Apprenez Power Bi étape par étape grâce à ce tutoriel rapide et gratuit !

Power BI, conçu par Microsoft, est un outil puissant pour analyser et visualiser des données. Il permet de transformer des données brutes en tableaux de bord et rapports interactifs. 

Ce qui le distingue, c’est sa facilité d’utilisation. L'interface est intuitive, ce qui permet aux débutants de s'y familiariser rapidement, tout en offrant des fonctionnalités avancées pour les utilisateurs expérimentés.

Power BI se connecte à une multitude de sources de données comme Excel, bases de données SQL, fichiers CSV, ou encore des données en ligne. Cela signifie que, peu importe où se trouvent vos données, vous pouvez les importer en quelques clics.

Une fois les données chargées, Power BI propose une large gamme de visualisations : graphiques en barres, courbes, cartes géographiques, et bien d’autres, pour adapter la représentation de vos données à vos besoins spécifiques.

Enfin, un autre avantage majeur de Power BI est la facilité de partage. Vous pouvez publier vos tableaux de bord dans le cloud, permettant à d’autres utilisateurs de les consulter et interagir avec eux en temps réel. Cela en fait un outil idéal pour collaborer sur les données au sein de l'entreprise.

Important ! Récupérez votre dataset gratuit (Fichier Excel gratuit pour le tutoriel)

Créer un dashboard Power BI peut sembler intimidant pour les débutants, mais avec une approche étape par étape, c'est tout à fait réalisable. 

Cet article vise à vous guider dans la création d'un tableau de bord (dashboard) Power BI de A à Z, en utilisant un jeu de données (dataset) simple. 

Nous allons détailler chaque étape, depuis l'importation des données jusqu'à la visualisation finale. 

Si vous suivez chaque étape, vous aurez votre premier tableau de bord fonctionnel et interactif.

À noter : Cet article ne couvre qu'une partie des nombreuses fonctionnalités que Power BI propose. Nous explorerons certaines des options essentielles, mais sachez qu’il existe une multitude d'autres possibilités que vous pourrez découvrir au fur et à mesure de votre maîtrise de l'outil, ou également dans nos autres articles présent sur notre blog.

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Installation et configuration de Power BI

Télécharger Power BI Desktop

Pour suivre ce tutoriel, vous devrez utiliser Power BI Desktop, la version gratuite de l'outil.

Pour l'installer :

1. Rendez-vous sur le site officiel de Power BI et téléchargez Power BI Desktop.
2. Suivez les instructions d'installation.

Nota bene : Ne confondez pas Power BI Desktop avec Power BI Services.

• Power BI Desktop est l'application que vous installez sur votre ordinateur pour créer des rapports et des tableaux de bord. C’est l’outil de développement et de préparation des rapports.

• Power BI Services, en revanche, est la plateforme en ligne où vous publiez, partagez et visualisez les rapports créés. Elle est utilisée pour collaborer avec d'autres utilisateurs une fois vos rapports terminés.

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Configurer Power BI

Une fois Power BI installé, vous êtes prêt à explorer l'interface et à vous familiariser avec les principales fonctionnalités.

Lancez l’application sur votre ordinateur. Vous arriverez sur l’écran d’accueil où vous pourrez démarrer de nouveaux projets, ouvrir des rapports existants ou explorer des exemples. 

Sur la page d'accueil, vous remarquerez plusieurs options principales :

• Importer des données : C'est la première étape pour commencer à travailler avec vos données. Vous pourrez choisir la source de vos données (fichier Excel, CSV, SQL, etc.).

• Créer des visualisations : Une fois vos données importées, Power BI vous propose divers types de graphiques pour représenter vos informations de manière visuelle.

• Publier votre travail : Une fois votre tableau de bord terminé, vous pouvez le publier pour le partager avec d’autres utilisateurs via le cloud.

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Sur l'interface principale de Power BI, vous verrez plusieurs panneaux sur la droite qui vous aideront à structurer vos données et à créer des visualisations :

• Champs : C’est ici que vous verrez la liste des tables et colonnes que vous avez importées. Ces données seront utilisées pour créer vos visuels.

• Visualisations : Ce panneau déjà vu précédemment vous permet de choisir et personnaliser le type de graphique que vous voulez créer (barres, courbes, camembert, etc.). Vous pouvez également ajouter des éléments comme des légendes, des couleurs ou des axes.

• Filtres : Ici, vous pouvez affiner votre tableau de bord en ajoutant des filtres pour explorer des segments spécifiques de vos données (par date, produit, ou toute autre catégorie).
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Prenez un moment pour cliquer sur ces éléments et comprendre leur fonctionnement. 

Chaque panneau joue un rôle clé dans la construction de votre rapport, et en vous y familiarisant, vous pourrez plus facilement créer un tableau de bord adapté à vos besoins.

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Importer le jeu de données dans Power BI

Suivez les étapes ci-dessous pour importer le fichier Excel dans Power BI Desktop :

1. Lancez l’application Power BI Desktop sur votre ordinateur.
2. Dans le ruban en haut de l'écran, cliquez sur Obtenir les données en haut à gauche, puis sélectionnez Fichier Classeur Excel dans le menu déroulant.

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3. Dans la fenêtre qui s'ouvre, naviguez jusqu'à l'emplacement où vous avez téléchargé le fichier Excel, sélectionnez-le, puis cliquez sur Ouvrir.

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4. Power BI vous montrera un aperçu des données dans le fichier. Cliquez sur Transformer les données pour importer les données dans votre espace de travail Power BI et afin de faire les modifications nécessaires sur le fichier importé. Il est essentiel de passer par la transformation des données via l’outil Power Query.

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Si vous possédez un fichier Excel avec plusieurs onglets / tables, alors vous verrez apparaître plusieurs tables sur la partie gauche (comme la table Sheet1), que vous pourrez sélectionner ou non selon votre objectif de représentation de données.

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Préparation des données

Dès que vous importez un fichier dans Power BI, vous entrez directement dans Power Query après avoir cliqué sur ‘Transformer les données’, passage obligatoire avant toute création de dashboard. 

C’est un outil intégré à Power BI conçu pour nettoyer, transformer et structurer vos données avant de les utiliser dans les visualisations.

Power Query est crucial pour gérer la qualité des données et automatiser des transformations répétitives. 

Lors de l'importation d'un fichier, Power Query se lance automatiquement pour examiner et modifier les données, afin de garantir qu'elles soient exploitables pour créer des rapports et des tableaux de bord.

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Étapes courantes de transformation des données dans Power Query

Vérifier et ajuster les types de données

Power Query détecte automatiquement les types de données de chaque colonne de votre fichier Excel, mais il est essentiel de les vérifier et de les ajuster si nécessaire :

Dans votre table Ventes, assurez-vous que :

• La colonne Date est au format Date.
• Les colonnes Quantité et Prix unitaire sont au format Nombre.

Si nécessaire, vous pouvez modifier ces types dans l'onglet Transformations, en sélectionnant la colonne et en choisissant le type de données approprié.

Vous trouverez également plus rapidement le type utilisé sur la colonne en cliquant sur l’icône à gauche de chaque titre de colonne.

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Ici, on voit bien que la colonne ‘UnitPrice’ a bien le bon type de données : Nombre entier.

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Utiliser la première ligne comme en-têtes

Si la première ligne de votre fichier Excel contient les en-têtes (noms des colonnes), mais qu’elle est traitée comme des valeurs, vous pouvez facilement corriger cela :

• Allez dans Accueil > Utiliser la première ligne comme en-têtes.

C’est une erreur courante réalisée par Power Query lors de la transformation automatique des données.

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Supprimer les colonnes ou étapes inutiles

Power Query peut automatiquement générer des étapes comme Type modifié. 

Si certaines de ces étapes ne sont pas nécessaires, supprimez-les pour garder une vue plus propre et compréhensible de vos données. 

Cela est aussi nécessaire si quelqu’un d’autre que vous utilise Power Query avec la même base de données : il comprendra plus rapidement vos étapes.

• Dans le panneau Étapes appliquées sur le côté droit de l’interface Power Query, cliquez avec le bouton droit sur une étape inutile et sélectionnez Supprimer.

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NB : les étapes appliquées correspondent à une sorte d’historique des transformations apportées à vos données sur Power Query. Ainsi, si vous souhaitez revenir en arrière afin de visualiser une certaine étape, il vous suffira de cliquer sur celle-ci.

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Nettoyer les valeurs texte

Si certaines colonnes texte comme Produit contiennent des erreurs (espaces supplémentaires, capitalisation incorrecte), vous pouvez les nettoyer :

• Sélectionnez la colonne Produit, allez dans Transformer > Format > Supprimer les espaces pour éliminer les espaces en début ou fin de texte.

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• Utilisez Mettre la première lettre en majuscule pour uniformiser les majuscules, ou bien d’autres modifications si nécessaire.

Exemple : Si certains produits dans ventes.xlsx sont enregistrés avec des capitalisations incorrectes ou des espaces indésirables, ces options permettent d’uniformiser les données.

Transformation avancée des données

Créer une colonne calculée

Parfois, vous avez besoin de créer des colonnes supplémentaires pour enrichir vos analyses.

Par exemple, dans ventes.xlsx, vous pouvez créer une colonne Ventes Totales en multipliant la Quantité par le Prix unitaire :

• Allez dans Ajouter une colonne > Colonne personnalisée.

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• Entrez ensuite la formule : Ventes Totales = [Quantity] * [UnitPrice]

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NB : Sur la partie droite de l’encadré, vous avez toutes les colonnes disponibles, qui correspondent aux colonnes de votre table. Pour ajouter un champ à une formule, il suffit de sélectionner le champ et de cliquer sur Insérer.

• Pensez à changer le type de votre nouvelle colonne personnalisée en Nombre entier.

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Créer une colonne conditionnelle

Vous pouvez créer une colonne conditionnelle pour catégoriser les données, comme la catégorisation des prix unitaires par exemple :

• Allez dans Ajouter une colonne > Colonne conditionnelle.

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• Créez des règles pour classer les prix :some text
  • Si Prix unitaire < 10 alors "Bas prix".
  • Sinon "Prix élevé".

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Bonnes pratiques pour la transformation

• Supprimer les étapes redondantes : Si vous avez plusieurs étapes similaires, comme supprimer des espaces à plusieurs reprises, regroupez ces étapes en une seule pour simplifier la transformation.

• Renommer les étapes : Pour rendre votre transformation plus lisible, donnez des noms clairs aux étapes et aux colonnes. Par exemple, renommez une étape "Texte extrait avant le délimiteur" en "Extraire Prénom" pour qu'il soit plus facile de comprendre ce qui a été fait, si vous avez un nom complet à couper en Prénom et Nom par exemple.

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Modélisation et Langage DAX dans Power BI

Une étape clé lors de la création d’un tableau de bord Power BI consiste à structurer correctement les données pour que l'analyse soit efficace. 

C’est ici que la vue de modèle et le langage DAX (Data Analysis Expressions) interviennent. 

Ces deux éléments permettent d’organiser et de transformer vos données afin d’obtenir des insights plus profonds et une navigation plus fluide dans les rapports.

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La vue Modèle : Relier et structurer vos données

La vue Modèle dans Power BI permet de visualiser et de gérer les relations entre les différentes tables de votre rapport.

Cela est essentiel pour structurer vos données sous forme de modèle en étoile, où une table de faits centrale est liée à une ou plusieurs tables de dimensions.

Prenons un exemple concret pour illustrer les concepts suivants.

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Principaux concepts de la modélisation

Les tables de faits contiennent des données transactionnelles, souvent numériques. Elles sont le cœur du modèle, stockant des informations comme les ventes, les montants ou les quantités.

Exemple : Dans l’image, la table transactions_2018-2019 est une table de faits. Elle stocke des données sur chaque transaction, avec des informations comme la date, la quantité vendue, et les identifiants des clients et des produits.

Les tables de dimensions fournissent un contexte aux données numériques, en décrivant des entités telles que les produits, les clients, ou encore les dates.

Exemple: Les tables clients et produits sont des tables de dimensions. Elles décrivent respectivement les clients (nom, pays, ville) et les produits (nom du produit, couleur, prix).

Dans Power BI, les relations entre les tables sont établies en reliant une clé étrangère dans la table de faits à une clé primaire dans une table de dimensions. Cela permet de connecter les informations entre les différentes tables et de naviguer facilement à travers les données.

Exemple : Dans l’image, une relation existe entre la table clients et la table transactions_2018-2019 via la clé id_client. De même, une autre relation relie la table produits à la table transactions_2018-2019 via la clé id_produit.

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Bonnes pratiques

Chaque table de dimensions doit avoir une clé primaire, c’est-à-dire une colonne avec des valeurs uniques, et cette clé doit être reliée à une clé étrangère dans la table de faits.

Exemple : Dans la table clients, la colonne id est la clé primaire qui identifie chaque client de façon unique. Dans la table transactions_2018-2019, id_client est la clé étrangère qui fait référence à cette clé primaire pour relier chaque transaction à un client spécifique.

Utilisez des relations unidirectionnelles pour optimiser les performances et éviter les problèmes de boucles dans les jointures. Cela permet également de s'assurer que les filtres se propagent correctement dans une seule direction.

Exemple : Dans notre modèle, les relations sont configurées de manière unidirectionnelle entre les tables clients et transactions_2018-2019, ainsi que produits et transactions_2018-2019. Cela garantit que les filtres appliqués aux clients ou aux produits affectent correctement les transactions, sans créer de boucles inutiles.

Ce modèle vous permet d’effectuer des analyses complexes et détaillées, telles que :

• Combien de produits chaque client a acheté ?
• Quelle est la performance des ventes par produit ?
• Quelles transactions ont eu lieu à une date donnée ?

Ainsi, bien modéliser vos données est une étape clé pour obtenir des analyses cohérentes et exploitables dans Power BI.

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Le langage DAX : Puissant pour les calculs et les mesures

Le langage DAX (Data Analysis Expressions) est utilisé dans Power BI pour créer des calculs avancés, des colonnes calculées et des mesures. 

DAX propose une large gamme de fonctions pour manipuler les données et effectuer des analyses détaillées.

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Types de fonctions DAX

Fonctions d’agrégation : Elles permettent de résumer les données, par exemple :

• SUM() : Calcule la somme des valeurs d’une colonne.
• COUNT() : Compte le nombre de valeurs dans une colonne.

Fonctions logiques : Elles permettent de créer des conditions, par exemple :

• IF() : Fonction conditionnelle pour effectuer un test logique.
• AND() et OR() : Combine plusieurs conditions.

Fonctions de filtrage :

• CALCULATE() : La fonction la plus puissante, elle permet de modifier le contexte d’évaluation des calculs. Par exemple, vous pouvez calculer une somme spécifique à une région ou à un produit particulier.
• FILTER() : Applique un filtre aux données avant de calculer une mesure.

Fonctions de time-intelligence : Indispensables pour les analyses temporelles, comme :

• TOTALYTD() : Calcule les totaux cumulés sur l'année.
• PREVIOUSDAY() : Compare les données avec le jour précédent.

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Exemples de mesures DAX

• Mesure des ventes totales :

Total ventes = SUMX(Ventes, Ventes[UnitPrice] * Ventes[Quantity])

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Cette mesure calcule le total des ventes en multipliant le prix unitaire (UnitPrice) par la quantité (Quantity) pour chaque ligne de la table Ventes, puis en additionnant tous les résultats.

SUMX : Il s'agit d'une fonction DAX itérative qui évalue une expression pour chaque ligne d'une table spécifiée. Dans ce cas, elle calcule Ventes[UnitPrice] * Ventes[Quantity] pour chaque ligne de la table Ventes.

• Calcul d’une somme filtrée :

CA Europe = CALCULATE(SUM(Ventes[Revenue]), Ventes[Region] = "Europe")

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Cette mesure calcule le chiffre d'affaires (CA) généré uniquement dans la région Europe.

• Calcul de moyenne :

Revenue moyen par produit = 

AVERAGEX(VALUES(Ventes[Product]),CALCULATE(SUM(Ventes[Revenue])))

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AVERAGEX : C'est une fonction itérative qui évalue une expression pour chaque ligne d'une table et calcule la moyenne des résultats. Ici, elle va calculer la moyenne des revenus pour chaque produit.

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Création du Dashboard Power BI

Maintenant que vous avez nettoyé et préparé vos données, nous allons commencer la création des différentes visualisations sur Power BI en prenant exemple sur le tableau de bord que vous avez partagé. Le but est de créer un tableau de bord interactif qui offre une vue complète des performances de vos ventes.

Ajouter un graphique combiné : Revenu moyen par produit et quantité vendue par jour

Le graphique combiné permet de comparer deux mesures différentes sur un seul visuel. Ici, nous allons créer un graphique qui montre simultanément le revenu moyen par produit et la quantité totale vendue par jour. Ce type de graphique est utile pour analyser les performances à plusieurs niveaux.

Sélection du visuel

Dans le panneau Visualisations, sélectionnez le Graphique en courbe et histogramme empilé. Le graphique combiné permet d’afficher des barres empilées et des lignes superposées sur un même graphique.

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Champs à utiliser

• Axe X : Faites glisser Date dans l'axe des X. Dans cet exemple, nous avons utilisé le niveau de détail Jour pour visualiser les données par jour.
• Axe Y (Barres) : Faites glisser Somme de Quantity dans la section Axe Y de la colonne pour afficher la quantité totale vendue chaque jour sous forme de barres.
• Axe Y (Lignes) : Faites glisser Revenu moyen par produit dans la section Axe Y de la ligne pour superposer la courbe montrant le revenu moyen par produit pour chaque jour.

Améliorations possibles

Ajoutez des étiquettes de données pour les barres et les lignes afin que les valeurs soient visibles directement sur le graphique. Cela rend les données immédiatement compréhensibles sans devoir survoler chaque élément.

Personnalisez les couleurs pour distinguer clairement la courbe de la ligne des barres empilées (par exemple, utiliser des couleurs contrastées).

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Conseils pour optimiser le graphique combiné

Comparer les tendances : Ce type de graphique permet de voir facilement si une augmentation des ventes correspond à une augmentation des revenus moyens. Si ce n’est pas le cas, cela peut signaler des variations de prix ou des promotions affectant le revenu moyen par produit.

Limiter les catégories si nécessaire : Si vous avez plusieurs produits ou jours, utilisez les filtres "N premiers" pour n’afficher que les jours ou produits les plus performants. Cela permet de rendre le graphique plus lisible.

Analyser les écarts : En observant la courbe et les barres, identifiez des écarts significatifs. Par exemple, si un jour montre des ventes élevées (quantité importante) mais un revenu moyen faible, cela pourrait indiquer une remise importante sur les produits.

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Créer un graphique des ventes par date (courbe)

Le graphique linéaire est parfait pour observer l’évolution des ventes au fil du temps.

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Étapes :

1. Sélectionnez un Graphique en courbes dans le panneau Visualisations.

2. Champs :some text
   • Glissez Date dans l'axe.
   • Glissez Ventes Totales dans Valeurs pour afficher l’évolution des ventes.

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Astuces pour améliorer la lisibilité

Utilisation de la hiérarchie de dates : Power BI divise automatiquement les dates en année, trimestre, mois, et jour. Sélectionnez le niveau de détail souhaité en utilisant l’option Développer tout sur un niveau de hiérarchie. Cela permet de voir les ventes au niveau mensuel ou journalier selon vos besoins.

Désactivez la concaténation des étiquettes : Si les dates sur l'axe X deviennent difficiles à lire, désactivez l'option Concaténer les étiquettes dans Mettre en forme votre visuel > Axe X pour que les dates soient plus claires.

Tracez plusieurs courbes : Ajoutez plusieurs séries en glissant Produit dans la Légende pour obtenir une courbe par produit. Cependant, limitez-vous à 2 ou 3 produits pour éviter une surcharge visuelle.

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Ajouter des filtres et des segments interactifs

Les segments permettent aux utilisateurs de filtrer les données en fonction de catégories comme les produits, les dates, ou les régions, et d’interagir directement avec les visualisations.

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Étapes

1. Sélectionnez Segment dans le panneau Visualisations.
2. Champs :some text
   • Glissez Produit dans le champ Valeur du segment pour permettre la sélection de produits.

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Astuces supplémentaires pour l’interaction

Par défaut, il faut appuyer sur Ctrl pour sélectionner plusieurs produits. Vous pouvez désactiver cette contrainte dans Format > Paramètres du segment, en activant Tout sélectionner pour permettre une sélection multiple sans avoir à utiliser Ctrl.

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Les segments doivent être placés à gauche dans votre dashboard pour faciliter la lecture de gauche à droite, et permettre aux utilisateurs de naviguer facilement à travers les différentes options de filtrage.

Assurez-vous que tous les visuels sont connectés aux segments. Pour ce faire, sélectionnez le visuel concerné, allez dans Format > Modifier les interactions, et sélectionnez Filtrer pour que les segments agissent sur les graphiques.

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Optimisation générale du tableau de bor

Organisation des visuels

Placez les informations les plus importantes, comme les KPI (quantité totale vendue et ventes totales), en haut à gauche du tableau de bord.

Les graphiques plus détaillés doivent être placés en bas à droite, pour respecter le flux naturel de lecture de gauche à droite et de haut en bas.

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Couleurs cohérentes

Utilisez des couleurs qui ont un sens (par exemple, vert pour indiquer des résultats positifs, rouge pour des résultats négatifs). 

Assurez-vous que la charte graphique est respectée tout au long du rapport pour une meilleure cohérence visuelle.

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Personnalisation des thèmes

Personnalisez les couleurs et les polices de votre tableau de bord via Afficher > Personnaliser le thème actif. 

Vous pouvez aussi appliquer les codes hexadécimaux des couleurs spécifiques à votre entreprise.

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Trier les graphiques

Pour les graphiques en barres ou en colonnes, triez les données dans un ordre pertinent (par exemple, par ventes décroissantes) pour aider à identifier rapidement les produits les plus performants.

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Partage du Dashboard

Une fois satisfait de votre tableau de bord, vous pouvez le publier pour le partager avec d'autres utilisateurs. 

Voici comment procéder, avec des points importants à considérer pour optimiser la publication de votre rapport en ligne.

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Étapes de publication

Pour publier votre tableau de bord Power BI, commencez par cliquer sur Publier dans le ruban en haut de l'écran de Power BI Desktop.

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Si vous n'êtes pas encore connecté, Power BI vous demandera d’entrer vos identifiants de compte Microsoft (utilisez un email professionnel ou scolaire). 

Ensuite, sélectionnez l’espace de travail où vous souhaitez publier votre rapport, tel que Mon espace de travail ou un espace collaboratif si vous travaillez en équipe.

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Une fois le tableau de bord publié, il sera accessible via Power BI Services, la version web de Power BI. Vous pourrez partager votre tableau de bord avec d'autres utilisateurs, comme vos collègues ou clients, selon les fonctionnalités offertes par votre licence Power BI.

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Options de partage

Si vous utilisez une licence Power BI Free, vous ne pourrez pas partager vos rapports avec d'autres utilisateurs en ligne. 

Pour activer le partage, il est nécessaire de souscrire à une licence Power BI Pro, qui permet de partager des rapports avec d'autres utilisateurs disposant également d'une licence Pro. 

Si vous avez une licence Power BI Premium, vous pourrez partager vos rapports sans que les destinataires aient besoin d'une licence individuelle, une solution adaptée aux grandes entreprises.

Vous trouverez plus d’information sur les licences Power BI sur le site officiel Microsoft Power BI.

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Sécurisation du partage

Pour sécuriser le partage, il est possible de générer un lien public pour partager un rapport sans mot de passe, mais cela peut poser des risques pour la sécurité des données. 

Cette méthode n’est recommandée que si vous êtes certain que le contenu du rapport ne contient aucune donnée sensible. 

Si vos données proviennent de sources locales, vous devrez configurer une passerelle pour permettre la mise à jour automatique de votre rapport sur Power BI Services. 

Pour des données cloud comme celles provenant de Google Sheets ou SharePoint, l’authentification via OAuth2 sera nécessaire pour gérer les connexions et les mises à jour des jeux de données.

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Options supplémentaires

Dans Power BI Services, vous pouvez également paramétrer des horaires de mise à jour automatique pour garantir que votre rapport utilise toujours les données les plus récentes, par exemple en définissant des mises à jour tous les jours à 3h et 15h. 

Vous avez aussi la possibilité de personnaliser les rapports publiés, en désactivant certains boutons ou options de filtre pour simplifier l’expérience utilisateur.

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Conseils pour optimiser la publication

Pour optimiser la publication, il est important de réduire les temps de chargement. Si vos rapports contiennent beaucoup de données ou des formules DAX complexes, cela peut ralentir leur affichage. Utilisez l'analyseur de performances pour identifier les visuels les plus lents et optimiser les formules ou réduire la quantité de données affichées. 

Enfin, vous pouvez permettre aux utilisateurs de personnaliser certains visuels dans Power BI Services en activant l'option correspondante dans les paramètres du fichier, offrant ainsi plus de flexibilité aux lecteurs du rapport.

Vous avez maintenant créé un tableau de bord Power BI simple, qui visualise les ventes d’une entreprise fictive. 

Ce tutoriel vous a permis de découvrir les bases de Power BI, depuis l’importation des données jusqu’à la création de visualisations interactives. Avec ces compétences, vous pouvez maintenant explorer des scénarios plus complexes et personnaliser davantage vos rapports.

Pour aller plus loin, vous pouvez explorer d'autres fonctionnalités de Power BI sur notre blog, comme les mesures DAX, l'intégration avec Azure ou encore la connexion à des bases de données SQL.

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