les données de manière interactive et visuelle, rendant les rapports plus accessibles et dynamiques. 🎯
Quand utiliser un graphique à barres ou à colonnes ?
Utilise-le pour comparer des valeurs entre différentes catégories ou groupes (ex : ventes par produit, revenu par région).
Quand choisir un graphique en lignes ?
Utilise-le pour afficher des tendances ou des évolutions au fil du temps (ex : évolution des ventes sur l’année).
Quand utiliser un graphique en secteurs (camenbert) ?
Utilise-le pour montrer la répartition d’un tout (ex : part de marché des différents produits dans une catégorie). Attention, il est à éviter si tu as trop de catégories.
Quand utiliser un graphique en nuage de points ?
Utilise-le pour visualiser des relations entre deux variables numériques (ex : la relation entre le prix et la quantité vendue).
Quand choisir un graphique en aires ?
Utilise-le pour visualiser les tendances et montrer la profondeur d’un changement au fil du temps (souvent utilisé pour des séries chronologiques cumulées).
Quand utiliser un graphique à barres empilées ?
Utilise-le pour comparer les totaux tout en montrant les parties d’un tout pour chaque catégorie (ex : revenus par produit et par mois).
Quand utiliser un graphique à histogramme ?
Utilise-le pour montrer la répartition d’une variable numérique (ex : distribution des âges dans une population).
Quand choisir un graphique en jauge ?
Utilise-le pour montrer une mesure par rapport à une cible (ex : progression d’un objectif de vente).
Pourquoi éviter les graphiques en secteurs quand il y a trop de catégories ?
Lorsque trop de segments sont présents, le graphique devient illisible et ne permet pas de comparer les valeurs efficacement.
Que signifie la transformation des données dans Power BI ?
La transformation des données consiste à modifier les données pour les adapter à tes besoins d’analyse (ex : changer des formats, ajouter des colonnes calculées).
Quelles sont les étapes clés du nettoyage des données ?
Supprimer les doublons
Gérer les valeurs manquantes (remplacer ou supprimer)
Filtrer les données inutiles
Vérifier les types de données (date, texte, numérique).
Quels sont les types de relations entre tables dans Power BI ?
Les principaux types de relations sont :
One-to-Many (1:N) : Une valeur dans une table peut correspondre à plusieurs valeurs dans l’autre.
Many-to-One (N:1) : Plusieurs valeurs dans une table peuvent correspondre à une seule valeur dans l’autre.
One-to-One (1:1) : Une seule valeur dans chaque table correspond à l’autre.
Many-to-Many (N:N) : Plusieurs valeurs dans une table peuvent correspondre à plusieurs valeurs dans l’autre.
Quand utiliser une relation One-to-Many (1:N) dans Power BI ?
Utilise-la lorsqu’une clé primaire dans une table (souvent une dimension) peut correspondre à plusieurs occurrences dans une autre table (souvent une table de faits). Exemple : une table de clients (clé primaire) liée à une table de ventes.
Qu’est-ce qu’une relation Many-to-One (N:1) ?
C’est l’inverse de la relation One-to-Many. Plusieurs lignes dans une table de faits (ex : ventes) peuvent correspondre à une ligne dans une table de dimensions (ex : client).
Quand utiliser une relation One-to-One (1:1) ?
Utilise-la quand une ligne d’une table correspond exactement à une ligne dans l’autre table, typiquement pour des données spécifiques comme des identifiants uniques ou des informations complémentaires.
