Créer des rapports percutants avec Power BI

1. Introduction: Bonjour et bienvenue au cours complet avec Microsoft Power BI. Je suis Sunil Gupta, votre professeur pour ce cours. Et j'ai 12 ans d' expérience dans les domaines de la science des données, l'apprentissage automatique et de l'analyse axée sur l' IA. Dans ce cours, nous allons donc explorer les puissantes fonctionnalités de Power BI et apprendre à les utiliser pour créer des visualisations époustouflantes et bord interactif qui peuvent vous aider à donner un sens à vos données. Que vous soyez un analyste commercial, un data scientist ou simplement quelqu'un qui souhaite obtenir de meilleures informations à partir de ses données. Ce cours vous fournira les compétences et les connaissances nécessaires pour créer récits de données et des tableaux de bord convaincants qui peuvent permettre de prendre des décisions éclairées. Ce cours va donc commencer par les bases, du téléchargement de Microsoft Power BI à la création d'un rapport de base, la création du canevas, à l'ajout de l'arrière-plan pour les analyser, aux options graphiques des rapports puis à la création du groupe de travail interactif. Commençons donc et explorons le monde de la visualisation des données avec Power BI en classe. 2. Téléchargement et installation de la finale Installing BI: Dans cette conférence, nous allons télécharger le Power BI. Donc, pour télécharger Power BI, nous devons aller sur Google et taper Power BI, télécharger et appuyer sur Entrée. Vous verrez la carte forestière. Je dis que tout d'abord, vous pouvez voir le second ou quelque chose comme ça, mais vous devez vous rendre sur les téléchargements Power BI, power bi.microsoft.com. Cliquez ici. Vous serez redirigé vers la page d'accueil de Power BI sur le site Web de Microsoft. Et ici, vous pouvez voir différentes options, telles que Power BI , en plus de ma passerelle de données Microsoft sur site. D'accord ? Vous devez donc accéder au produit et nous devons le faire dans les produits x. Et vous pouvez consulter notre ordinateur de bureau ou devenir un pro ou un mobile Power BI haut de gamme, Power BI intégré et Power BI Report Server pour toutes les visualisations, la création de tâches et la création de rapports suivants. Nous devons donc cliquer sur la barre. Job suivant. Et lorsque vous arriverez sur cette page, vous verrez que les données vont de l'intérieur à x. Et avec les boutiques de bonnes affaires et la barre get extra, créez de riches rapports interactifs avec UW et laissez les analyses à portée de main gratuitement. Vous pouvez donc expliquer en détail ce que Barbie je peux faire si vous voulez en savoir plus à ce sujet. D'accord, mais pour télécharger, nous devons cliquer sur l'option Télécharger gratuitement, et cela vous redirigera vers le Microsoft Store. Cliquez donc sur Ouvrir. Le Microsoft Store ouvrira ses portes ici. Maintenant, voici Power BI. Je l'ai déjà téléchargé. Si vous n'avez pas téléchargé, vous verrez ici, énervez-vous. Cliquez sur la porte et elle sera téléchargée dans votre prochaine page d'accueil. Il s'agit donc d'une application de bureau que vous devez télécharger. Pas encore besoin de télécharger le Dr. Cliquez donc sur Gate et il sera téléchargé et installé sur votre système. Il vous suffit de cliquer sur Ouvrir ici. Il est téléchargé et installé. Cliquez sur Ouvrir et Microsoft Power BI s'ouvrira lors de votre prochain arrêt. C'est donc assez simple. Pas besoin de télécharger le fichier DOT EXE ou MSA. Accédez simplement au Microsoft Store. Cliquez dessus et voyez que le fil d'actualité est éteint. Il s'agit de la page d'accueil lorsque vous téléchargez et ouvrez Power BI pour la première fois Nous verrons cette page, puis cette page d'accueil après Power BI Desktop. Vous pouvez voir ici la vue du rapport. Vous pouvez voir ici la vue des données dans laquelle vous pouvez voir vos tableaux. Ici, vous pouvez voir la vue du modèle, où vous pouvez voir vos modèles, comment ils sont connectés. Et sur la page de menu, vous pouvez voir la page d'accueil. Ensuite, vous pouvez voir l'encart où vous pouvez insérer un nouveau visuel, des influenceurs clés, arbre de décomposition, un récit intelligent, toutes ces choses que nous allons apprendre. Puis le mannequinat. Vous pouvez voir, voir, aider. Et ici, vous pouvez consulter le guide Microsoft Power BI, prochain guide connexe créé par Microsoft. Et ici, vous pouvez voir l'opsin de bonnes données où vous pouvez voir les différentes options, comme le classeur Excel. Si vous souhaitez obtenir les données du classeur Excel. flux de données du jeu de données Microsoft Power BI étaient des fichiers texte ou CSV de SQL Server, du serveur d'analyse Analytic Service. Si vous souhaitez accéder au Web, nous pouvons également le faire. Il existe donc différentes options. Si vous souhaitez obtenir vos données, classeur Excel, hub de données, SQL Server. Donc, tous les jobs et ici, et ici aussi, vous pouvez voir SQL Server. Toutes ces options sont donc là. Et ici aussi, vous pouvez voir ajouter des données à votre rapport. Vous pouvez obtenir des données d'importation de données à partir d'Excel. Vous pouvez importer des données depuis SQL Server ou simplement les coller dans un tableau vide. Vous pouvez essayer un exemple de jeu de données fourni par Microsoft. OK, donc toutes ces choses seront visibles à partir de la prochaine conférence. Voici donc la présentation de Microsoft Power BI. Une fois le rapport terminé, vous pouvez enregistrer vos données. Si vous souhaitez importer depuis n'importe où, vous pouvez importer votre police pour l'exporter, vous pouvez exporter. Et il existe une autre option. Nick, lorsque vous créez vos données, vous pouvez les répertorier, d'accord, donc ce public sera activé lorsque nous créerons des visualisations et créerons un tableau de bord. Si nous générons des rapports, le bouton Publier sera activé. Et c'est assez simple à activer. Et il est assez simple de les visualiser avec votre direction ou votre client en saisissant l' identifiant e-mail. Ils peuvent l' ouvrir sur n'importe quelle plateforme comme ils peuvent l'ouvrir sur un mobile à l'aide de Power BI, mobile. Il s'agit de notre outil de visualisation vous permet de voir toutes vos visualisations sur un mobile. D'accord ? Rendez-vous donc dans la prochaine conférence où nous verrons, je vais essayer d'importer les données depuis Excel. 3. ENVIRONNEMENTS FRONTAL ET ARRIÈRE DE POWER BI: Bonjour et bon retour. J'espère que vous appréciez ce cours. Dans cette conférence, je vais parler des environnements Power BI. Quels sont donc les environnements dont nous disposons dans Power BI ? Il est très important de comprendre cela. Alors permettez-moi de commencer rapidement. Power BI est donc en fait arrivé à sa fin. Vous pouvez en nommer une pour chaque interface où nous effectuons toutes les visualisations et la partie Analyse, où vous pouvez voir les graphiques, les rapports et les tableaux C'est donc la partie frontale. L'autre concerne les environnements principaux dans lesquels nous importons les tables de données, les ensembles de données, diverses bases de données et diverses sources de données notre Power BI, génération de rapports et la création de tableaux de bord et tout le reste. Que sont les bi ? Il y a donc essentiellement l'inscription, le front-end et le back-end Donc, si vous regardez le power bi, c' est-à-dire cette zone où nous nous trouvons pour toute notre partie de visualisation, il s'agit de la partie frontale de ce que nous pouvons voir ici à l'avant, dans la partie frontale du pod be Et lorsque nous l'utilisons, Get Data et récupérez les données à partir des différentes sources. Il s'agit donc de la partie principale où nous avons l'option radius d'importer à partir de diverses sources de données Excel ou de flux de données vers du texte SQL Server ou un fichier CSV depuis la vape, nous pouvons exporter les Donc tous ces autres trucs à la peau fine. Ce sont donc les deux derniers moments que nous traversons dans Power BI et Microsoft Power bi est un puissant outil de Business Intelligence qui permet aux utilisateurs d' analyser des données et des informations commerciales. Biodegrade comprend à la fois un environnement frontal et un environnement principal, chacun effectuant des opérations différentes pour faciliter l'analyse et la visualisation des données Donc, ces deux environnements frontaux et Mackinder importants car ils sauvegardent et restaurent les données Et sur le front end, nous visualisons les données. Nous créons des tableaux, des graphiques, vous l'avez vu, régulariser nos outils que nous utilisions pour visualiser les données, puis nous en avons terminé sur la base de la visualisation « Don't Nous pouvons analyser les données afin de pouvoir effectuer la partie analyse des données sur le front-end Permettez-moi donc d'entrer un peu plus dans le détail de l'environnement frontal. Ainsi, pour Internet moment in power, bi est l' interface utilisateur dans laquelle les données, leur analyse et leur visualisation ont lieu. Comme je l'ai dit ici, lorsque nous créons des rapports et que tout cela est fait. Quelle que soit l'interface utilisateur que nous pouvons voir, elle fait partie de l'environnement frontal. Les principales opérations de l'environnement frontal incluent la connexion aux données Vous pouvez simplement vous connecter aux différentes sources de données à l'aide de la base de données. Des bases de données telles que SQL, My Sequel ou tout autre type de base de données que vous utilisez que nous pouvons connecter à Power BI, puis aux services cloud Ensuite, le second est la modélisation des données. Modélisation des données Cela implique de transformer et d'extraire les données que vous n'avez pas enregistrées dans Power Query Editor Pour créer un modèle de données qui sert. Notre analyse de données nécessite une connexion aux données pour se connecter aux sources de données. Modélisation des données pour transformer et enregistrer les données pour l'analyse des données. Création de tableaux de bord, vous pouvez simplement créer des tableaux de bord et des rapports interactifs en créant des visuels et en définissant les leçons à tirer entre les ensembles de données et diverses autres options Et nous pouvons également ajouter des majors et des calculs. Nous pouvons y ajouter nos propres calculs. Nous pouvons ajouter nos propres spécialisations à l'ensemble de données dont nous disposons et créer un rapport La quatrième est très importante pour chaque visualisation Power BI propose donc un large éventail de visualisations telles que des tableaux, des graphiques, des cartes et des tableaux pour présenter l'heure dans les deux sens sous forme de power bi Barbara est si populaire et je vous l'ai dit parce qu' elle propose une très large gamme d'outils de visualisation, tels que des tableaux, des graphiques, des cartes et des tableaux de données, permettant de présenter les données de manière très intuitive et prête à présenter les données manière très intuitive et très moderne. Nous pouvons ainsi visualiser les données très facilement. Et les données que contient votre fils ou les graphiques et rapports créés à l'aide des outils de visualisation de données Power BI sont très intéressants par nature, très divisés en deux. Alors astronaute, vous les regardez, vous allez comprendre une partie des données que vous ne pouvez pas analyser ou que vous ne pouvez pas comprendre en regardant la feuille de calcul Ainsi, lorsque vous visualisez des données, vous les comprenez mieux. La prochaine étape est la création du tableau de bord. Ainsi, une fois que nous avons les rapports et tout le reste, nous pouvons les regrouper. Nous pouvons le mettre sur un tableau de bord et créer un tableau de bord qui racontera une histoire aux utilisateurs Les tableaux de bord permettent donc aux utilisateurs de créer une vue consolidée de plusieurs rapports, fournissant ainsi une vue d'ensemble globale des données Comme vous disposez des données, comme je l'ai dit, nous pouvons créer divers rapports et graphiques dans RBA Mais lorsque nous rassemblons tous les rapports et les vues, nous créons un tableau de bord. Le tableau de bord retracera l'historique complet des données et ajoutera l'analyse des données que vous souhaitez effectuer sur le jeu de données. Cela en créant des rapports, des graphiques et des tableaux que vous mettez sur une seule page et que l'on appelle barre des tâches Le tableau de bord sera donc une approche très intuitive et très holistique, de la RPA, présentation des données ou de l' analyse des données Ainsi, un tableau de bord comportera plusieurs rapports, refuges et graphiques, et ils seront interdépendants lorsque vous modifiez un paramètre, vous et tous les graphiques et tableaux changerez en fonction de cela Cela vous donnera une vue d'ensemble de l'analyse des données et aucune création de tableau de bord n' est très importante. Et les tableaux de bord sont essentiellement des tableaux de bord, une vue consolidée des différents rapports Et puis la capsule, c'est aussi une partie très importante. Collaboration et partage Power BI permet aux utilisateurs de collaborer sur le rapport et le tableau de bord et de les partager avec les parties prenantes de manière laïque Dans le domaine du power, de la BI ou tout autre outil de business intelligence d'aujourd'hui, nous avons l'opportunité de collaborer avec les membres de notre équipe qui sont les parties prenantes. Et nous pouvons voir ce que nous créons sous forme de rapport ou de tableau de bord que nous pouvons partager directement avec les parties prenantes ou les membres de notre équipe et nos managers, notre direction générale. Ils peuvent également avoir une vue en direct de ce que vous faites et des rapports que vous avez créés. Et s'ils veulent ajouter quelque chose à cela, ils peuvent y ajouter quelque chose. Ils peuvent également le faire sur les tableaux de bord. C'est donc un moyen très simple de collaborer avec le thème. Et C sont le rapport que vous avez créé avec votre direction ou les chefs d'équipe, ou même les parties prenantes de l'entreprise, ou même les clients, même si vous travaillez en équipe. Cela vous permettra non seulement de collaborer avec eux, il est également très facile ajouter des rapports et des tableaux de bord avec eux. Et ils peuvent avoir le même point de vue que vous. Ils peuvent simplement cliquer sur les éléments et obtenir une très bonne analyse s'ils veulent utiliser les données. Il s'agit donc d'un bouleversement des fonctionnalités et d'une collaboration très importants dans Power BI, ce qui le rend très, très important Outil d'analyse de données Power BI. Cet outil d'analyse. Voyons maintenant ce qu'est le back-end et la femme. donc lors de l'inscription à Power BI que se déroulent le traitement, le stockage et la gestion des données . Alors évidemment, dans le backend, nous stockons toujours les données, n'est-ce pas ? Toutes les bases de données et tous les serveurs de bases de données font donc partie du backend. Donc, dans le backend, puis dans le réchauffement, même dans Power BI, également l'endroit où nous stockons les données Nous gérons les données et nous nous occupons du traitement des données, n'est-ce pas ? environnement principal de Power BI est donc également le même là où nous nous trouvons We do the Datastore est chargé du traitement des données et de la gestion des données Ainsi, ces trois opérations importantes de traitement, de stockage et de gestion des données se font dans l' environnement principal de Power BI, et les principales opérations que nous effectuons dans l'environnement principal de Power via incluent l'actualisation des données. Power BI. Je peux actualiser automatiquement les données pour obtenir des informations, Je peux actualiser automatiquement les données pour comme Ali ou que se passerait-il si certaines entreprises Le site Web de commerce électronique est là et ils ont la source de données ou ils ont restauré cette inflammation habituelle. Sur notre base de données. Nous reprenons les tables de données à partir des anciennes tables, à partir des tables de leur base de données et nous les analysons à nouveau Nous créons des rapports, des tableaux de bord et des analyses financières ou tout autre type d'analyse, distance avec les clients et tout ce que vous voulez faire sur ces données Mais le problème était que les données relatives à l'environnement du commerce électronique ou à toute femme de nos jours en ligne, toutes les entreprises sont en ligne, toutes nos deuxièmes nouvelles données sont ajoutées aux tableaux. Les données sont-elles actualisées à chaque fois ? Le problème était que les données, l'adresse IP, remontaient les données. Si vous avez consulté des données, est que vous êtes passé à autre chose et que vous soumettez maintenant un rapport à la direction. Le scénario a complètement changé parce qu'au cours de ces dix jours, ils auraient mené une campagne. Ils auraient adopté les nouveaux rituels et quels que soient les rapports vous avez créés, cela a changé. Cela ne sert donc à rien pour l'instant après dix jours. Ce problème est donc résolu dans Power BI, car il s'agit de données, si vous sélectionnez des données provenant d'un serveur de base de données et tables de données du service de base de données qui ont été mises à jour. Alors, que va faire Power BI ? Cela actualisera automatiquement les tables de données. Et lorsque les tables de données sont actualisées, toutes les nouvelles informations sont intégrées aux tables que nous traitons dans notre environnement principal. Dans Power BI, même les références Power BI auxquelles nous répondrons seront également Et vos rapports seront également modifiés en fonction des nouvelles données qui seront entrées. Ainsi, Power bi automatiquement les données des phrases provenant de diverses sources, quelles que soient les sources, vous obtenez des données qui seront actualisées automatiquement Il vous suffit de planifier l'intervalle selon lequel vous souhaitez récupérer les données et d'actualiser les données au niveau du back-end du power bi Ainsi, sur ces intervalles, supposons que vous sélectionniez toutes les 10 heures, tous les jours ou tous les deux jours, toutes les 24 heures ou toutes les 10 minutes. Quel que soit l'intervalle que je vais sélectionner dans l'intervalle de données, ces données seront actualisées et attendront Tu n'as pas besoin de faire quoi que ce soit. Vos rapports, vos tableaux de bord seront automatiquement actualisés et vos rapports et vos tableaux de bord, chaque fois que vous le direz , ils , seront très, très pertinents et très, très utiles pour la haute direction d'analyser, d' analyser les données en temps réel Les données actualisent donc des fonctionnalités très, très importantes dans Power Bi Puis vient la transformation des données Power Query Editor intègre les opérations de transformation et de nettoyage des données dans le back-end, permettant ainsi la modélisation des données dans le front-end Donc, pour la transformation des données, c'est très, très important si vous optez pour un analyste de données, c'est le bon choix. Pourquoi ? Parce que si vous travaillez sur les données brutes sans les transformer, vous n' ajouterez pas de nouvelles majors, de nouvelles fonctionnalités et de nouvelles colonnes aux tables Vous ne pourrez pas obtenir une vue correcte des données ou des informations sur les personnages ou une analyse correcte. Tu ne pourras pas le faire. Vous avez tout ce que les colonnes contiennent dans vos données. Par exemple, les informations sur l'utilisateur, les articles qu'il a achetés , quel en était le prix , quel en était le prix et le prix de vente. Et tous ces théorèmes de profits et de pertes. Vous pouvez donc ajouter ces mesures, transformer les données, créer de nouveaux champs, ajouter de nouveaux calculs. Si vous souhaitez calculer les recettes en fonction d' autres éléments, ou si vous souhaitez calculer les remises selon une formule différente ? Nous pouvons donc faire tout cela avec l' outil de transformation numérique fourni dans Power BI, Power Query Editor. Donc ce truc, la transformation, la transformation des données et le nettoyage ou la présence ou le fait en back-end que vous puissiez effectuer la modélisation des données sur le front-end, le traitement dorsal des opérations de transformation et de nettoyage dans le back-end de Power, BI vous permettra de modéliser les données d'une bien meilleure manière sur le C'est là toute la puissance de la transformation des données dans Power BI. Vient ensuite la compression des données. Power BI compresse les données et optimise les données pour réduire les besoins de stockage. Des données pour réduire les besoins de stockage tout en préservant les performances des requêtes. Power BI possède donc une fonctionnalité très importante et très puissante de compression des données qui permet d'économiser de l'espace grâce à Power bi , qui ne fait rien pour compresser les données ou qui ne fait rien pour compresser les données. Power BI, vous allez automatiquement compresser vos données et les optimiser afin de réduire les besoins de stockage afin de ne pas avoir besoin d'un volume trop élevé. Les histoires sont l'endroit idéal pour stocker les données, n'est-ce pas ? Les besoins de stockage seront donc réduits. Dans le même temps, Power BI veillera à ce que la compression d'un Brita et l'optimisation des données pour les besoins de stockage, réduire les besoins de stockage, ne nuisent pas aux performances des requêtes Ainsi, même si le Power BI compresse vos données et optimise les données, cela n'entravera pas les performances de votre requête Cela ne prendra pas beaucoup de temps Il sera beaucoup plus rapide et agile. Bien car il n'a pas été compressé. Power BI effectuera donc lui-même la compression des données. Viennent ensuite la sécurité et l'authentification. C'est une chose très, très importante pour toutes les applications d' entreprise, est-ce pas ? Bretelles Power BI. Étude. L'environnement principal Power BI gère l'authentification des utilisateurs, le contrôle d' accès et la sécurité des données, garantissant ainsi que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux informations sensibles Ainsi, même si Power bi vous donne la possibilité de partager vos tableaux de bord, Cereal Report et de collaborer avec d'autres personnes Dans le même temps, il veille également à ce que l'environnement principal gère l'authentification des utilisateurs et le contrôle d'accès Ainsi, tout en définissant les paramètres rapports et de votre tableau de bord, vous pouvez donner le contrôle d'accès aux utilisateurs et aux membres de votre équipe afin qu'ils ne puissent effectuer que ces tâches spécifiques. Comme s'ils ne pouvaient que voir, ou qu'ils ne pouvaient que manger, ou qu'ils pouvaient modifier tout cela. Ils peuvent supprimer ou ne peuvent pas supprimer. Ils ne disposent que d'un accès fiable à tous ces types de contrôle d' accès que vous pouvez effectuer via l' environnement principal ou Power BI Et chaque utilisateur sera authentifié, puis il sera autorisé à enregistrer le système Et il sécurise également vos données. C'est donc uniquement autorisé. Vous pouvez simplement accéder aux informations sensibles. Parce que l'entreprise, tout ce qui est stocké au niveau des données. Il s'assurera donc également que vos serveurs ou vos bases de données sont sécurisés et que toutes les informations sensibles sont correctement sécurisées. Ensuite, la banque de données est Power BI qui stocke les données dans Cloud Storage, ce qui permet d'effectuer des requêtes rapides et efficaces Lorsque vous importez un Power BI, restaurez les données dans un stockage basé sur le cloud afin que vous n'ayez pas à vous soucier des histoires, des objets et de tout le Et ça y est, il a été installé sur le Cloud. Il est très rapide et efficace. Lorsque vous interrogez l' intervalle de temps et l'heure de récupération, et de récupération lorsque requête et de récupération lorsque vous recherchez quelque chose et que vous obtenez le rituel, le temps entre l'entrée de la requête et la sortie du résultat est très, très minimal dans le cas des transactions basées sur le cloud pour ce Datastore, puisqu'il se trouve sur le Cloud, la visite est très rapide et efficace Les requêtes et la récupération prennent très peu de temps, sont très efficaces et vous offriront également de très bonnes performances L'optimisation des performances est donc également prise en charge par le Power Back et l'inscription. Inscription. Il optimisera donc la requête Education et exploitera les techniques de mise en cache pour améliorer les Power BI utilise donc en interne les devinettes ou les techniques pour améliorer les performances globales afin que l'union ne se soucie toutes ces techniques de casting et de la manière d'améliorer ou d'optimiser la requête Education, etc. environnement principal Power BI s' occupera automatiquement de ces tâches Il s'agit donc de l'introduction du front-end et du back-end à Power BI Et lors de la prochaine conférence, nous verrons comment faire. OK, allons-y dans ce discours de conférence. Nous allons donc voir le front-end et back-end et les environnements frontaux et dorsaux Power BI travailler ensemble pour fournir aux analystes de données une expérience fluide que Les opérations frontales ont déclenché des processus dorsaux tels que les données, les éloges et les données, avec une certaine pertinence Ainsi, depuis le front-end, vous pouvez contrôler les processus dorsaux Et vous pouvez simplement interagir avec Visualization dans le front-end, qui envoie ensuite des requêtes au backend, concernant la récupération et le traitement des données Ainsi, chaque fois que vous proposez quelque chose sur le front-end, il est évidemment renvoyé au backend et récupérera les données et les processus Ensuite, il vous montrera que le résultat de Jad, sous forme de graphiques et de tableaux, répondra à ces requêtes en récupérant les données demandées et en renvoyant récupérant les données demandées et le résultat à la visualisation frontale C'est tout à fait normal , nous le savons tous. Révisons rapidement l'environnement frontal et inverse et déterminons quelles sont les principales tâches qu'ils font L'environnement frontal sera donc utilisé pour les modèles de données Et puis nous avons les expressions d' analyse des données, requête DAX vers les majors et les colonnes calculées Ensuite, le front-end sera utilisé pour rapports et de tableaux de bord et abusé pour la création et la publication de rapports et de tableaux et le réglage se fera également via l' Pour le backend, nous avons la fonction Connect and extract, reconnexion à la source de données et l'extraction Nous effectuons cette opération, puis nous transformons et enregistrons les données. Ensuite, nous optimisons le profil et les requêtes. Ensuite, nous avons les opérations d'ajout de marge sur le back-end Donc, lorsque nous résumons cela, nous avons quatre points. Microsoft Power, BI, les environnements frontaux et dorsaux collaborent pour fournir une solution complète de business intelligence L'environnement frontal vous permet simplement de vous connecter aux données, créer des rapports et des tableaux de bord, et de collaborer avec d'autres personnes, telles que les membres de votre équipe, vos responsables, vos parties prenantes, vos clients, quoi, qui vous voulez, vous pouvez y donner accès et vous pouvez collaborer avec eux Et disons que vous signalez que les environnements dorsaux gèrent le traitement des données, stockage, la sécurité et les performances ou l'optimisation. , dernier point : l' interaction entre le front-end et le back-end garantit une analyse des données fluide et efficace Expérience. L'interaction entre l'environnement frontal et l'environnement principal est si fluide que vous ne ressentirez aucun décalage dans le traitement des données Dès que vous cliquez sur un rapport, vous glissez et déposez les champs et les domaines principaux Vous visualiserez rapidement les données et c'est très fluide, ce qui vous offrira une expérience d' analyse de données très fluide et efficace. C'est donc ce que je voulais transmettre à propos des environnements frontaux et dorsaux du power bi J'espère pouvoir lire ce que je voulais d'une manière très claire et concise. J'espère que tu as compris. Si vous avez le moindre doute, vous pouvez commenter et demander. Dans le cadre de la prochaine conférence. 4. Power BI: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir les bases de Power BI. Les quelques points suivants en matière d'éthique, savoir le type de connecteurs de données, couvrent le nivellement Donc, comme je l'ai dit plus tôt, Power Way fournit également de nombreux connecteurs pour les bases de données. Comme si cela ne se limitait pas à un seul type de base de données que vous pouvez utiliser avec Power BI. Il fournit de nombreux connecteurs de données, presque tous les types de connecteurs de données que vous utilisez pour vous connecter à n'importe quel type de source de données que vous utilisez. Microsoft Excel, Microsoft Excel ou My, My Sequel ou SQL Servers ou No Sequel Des bases de données telles que les bases de données récupérées par MongoDB , GraphQL at order, not order, Neo4j, tout type de base de données que vous utilisez et que vous pouvez connecter très facilement à Power BI car il fournit des connecteurs de données intégrés sur lesquels vous pouvez simplement cliquer et vous fournissez le chemin de la source de données et la C' est donc la flexibilité des fonctionnalités proposées dans Power BI qui le rend si exceptionnel. Et que Power BI est actuellement le numéro un du marché. Et je pense que c'est parce que Microsoft est très utile car vous pouvez l'utiliser avec tous les autres Microsoft Office 360 ou applications Microsoft Office 360 fournis dans un environnement bureautique Il est très facile de se familiariser avec les autres outils que vous utilisez avec Excel ou PowerPoint ou tout autre outil que vous utilisez. Il est donc très facile de se connecter à Microsoft ainsi qu' à tous les autres outils. il s'agisse d'AWS, de Google, de GCP, peu importe ce que vous utilisez, vous pouvez facilement connecter à Microsoft Power BI C'est ce que nous allons découvrir : les types de connecteurs de données disponibles dans Microsoft Power BI. Microsoft Power BI propose une large gamme de connecteurs de données qui permettent aux utilisateurs de se connecter à différentes sources de données. À quelles fins d'analyse et de visualisation. Il est donc évident que lorsque vous utilisez Microsoft Power BI, lorsque vous vous connectez à une source de données, vous collectez des données à des fins d'analyse de données uniquement à des fins d'analyse et de visualisation des données. C'est ce que nous faisons avec Power BI. Ces connecteurs facilitent donc l'intégration fluide des données de différents systèmes dans Power BI. Ainsi, quel que soit le système ou le serveur que vous imaginez pour le stockage de votre base de données, il vous fournira une facilité une intégration fluides de données provenant de différentes sources. Il n'y aura donc pas de décalage ni rien. Ce sera très fluide et très efficace également. Voyons quels sont les niveaux des autres collecteurs de données dans Power BI. Power BI fournit donc des connecteurs pour des bases de données populaires telles que Microsoft SQL Server et Microsoft. Serveur Microsoft Sequel, Microsoft Excel. Même notre base de données Oracle fait également partie de ma suite. De plus, après la pénurie, cool aussi, elle fournit Ces connecteurs vous permettent simplement d' établir une connexion à établir une connexion à leurs bases de données et d'importer des tables, vues et même la procédure stockée directement dans Power BI. Vous pouvez simplement tirer parti des fonctionnalités de requête des connecteurs de base de données pour récupérer et transférer des données avant leur analyse. Ces bases de données peuvent donc s'étendre. Les connecteurs ne sont pas uniquement destinés à l'extraction, ils vous fournissent également les fonctionnalités de requête de ces bases de données afin que vous puissiez non seulement récupérer, mais également transformer vos données, puis démarrer votre analyse afin de pouvoir transformer vos données avant de procéder à l'analyse. Quels sont donc les connecteurs de fichiers, ce sont nos niveaux. support basé sur la puissance connecte donc Sense différents formats de fichiers, tels qu'Excel, CSV, xml, JSON, etc. À un moment donné, vous pouvez simplement importer des données de chaque format de fichier dans Power BI à des fins d'analyse et de visualisation connecteurs de fichiers permettent aux utilisateurs d' accéder aux données des fichiers locaux et de les actualiser lorsque les fichiers sont stockés dans un stockage basé sur le cloud Des services tels que OneDrive ou SharePoint. Il fournit donc non seulement les connecteurs de base de données, mais également les connecteurs de fichiers. Ensuite, il fournit également les connecteurs de services cloud. Comme je l'ai dit plus tôt, Power BI s'intègre permettant à divers services cloud, aux utilisateurs de se connecter à leurs données stockées jeu telles que Microsoft Brand, G'day, Salesforce, Google Analytics et SharePoint Online Ces connecteurs de service cloud en ligne peuvent donc également être facilement intégrés à Power BI. Ces connecteurs fournissent un accès direct aux données dans le cloud, ce qui vous permet de créer des rapports et des tableaux de bord en fonction du temps réel et de ces deux actualisations de données Donc, comme nous l'avons également discuté dans la conférence précédente. Ainsi, lorsque nous connectons Our Power BI à n'importe quelle source de données ou via service cloud bêta ou les connecteurs de fichiers, voire les connecteurs de base de données. Il vous donnera non seulement accès aux données du Cloud ou aux bases de données, mais il vous permettra également de créer des rapports et des tableaux de bord en temps réel Et vous pouvez utiliser les annonces en temps réel. Et lorsque des données sont reformulées, cela est reflété dans Power BI, ou vous pouvez utiliser le terme « Actualisation des données à deux points À ce moment-là, il sera actualisé et reflétera dans vos rapports de données et vos visualisations de données, comme tout ce que vous avez Les connecteurs de services en ligne prennent également en charge, proposent jusqu'à présent des connecteurs pour des services en ligne populaires tels que Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics et SharePoint Online D'accord. Ces connecteurs permettent donc aux utilisateurs de se connecter à leurs données, à des services en ligne, comptes et à des données détaillées à des fins d'analyse et de visualisation. Il vous suffit d'extraire des données de plusieurs services en ligne pour créer rapports et des tableaux de bord consolidés Supposons donc que vous ayez une entreprise et que vos données soient stockées à différents endroits. Barbie, je peux extraire les données des multiples services en ligne et créer des rapports consolidés pour toi Et que ces rapports peuvent être combinés entre eux. Les rapports de pause peuvent être combinés pour créer un tableau de bord consolidé. Cela vous donnera une approche holistique de votre vision holistique de votre entreprise, de l' évolution de nos valeurs et de nos sources de données. Une fois regroupé sur Power BI, il vous donnera une très bonne visualisation de l'ensemble d'une manière très holistique et réelle. Les connecteurs Big Data prennent également en charge le support basé sur l'alimentation . Les connecteurs destinés aux plateformes de mégadonnées telles qu'Apache Spark, Hadoop, Azure, Data Lake Storage, etc. Ces connecteurs permettent aux utilisateurs de se connecter à de grands volumes de données, des volumes de données structurées et non structurées Analyse et visualisation avancées. Vous pouvez simplement tirer parti de Power Query Editor pour transformer et enregistrer des données avant de les importer dans Power BI. Et il prend également en charge les connecteurs personnalisés. Barbie permet aux utilisateurs de créer un connecteur personnalisé pour se connecter aux sources de données propriétaires ou spécialisées Supposons qu'il s'agisse d'une grande entreprise et que vous possédez vos propres sources de données propriétaires, sont des sources de données très spécialisées répondant à vos propres besoins. Power BI peut être personnalisé pour récupérer des données ou s'y connecter Il s'agit également de sources de données propriétaires. Ainsi, l'empoisonnement du cache est également possible. Les connecteurs personnalisés offrent la flexibilité nécessaire pour intégrer des sources de données uniques qui ne sont pas couvertes par les connecteurs intégrés. Il existe donc des connecteurs intégrés qui vous permettront de vous connecter aux connecteurs Big Data. connecteurs de services en ligne ou connecteurs de service cloud sont des connecteurs classés ou des connecteurs de base de données. De plus, Faraway dispose également de connecteurs personnalisés qui vous permettront de vous connecter aux sources de données propriétaires qui ne sont pas disponibles dans les connecteurs intégrés C'est donc également possible. Avec cela, vous pouvez simplement développer des connecteurs personnalisés à l'aide du SDK Power Query Power BI Query vous permet donc de créer des connecteurs personnalisés pour votre vol spatial et des sources de données propriétaires. , il exploite les connecteurs développés par la communauté Power BI La communauté gay de Bar grandit donc et elle est très rapide, même maintenant. Et de nombreuses personnes ont créé des connecteurs personnalisés pour se connecter à des sources de données propriétaires ou spécifiques. Et si votre source de données leur ressemble, vous pouvez également utiliser les connecteurs personnalisés créés par la communauté. Donc, ce que nous pouvons en déduire, permettez-moi de vous le résumer. Power BI fournit des connecteurs de données de configuration complets qui vous permettent de vous connecter à différentes sources de données à des fins d'analyse et de visualisation. Mais les connecteurs de base de données vous permettent simplement de connecter deux bases de données populaires et des tables, des vues et des procédures stockées importantes. Procédures, connecteurs de fichiers, formats de fichiers Fabrega tels qu'Excel, CSV, XML et Les connecteurs de service cloud fournissent accès direct aux données stockées sur des un accès direct aux données stockées sur des plateformes cloud telles que Judas et Google Analytics connecteurs de services en ligne permettent aux utilisateurs de se connecter à Les connecteurs de services en ligne permettent aux utilisateurs de se connecter à des services en ligne tels que Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics Big Data Connectors facilite et intègre les données provenant de plateformes de mégadonnées telles qu'Apache Spark, Azure, Data Lake, et de nombreux autres connecteurs personnalisés offrent flexibilité nécessaire pour se connecter à données propriétaires et spécialisées Voici donc les connecteurs de données disponibles dans Microsoft Power BI. Laissez-moi vous montrer ici également. Ainsi, lorsque vous accédez à Microsoft Power BI, vous pouvez voir qu'il existe une option de classeur Excel Donc, lorsque vous cliquez ici, vous pouvez voir ici importer des données depuis un classeur Microsoft Excel Ensuite, la deuxième option, plus facile, Data Hub à une jambe, donc ce que vous êtes odieux Ainsi, si vous souhaitez importer des données de votre organisation, vous pouvez cliquer ici. Vous pouvez ouvrir un jeu de données Power BI ou même des data marts, une maison lacustre ou des entrepôts Si vous souhaitez vous connecter, vous pouvez vous connecter ici. Ensuite, nous avons l'option SQL Server ici. Ensuite, nous avons le, si vous souhaitez saisir vous-même vos données et que vous pouvez créer un tableau directement en cliquant sur Entrer les données ici. Dataverse se connecte ensuite à une base de données via points de terminaison SQL afin que vous puissiez également vous connecter à la base de données Et ici, vous pouvez voir les sources récentes que vous avez utilisées. En outre, nous avons souvent de bonnes données ici. Vous pouvez donc voir ici cette liste qui met à jour les sources de données courantes. Utilisez donc les sources de données courantes. Vous pouvez consulter votre classeur Excel, votre jeu de données Power BI, données de flux de données, SQL Server Analysis Services, Analysis Services Vous pouvez consulter votre Live Connect pour connecter nos données d'importation depuis SQL. Nous connectons nos données d'importation à partir de SQL Server Analysis Services, de bases de données, de fichiers texte ou CSV que vous souhaitez importer et que vous pouvez effectuer. Vous pouvez importer des données directement depuis la page Web. Vous pouvez simplement fournir l'URL, votre page Web, et il extraira les données de cette page Web. Vous pouvez utiliser le flux OData pour importer des données à partir d' un flux OData Vous pouvez créer une requête à partir de zéro et extraire les données. Vous pouvez utiliser les modèles d'applications Power BI, installer un ensemble de données prédéfini et créer des rapports dans le service Power BI Et si vous cliquez sur Plus, vous aurez accès à toutes les autres options, comme vous pouvez le voir ici. Ce sont les bases de données. Tous les types de bases de données ou de connecteurs sont répertoriés ici. Et si vous voulez voir les connecteurs, vous pouvez voir votre texte Excel, CSV, xml, votre dossier JSON, PDF, dossier SharePoint, ces quatre bases de données. Vous pouvez voir votre serveur de base de données SQL, votre serveur base de données SQL, votre base de données supplémentaire, l'analyse de SQL Servers, ce que j'appelle base de données IBM Db2, base de données informatiques IBM, IBM mysock appelé Database Postgres, Sybase, Teradata, base de données SAP Hana, SAP Business Survey autorise les serveurs d'applications, le serveur base de données supplémentaire, l'analyse de SQL Servers, ce que j'appelle base de données IBM Db2, base informatiques IBM, IBM mysock appelé Database Postgres, Sybase, Teradata, base de données SAP Hana, de messagerie SAP Business de base de données SQL, votre base de données supplémentaire, l'analyse de SQL Servers, ce que j'appelle base de données IBM Db2, base de données informatiques IBM, IBM mysock appelé Database Postgres, Sybase, Teradata, base de données SAP Hana, SAP Business Survey autorise les serveurs d'applications, le serveur de messagerie SAP Business Warehouse. Donc tous les jobs et autres Amazon Red Impala, Google BigQuery, Google BigQuery un jury, parce que Snowflake, Donc tout cela est fait sur un ténor. À grande échelle, les données des connecteurs BI, nous regardons en fait la réalité du nœud. Donc, tous les emplois et vous pouvez les trouver ici. Ainsi, presque tous les types de bases de données et connecteurs sont disponibles ici sur Microsoft Fabric Preview. Vous pouvez voir ici notre entrepôt de bases de données, data marts et notre Power Platform Vous pouvez ainsi voir que vos données étaient des flux de données, des services d'emploi, une base de données et des services auxquels vous pouvez vous connecter via des services en ligne Vous pouvez voir ici, Lift Up Online Services, Salesforce, Sweet IQ, le cours Spark, March Seat, QuickBooks Donc, tous les jobs et GitHub. Salesforce, Dynamics, Microsoft Dynamics, Research, T5, Microsoft Exchange SharePoint Tout ce que vous pouvez connecter. Tu peux aussi voir l'autre. D'accord ? Voici donc les connecteurs de base de données disponibles dans Power BI. Vous pouvez les voir tous listés ici. Il y a tellement de tout, presque tout ce dont vous avez besoin sera notre label ici. Connecteurs. Rendez-vous lors de la prochaine conférence. 5. Créer des rapports de base avec POWER BI: Nous avons maintenant les connaissances de base de Power VA et des différents connecteurs de données. Et nous connaissons également Power Interface. Créons un projet simple. Faisons le travail pratique. Apprenez un par un comment créer ces éléments, cela, comment créer un graphique et il est préférable de utiliser de manière pratique avec tous les ensembles de données. J'ai donc mon petit ensemble de données de Newark et c'est un fichier CSV. Donc, tout d'abord, nous allons cliquer sur Obtenir des données, et ici nous allons sélectionner la barre oblique CSV Et ici, je vais simplement importer ce fichier CSV Sales point de New York Properties . Vous venez d'importer ces données qui seront importantes ici. Maintenant, nous avons le N par N, le ciel soulignant la propriété du parti Donc propriété. Tout d'abord, permettez-moi d'annuler cette propriété. OK. Va ici. Maintenant, je vais y retourner pour obtenir des données, du texte. C'est moins CSV et ALL le sélectionne. Maintenant, nous avons créé l'UAC, les environnements de soulignement, propriété de soulignement New Relic, et cela s'appelle Sales struck CSP Voici donc les données de propriété de Neera. Comme c'est petit, très bien. Ici, nous avons la zone d'identification, le quartier, le lien, les intérêts des catégories de classe, les pieds carrés lambda Ces données sont manquantes, qu'il s' agisse de la superficie en pieds carrés ou de l'endroit où il les avait construites, l'année où elles ont été scellées et leur prix de vente. Voici donc les colonnes de données que nous avons dans notre ensemble de données. Mais quand on regarde ici, désintox, le prix de vente, oui, mais les prix de vente sont assortis d' un dollar à la fin Alors, lorsque vous chargerez directement cet ensemble de données, que se passera-t-il ? Cela sera considéré comme un TextField, non ? Cela sera considéré soit comme un texte appelé dollar soit attaché au prix de vente. Nous devons donc d'abord transformer ces données afin qu'elles soient considérées comme le numéro ADA ou le prix. D'accord ? Ainsi, pour les données avant le chargement, vous pouvez directement les charger, ou vous pouvez cliquer sur Transformer. Vous pouvez donc faire les deux choses. D'accord, mais je suggère qu' avant de charger, vous transformiez simplement les données. Il vous suffit donc de cliquer sur Transformer les données. Après le chargement, vous pouvez également transformer les données, d'accord ? Ce n'est pas un problème. Ici, nous avons donc besoin des prix de vente, des prix, de la couture sous forme de champ de texte ici et ici Chaque entrée à laquelle 1$ est associé est considérée comme une chaîne. OK, donc pour ce faire, ce que nous devons faire, ce que je vais faire, je vais cliquer, je vais sélectionner cette colonne. Je vais à Transformer votre maison, puis à transformer, puis à sélectionner les valeurs Remplacer. Cliquez donc sur Remplacer la valeur pour voir que pour remplacer les valeurs et remplacer les erreurs, vous verrez ce remplaçant le moment, je vais utiliser les valeurs de remplacement, alors cliquez simplement dessus. Et voici ce que je veux faire, je veux remplacer le dollar par le blanc, d'accord, donc peu importe ce que vous voulez remplacer, pour cela, il trouvera le signe du dollar dans les valeurs des colonnes et il le remplacera par nous. Vide. D'accord ? Il suffit donc de cliquer sur OK et c'est parti. D'accord ? Et à bientôt. Toutes les valeurs en dollars ont été remplacées. Maintenant, je vais changer le type de données en nombre entier, d'accord ? Et cliquons sur le nombre entier. Maintenant, cela a été changé. D'accord ? Cliquez maintenant sur Fermer et appliquez. Il suffit donc de cliquer sur Fermer et appliquer. Il va maintenant charger les données. D'accord ? Maintenant, en téléchargeant les données, vous pouvez voir ici, dans le coin droit, puissance et pourquoi. C'est ce que l' on appelle les cellules de soulignement des propriétés qui arrivent ici et votre prix de vente arrive sous forme D'accord ? Maintenant que nos données ont été enregistrées dans notre Power BI, que pouvons-nous faire ? Vous pouvez, vous pouvez voir la vue du rapport, la vue des données, et le modèle avec trois vues de niveau dans la vue du rapport n' rien à voir, car ici, nous allons créer nos visuels en fonction de nos données Le second est Data View. Nous voulons voir vos données. Vous pouvez cliquer sur la vue des données et vous pouvez voir votre tableau ici. Donc, le prix du CEA, tout, toutes ces colonnes et lignes ont été importés ici. Ensuite, si vous souhaitez créer un modèle, si vous avez une ou deux tables, vous pouvez créer le modèle et voir la vue du modèle. Oui. Donc vue du modèle, UW, et voici la vue du tableau de bord Et dans le coin droit, vous pouvez voir deux options, en fait trois options, des filtres que nous verrons plus tard pour appliquer des filtres et des visualisations Et il existe d'autres types de sens de visualisation du niveau, comme un graphique à barres, un graphique à colonnes, un graphique à barres, un graphique colonnes groupées, un graphique à barres Par carte, graphique en anneau, toutes sortes de cartes ou leur carte, tout est disponible ici Et puis nous avons l'option de données ici. Dans l'option de données, vous pouvez voir votre table Quelle que soit la table de données que vous avez importée dans Will, nous pouvons nous entendre avec les colonnes, les noms ou les adresses. Oui, la classe du bâtiment, le prix de vente brut, carré, id, le terrain est le carré du prix de vente ici, bâtiment. Bien sûr, tout a été donné ici. Pour commencer à créer une visualisation, faites simplement glisser ce prix de vente ici. Vous pouvez maintenant voir que votre graphique à barres simple a été créé. Il s'agit d'un graphique à barres groupées qui a été créé ici. Maintenant, cela montre le résumé de toutes les ventes. Maintenant, si je veux ajouter quelque chose, je peux, si je veux mettre des données ici, je peux glisser-déposer ici les données de vente. Et maintenant, il va trouver la date initiale, la date, la date sur l'axe X et l'axe Y depuis le prix OK, à partir de là, vous pouvez sélectionner ce que vous voulez pour résumer le prix de vente ou voulez-vous afficher la somme moyenne ou le sens haussier moyen que vous pouvez voir ici. Tu peux compter sur les ventes, tu peux. Voici donc ce que vous pouvez faire à partir d'ici. D'accord ? Donc, pour l'instant, je vais continuer certaines ventes. Il s'agit donc d'un histogramme clusterisé standard qui a été créé Maintenant, si vous voulez le changer en graphique à barres, vous pouvez faire comme ceci. OK, donc peu importe ce que tu veux créer, tu peux le savoir comme ça, d'accord ? Si vous souhaitez en créer d'autres, vous pouvez simplement cliquer sur les cellules qui se trouvent ici. Et maintenant tu détruis la date. Et si vous souhaitez visualiser, supposons que vous souhaitiez réaligner le prix de vente ici, vous pouvez le faire glisser ici Maintenant, nous l'avons scellé et le prix de vente à nouveau, nous pouvons le voir et nous voulons créer un graphique linéaire. Vous pouvez créer un graphique linéaire à partir de cela, d'accord ? Si vous souhaitez ajouter Area, vous pouvez mettre Area ici et elle vous affichera cette date sur la base des mêmes données. Et il me suffira d'ajouter une date à l'idée avec cette lumière colorée. La prochaine chose que vous pouvez faire, c' créer également un graphique cartographique. Créer un graphique cartographique. Vous devez donc accéder aux options et paramètres. Cliquez sur Opspins. Tu dois te rendre à la sécurité. Et pourtant, vous devez vérifier cette carte opsin et les visuels de Field Map, d' accord, donc cela devrait être vérifié pour que nous puissions créer le graphique cartographique Utilisez donc le graphique cartographique, nous pouvons simplement, si vous voulez tout le code et que vous voulez probablement créer une carte, cliquer sur la carte et les CNO. Vous n'avez pas entendu la carte ? Laissez-moi simplement minimiser, minimiser. Faites-le glisser ici. Et je me demande : est-ce que je veux le faire grandir ? D'accord ? Maintenant, si vous voulez mettre Area, vous pouvez y mettre Area. Alors maintenant, si vous voulez le mettre maintenant, vous pouvez voir ici qu' ArcMap Chart est prêt Vous pouvez le voir ici et l'intégrer sur place si vous transmettez le code et tous les autres détails, d'accord ? Bien sûr, sur la cassette où vous voulez boire du soda, vous pouvez voir un artiste. Donc, en résumé, le prix de vente en fonction de ce code postal. Nous pouvons donc faire toutes ces choses ici. Il s'agit donc de créer des visualisations simples en utilisant les deux pour être C. Il s' agit d'un simple diagramme circulaire Voici donc ce que vous pouvez faire. Vous pouvez sélectionner n'importe quelle date ici et taper ce que nous pouvons, vous pouvez sélectionner un code de travail et il sera modifié. C'est donc important, car cela supprimera tout élément interactif. Non seulement cela va changer, mais tous les autres graphiques vont changer, mais ça aussi. OK. J'espère que tu as compris. Lors de la prochaine conférence, nous essaierons donc de créer davantage de rapports sur la base de nos données. 6. Importer des données dans la finale de Power BI: Nous allons maintenant apprendre à importer des données depuis Excel dans Microsoft Power BI. Ainsi, lorsque vous viendrez ici pour la première fois, nous verrons les données ajoutées à votre rapport. Et ici, vous pouvez voir les options permettant d'importer des données depuis Excel, d'importer des données depuis SQL Server et de coller des données dans un tableau vide, et de coller des données dans un tableau vide essayer un ensemble de données d'exemple et d'obtenir des données d'une autre source. Vous pouvez voir les différentes options ici. En dehors de cela, vous pouvez voir ici dans le menu d'accueil que vous pouvez voir de bonnes données. Ainsi, lorsque vous cliquez ici, vous pouvez voir les sources de données courantes. Classeur Excel Power, jeu de données BI, toutes les sources de données que vous pouvez voir ici. Vous pouvez voir ici le classeur Excel, SQL Server. Entrez donc les données manuellement ici. Copiez et collez ou vous pouvez saisir un tableau, un tableau. Vous souhaitez saisir manuellement, vous pouvez également le faire ici. Donc, pour l'instant, nous allons utiliser la source Excel pour l' analyse des données et la création de tableaux de bord pour ce cours. Je vais donc cliquer sur Importer des données depuis Excel. Vous pouvez cliquer ici. Tu peux aussi partir d'ici. D'accord ? Cliquez donc sur Importer des données depuis Excel. Et je vais utiliser ces données RH. Je vais donc sélectionner ce siège et cliquer sur Ouvrir le menu. Cliquez sur Ouvrir. Le siège supplémentaire sera ouvert. Et ici, vous pouvez voir qu'il y a deux choses. Câble. Premièrement, il suffit de cliquer ici. Vous pouvez voir les données, vous pouvez les voir ici. Vous pouvez consulter les données relatives aux ressources humaines. Je vais donc cliquer sur les données RH et, ce que je vais faire, je vais cliquer sur la cellule de pesée, cliquer sur le tableau des données RH et cliquer sur la charge. Ainsi, lorsque vous chargez Microsoft Power BI les données commencent à être chargées dans Power BI à partir du fichier Excel. Désormais, dès que vous importez les données, vous verrez apparaître des visuels avec vos données. Alors, où se trouve l'auditeur ? Je ne vois aucune table ici, n'est-ce pas. Cela signifie simplement que notre glisser-déposer depuis le DataFrame vers le rapport Canvas à cette interdiction que nous voyons ici. C'est le canevas, toute cette zone s'appelle Canvas et nous pouvons y créer nos rapports d'événements et notre tableau de bord. OK, alors, où se trouvent nos données pour voir l'audit ou nous devons cliquer sur la vue des données. Il s'agit de la vue par défaut. Il s'agit de la vue des données et du modèle. Microsoft Power BI propose trois modes d'affichage. C'est-à-dire que la première est la vue du rapport, deuxième est la vue des données et la troisième est la vue du modèle. Nous sommes donc en train de passer à la vue du rapport. Maintenant, dès que vous cliquez sur la vue des données, vous pouvez voir ici notre tableau sur nos données provenant d'Excel Seat a été chargé ici. Il s'agit donc d'un énorme ensemble de données que nous avons chargé 1 471 lignes dans cet ensemble de données. Mais vous pouvez voir ici la première colonne, la deuxième colonne, l' en-tête n'est pas là, est-ce pas ? Dans notre Excel. On se voit là-bas. Les noms des colonnes, mais ici, ils ne sont pas visibles, n'est-ce pas ? Alors, comment s'y prendre ? Nous allons donc passer à la vue du rapport, aux données transformées. voyez, quand vous venez ici, vous pouvez voir que transformer des données, transformer des données, n'est-ce pas ? Il vous suffit donc de cliquer sur la langue à partir des données. Et notre table sera ouverte ici. Rendez-vous sur nos données et à bientôt. Le nom de notre première colonne est Tristen lors de récents voyages d'affaires, CF Underscore, tranche d'âge récente du ministère du Travail, etc. En fait, ce n'est pas notre première ligne, ce sont nos colonnes. Mais en le chargeant, Barbara est considérée comme une règle. Alors, comment pouvons-nous y parvenir ? Comment pouvons-nous résoudre ce problème et placer ce pinceau sur l'une ou l'autre colonne ? Pour ce faire, nous devons donc venir ici. Vous pouvez venir ici et voir les coûts énormes augmenter en tant qu'en-tête. Juste ici. Vous pouvez voir l'opsine, la règle des coûts énormes. Vous pouvez voir le curseur ici. Un énorme effort pour demander. Il vous suffit de cliquer ici et la première ligne deviendra « hey there ». Cliquez simplement ici et voyez, vous savez, notre tableau. Notre table est parfaite. Et la première ligne est devenue l'en-tête. Maintenant, nos en-têtes sont correctement réalisés. De cette façon, nous pouvons accéder aux données de transformation et cliquer ici sur l'énorme première ligne en tant qu'en-têtes. Et notre première ligne deviendra l'en-tête de notre tableau. D'accord, de cette façon, nous pouvons transformer nos données fois que l'astronaute aura terminé la transformation, il vous suffit de cliquer sur Fermer et appliquer ici. Cliquez simplement sur Fermer et appliquer. Il applique maintenant les modifications que nous avons appliquées à notre ensemble de données. D'accord ? Nous allons maintenant voir la valeur de retour. Désormais, lorsque vous cliquez sur la vue des données, voir votre usure dans la première colonne. Voyages d'affaires, toutes ces colonnes sont devenues la première colonne. L'en-tête est correctement aligné, n'est-ce pas ? Nous pouvons passer aux visuels ou à la vue du rapport et à la vue moderne. Vous pouvez voir tous les détails des colonnes dont vous disposez. Vous pouvez voir ici quel type de données vous pouvez voir dans la vue moderne ? Colab, tu peux t'agrandir. D'accord ? Donc, je l'espère, vous avez compris la vue des données, la vue du rapport et la vue du modèle. J'espère que vous avez compris comment importer un ensemble de données depuis Excel dans la barre où nous pouvons également le voir. Maintenant, nous pouvons voir différentes options ici. Maintenant, lorsque vous viendrez ici, vous verrez qu'il y a trois options. Données. Dans les données, vous pouvez voir toutes les colonnes notre ensemble de données ont été répertoriées ici, n'est-ce pas ? D'accord. Ensuite, nous avons la visualisation dans laquelle vous pouvez sélectionner les options pour créer le graphique du rapport, graphique circulaire, le graphique à barres, le graphique à colonnes, toutes ces options , le graphique en anneau, graphique circulaire, toutes ces options se trouvent ici. Il s'agit donc d'une option de visualisation , puis nous avons le filtre. Si nous voulons appliquer un filtre , vous pouvez également le faire. Donc. Trois options importantes sont proposées ici : visualisation des données et les filtres de filtration. Nous allons donc l'utiliser pour créer notre tableau de bord et nos rapports. Nous allons donc d'abord essayer de créer des rapports , puis les rapports de Margo et essayer de créer un tableau de bord dans Power, BI et Data. C'est ce qui sera très, très interactif. Et ce sera vraiment incroyable lorsque vous vendrez la visualisation que nous créons dans Data Power BI. Ce sera vraiment incroyable et vous pouvez impressionner votre client car ce sera une visualisation dynamique et un asphalte très difficiles . vous attendons donc dans la prochaine conférence où nous essaierons de créer des rapports. Voici quelques graphiques sur cette toile vierge. 7. Importer des données à partir de Web: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir une fonctionnalité très importante de Microsoft Power BI. Et cette fonctionnalité est très importante de nos jours, car la plupart des sources de données que nous voulons utiliser sont en ligne. Il est donc très important d'accéder facilement aux données disponibles en ligne sur notre Microsoft Power BI et de commencer à utiliser ces données directement. Alors, que se passait-il avant ? Nous avons nos données sur un site Web, je suppose, sur Wikipédia ou quelque part, et nous voulons obtenir ces données. Nous devons copier les données. Nous devons les mettre dans la feuille Excel, puis transformer ces données, travailler sur ces données, puis enregistrer ces données Excelsior. Ce siège Excel dans Microsoft Power BI, puis, plus important encore, dans Power BI, cette feuille Excel que nous avons extraite du Web. Nous pouvons marcher. Mais Microsoft Power BI a fourni une fonctionnalité très importante où nous pouvons simplement indiquer l'adresse URL du site Web où cette table est disponible sur le Web. Et Microsoft Power BI extraira toutes les données ce tableau dans Microsoft Power BI sous forme de tableau, au format Excel, et écrira dans Power BI que nous pouvons commencer à travailler sur ces données. Il s'agit donc d'une fonctionnalité assez importante qui nous permet d'obtenir des données de n'importe quelle source, même du Web. Comme nous avons vu comment importer les données depuis Excel. Voyez comment nous pouvons, nous verrons comment nous pouvons utiliser SQL Server et SQL Server. Et dans cette conférence, nous verrons comment obtenir les données du Web. Donc, lorsque vous cliquez dessus, «  Obtenir des données, de bonnes données », vous pouvez voir le classeur Excel. Les flux de données du jeu de données Power BI étaient des fichiers SQL Server, Analysis Services, techniciens et CSV. Et ici vous pouvez voir le web. Alors, à quoi sert cette vague ? Cette vague est destinée à l'importation de données depuis une page Web. Donc, si vous avez des données sur un tableau sur un site Web que vous souhaitez considérer comme importantes pour Power BI et que vous souhaitez les transformer ou travailler sur ces données, ou utiliser ces données pour créer votre tableau de bord et vos rapports, Chris, vous pouvez certainement le faire à l' aide de l'option Web ici. Alors laissez-moi vous montrer qu' il s'agit d'une page Wikipédia. Nous sommes une liste de pays et leur population est citée Wikipedia Dot Orgy. Vous pouvez voir ici la liste des pays et des dépendances par population. Donc, ici, si vous faites défiler la page vers le bas, vous pouvez voir le classement des pays comme en fonction de la population de la Chine, ce sont les pays les plus peuplés. Le rang est un, puis arrive en Inde en deuxième position. Et C ici, leur population, ce pourcentage de population. Le restaurant jusqu'au mur. Et sur quoi ont fait ces données sont mises à jour, elles sont là. Et comme source. Et dans le Nord. Ainsi, les données de tous les pays du monde sur leur population ont été mises à jour sur ce site Wikipédia. Maintenant, si je veux travailler sur ce tableau de la population du pays dans le monde. Ce que je peux faire, je peux simplement le supprimer. Je peux, je peux copier ces données et les mettre dans les x, z, puis enregistrer cette feuille Excel et l' importer dans Microsoft Power BI. C'est la seule façon traditionnelle de procéder. Mais je peux importer ces données telles quelles, telles qu' elles sont dans mon Power BI. Comment pouvons-nous le faire ? Il vous suffit de copier l'URL. Je vais donc simplement copier cette URL ici. Ce copiez-le. Ensuite, nous devons accéder à Microsoft Power BI pour cliquer sur Obtenir des données. Nous devons aller sur le Web, importer des données depuis la page Web. Cliquez dessus et vous serez invité. Vous voyez, cette invite viendra du Web. Basique. Les adultes séjourneront dans la chambre de base. Et voilà, il vous demande de mettre l'URL. Je vais juste coller, coller l'URL que j'ai copiée. Voici donc l'URL que nous avons, la liste des pays et des grossesses par population sur wikipedia.org . Il s'agit donc de l'URL à partir de laquelle je souhaite extraire les données ou la table. Donc, après avoir mis cette URL, il suffit de cliquer sur OK. Cliquez sur OK. Et Power BI est suffisamment intelligent pour récupérer toutes les tables disponibles sur ce site Web en particulier. Vous voyez, maintenant, il obtient les tableaux à partir de cette page Web. Maintenant, voici les tables qui ont un niveau à ce sujet. Sites Web. Voici donc le tableau indiquant le classement du pays, le nom du pays, le pourcentage de population et la source de données démographiques. Et c'est aussi le classement de la population du pays, du pourcentage, de la source de données démographiques et des nœuds. Donc, exactement la même chose a été renseignée ici dans Power BI et toutes les données ont été renseignées ici. En dehors de cela, il existe également d'autres tableaux, comme la colonne 1 et la colonne 2. Cette colonne de tableau, tous ces tableaux supplémentaires s'y trouvent également. Alors maintenant, quelles sont les tables que vous voulez ? Vous pouvez simplement cliquer dessus. Je veux donc que le nom de ce pays et les données démographiques correspondantes soient importants. Cliquez donc sur cette option et voici deux options. Vous pouvez charger ou transformer les données ici même. Donc, ce que je vais faire, c'est charger les données. Et ce dernier sera consacré à la transformation des données. OK. Cliquez sur Charger, et cette table sera chargée dans notre Microsoft Power BI. Alors voyez ici qu'il est en cours de chargement. Cela ne prendra que quelques secondes. Et les anciens modèles de données seront ajoutés ici, c. Nous passons maintenant aux visuels. Mais lorsque vous accédez à la vue des données, vous pouvez voir le tableau ici, voir le classement du tableau, le pays, la population, pourcentage, la date, la source et les nœuds. Tous ces éléments ont donc été ajoutés ici, directement, directement dans notre Microsoft Power BI. Maintenant, une fois que cela a été ajouté, nous pouvons passer au rapport ou aux images, aux images de la douleur. Et c'est ici que nous pouvons commencer à créer nos rapports. Vous pouvez voir le détail du tableau ici. Quelles sont les colonnes, d' accord, et ici, nous pouvons voir les données. Supposons donc que si vous voulez transformer les données, vous pouvez simplement les soutenir, je ne veux pas, je ne m'inquiète pas trop de la date. Je peux donc simplement sélectionner la date ou la colonne de date et je peux simplement la supprimer. Il suffit donc de cliquer ici et de supprimer. La colonne de date d'enregistrement n'est requise pour rien. J'ai donc supprimé et, de même les sources qui ne sont pas requises pour les réseaux sociaux, donc je vais supprimer North, qui n'est pas non plus obligatoire. Je vais donc supprimer les notes, gestion des colonnes et les soins si vous pouvez voir votre classement. Et ici, si je veux renommer cette colonne, je peux cliquer sur Renommer. Et ici, je peux simplement supprimer la dépendance à l' égard de quel pays. Alors maintenant, le nom de la colonne est pays, population. Je vais juste voir ce qui est donné ici. Il est donc donné en tant que population. Donc je vais le garder comme ça, celui-ci, je vais mettre le pourcentage de population, d'accord ? Je vais donc simplement le supprimer et mettre Parson l'a fait avant. Maintenant, le nom de la colonne est rang, pays, population et pourcentage de population. Nous pouvons donc transformer l'ensemble de données de cette façon. Si vous souhaitez modifier le nom de ce pays, il vous suffit de cliquer dessus et de mettre votre nom. Vous pouvez simplement mettre des fraudes. OK. Au revoir de Yeti, vous avez le type de données. Toutes ces choses que tu peux faire. Encore une fois, s'il s'agit d'une chronique de premier cycle ou d'une nouvelle chronique, vous pouvez également le faire. Il suffit d'éliminer le prédateur et tous les pays reviendront ici. Maintenant, si vous voulez ajouter de la tortilla, vous pouvez simplement cliquer ici. Et vous pouvez accéder aux données ici. Vous pouvez mettre le rang, le pays, le rang, la population. Alors à bientôt. Maintenant, nous avons cette écorce rouge foncé même si le nom du pays et le pourcentage de population, le bouton de contact, cette population. OK. Ainsi, nous pouvons obtenir les données du Web et les utiliser dans le cadre de notre rapport. 8. Importer des données à partir de la base de données Access: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir une fonctionnalité très importante, à nouveau, la connexion à ces sources de données. Nous avons donc vu comment nous pouvons nous connecter à notre Excel, le faire, et comment pouvons-nous importer les données à partir des x et z. Ensuite, comment pouvons-nous importer les données à partir des x et z. nous avons vu comment nous pouvons prendre en charge ces données depuis le site Web lors de la dernière conférence. Nous allons maintenant voir comment importer des données depuis une base de données. Donc, en fait, dans le monde réel, lorsque nous étudions les données de certaines entreprises ou organisations, certaines entreprises ou organisations, la plupart du temps, nous avons les données soit dans Excel, soit dans une base de données. Dans une base de données telle que Equals, Word Microsoft Access ou n'importe quel serveur DBMS. Ou même dans certains cas, dans des bases de données sans suite comme MongoDB ou dans une base de données comme un graphe, DB et L. Il est donc important de savoir que nous pouvons obtenir les données à partir de toutes ces sources de données. Et Microsoft Power BI nous a donné la possibilité obtenir des données à partir de n'importe laquelle de ces sources de données. Ainsi, lorsque nous cliquons sur Plus, nous verrons les endroits d' où nous pouvons obtenir les données. Donc, ici, vous pouvez voir que vous le nommez et vous obtiendrez l'opsine. Ainsi, comme partout où vous pouvez accéder à Google Analytics, partir du rapport d'un vendeur issu de la cinquième session d'étude sur la dynamique du Common Data Service. J'ai des chiffres, des données, GitHub, LinkedIn, des ventes, donc Mixpanel, QuickBooks, Smart Seat. Ainsi, chaque fois que vous stockez vos données ou d'autres applications dans lesquelles vous stockez des données à partir de là, vous pouvez accéder facilement aux données dans Microsoft Power BI. C'est l'avantage de Microsoft Power BI : vous pouvez voir cette base de données GOD Power Platform. Vous pouvez donc voir ici la liste des bases de données à partir desquelles vous pouvez importer les données dans Power BI. Sequel Server, base de données d'accès, SQL Serverless Analytics et quelle base de données ? Base de données Oracle, base de données IBM Db2, base de données informatique IBM, Neck Jar, ma base de données de suite pour base de données SQL, bases de données Sybase, données de données, SAP, SAP hana, SAP Business Warehouse, Amazon Redshift, Impala, Google BigQuery, Google BigQuery ou en matière d'agilité, quelle voiture Snowflake. Vous pouvez donc voir toutes les sources de données ici, MariaDB. Toutes ces choses sont donc des services en ligne disponibles. Vous pouvez consulter vos services en ligne, comme Michael l'a dit, Point Online, Microsoft Exchange Online, des statistiques dynamiques cinq agendas en ligne DevOps par sujets, Google Analytics, Adobe Analytics, GitHub, LinkedIn. Alors, déplacez-vous où que vous soyez. Nous avons donc toutes les options, nous devrions donc savoir comment procéder. C'est pourquoi j'essaie d'ajouter des conférences sur chaque sujet, comme obtenir les données du classeur Excel, obtenir les données du Web, obtenir les données à partir de ceux-ci, de nos bases de données. Donc, dans cette conférence, je vais sélectionner la base de données Microsoft Access. OK, donc à partir de la base de données Access, comment pouvons-nous obtenir les données dans notre Power BI. C'est ce que nous allons voir dans cette conférence. Alors laissez-moi vous expliquer en vrai. Nous devons venir du Get Data. Cliquez dessus, puis cliquez simplement sur Plus. Puis cliquez sur Mode. Vous serez redirigé vers le navigateur Get Data. Ici, il vous suffit de cliquer sur la base de données et nous verrons ici l'arrêt de la diversité qui correspond ou qui correspond à notre niveau. Cliquez donc sur la base de données Access dans ce cas, puis cliquez sur Connecter la cible. Lorsque nous nous connectons, nous devons accéder au répertoire dans lequel nous avons conservé notre fichier de base de données Access. J'ai donc conservé ici un fichier de base de données North Wind Dot ac Dot DB Access. Je sélectionne ce fichier et je clique souvent sur Ouvrir. Et dès que vous cliquez sur Ouvrir, les différentes options s'affichent ici. Ainsi, dans Navigator, vous verrez que les options de séparation. Vous voyez, beaucoup de choses sont présentées ici. Alors laissez-moi vous dire quelles sont ces opsines. Lorsque vous voyez, voici deux boîtes rectangulaires ou carrées. Il s'agit du symbole d'une requête. Ainsi, lorsque nous obtenons des données à partir d'une base de données, nous devons avoir effectué des requêtes sur cette base de données, nous devons avoir effectué des opérations de jointure. Nous aurions des tables temporaires, des tables permanentes et des relations entre les tables également, n'est-ce pas ? Les bases de données peuvent donc faire toutes sortes de choses. Ainsi, lorsque nous importons des données d'une base de données vers notre Power BI, toutes ces choses sont également importées. Il importera les requêtes comme vous pouvez le voir ici, étendues au client, agit d'une requête, d'une requête étendue par embrasure ou d'un sous-total de commande. Il s'agit également d'une requête. Toutes ces requêtes que nous avons écrites dans la base de données qui est également importante. Et c'est le symbole de la requête. Voici donc la requête qui est présentée ici. Et puis nous avons le, ce TMP est une table temporaire qui a été créée dans la base de données Access Alia. D'accord. Il s'agit donc du TNP ou du symbole des bases de données temporaires. Voici donc les tables temporaires qui ont été créées dans la base de données Access. D'accord ? Et quand nous arrivons ici, ce sont les tables sur lesquelles nous voulons marcher. Il s'agit donc des véritables tables, des clients, des clients, des employés, des détails des commandes, des produits et des fournisseurs. Voici donc les requêtes. Ce sont les tables temporaires, et ce sont les tables lesquelles nous allons marcher en fonction de ces tables. Ces tables temporaires ont été créées. Et sur la base de ces tableaux, ces requêtes ont été écrites pour obtenir les informations requises à partir du tableau, telles que les ventes de produits par catégorie. Les produits en rupture de stock prennent en charge le sous-classement étendu, le sous-total des commandes étendues, toutes ces choses, nous avons écrit une requête, d'accord ? Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est simplement sélectionner les tables. D'accord ? Donc, si vous le souhaitez, vous pouvez sélectionner toutes les tables et cliquer sur Charger, ou vous pouvez également transformer les données. Donc, ce que je vais faire ici, je vais simplement sélectionner les clients, les employés, ce sont les produits et les fournisseurs. Ainsi, comme nous le savons, lorsque nous avons plus d'une table dans notre base de données, nous entretenons une certaine relation entre les tables, comme le client et l'employé, comme la commande. Le tableau des détails des commandes aura donc été écouté par les clients, car l' argent pour les clients dont nous sommes les seuls à avoir les détails de la commande, n'est-ce pas ? Donc, un détail de la commande, nous aurons la référence du produit, la référence du produit, nous aurons le tableau des produits qui contiendra la référence du steeper. Supposons que nous ayons les références des fournitures. Toutes ces tables auront donc une certaine relation les unes avec les autres. Et lorsque nous importons ces tables, Microsoft Power BI, nous importons également la relation entre ces modèles de données. Microsoft Power BI est donc suffisamment intelligent pour importer également les relations et s' adapter à la manière dont il va fonctionner de manière très intelligente. Ce que je vais faire, c'est sélectionner toutes les tables sauf la table des commandes. N'importera pas les tables de commande. D'accord ? D'accord, mais ce que nous allons faire, c'est sélectionner ici, il y a la possibilité de sélectionner une table associée. Ainsi, lorsque je sélectionne le client, cela implique les détails de la commande , les produits, les ports maritimes et les fournisseurs. Et quand je clique dessus, je quitte le tableau des commandes et je ne sélectionne pas le tableau DoorDash. Mais lorsque je clique ici, sélectionne les tables associées. Ce que fera Microsoft Power BI, c'est qu'il recherchera nos tables et qu'il trouvera les tables associées. Et en fonction de la relation entre les tables, il sélectionnera automatiquement les tables omises. Ainsi, s'il existe une relation entre ces tables et les commandes, les tables de commandes seront automatiquement sélectionnées par Power BI. OK, je ne sélectionne donc pas le tableau des commandes, mais je vais simplement cliquer sur Sélectionner un tableau associé. Et je vais simplement cliquer ici pour voir si la table des commandes a été sélectionnée automatiquement par Microsoft Power BI, car elle est également liée à d'autres tables. Donc, si vous le souhaitez, vous pouvez sélectionner R, Vous pouvez. Cliquez ici et Microsoft Power BI est suffisamment intelligent pour sélectionner les tables liées les unes aux autres par défaut ou de manière autonome. Nous avons maintenant sélectionné la table. Maintenant, je vais cliquer sur le chargement. Il suffit donc de cliquer sur le chargement et les tables seront chargées. Consultez ici tous les tableaux que le client implique, les pièces, les fournisseurs, les produits. Ils sont chargés dans notre Microsoft Power BI. D'accord, il chargera donc les données, il chargera également les relations, et il créera également un modèle de données. Nous en sommes maintenant au rapport. Will Visuals Arpège. Maintenant, je vais cliquer sur la vue des données. Et lorsque nous cliquons sur Affichage des données, nous pouvons voir le tableau ici. Nous pouvons donc voir que c'est la table des clients. Nous pouvons cliquer sur l'employé et sur le tableau des employés. Ensuite, nous avons le tableau des détails des commandes, le tableau des commandes, les tableaux des produits, et nous avons ce tableau très stable, puis nous avons le tableau des fournitures. Vous verrez donc dans le tableau des clients l' identifiant, le nom de famille de l'entreprise, prénom, l'adresse e-mail et le titre du poste, l'étrangeté, le téléphone, le fax, la ville. Toutes ces informations sont là pour les détails du client. Toutes les données du client ont été enregistrées ici. Ensuite, nous avons l'employé où nous avons le numéro d' identification de l'employé, le nom de famille de l'entreprise , le prénom, l' adresse e-mail, le titre du poste et tous les autres détails ont été stockés ici. De même, nous avons la page des détails de la commande où se trouve l'identifiant puis le numéro de commande, l'identifiant du produit, la quantité, le prix unitaire, statut de la réduction, l'identifiant et les données localisées, numéro de commande et le numéro d'inventaire. De même, nous avons le tableau des commandes où se trouvent le numéro de commande, numéro d' employé, puis le numéro du client. Nous avons maintenant cette table des commandes, qui contient les références à l'identifiant de l'employé C'est donc que nous allons faire référence à la table des employés, l'identifiant client, que nous rapporterons à la table des clients. Et puis nous avons la date de commande, code postal, le nom du code postal, supposons l'adresse SIP, etc. D'accord ? Ensuite, nous avons la table des produits où nous avons l'identifiant du nom du produit principal. Toutes ces choses, d'accord ? Et puis nous avons le tableau des fournisseurs de séquences ici. Nous avons donc ces autres tables. Maintenant, je vous ai dit que, grâce à notre Power, BI établira elle-même la relation entre les tables ou la modélisation des données. Ou il importera la relation que nous avons créée dans la base de données qui sera importée et qui sera également créée dans la vue du modèle. Nous pouvons donc le voir dans le modèle. Il vous suffit de cliquer sur la vue du modèle et de voir ici nous avons le tableau des employés. Mais c'est le cas. Vous voyez, nous avons le tableau des employés avec toutes ces colonnes. Ensuite, la table des employés est liée aux commandes et aux clients. La table des clients a donc ces choses. Et puis nous avons le tableau des commandes. Donc, le client est dans l'ordre, alors écoutez ça. Ensuite, l' employé écoute les commandes et les commandes auront les clients. Ensuite, le tableau des commandes est lié aux détails de la commande, qui sont liés au numéro de commande, n'est-ce pas ? D'accord. Ensuite, nous avons le programme, qui est lié aux commandes. Ainsi, nous pouvons voir la vue du modèle de nos tableaux de données, d'accord ? Alors, comment ils sont liés les uns aux autres. Il n'existe aucun lien entre les fournisseurs et les autres tables. D'accord ? De cette façon, nous pouvons voir la vue du modèle, l'adolescence entre ces tableaux, modélisation des données du pouvoir. Maintenant, je vais vous montrer comment RBA s'en est occupée. Nous allons dans le fichier et nous allons dans les options et les paramètres. Ensuite, nous cliquerons sur le, nous avons les deux options ici, opsines et opsine. Réglage supplémentaire de la source de données. Donc, ici, je vais simplement cliquer sur les options et à bientôt. Maintenant, dans les options, vous verrez les deux options globales et l'option de fichier actuelle. L'option globale sera donc applicable à tous les fichiers qui s'ouvriront dans Microsoft Power BI. Ici, vous pouvez voir que le type détecte la présence d'une opsine, donc le type protège. Nous en avons sélectionné un par défaut et il a tendance à être sélectionné, comme détecter les en-têtes de type de colonne pour les sources non structurées en fonction du paramètre de chaque fichier. D'accord ? Vous pouvez également sélectionner l'autre option. Détectez toujours les types de colonnes et les en-têtes pour les sources non structurées, d'accord ? Les données de fond l'ont permis. Des aperçus pour télécharger les données en arrière-plan en fonction de ce qui sera défini. D'accord. Voici donc la scie opsine que j' avais reçue par défaut. Vous pouvez donc sélectionner l'adoption du CDS de Power Query Editor, ah, pour les scripts d'artistes. Donc, tout cela. Maintenant, ce que je vais voir dans votre fichier actuel, voyez ici le chargement des données. Donc, ce qu'il détecte, les types de colonnes et la structure des fichiers d'en-tête. Et voyez ici comment il a importé la relation entre les sources de données sous forme de tableaux. Parce que nous l'avons déjà sélectionné. Il s'agit par défaut de relations importantes sélectionnées à partir de la source de données lors du premier chargement. C'est pourquoi, lorsque je n'ai pas sélectionné le tableau des commandes, il sera automatiquement sélectionné. Lorsque je clique dessus, je sélectionne les tables associées, n'est-ce pas ? En raison de cette option que nous avons sélectionnée ici, détectent automatiquement les nouvelles relations après le chargement des données. Ces deux options seront donc utiles pour détecter et maintenir la relation entre les tables et les sources de données par points. Assurez-vous donc que cela est sélectionné. D'accord ? C'est ainsi que Power BI s'assure de sa maintenance. Il importera toutes les relations de la source de données lors du premier chargement. D'accord ? J'espère donc que tu as compris. Cliquez sur OK, et vous pouvez voir les tableaux de données ici . Vue du tableau. 9. Grattage Web en puissance bi: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons donc en apprendre davantage sur le crapping du Web dans Power BI, ou simplement expliquer comment extraire des données d' un site Web vers notre Microsoft Power BI. Nous avons donc déjà vu comment procéder. Bien que nous ayons vu la collecte de conduits, et non de poudre, nous ajoutons au site Web des données du tableau à partir du site Web. Dans cette conférence, nous allons voir s' il existe un site Web, un site Web d' achat. Et à partir de là, comment pouvons-nous obtenir les détails du tableau ARP pour un site Web en particulier ? Donc, pour cela, ce que j'ai fait, j'ai ouvert ce site Web. C'est le site Web de l'entrepôt de Dennis où j' ai ouvert cette section sur les vêtements. OK, maintenant, ce que je veux faire, obtenir les détails de tous ces tableaux de produits. Ainsi, les détails de ce produit particulier seront stockés dans notre base de données dans une table particulière. Je souhaite donc intégrer les détails de ces tables dans notre Power BI pour une analyse plus approfondie. OK, donc c'est l' échange de notre site Web contre notre maison rouge du Tennessee. Et je m'intéresse à la section des vêtements pour hommes. Ici. Je souhaite obtenir les tableaux sous-jacents à partir de ce site Web. OK, alors j'espère que nous pourrons le faire. Nous devons donc simplement copier l'URL, comme nous l'avons vu précédemment. Et nous devons accéder à Power BI et aux données. Cliquez donc sur Obtenir des données et cliquez sur Mode. Et lorsque vous cliquez sur Module pour obtenir les options, différentes options s'affichent. Et ici, nous devons passer à l'autre, puis cliquer sur le Web. OK, alors sélectionnez Web et cliquez sur Connecter. Maintenant, il vous sera demandé de saisir l'URL. Nous allons donc mettre l'URL que nous avons copiée ici. Maintenant, une fois que vous avez mis l'URL, vous suffit de voir l'URL complète que j'ai conservée ici. Cliquez maintenant sur OK. Ainsi, dès que vous cliquez sur OK, Power BI commence à se connecter à ce site Web. Et il essaiera d'obtenir les données de ce site Web. Il supprimera les données du site Web. Ainsi, lorsque vous voyez cette option de navigateur ici, vous pouvez voir qu'il existe deux options : l'affichage sous forme de tableau et la révision. Ainsi, lorsque vous cliquez sur la vue Web, vous pouvez voir le site Web de l'objet, quoi il ressemble de votre côté. C'est la même chose que vous pouvez voir ici. D'accord ? Il s'agit donc de la vue Web, puis nous pouvons cliquer sur Créer, Affichage tabulaire, désolé. Et lorsque vous cliquez sur ce tableau, vous pouvez voir les colonnes 1, 2 et 3. Il y a trois colonnes. Et ici, les détails du produit sont donnés. La colonne des cotes ferme le prix, et la troisième colonne indique s' il s'agit d'un nouveau monde artistique. D'accord ? C'est donc exactement ce que vous pouvez voir ici. Consultez la description indiquant que nous voyons votre prix et votre attaque. Donc, la même chose a également été enregistrée dans le tableau, cette description, le prix et le dos connaissaient ces trois choses, n'est-ce pas ? Pour que nous en soyons arrivés là. Ensuite, la colonne, une autre table se trouve là où se trouvent la colonne 1 et la colonne 2. La deuxième colonne est la vue. Nous avons donc la troisième colonne. Nous avons le tableau pour la table 567, puis nous avons le code actif et l'ensemble de cette protection. Bon, maintenant, ce que je vais faire, c'est juste l'importance de la première table. Tableau 2. Nous pouvons placer la table sur W3, W4. Tableau 6. Quelles sont les tables que vous voulez ? Vous pouvez simplement vérifier et entendre le Vous pouvez également utiliser le tableau Ajouter à l'aide d'exemples. Et cliquez sur Seigneur. Ils le voudront, W3 est en cours de chargement. Nous allons maintenant passer à la vue des données. Voir le premier tableau. Ensuite, nous avons le niveau trois, le niveau quatre. Maintenant, nous pouvons simplement cliquer sur Transformer les données. Et voici la première colonne, nous pouvons lui donner un nom, une description du produit, une description. Nous pouvons renommer cette deuxième colonne en riz. Et la troisième colonne, on peut la remettre en place. OK, donc maintenant, de cette façon, notre table est composée en permanence de scripts, de riz et de balises. Donc, fixez le prix ici le week-end, faites-en un nombre décimal fixe. Ou on peut lui donner un nombre entier. Alors maintenant c'est comme ça. C'est donc arrivé à Lumber. OK. OK. OK. Encore une fois, description du produit. Ensuite, je vais verser le riz. De la même manière, si vous voulez en faire dix, le nom de la colonne étant également ici, vous pouvez le faire. D'accord ? Encore une fois, accédez aux données de transformation. Bon, nous avons maintenant la colonne intitulée James. D'accord ? Alors maintenant, nous allons fermer et postuler. Vous pouvez voir ici le prix du produit, la discipline du produit, le prix. Et ici, vous pouvez voir le modèle de données. Tableau 3.4 Element Connect. De cette façon, nous pouvons récupérer les données du Web. 10. Projet 1 - Analyse des données de vente en ligne: Bonjour et bon retour. Nous allons donc réaliser notre premier projet dans Power BI. Dans le cadre de ce projet, vous apprendrez également les bases de Power BI. Nous allons donc adopter l'approche de l'action et de l'apprentissage. Nous allons donc réaliser le projet et, tout en le faisant, allons apprendre les bases de RBA Edge, mais nous n'allons pas apprendre d'abord pour les appliquer ensuite à un projet Au lieu de cela. Nous allons réaliser le projet. Et avec le projet, nous apprendrons également les bases. C'est donc la meilleure approche pour apprendre quoi que ce soit, n'importe quel langage de programmation, n'importe quel outil, n'importe quoi. Si vous voulez apprendre, si vous faites de la pratique, ce sera une bonne chose pour vous. Commençons. Le premier projet est l'analyse des données de vente du commerce électronique. Donc, pour cela, ce que nous allons faire, nous allons simplement analyser les données de vente du commerce électronique. Pour cela, nous obtiendrons les données d'une boutique de commerce électronique qui vend des cellules de données site Web de commerce électronique Alpha ou d'une boutique. Et ce self DW, très, très brut et désordonné Donc, puisque c'est le cas, ces données seront très brutes et désordonnées Nous devons effectuer de nombreuses activités de nettoyage des données. En effet, si vous analysez des données avec des données désordonnées ou des données brutes, vous n'obtiendrez peut-être pas un meilleur résultat ou vous n'obtiendrez pas le résultat souhaité C'est pourquoi nous devons procéder au nettoyage des données afin de les rendre propres et pertinentes. C'est pourquoi les synthases sont des données brutes. Nous devons effectuer de nombreuses activités de nettoyage des données. Pour cela, nous allons utiliser un fichier CSV de points de données soulignés Nous verrons ce qu' il y a dans ce fichier CSV de manière à discuter l'objectif de notre projet. Du blanc et de l'analyse feront donc l'affaire pour ce commerce électronique. À partir des données, nous allons essayer d' analyser et de nous permettre des choses. Tout d'abord, ce seront nos catégories de péchés. Ensuite, nous verrons les cellules au fil du temps, comment nos cellules se créent et diminuerons au fil du temps. Ensuite, nous verrons quelles sont les promotions commerciales que entreprise a organisées pour augmenter ses ventes. Ensuite, nous verrons quel est le délai de livraison des marchandises chez le consommateur, du côté client, d'accord, alors quel est le délai de livraison ? Ce sont donc les indications sur lesquelles nous allons faire notre analyse D'accord ? J'espère donc que l'ordre du jour est clair pour cette activité pratique. Passons donc à Power BI. Ici. Ce que nous devons faire, nous allons commencer par quelque chose de nouveau. Et si tu veux, tu peux enregistrer la version précédente, d'accord ? Et laisse-moi terminer ça. Et ici. La première chose à faire est d'obtenir les données. Donc, les données que nous allons obtenir à partir des fichiers CSV, Texans ESP Et voici le fichier CSV à points de soulignement sur lequel je vais cliquer pour ouvrir OK, alors maintenant je vais cliquer sur Charger. D'accord, donc les données, les informations et les connaissances feront l'affaire. Lors de la prochaine conférence. Nous allons d'abord noter et voir quelles sont les choses qui s'y trouvent. À présent, les données sont chargées ici. Nous allons voir la vue des données. Lorsque vous cliquez sur les données, vous pouvez voir la colonne 1, colonne 2, comme ça. Il y a 17 colonnes et chaque colonne contient un, il y a plusieurs entrées, non ? Voici donc les données. Et avec ces données, nous ne comprenons rien Nous devons donc effectuer de nombreuses activités de nettoyage des données à ce sujet. Voici donc les données à ce sujet, nous allons faire l'analyse. Ainsi, lors de la prochaine conférence, nous allons commencer à effectuer l' activité de nettoyage et de transformation des données sur cette cellule dès aujourd'hui. La prochaine conférence 11. Projet 1 - Modifier des lignes, des colonnes, la transformation des données, des types de données: Nous devons maintenant importer ces cellules dans un fichier CSV de points de données soulignés Et après cela, le chargement est libéré. Ce que nous devons faire, transformer les données car vous pouvez voir ici que les noms des colonnes ne sont pas corrects ou que la colonne 1, la colonne 2 ne l'est pas. Ensuite, vous pouvez voir que les deux premières lignes ne sont pas correctes. Et puis la colonne nomme celle qui se trouve ici sur la troisième ligne. Nous devons donc les mettre sous des en-têtes, non ? Ensuite, vous pouvez voir ici de nombreuses valeurs N A. Il y a des lignes vides, non ? Nous devons donc nous attaquer à tous ces problèmes. Nous devons effectuer les activités de nettoyage des données. Nous devons donc transformer ces données. Et pour cela, nous allons voir comment modifier cela montre comment créer colonnes de rôle sous la forme d'un nom de colonne, d'une colonne, d' une colonne deux ? Est-ce le, en tant que nom de colonne, comment nous pouvons supprimer les rôles indésirables, comment nous pouvons supprimer les valeurs NA, comment nous pouvons supprimer les lignes vides et tout le reste ? C'est donc le sujet cette conférence où nous apprendrons à transformer des données à l'aide du NAD et de la fonction de transformation, modifier les lignes et les colonnes et créer les en-têtes de colonne Cliquons donc sur Transformer les données. suffit donc de cliquer sur Transformer les données et de voir, vous savez, que notre éditeur Power Query s'est ouvert. Et vous, si vous le souhaitez, vous pouvez le mettre en plein écran et en faire le PDG. Maintenant, nous pouvons voir ici les deux premières lignes ne sont d'aucune utilité pour faire cela, pour supprimer cela, car cela ne sert à rien. Nous pouvons aller à Transform. Ensuite, nous pouvons sélectionner les lignes pour supprimer les rôles dont nous avons besoin pour accéder à la maison. Ensuite, nous devons passer aux lignes Supprimer ici. Et ici, vous pouvez supprimer, utiliser les différentes options proposées ici. Mais nous voulons supprimer les deux premières lignes de cet ensemble de données. Vous pouvez donc sélectionner cette option, DMO, les lignes supérieures. Cliquez dessus. Et puis voici le nombre de lignes que vous souhaitez supprimer du haut et que vous pouvez donner. Nous devons donc ici supprimer les deux premiers. Nous allons donc en mettre deux ici et cliquer sur OK, et ces deux lignes seront correctes. Nous avons donc supprimé le Raj indésirable de nos données. OK, maintenant, je veux créer cette colonne, cette ligne, le numéro de commande, l'identifiant du produit et l'identifiant du magasin, le tout sous forme d'en-tête. Donc, pour ce faire, lorsque vous accédez à la transformation, vous pouvez trouver l'opsin soit une énorme première ligne comme en-tête Vous pouvez voir ici que les énormes en-têtes Wash Dry sont de la taille d'un en-tête énorme au premier rang. Donc, ce que nous allons faire, utiliser les quatre arrêts et l'énorme antenne Wash True. Cette ligne lavée deviendra donc l'en-tête de nos données. Il suffit donc de cliquer dessus et de voir maintenant que le nom de la première colonne contient le numéro de commande, l'identifiant du produit, la troisième colonne, identifiant du magasin, la commande, la date, la commande et les ventes. Maintenant, nos données ne sont pas vraiment des vagues correctes, elles contiennent également les noms des colonnes. C'est donc la voie à suivre. Donc, tout d'abord, nous avons supprimé les lignes à l' aide de l'option Supprimer les lignes supérieures. C'est une autre option, ou supprimer les lignes du bas. Si vous voulez supprimer le Raj vide ou indésirable du bas, vous êtes un Raj indésirable du bas, vous pouvez utiliser les rangées inférieures distantes et vous pouvez indiquer le nombre de lignes à supprimer à partir du bas De la même manière que nous avons fait, nous avons utilisé cette méthode pour supprimer des colonnes. Étudions cela. Nous devons, d'accord, donc ce que nous avons fait, nous avons utilisé la colonne Mode ou supprimé des lignes, d'accord, désolé. Et nous avons utilisé cette approche. D'accord, nous avons ici deux n et supprimons les deux premières rangées. Ensuite, ce que nous avons fait, c' la première ligne. Nous avons rencontré que la première ligne est un en-tête. Pour ce faire, nous sommes allés à la transformation. Et puis ici, la première option consiste utiliser des clés USB et, comme vous le souhaitez, le lavage sèche et les clés USB deviennent la prochaine étape : nous voulons retirer la tige, qui n'a aucune valeur. Il y a donc tellement de lignes vides, il y en a. Ainsi, si nous voulons supprimer, nous pouvons simplement accéder aux lignes. Et ici, nous pouvons cliquer sur déplacer les lignes vides. Vous pouvez donc voir ici maintenant que les lignes vides ont été supprimées. D'accord ? C'est ainsi que nous pouvons supprimer les lignes vides. Ensuite, nous voulons supprimer ces valeurs NA. Donc, pour supprimer des valeurs, nous pouvons simplement venir ici et ajouter Andrey peut rechercher n. Et nous pouvons simplement sélectionner et cliquer sur OK, donc toutes les valeurs n seront plus nombreuses pour cette colonne. De même, nous pouvons faire ce travail. Ils saturent. Et de la même manière, nous devons également ne pas le faire , vous pouvez également le vider à distance. C'est mon nom. Vous pouvez donc vérifier et vous pouvez toujours le faire. Et maintenant, nos données sont propres. De même, vous pouvez voir ici cette colonne trois ne contient aucune valeur, qu'elle est mastiquée ce NS ou que nous pouvons sélectionner la troisième colonne et la troisième colonne et accéder à l'option Supprimer les colonnes Et nous pouvons simplement cliquer sur cette colonne de suppression. Et cette colonne a été supprimée de votre page de hockey. À présent, nos données semblent bien meilleures. OK, alors quelles sont les options pour une cure de désintoxication ? Quelles sont les étapes que nous avons suivies ? Nous pouvons le voir ici dans les étapes appliquées. Je vais donc laisser nos données se présenter comme suit. Lignes indésirables et absence de noms de colonnes ou d'en-têtes appropriés Donc, ce que nous avons fait à jeun, nous avons un sexe, des couches qui ne sont pas obligatoires. Ensuite, nous avons supprimé les lignes supérieures, puis nous avons fait le dessin au ras de l'autre main, puis nous avons supprimé les lignes vides des données, puis nous avons filtré les lignes. Nous avons donc filtré toutes les valeurs , puis nous avons supprimé une colonne trois. Nous l'avons donc modifié de cette façon. Nous avons appris à modifier les lignes et les données de sortie, organiser les colonnes, à gérer les valeurs NA, à filtrer toutes les valeurs, transformer les données à l'aide de la fonction de transformation présentée ici et à créer les en-têtes de première ligne D'accord, voici donc le montage de base que nous avons fait. La prochaine chose que nous ferons, vérifier le total des ventes, d'essayer de le découvrir. D'accord ? Rapport que vous pouvez consulter ici. Nous ne pouvons pas non plus modifier le type de données à partir d'ici. Il suffit de cliquer ici. Si vous souhaitez le transformer en numéro de commande, envoyez SMS au vôtre afin que nous puissions en faire un nombre entier. Puis l'identifiant du produit. Qu'il en soit ainsi, puis stockez l'ID, et laissez-le faire en sorte que la date de commande ne soit pas une donnée. Nous pouvons en faire un type de journée. Alors maintenant c'est le bon type. Alors maintenant, c'est dans le bon ordre que nous pouvons aussi , c'est le x, nous pouvons en faire notre date. Vous pouvez également sélectionner l'heure. Nous pouvons commettre nos péchés, verrons comment nous pouvons gérer ce genre de situation où des cellules, une cellule, une cellule, une taille de cellule ajoutées ici pour chaque valeur et c'est du texte. Nous en ferons un nombre et nous supprimerons les cellules que nous apprendrons lors du prochain cours. Les recettes ne seraient alors pas un nombre décimal. Nous allons donc faire une décimale. Le stock, c'est le numéro. Un nombre entier, je crois. Oui. OK. De plus, le stock changera également le type de données en décimal, puis le prix Le prix fera notre décimale. Ici, nous nous occupons du type de données, type de promotion, c'est bon Ensuite, des promotions, d'accord, faites la promotion de types de jouets, d'accord. Et le format de la date de livraison est tel que les textes le feront à jour. Et le format de la date de livraison le fera à nouveau. Nous allons nous réconcilier. OK, donc cette vague pour tout automatiser. D'accord, nous avons donc le numéro de commande, l'identifiant du produit, l'identifiant du magasin, date de commande, les ventes et les revenus. Le chiffre d'affaires est déjà un nombre décimal. Nous mettons à jour. OK, donc de cette façon, nous avons ce que nous avons fait de notre jeu de données un vrai. Nous avons effectué la transformation de base des données. Maintenant que c'est fait, nous pouvons cliquer ici Fermer et appliquer. D'accord ? Cliquez simplement sur Fermer et appliquer. Et ce sera le cas, les données seront chargées à nouveau après avoir appliqué toutes les modifications que nous avons apportées. Nous avons le téléphone portable pour les données, oui. OK, alors rendez-vous lors de la prochaine conférence. Nous allons vraiment essayer de faire encore plus de transformations 12. Projet 1 - Gérer les erreurs: Bonjour et bon retour. Nous avons donc types de données sexospécifiques et nous avons supprimé certaines lignes, et je suis des colonnes, et nous avons également supprimé les dilués. En utilisant ce filtrage, nous avons supprimé une colonne, nous avons supprimé les routes. Nous obtenons également les types de données pour les colonnes. Mais ici, lorsque je change le type de données pour cette date de commande, ce que j'ai obtenu, c'est que nous avons une erreur pour certains médicaments Il s'agit donc de semer le format de la date. Nous n'avons pas pu transmettre les informations fournies pendant leur voyage. À partir de 14 ans. Jen. Trop mince, il n' analyse pas les données et nous détruit pour les ajouter fonctionne, il nous envoie des données Donc, une chose que nous pouvons faire si vous recevez ce genre de choses, parce que c'était le même commentaire, mais je ne sais pas pourquoi ce bi triangulaire peut voir la date de commande 1 afin d'afficher à la fois les données du thème. Donc, ce que nous pouvons faire, c'est supprimer cette colonne. Cela n'est pas pertinent car les deux données sont identiques. Si tu veux. Vous pouvez penser que les deux sont identiques. Nous pouvons simplement cliquer ici et dupliquer cet ordre de colonnes vers. Cliquez donc sur Dupliquer. Nous en avons maintenant la copie et maintenant les deux sont identiques. Nous pouvons donc simplement supprimer cette colonne, la n-ième colonne. Maintenant que l'éditeur est parti, nous avons la date de la commande et nous l'avons commandée. J'ai commencé à copier s'ils pouvaient saisir un moment de ce côté. OK. Maintenant, nous avons une télécommande pour chaque colonne. D'accord ? Nous devons donc supprimer cette colonne ou les colonnes. Ainsi, lorsque nous supprimons cette colonne, nous devons maintenant l'auditer pour qu' elle soit également ordonnée. Nous allons donc le renommer en double-cliquant ici et le dater vraiment D'accord ? Maintenant, nous n'avons plus d'heures de montage. D'accord ? Maintenant, vous pouvez voir en ce qui concerne le prix, nous avons le montage et la marche est ce que nous avions vraiment fait. En voici une meilleure. Quoi qu'il en soit, je perds. OK, donc ça fait entrer le MA Wanli vers trois heures C'est bon ? OK, dans la mesure où nous pouvons le faire, nous pouvons sélectionner la colonne des prix et passer à la transformation. Et vous trouverez ici une option pour supprimer la modification. Pour que vous puissiez obtenir, vous pouvez accéder aux valeurs de remplacement et cliquer ici sur Remplacer. Les valeurs sont implicites, c'est pourquoi nous cliquons sur Remplacer les erreurs. Et pour remplacer la semaine, vous pouvez mettre zéro. Maintenant, l'éditeur sera supprimé et il sera remplacé par un zéro ou vous pouvez le remplacer par W. OK, heritage relu, toutes ces choses. OK. Ensuite, ce que je veux faire ici aussi pour le format de livraison, c' aussi pour le format de livraison, que nous avons l'éditeur. Nous pouvons donc faire la même chose. Quel est le format de livraison ? Ce que Will fera fera un doublon. Alors cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et nous allons le supprimer. Alors laissez-moi et George Column. Ils n'ont donc pas fonctionné avec deux points et allés dans les colonnes distantes et l'ont supprimée. Maintenant, je vais en faire une copie. Et en les voyant, ils les vendent, ils ont dit « format de livraison ». OK. OK, maintenant nos données sont gratuites, c'est ainsi que nous pouvons le faire. D'accord ? Ensuite, je veux supprimer ce temps. Donc, pour cela, nous devons collecter, sélectionnez la colonne Ventes ici. Ensuite, nous devons aller à la paume. Et ici, nous devons aller dans les valeurs de remplacement et cliquer sur la valeur de placement. Et ici, déclarez les ventes et les ventes avec remplacement. Maintenant, depuis le décidua, tout le bois, nous pouvons le transformer en bois véritable Maintenant, nous avons également les cellules. Y a-t-il autre chose que nous voudrions changer au niveau du cou ? Si tu veux changer quoi que ce soit, je pense que nous sommes prêts à y aller. C'est là que nous pouvons travailler avec les données et transformer nos données. Ensuite, nous pouvons commencer à marcher. Et nous pouvons commencer à visualiser si 13. Projet 1 - Analyse des ventes: Et bon retour. Passons donc au projet simple final et concluons cette section du projet en créant des visuels. Nous allons donc faire l'analyse , créer des visuels. Et ici, nous allons procéder à l'analyse des données de ce recensement. La première chose que nous ferons, c'est de créer le produit autoportant , puis de faire les ventes par magasin Donc, depuis mon produit, quel produit a été résolu pour la maison et combien de ventes ont été réalisées pour l'analyse du produit à l'époque, puis nous ferons le même magasin ponctuel et ensuite nous ferons les revenus. Que diriez-vous d'un mois ? Et puis des promotions bi pour chaque chromosome. Combien se sont produits depuis ? OK, alors commençons. Donc, tout d'abord, nous allons faire des ventes de sous-produits. Donc, pour les données, ce que je fais, je vais simplement faire glisser l' identifiant du produit ici, puis les faire glisser. D'accord ? Donc, voyez ici maintenant que pour l'ID de produit 101, l'absence de numéro est nulle pour bi, 17. 17, c'est 182 comme ça. Vous pouvez en voir trois en un comme ça. Bon, maintenant ce que je vais faire, c'est convertir ça en graphique à barres. Donc C, et maintenant nous pouvons l' examiner et nous le pouvons, et maintenant pour mieux le comprendre , ce que je fais, je vais créer un graphique à barres. Et maintenant, vous pouvez voir pour chaque produit que vous pouvez voir ce nombre de bouleversements comme celui-ci Vous pouvez les canidés depuis leur plus jeune âge, produire nous-mêmes par produit Si vous voulez changer ce titre, vous pouvez venir ici et vous pouvez voir l'axe X, ce que vous voulez, la police, tout ce que vous pouvez voir, le ballon de la ligue, qui veut changer de couleur Tu peux tout à fait reconnaître la couleur, d'accord ? Donc, peu importe ce que vous voulez changer, vous pouvez le faire à partir d'ici. Et vous pouvez le mettre en gras ou ce qu'ils veulent. Vous pouvez très bien, vous pouvez vous occuper de votre titre, vous pouvez cliquer avec le bouton droit sur le produit PRO. D'accord ? Et puis notre axe Y, vous pouvez le modifier. Valeurs similaires. Vous pouvez choisir comme vous le souhaitez, d' accord, donc tout ce qui a trait à la myosine, vous pouvez le faire avec votre hockey Ensuite, si vous souhaitez en changer le titre, nous pouvons travailler avec certaines options. Peut-être six. D'accord ? Alors voyez comment vous pouvez même changer la police également. Et vous pouvez modifier la façon dont vous souhaitez l'afficher. Rubrique pour toutes les souris dont il a été question. Et nous pouvons le faire ici. Et vous pouvez même le modifier, rendre audacieux et le rendre métallique comme ça. Donc, toutes ces petites choses que vous pouvez faire, vous pouvez contenir la couleur en mettant de la bande de roulement. Et si vous le souhaitez, vous pouvez le faire comme ça, mais ce n'est pas le visuel correctement, alors vous le mettez en bleu Et l'arrière-plan, vous pouvez également le modifier. Vous pouvez voir la macro nulle pour que vous puissiez voir un arrière-plan de couleur X, tout ce que vous pouvez ici comme ça. Tu peux l'aligner. Dans mon échelle de jour, ordinateur portable. À ce stade, tu peux jouer au hockey. Sous-titre si on veut. Vous pouvez demander de la cétone et vous pouvez mettre le sous-titre. Le sous-titre viendra également. Vous pouvez dire que le cavalier couvrira aussi un peu mieux. Et toutes ces choses que vous pouvez faire à partir de ce format visuel. Et en général, vous pouvez modifier les propriétés. Par exemple, comment faisons-nous pour hisser ce truc en hauteur ? Vous pouvez également le faire à partir d'ici. Et tu peux le faire d'ici aussi. Et produire du nouveau contenu en ajoutant du nouveau contenu, toutes ces choses, vous pouvez le faire à partir de vos effets. Si vous voulez changer l'arrière-plan de ce truc, vous pouvez voir Ce backlog également que vous prétendez mettre Tu peux faire un portrait de ça. Vous poursuivez également cet arrière-plan, afin de pouvoir essayer certaines des conférences. Vous pouvez également modifier cet arrière-plan. D'accord ? Nous avons donc maintenant effectué les ventes par identifiant de produit. La prochaine chose que nous ferons correctement, c'est que les ventes achètent des produits. Si vous voulez voir cela dans un autre graphique, vous pouvez le voir, vous pouvez placer un graphique linéaire ici. Vous pouvez mettre un graphique en aires. Vous pouvez mettre un graphique à aires empilées comme ceci. Vous pouvez bonjour, vous pouvez également mettre un graphique en anneau, graphique à secteurs, et vous pouvez également le mettre dans un graphique en anneau. D'accord. Donc, de cette façon, vous pouvez savoir ce qu'ils ont pris ? Tout ce que tu veux, tu peux essayer. Je pense que ça a l'air mieux. D'accord ? La prochaine chose est que nous ferons les ventes par magasin jusqu'à présent . Cliquez sur la zone vide et quand les cellules, les cellules, puis sur mon magasin. Nous aurions donc besoin de suivre la boutique, iTunes Store, et de le consulter. Maintenant, vous pouvez avoir une idée nombre de cellules qui se forment, d'accord ? Donc, ici aussi, vous pouvez aller au front comme ça. Vous pouvez mettre Donut Chart ici. Donc, le tracé est enregistré, vous pouvez le voir non plus. Et le regard est passé sur un fond tendre. Vous pouvez accéder ici aux propriétés générales. Et il l'avait fait, vous ne pouviez pas venir et constater le moindre effet. Vous pouvez modifier l'arrière-plan. C'est ce que vous voulez, vous pouvez bifurquer ce qui vous convient le mieux, ajouter votre thème, vous pouvez décider que vous le pouvez. Mais je vais placer le bord de la frontière comme ça. voulez voir sur les ligands modifier l'identifiant de votre boutique en ligne et tout ce que vous Donc toutes ces personnalisations, vous pouvez les faire à la fois. Je ne vais pas trop prendre trop Nick, le truc c' est que j'y suis allée quand même, oui. Donc, pour cette cellule, cliquez sur le blanc , puis suivez les recettes. Et pour oui, j'ai besoin d'une date de commande. Pourtant, je peux le voir maintenant. Vous pouvez voir les détails ici. Donc, vous pouvez voir le chiffre d'affaires par trimestre, d'accord. Et la controverse concernant un mois, vous pouvez voir en regardant ceci, puis vous pouvez voir ce quota. Alors mon pote, puisque nous avons des données selon lesquelles les protons liquides ne figurent pas dans cette colonne et que pour un an seulement, vous pouvez voir que ce trimestre, un, un trimestre, deux, un trimestre, un trimestre, trois trimestres pour quoi ? D'accord. Donc, contrairement au bi, je n'ai jamais connu le bi. Oui. Ensuite, nous devons créer les cellules grâce à des promotions. Alors cliquez sur le blanc, puis depuis lors, il a fait en sorte que nous ayons la réduction promotionnelle et versez cette petite date de rapport d'eau ici. Alors maintenant, vous pouvez voir la promulgation a disparu. Vous pouvez consulter la réduction pour les problèmes liés au type de cellule ici. J'ai mis ceci, vous pouvez supprimer tel ou tel identifiant. Merveilleuse citation, ces recettes ont disparu. Alors maintenant, vous pouvez voir la réduction promotionnelle. Quels ont été la vente et quels en ont été les revenus ? D'accord. C'est ainsi que vous pouvez effectuer une analyse. Alors laisse-moi partir. Et ils ont enfilé pour insérer une Xbox. Vous pouvez faire pression pour que j'aie pris la parole ici. Commerce électronique. C'est que tu peux comme ça que tu peux le dire. Ici, il a une chaîne épaisse, la couleur de fond, vous pouvez vous en occuper. La couleur suivante que vous souhaitez ajouter au contenu scientifique à partir d'ici. X de couleur bleue, fond. Commerce électronique, Zcash. Depuis Data Analysis, un projet simple que nous avons 14. Vous avez commençé, avec PowerBI: Nous avons maintenant importé les données dans Power BI et nous incorporons ce rapport pour vous. Et il a eu une infection urinaire et des rapports. Cet espace vide est donc la toile. Donc, tout d'abord, nous allons essayer d'y ajouter de la couleur pour que notre rapport soit beau. Donc, pour ce faire, ce que je vais faire, je vais aller ici et accéder au paramètre Canvas. Donc, lorsque vous êtes ici, lorsque vous sélectionnez quelque chose ici et rendez ici dans Format Painter. Informations, vous pouvez donner le nom pour afficher le paramètre Canvas. Vous pouvez définir la configuration de votre toile, son apparence, le ratio. Je vais donc garder la cystéine ce soir. Ensuite, je retournerai au Canvas. Et à partir de là, vous pouvez sélectionner une couleur pour votre toile. Vous pouvez donc sélectionner une image. Et voici les transparences à 100 %. C'est une façon très sournoise. Nous pouvons maintenant voir l'image ici. Donc, ce que je vais faire, c'est déplacer ceci et mettre cette couleur Sienna, couleur, couleur de fond. Je peux économiser de cette façon. Nous pouvons maintenant personnaliser l'arrière-plan de Canvas, sur ce point, nous allons publier des rapports. Donc, pour l'instant, supprimez la couleur et ajoutez-la. Et j'utilise cette image ici. Et ici. Parfait pour la page et la transparence, je vais le garder. D'accord. Et il l'a fait, vous pouvez aussi y mettre un papier peint si vous le souhaitez. D'accord. Donc, pour l'instant, nous passerons à l' arrière-plan du canevas plus tard, si nécessaire, en essayant de faire plus de mise en cache en moins et sur le devant. Bon, maintenant, je vais essayer de créer un en-tête pour notre tableau de bord ou notre rapport. Je vais donc utiliser un manuel ici. Vous pouvez voir une option de manuel. Cliquez dessus. La zone de texte s'ouvre ici. Maintenant. Vous pouvez le faire glisser n'importe où. N'importe où. Je vais simplement laisser côté notre rapport de tableau de bord et placer les ressources humaines, l'usure des employés, le tableau de bord analytique de la création d' emplois capitaliste la création d' emplois . OK, donc ils se vendent, mettez en gras. Ensuite, je vais l'aligner au centre et essayer de le mettre sous forme de cystéine. Maintenant, regardez l'en-tête. Nous l'avons fait. Pouvez-vous ne pas avoir d'en-tête pour Outed et d'en-tête pour notre. Maintenant, si vous souhaitez modifier l'arrière-plan, encore une fois, nous devons accéder aux propriétés. Ici. D'ici, vous pouvez également voir que le haut et le haut diminuent la hauteur. Vous pouvez augmenter ou diminuer la lecture et la position. Vous pouvez le modifier en fonction de la substance comme titre. Si vous souhaitez activer un titre à cet effet, vous pouvez le protéger. D'accord ? Ensuite, si nous voulons mettre un peu de contexte, vous pouvez le mettre ici. Alors voilà, ce que je vais faire, sélectionner une couleur pour cela. Je viens de choisir cette couleur. Donc, en faisant correspondre, en faisant correspondre notre T à notre R T, nous sélectionnons une couleur. Cela pourrait donc essayer de purger une autre couleur. Vous pouvez vraiment revenir en arrière pour changer de couleur. Donc, de la ferme aux changements de couleur. Ils disent donc que non, nous pouvons accéder à l'icône d'édition. Maintenant, le plus beau moment arrive. Et il a envoyé une icône. Peut créer une selle plus en plus foncée. Donc, de nos jours, ça a l'air plutôt bien. Nous l'avons donc maintenant créé sur notre tableau de bord. Donc, ensuite, je vais essayer de mettre un peu de Garcia, qui sera lié à nos données afin que nous ayons différentes options, des options d'importation. Ici, vous pouvez voir l'option carte, je vais cliquer sur la carte. La carte sera là. Alors maintenant, il faut jeter le côté ici. Il s'est écrasé comme ça. Et si vous le souhaitez, vous pouvez vous rendre ici et sélectionner cette option. Et j'ai essayé de travailler ici. Vous pouvez donc voir ici et ici pour rechercher le employés dans le nombre de vols ici. Donc C et maintenant, nous pouvons voir sur cette carte le nombre total d' employés. Maintenant, je vais personnaliser. Je peux donc y aller. À partir de là, cette option pour votre visuel vous permet de formater votre région, vous et son apparence afin pouvoir passer par la poignée. Je peux mettre un titre ici. Je vais mettre la vive couleur et la garder noire. Je peux augmenter la taille et l' aligner au centre. Maintenant, la somme des com implicites qui est arrivée par défaut, je veux la supprimer. Alors, comment pouvons-nous y parvenir ? Je peux, je peux supprimer ce niveau de catégorie. Vous pouvez donc venir ici dans ce club général et visuel pour atteindre le niveau de la catégorie. Si vous prenez un niveau, si vous cliquez dessus par défaut, certains proviennent du nombre de vols, le nom de la colonne apparaîtra ici. Donc, si vous voulez le supprimer, vous suffit de cliquer dessus et il sera supprimé. Maintenant, notre truc avec les couleurs, c'est la lecture. Maintenant, ce que je vais faire, c'est juste appeler et essayer de réduire cela. Très bien. J'essaie de garder le bénéficiaire. Alors maintenant, c'est une chose. Une autre chose, nous ne pouvons rien faire. Nous pouvons passer à l'ordre du jour. Si vous souhaitez modifier la police de celui-ci, vous pouvez modifier la police. Alors je vais passer au tableau blanc. Alors maintenant, ça a l'air mieux. Ensuite, vous devez changer l'arrière-plan de cette chose. Je vais donc passer au titre, sélectionner la couleur d'arrière-plan et sélectionner cette couleur. C'est pour le titre. Sont-ils affectés ? Sélectionnez cela. Maintenant, ça a l'air bien, mais le problème, c'est la couleur noire. Je vais y remédier. Chez les artistes qui parlent du titre, des textes, des collatéraux. Maintenant, cela ressemble bien à un employé total. Nous avons donc créé une carte ici. Ensuite, nous pouvons changer la forme maintenant, c'est un rectangle. Nous le pouvons. Et aussi comment se trouve la propriété, d'accord, nous arriverons à la bordure virtuelle et il vous suffira de cliquer dessus. Et maintenant, d'ici, nous ne pouvons voir que Px. La frontière ira donc à General, puis à cet effet. Et tu le dis juste comme ça. Maintenant, ça a l'air vraiment cool. Au moins une probabilité que la bordure soit de couleur noire. Je veux que ce soit le maximum possible. Maintenant, ça a l'air bien, non ? Maintenant, tout va parfaitement bien. Ensuite, ce que je vais faire, c' simplement copier et coller ceci parce que je veux créer une accrétion. Ensuite, je veux créer un taux d'usure. Ensuite, je veux créer ce nombre d'employés actuels. Ensuite, je veux créer cela implique 8 h, ainsi de suite, ainsi de suite, et le tout est maintenu. Maintenant, ça devient correct, donc je vais essayer de faire en sorte que le prochain gardien soit le nom de pression. D'accord. Ensuite, le taux d'accrétion. Alors, n'est-ce pas ? Gabe Raza, employeur actuel. D'accord. Alors maintenant, essayons. Ceci. Ça a l'air bien. Maintenant, le chariot est prêt, maintenant, usure. Je veux donc savoir combien impliquent une société NAFTA. Pour ça. Cliquez sur les données RH et créez une nouvelle spécialité. Nous pouvons donc créer une nouvelle colonne, une nouvelle cellule principale. Cliquez sur Nouvelle spécialité. Et ici, je vais créer une nouvelle mesure, l'accrétion. Le fait d'emporter une partie de l'hôtel implique du coca. Flux de courant. Cela nous a vraiment donné un électricien. Vous voyez maintenant que nous avons le taux d'usure total. Et en mettant tout cela en perspective, nous devons créer une colonne personnalisée et des majors personnalisées que nous verrons comment créer dans la section suivante. La section suivante. 15. Créer une colonne conditionnée sur mesure: Dans la dernière conférence, nous avons ajouté cette position en utilisant une formule. Et c'était comme un certain nombre d' implications importantes moins le courant à cet égard, nombre d'employés, cette entreprise. Maintenant, nous allons essayer de faire de même, en constatant que le nombre d'employés de Tricia est traité par l'entreprise à l'aide d'une colonne personnalisée. Donc, pour cela, ce que je vais faire, c'est cliquer sur ces données transformées. Maintenant, lorsque nous cliquons sur les données de transformation, examinons les colonnes et les colonnes. E, la colonne est comme oui ou non. Cela implique qu'il quitte l'entreprise. Ça l'est, oui. Si cela fonctionne toujours, ce n'est pas le cas. n'y a donc pas de colonne où l'on peut trouver le nombre total d'employés qui ont quitté l'entreprise qui avaient quitté l'entreprise. Alors c'est ton S ou non. Donc, pour cela, ce que nous pouvons faire, créer une colonne personnalisée dans laquelle nous inscrirons la condition, comme s'il s'agissait d'un employé, si c'est le cas, nous en mettrons une. Et si vous savez quand vous mettez zéro, nous créerons une autre colonne appelée compteur d'usure, Kristen. Quelque chose comme ça. OK, donc pour ça, nous devons venir te voir. Il est possible d'ajouter une colonne. Dans ce cas, nous avons trois options : colonne conditionnelle, colonne d'index et colonnes dupliquées. Donc, ici, vous devez créer une colonne. Nous allons donc sélectionner l'usure. Nous allons cliquer sur Créer, puis sur la colonne Conditionnelle. Ici, pour cette nouvelle colonne, le nom conservera la Trisha. Trisha. Vous pouvez donner cela à la somme du nombre. Et ici, nous allons sélectionner l'usure des noms de colonne. Et l'opérateur sélectionnera Égaux et valeur si c'est oui. Nous allons en donner un. Si ce n'est pas le , oui, non, alors nous mettons zéro. Si c'est le cas, une, la sortie sera une. Et s'il n'est pas égal à oui, ce concept n'est pas égal à zéro. Cliquez sur OK. Maintenant, regardez ici. Nous avons maintenant une nouvelle colonne créée ici, colonne personnalisée qui indique le nombre d'usure. Les valeurs sont donc maintenant de 10101 kilojoules. Donc, pour le moment, nous allons mettre le type de colonne. Nous devons mettre le nombre entier parce que c'est le numéro un. Nous avons donc maintenant changé le type de données de cette colonne également en nombre entier. Maintenant, nous allons cliquer sur Fermer et appliquer. De cette façon. Nous avons créé notre colonne personnalisée appelée nombre d'usure. Nous allons maintenant sélectionner ceci. Nous supprimons cette icône de filtre. Et quand vous descendrez ici, vous verrez qu'une nouvelle colonne de décompte est là. Vous voyez, oui, nous avons obtenu le même chiffre que lors de la dernière conférence, sept. C'est ainsi que nous pouvons créer une colonne personnalisée, colonne de niveau dans notre ensemble de données. Ce que je suis le décompte récent de la colonne d'usure basé sur le niveau de la colonne d'usure dans notre ensemble de données ici est égal à oui et à non. Et avec cela, nous ne pouvons pas trouver, trouver le nombre d'employés qui travaillent dans. Après un certain décompte. Pour cela, nous avons créé une nouvelle colonne cône récent où nous avons donné la condition dans la colonne personnalisée que si c'est oui, nous en mettions une. Et s'il est nul, nous mettrons le GTO. Et maintenant, la décision 1010. Nous pouvons donc effectuer certaines opérations. Nous pouvons trouver les preuves et le total. C'est ainsi que nous pouvons trouver l'accrétion et créer une colonne personnalisée dans la colonne ba. Étudiants lors de la prochaine conférence. 16. Créer une nouvelle mesure et ajouter d'autres cartes finales: Maintenant, nous allons essayer de trouver ce taux récent. OK, donc avant ça, ce que je veux faire, c'est que celui-ci ne soit pas beau. Je veux que l' arrière-plan soit blanc, mais toutes les cartes sont là. Alors laisse-moi le faire. Que nous devons répondre à l'appel ici. Je vais mettre du noir, puis je passerai également au titre doux. Les textes sont en couleur, je vais mettre du noir. Et puis la couleur de fond, je n'aime pas le remplissage. Ensuite, nous avons l'effet et la couleur d'arrière-plan en blanc. Maintenant, l'usure, c'est la même chose que je vais faire ici, également appelée titre Black Kendall. Sélectionnez le noir, le macédonien, puis l'effet. Maintenant, ce que je vais faire, aussi faire la même chose avec ça. OK, donc cela crée de la confusion. Alors laissez-moi supprimer tout cela. Ensuite, il y a le taux d'usure de nos créateurs. Donc, en ce qui concerne le taux d'usure, ce que nous devons faire, nous devons déterminer que le taux d'usure sera le nombre d'employés quittant l'entreprise divisé par le nombre total d'employés, n'est-ce pas ? Pour cela, nous devons créer un nouveau major. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur les données du graphique. Et vous trouverez ici une nouvelle opsine majeure. Cliquez sur Nouvelle majeure. Et il avait un taux d'usure. Et un taux d'usure supplémentaire, ce que je vais utiliser. Certains chiffres récents divisés par la somme du total, utilisez-les pour calculer le nombre de parties. Cela nous donnera donc un taux d'usure. Maintenant que votre taux d'usure a été créé, je vais cliquer ici. Nous en arrivons donc maintenant au point 1 à 6. Donc pour cela, ce que je vais faire, je vais mettre un pourcentage, je vais cliquer ici, vu qu'il y a souvent un pourcentage. Maintenant, j'ai cliqué sur le pourcentage. Il s'agit donc de ces scintillateurs déformés en personne , 16,12 %. Maintenant, il faut osciller à deux chiffres si nous voulons inscrire un coup dans un chiffre, ou voulez-vous simplement voir 16 % ? Tu peux le faire. Je pense donc que TO digit a l'air bien. Nous avons donc créé une nouvelle mesure appelée taux d'usure. Et en utilisant une formule. Ainsi, lorsque vous cliquez sur Taux d'usure senior, nous avons créé notre nouveau taux d' usure principal que nous utilisons pour ce champ, cette carte ici, une partie d'une colonne, nombre total d'employés ayant quitté l'entreprise divisé par le nombre total d'employés de l'entreprise. Cela donnera donc aux médecins et lira. Ensuite, nous l'avons inventée par des scientifiques. Affichez donc cette valeur sous forme de pourcentage. Nous cliquons sur le pourcentage ici. De là, vous pouvez sélectionner le nombre de. Je voulais également montrer. Le taux d'usure est de 16,12. Nous avons donc maintenant appris à ajouter une nouvelle majeure et à créer cette 0.12 durable. Nous avons maintenant appris à ajouter une nouvelle majeure, à créer une nouvelle mesure et à la traduire en pourcentage. D'accord. Alors, le suivant. La prochaine fois, je vais créer son employé actuel. Jusqu'à présent, ce nom d'alcane, titre de cet employé actuel. OK, maintenant je suis en train de créer un employé actuel. Mais apparemment, sous-entendez cela jusqu' à présent et supprimez l'usure ici. Nous pouvons mettre un trait soulignement CCF. Le courant implique Alpha. Maintenant, nous pouvons voir que nous obtenons le nombre total de ces deux, vous obtiendrez le moins 237. Ça va faire les choses correctement. Nous avons maintenant créé un autre inconvénient que chaque courant implique. Le suivant. Je vais créer une autre carte. Copions-collons et ici, et changeons ceci en titre. Deux. Fils de discussion. Insinue, insinue le. D'accord ? OK, donc pour un employé moyen, quel champ sera affiché ? Nous utiliserons la colonne d'âge ici. Sélectionnons-le. Cela montre maintenant que la somme du nombre total d'employés est ce que nous devons évaluer au quotidien. Nous allons donc simplement cliquer ici. Et ici, vous pouvez voir un minimum moyen. Donc, si vous sélectionnez un âge minimum et minimum de 18 ans, et si nous fixons un maximum de jeu dans le Mississippi, et si vous soumettez des preuves, cela vous indiquera la moyenne, impliquez-le. Encore une fois, lorsque nous sommes ici, nous pouvons réécrire, devons trouver la couleur. Et maintenant, l'employé moyen s'en sort avec 36,92 points, ce qui n'est pas beau. Nous devons donc résoudre uniquement le nombre entier. Ici. Vous pouvez l'appeler par logo (couleur visuelle). Ici, vous pouvez voir les unités d'affichage, Otto, et ici les valeurs décimales ou deux. Ici, nous allons mettre zéro. Donc, quand vous mettez zéro, cela vous indiquera 37, d'accord ? Il ne résoudra donc pas les valeurs décimales. D'accord ? Colonne suivante, carte suivante, nous voulons créer un village. Restez dans l'entreprise. Ici. Je vais changer ce titre en celui de société. Alors, comment trouverons-nous une journée moyenne en entreprise ? Pour cela, nous devons trouver le nom de la colonne, qui correspond à votre entreprise définie. Mais il existe une entreprise de colonnes, de sacs gonflables, disons comme ça. Alors maintenant, cela revient à donner au pétale une apparence totalement personnelle. Il fait la synthèse de tous les employés qui ont travaillé ensemble. Alors maintenant, nous allons mettre la moyenne. Et donc sept sociétés immobilières. Une fois qu'un employé rejoint l'entreprise, place, il y en a sept. C'est ainsi que nous avons créé ces cartes, ce qui donne une très bonne apparence à notre tableau de bord. Nous avons donc maintenant créé une carte à l'aide de cette carte opsin. D'accord, dans la prochaine conférence, nous essaierons de créer des rapports ici et, pour compléter notre tableau de bord essaierons d'ajouter de plus en plus d'éléments. De plus en plus. Les éléments du sport essaieront d' ajouter de plus en plus d'éléments, plus en plus d' éléments et nous essaierons également de le rendre dynamique. Alors, à la prochaine conférence. La prochaine conférence. 17. Créer des rapports avec un graphique à charte piqué à colonnes et un graphique à beignets: Dans cette conférence, nous allons donc ajouter des rapports PDG ou à notre tableau de bord. Nous allons donc ajouter quelques graphiques ici afin de leur permettre de mieux comprendre les données. Je vous ai donc déjà dit que nous avons ici les options pour ajouter des graphiques à nos tableaux. Je vais donc commencer par ajouter un graphique circulaire. Donc, pour ajouter un graphique, il suffit de cliquer sur ce graphique et sur une icône. Tu entends ? Oui, je vais créer le diagramme circulaire, qui expliquera les implications de chaque département. Ainsi, comme dans notre ensemble de données, vous pouvez voir qu'il existe des départements tels que la R&D et les ressources humaines. Tous les départements sont donc là. Je veux donc voir ce qui se passe dans mon département. OK. Donc, pour cela, ce que je vais faire, je vais le faire glisser par chat. Et dans la légende, je mettrai le département ici, à la page suivante. Donc, les légendes départementales. Nous avons donc maintenant le département des ressources humaines, de la R&D et de la cellule. Nos données comportent trois départements. Cela entre donc maintenant dans les valeurs, dans ce que je vais mettre dans les valeurs ou le nombre d'employés. Je vais donc mettre ici le nombre d'employés, les valeurs pour vous voir. Dès que nous avons fait glisser le nombre de parties dans les valeurs et la légende du département, notre diagramme circulaire a été créé si facilement et si fréquemment. Découvrez les ventes de chaque département et découvrez les interactivités. Maintenant, le nombre total d'employés est de 470. Lorsque je clique sur les départements R&D. Donc, avec cela, vous pouvez voir que 94961 employés au total travaillent dans le département R&D. Et parmi eux, 133, mari a quitté l'entreprise. Le taux d'usure dans ces Andes commence à 0,8 pour les employés actuels travaillant dans la R&D, soit 82,4 %. Comme ça. Nous pouvons obtenir les détails de chaque département. OK. Nous avons donc maintenant créé ce diagramme circulaire. Laisse-moi juste manger, manger, manger. Je souhaite modifier cette rubrique. C'est ce que je vais faire, je vais juste m'en saisir et me présenter au tribunal avec l'ordre du jour et le titre. Je tiens à ce que l'employé soit désolée. C'est le titre dans lequel je vais vous donner la police, remplacez-la. OK, et je vais l'aligner au milieu. Alors maintenant, voyez à quoi ça ressemble. Plutôt bien. Nous pouvons apporter d'autres modifications. Si nous voulons donner une autre couleur de police à ces éléments, vous pouvez choisir la couleur de votre choix, département R&D, afin que nous puissions le faire. En ce qui concerne le format du diagramme circulaire, votre rituel, vos propriétés générales. Vous pouvez augmenter la taille. Objets. Charming song ou Jason, vous pouvez sélectionner le titre avancé que nous avons vu. D'accord ? Et de même, vous pouvez entrer en vigueur. Vous pouvez également définir la couleur de fond pour cela de cette manière. Vous pouvez vous en tenir au blanc et choisir la couleur que vous souhaitez assortir à leur équipe. Donc, pour moi, j'aime le fond blanc et je vais m'en tenir à ça. D'accord ? Donc, à part cela, quelles autres choses nous pouvons faire, vous pouvez accéder à la bordure visuelle d' arrière-plan de l'effet. On peut cliquer ici. Nous pouvons sélectionner la bordure médiane ici. Donc ça va se passer comme ça. D'accord ? Eau numérique et coins ronds et arrondis. Vous pouvez cliquer dessus et voir comment cela va se passer. D'accord ? Si nous voulions procéder ainsi, vous pouvez accéder à l'effet général, bordures visuelles et sélectionner le titre et le px. D'accord ? Puis sélectionnez à nouveau l'agenda. Je vais passer à The Effect. C'est triste ou si vous voulez créer une configuration. Nous allons y ajouter un autre effet. C est donc la configuration qui aura également une belle apparence. Alors je vais continuer comme ça. D'accord, à part ça, si nous voulons donner une autre couleur aux tranches d'objets, vous pouvez maintenant sélectionner le bleu si vous voulez les mettre. Ce sera donc, ce sera bleu. Ce sera, supposons que vous mettiez un L Aussi, comme ça. Vous pouvez sélectionner la couleur. Donc, lorsque vous marchez, il apprendra toutes ces choses et vous serez plus fréquent si nous voulons alterner les choses. Vous pouvez le voir ici pour le faire pivoter comme ceci. Si vous souhaitez stocker d'une autre manière, vous pouvez le faire. Nous avons donc ajouté un graphique circulaire. Maintenant, pour ce titre, je voudrais mettre une couleur de fond pour ce qui est sous-entendu par les départements. Choisissez la couleur de fond, un peu plus foncée. Choisissez celui-ci. OK. Donc comme ça, on peut mettre la couleur, oui. OK, ensuite, je veux créer un autre graphique ici, des données descendantes, un histogramme groupé. Cliquez donc sur le histogramme personnalisé. Et à cela, je veux l'ajouter au recentrage par département. Jusqu'à présent, cet algorithme. La première Porta X est arrivée. Donc, pour l'axe X et le département, donc les départements, donc son axe, je vais mettre l'axe Y du département et l'usure, Dioclétien. Et puis, pour la légende de l'Alberta, genre, les lettres signalées par le sexe. Donc CEA, taux récent par département. OK. Donc, pour cela, je vais maintenant donner l'option de personnalisation ici : titre Alberta, taux récent par département et par sexe. Et mets-le simplement au centre. Couleur du texte et je le garderai uniquement en noir. Et la cellule est sélectionnée. Et puis je vais mettre la couleur de fond, quelque chose comme ça. D'accord ? Ensuite, vous pouvez sélectionner chacune d'elles, bordures et la couleur de la bordure. Quelque chose comme ça. De la magie pour notre équipe. Je vais donc mettre un artiste qui vient comme ça. D'accord, maintenant, si vous sélectionnez le département des ressources humaines et un homme, vous pouvez voir les détails. Abricot, femelle, mâle, femelle. Tous les pots contiennent toutes les données que vous pouvez analyser. OK. C'est ainsi que nous avons créé un histogramme groupé. La prochaine étape consiste à créer un graphique en anneau ici. Pour cela, nous devons cliquer sur le graphique en anneau. Désolée. Je vais bien. Le tableau des beignets à thé ici. Pour ça. Suggérez simplement ces choses. D'accord ? Dans le tableau des donateurs, je vais créer un taux par département. Jusqu'à présent, c'est ce que je vais faire, intégrer des légendes et sensibiliser le public. Je vais donc mettre l'éducation, puis je voudrais analyser l'éducation au rythme récent par éducation. Ensuite, je vais indiquer le taux d'usure. Je vais le traîner et le mettre en prison. Donc C et maintenant, nous pouvons voir le taux d'usure, la qualification scolaire de l'employé. Alors maintenant, laissez-moi d'abord le personnaliser. Je vais donc passer à l' actrice principale et violée par l'éducation. Et c'est sur cette base que nous allons poursuivre. Et puis au milieu. Ensuite, sélectionnez la couleur de fond. Sélectionnez quelque chose de similaire à un arrière-plan comme celui-ci sur n'importe quelle autre couleur. Et on peut y aller avec ça. Et puis en fait, cliquez simplement sur la bordure de la région sur la zone Sélectionnez la région un peu plus foncée voici l'arrière-plan, puis ici. OK. Maintenant, le E, le cours, a été ajouté. Cliquez. D'accord, nous avons maintenant ajouté ces rapports. Notre tableau de bord contient des graphiques. Ensuite, nous allons nous battre pour ajouter d'autres graphiques ici et essayer de créer ce tableau de bord en ajoutant quelques boutons. Voici certaines choses que l'on appelle des slicers. Nous allons donc ajouter une trancheuse afin que, lorsque vous cliquez sur la trancheuse, vos propres données changent. C'est comme un bouton de filtre ou quelque chose qui le fera. Vous pouvez ainsi créer les données plus fréquemment et plus facilement et cela ajoutera un très bel attrait à votre tableau de bord. Ensuite, nous allons ajouter d'autres graphiques ici. Et nous ferons en sorte que ces quatre dernières soient plus efficaces et nous pourrons ajouter plus de données. Les étudiants aiment donc le prochain cours. 18. Créer des graphiques de zone de colonne empilés et des rapports sur matrice: Maintenant, ajoutons un peu plus de visualisation à notre tableau de bord et quelques rapports supplémentaires que nous pouvons réaliser avec ce libor. Donc, la prochaine chose que je veux ajouter est que j'avais un histogramme empilé. Graphique à colonnes empilées et sélectionnez à la main ici. Ce que je veux transférer un vers le nombre d' employés par groupe d'âge. D'accord. Donc, pour ça, emporté à la mer par chaque bande, je vais le mettre en abscisse, d'accord ? Et puis pour l'axe Y et jouez souvent. Donc sur l'axe Y, comme l'été, comme sur mon axe Y. Et pour la fin de l' adolescence et le sexe. Maintenant, nous pouvons voir, nous pouvons voir que cela implique le groupe d'âge. Nous pouvons voir sur place combien d'employés il y a, en âge et différence entre les sexes, ce que l'on appelle le week-end entre hommes et femmes et fournit les données. Alors maintenant, laissez-moi personnaliser cela. Donc oui, Jane, le numéro du titre. Par centre de réservation , par police, je choisirai cette couleur que je choisirai. Et puis allez à la bordure en sélectionnant l'icône et dix. Santos. Tout cela, nous devons également faire ces choses. Le sexe et le fait que nous l'ayons fait ont donc déjà incité Guam à adopter cette configuration saine. Il s'agit donc maintenant du nombre d'employés par groupe d'âge. Vous pouvez donc voir ici pour 25 à 35. Vous pouvez donc le voir si j'y allais. Maintenant, ce système, ensuite, ce que je veux faire, ensuite, je veux le faire, si nous voulions changer la couleur de ces choses, vous pouvez le faire ici. Et puis allez dans Legends. Gentil, tu peux monter à l'escalier ici. Du texte, de l'arrière-plan, toutes ces choses, effets, des icônes, des couleurs et tout ce que vous pouvez modifier, d'accord ? Axe X, axe Y, toutes ces choses que vous pouvez modifier. D'accord ? Donc, le graphique suivant que je vais ajouter est un graphique à aires empilées. Je vais donc cliquer ici et conduire. Et ce que je veux élargir, c'est mettre en lumière les autres satisfactions professionnelles par département. Donc, pour cela, pour un axe X et remettez-les en place quand. Je vais donc mettre département. Et puis on peut mener à la satisfaction au travail. Satisfaction au travail. Satisfaction au travail sur l'axe Y. Alors à bientôt, notre tableau est prêt, vous pourrez le faire plus tard. Satisfaction au travail. Dans quelle mesure, il y a aussi des preuves. Peuvent-ils donc être satisfaits de leur travail ? Centre d'enregistrement. Choisissez la couleur d'arrière-plan et passez à cet effet. Parce que les bordures, mais c'est quelque chose que je pourrais sélectionner dans les coins. Maintenant, nous avons créé un graphique à aires empilées basé sur le département et nous pouvons maintenant avoir n'importe quel département vital pour la satisfaction au travail. Notre département a au moins la satisfaction professionnelle et la R&D, puis vend au pipeline. Maintenant, la prochaine étape est je veux créer le tableau d'évaluation de la satisfaction au travail ici. Jusqu'à présent, ceci et utilisez les indicateurs ici. Cliquez sur les statistiques et faites-les simplement glisser ici. Et pour cela, quelles sont les choses que je souhaite agrandir ? Je veux en profiter. Je voulais voir le taux de satisfaction au travail basé sur le travail et l'évaluation du travail, le taux de satisfaction. D'accord ? Jusqu'à présent, cela pour les lignes , le rôle professionnel, etc. Et pour la chronique, je mettrai les spécifications et la qualité joyeuses, la satisfaction professionnelle multiple et les valeurs au premier plan. Je vais mettre une pièce de théâtre souvent appelée. Donc, CER maintenant, aucun indice de satisfaction au travail n' travail est préconisé. Maintenant, nous allons passer au titre, l'activer. Et centre opérationnel de satisfaction au travail . Mettez la couleur de fond comme. Examinons l'effet. Et Barbara crée triste ou seule. Le taux de satisfaction au travail a donc été créé. Maintenant, nous avons également la matrice. Cette matrice vous donnera donc toute la sensibilité. Je n'arrive pas à le présenter à quel est le taux de satisfaction au travail ? Oui. D'accord. Mais même la source n'a jamais vu l'intégralité des rapports sur obtention de dizaines et la mise à profit de ce que nous avons sélectionné. Bien, ensuite, nous allons ajouter un peu de liquide liquide à notre tableau de bord et voir comment nous nous en sortons pleinement. Nos gars, Paul, est en train de se créer et de faire des interactivités. Ensuite, nous allons essayer d'analyser d' autres données sur un tableau de bord, qui a essayé de leur en demander plus. Prêt pour la prochaine conférence. 19. Analyse de l'attrition par groupe d'âge et domaine d'éducation: Nous allons donc maintenant ajouter quelques rapports intéressants ici. Donc, la première chose, ce que j'ai menti, que j'ai baptisé par l'éducation. Nous l'avons donc vu dans une édition récente. Et je vais le voir récemment grâce à Education Free. Donc, pour cela, je vais utiliser le graphique à barres empilées ou le graphique à barres empilées ici, ici. Et pour cela, je veux utiliser l'axe Y. Je vais utiliser l'éducation, l'éducation sur l'axe Y. Et puis mettez l'axe X et l'électricien d'été. Il y a un problème, au moins un électricien. Alors voyez, vous savez, ce qu'il y a de mieux en dessous pour éviter les collisions, comme celui de Laden, en tant que service médical , marketing, technique, etc. Vous pouvez voir l'accrétion. Maintenant, ce que je vais faire, c'est simplement ajouter le titre par éducation à cette chronique. Je mets juste Christian, Christian Byte car vous pouvez changer librement la police. Et puis j'ai mis le consentement. Je vais choisir un arrière-plan que je mettrai ensuite. En fait, vous pouvez vous promener avec de nombreuses ventouses sélectionnées. Et puis triste ou seul. Et puis triste ou seul. Alors maintenant, nous l'avons. Le patient n'est pas libre. Diagramme à barres empilées. Maintenant, je souhaite modifier la couleur de ce graphique à barres. Alors, comment pouvons-nous y parvenir ? Nous pouvons consulter l'ordre du jour ici. Oui, la couleur du patron, quelque chose comme ça. Ça a juste l'air bon de le savoir. Vous pouvez donc sélectionner la couleur qui convient. Je pense que ça a l'air bien. Ça a l'air bien. On peut y aller, on peut l'appeler. Merci. Maintenant, ça a l'air bien. D'accord. Nous pouvons même sélectionner les différentes couleurs pour les différencier du marketing, comme Select, Select that et vendez-le. Maintenant, de cette façon, nous pouvons changer la couleur de chacun et de tout. D'accord. Ensuite, je voudrais vous donner un décompte récent par groupe d'âge. Donc, à part ce que je voulais faire, notre manuel ici, titre. Dans le titre, je vais utiliser une zone de texte dans le menu en haut. Vous pouvez voir les opportunités Xbox ici. Il s'agit donc d'une zone de texte. Il suffit de cliquer ici. Et notre zone de texte sera créée. Et pour tout ce domaine, l' accrétion, l' excrétion par sexe, quatre groupes d'âge différents. Ici, je veux analyser le taux récent en fonction du groupe d'âge. D'accord ? Donc, ce centre et la couleur de fond, je veux que la couleur de fond même que celle-ci. Celui-ci est bon. Pour ça. Ça a l'air bien. Ensuite, blague, pour chaque groupe d'âge, je veux stocker les données. Combien d'alcool pour hommes et femmes, comment c'est différencié, comment l'actrice, et c'est ce qui s'est passé. Donc, pour cela, j'utilise le graphique en anneau. D'abord. Je vais créer un tableau des donneurs ici. Et pour cette cellule de genre latent. Parce que je veux être inscrit à l'ordre du jour. Donc un genre légendaire , puis des valeurs et une certaine accrétion d' électricien appropriée. L'électricien arrive. Et pour plus de détails, je publierai le groupe CFO H et le style de vie de chaque groupe. Alors maintenant, vous pouvez le voir ici. Maintenant, nous pouvons voir qu'il y a tellement de H. Et pour les hommes et les femmes, vous pouvez voir ce truc. Non. J'ai effacé ce titre. Pour la cellule. Je suis sûr de la police. Nous utilisons la même couleur de fond que celle-ci. Maintenant, je voulais dire que je n'irai pas bien, mais c'est une action en justice. Il intente des poursuites pour tous les groupes d'âge. Alors, filtrez ces quatre. Ces quatre ne peuvent faire que moins de 25 ans. Je peux accéder aux filtres pour voir vos données, les visualiser et les extraire. Les trois options s'y trouvent. Nous n'avons pas utilisé le filtre, ils mènent. Mais maintenant, je souhaite filtrer ces données uniquement pour le groupe d'âge qui est sous-quantifié. Alors à bientôt sous le filtre. C'est pour voir si chaque groupe est tout. Lorsque vous cliquez ici, vous pouvez voir le bracelet H ici. Je vais donc sélectionner la sous-quantification pour cela. Et c'est tout. Maintenant. Il en va de même pour les moins de 25 ou 25 ans. D'accord. Comment des artistes et il est connu pour les hommes et les femmes. Maintenant, je veux créer ce tableau des donneurs pour chaque groupe d'âge, comme les moins de 25 ans, les 25 à 34 ans. Des tactiques comme 44,45 à 55, créer un graphique en anneau plus similaire et y placer le filtre. Mais avant cela, je ne veux pas résoudre ce problème. Comment pouvons-nous le faire ? Alors laisse-moi y aller. Voyons voir. On va changer de legging et il n'y aura pas de soda ici, mais on voit bien. Nous en avons maintenant créé un. Je n'aurai pas cinq ans. De même, je veux créer pour cuneate pour tous les autres. Maintenant, je veux le copier et le coller sur un similaire. Je vais changer ça. La selle, selle-la pour la régler. C'est donc aussi ce que nous faisons. Maintenant, celui-ci, je veux modifier ce texte dans la partie D. Les cellules apparaissent ici et sélectionnent. D'accord. Ensuite, je vais le copier, coller ici et le tracer pour aider le réalisateur à aimer trouver de la nourriture. Cette fois, ce que je vais faire, essayer de trouver des gens. Viens ici et je vais sélectionner 35 à 44,44 à 54. Et puis j'en créerai un de plus ici. Et pour cela, je garderai le titre. Ordre du jour, titre et désespéré. Désespéré. Ici, je vais sélectionner ce tuple. Vous voyez, maintenant, je l' ai créé, adapté à la tranche d'âge. Nous pouvons donc maintenant constater que les groupes d'âge des hommes et des femmes se situent récemment dans les groupes d'âge de 2 520 ans, à 530 à 5 305 ans, des personnes différentes que je connaisse. De cette façon, nous pouvons éclairer la prochaine étape. Ce que je voulais faire, je veux le découper ici. Ils ont vérifié l'état civil. Nous pouvons analyser en créant une trancheuse. Ici, nous pouvons sélectionner si la demi-cellule est correctement découpée. est rare que les personnes mariées aient pensé qu' il devait affronter le tuple unique. Nous l'avons donc écrit. Ces trancheuses que nous pouvons sélectionner et que nous pouvons réellement envoyer sont destinées aux personnes figurant sur le rapport DeVos. Cette analyse fera donc l'objet de la prochaine conférence. 20. Ajouter des trancheuses à tableau de bord: Alors maintenant, je veux ajouter une trancheuse à l'état civil. Mais avant d'ajouter la trancheuse à ce graphique en anneau, supposons que chaque partie soit sous quantifier. C'est pour cela que 25 sont productifs. De même, ici, vous pouvez voir 18 pour les hommes, femmes et 24, n'est-ce pas ? Donc, 38 personnes au total dans l'entreprise. Je voudrais donc résoudre ce chiffre entre les dossiers des donneurs afin d'ajouter un attrait visuel à notre rapport. Comment pouvons-nous y parvenir ? C'est assez simple. Allons-y. Pour chaque tranche d'âge, je vais indiquer le nombre total de personnes qui sont un certain nombre de personnes, les personnes qui ont quitté l'entreprise. Donc, nombre total de traditions ici. Donc, comme papa avait de nouveau le gardien ici, je vais cliquer sur la carte. Et pour cette carte, quoi ? Usda. Très bien, durée, colonne, vecteur, nombre total ici. Alors maintenant, ça montre l'électricien, non ? Mais je veux résoudre le problème pour le groupe d'âge des 25 ans. Nous pouvons donc en venir au filtre et au PDG. Maintenant, nous, cela est montré à tous. Maintenant, à partir de là, je vais rechercher CF et ajouter ce champ ici. Le type de prédicteur a été ajouté sous la tranche d'âge. Maintenant, je peux sélectionner moins de 25 ans et maintenant, cela montre qu'il est en place actuellement 30, n'est-ce pas ? Exact. Alors maintenant, ça ne l'a pas lu. Je vais juste y arriver un peu. Et on peut y aller. Carlo Trello. OK. Quand ça lui a dit OK. C'est ce que font les pratiquants cet été font les pratiquants . OK. Maintenant, nous devons déplacer cela. OK. Comme je peux le dire , comté de la Sierra Nevada est tel que je vais juste copier ceci. Et je vais y aller gratuitement. Sélectionnez 5 à 25 à 30, 34 ou pas. Bonjour. OK, c'est tout. Maintenant, il en va de même. De même, ici. Filtrez ici avant 35 par défaut. OK, prochaine question à essayer de sélectionner ici. C'est donc chose faite. Donc, si l'on se fie au ministère, aux chemins de fer qui en sont arrivés là, tout. OK. Maintenant, la prochaine étape est ajouter le slicer à notre tableau de bord et ainsi, notre port de bureau sera terminé. Vous pouvez donc voir ici qu'il existe une option de trancheuse. Cliquez simplement sur Slicer séparément. Alors maintenant, la trancheuse est créée ici. Alors maintenant, je veux découper les données. Antiport s'est construit sur l'ordre du jour, non pas sur le sexe, mais sur l'état matrimonial. Sélectionnez donc l'état civil et avez travaillé sur le film. Alors maintenant, à bientôt, si vous sélectionnez le pire, nous pouvons analyser au format unique, d'accord ? Donc, sur les données sélectionnées, sachez que c'est ce qui va changer dynamiquement. OK, maintenant, ce que je sais, ce que je veux faire, entrer dans les paramètres de la trancheuse ici, puis j' arriverai aux paramètres de la trancheuse. Et voilà que les opsines, comme le colorant, sont tombées. Ainsi, lorsque vous cliquez de haut en bas, cela devient une liste déroulante. D'accord ? Lorsque vous cliquez sur le travail accompli, il apparaît dans la liste. OK. Mais je tiens à associer le titre de manière si éloquente et je vais simplement le faire glisser vers le haut. Oui. OK. Alors maintenant, ces tranches, en-tête Slicer peut maintenant sélectionner le jour du mariage, célibataire. Sur cette base, vous pouvez analyser les données. Rapport. Ensuite, je veux simplement personnaliser cela pour qu'il donne l'impression que le code doit être détourné dans le temps. En arrière-plan, je vais aller dans Effect et sélectionner quelque chose comme ça. Sélectionnez ceci. Je vais sélectionner celui-ci, je suppose. Oui. Alors d'accord. Et cette couleur de texte ne sera pas bonne. Notre tableau de bord est donc presque créé. Et maintenant, vous pouvez voir « fait » sous « état matrimonial », « célibataire », « marié ». Vous pouvez donc voir ce que c'est fait. Vous pouvez vous rendre compte que si vous choisissez « marié », le taux d'usure est donc de 12 % pour les hommes, cela signifie que pour Wall Street, il est de 10 %. Pour un célibataire, c'est 25 % de plus que 25. Cette liste est donc de dix pour cent avec les Gallois. Des personnes si diverses, moins de tendance à quitter l'entreprise. Pour les personnes non mariées, 12 %. Et pour les célibataires, ils ont tendance à changer d' entreprise très fréquemment. Et c'est à ce moment-là que vous verrez que le taux récent est de 25 points, l'entreprise très fréquemment et c'est là que vous verrez que le taux récent est de 25,53. la même manière, nous pouvons percevoir le sens du service des ressources humaines. Et pour tous les départements que nous pouvons analyser. Ainsi, plutôt que les hommes et les femmes, vous pouvez sélectionner le taux d'usure en fonction de la formation et vous pouvez également obtenir un domaine que vous pouvez également voir pour département médical, marketing ou technique. Donc, sur la base de toutes les données, nous pouvons analyser la force, les nomades. Vous pouvez voir le taux de satisfaction au travail du célibataire. Vous pouvez voir le taux de satisfaction au travail de diverses personnes. Vous pouvez consulter le taux de satisfaction au travail. Alors connectez les moins de 25 ans, les divorces, Zillow, d'accord. Formatez-le également avant 2050 ou un single de moins de 25 ans est à venir. Notre rapport est donc très correct, n'est-ce pas ? Ainsi, nous pouvons créer un tableau de bord dans Microsoft Power BI et analyser nos données. Vous pouvez donc faire cette présence en créant une telle tâche. 21. Tableau de bord final sur l'analyse de l'Attrition des employés en RH: Voici donc à quoi ressemble notre tableau de bord final dans Power BI que nous avons créé dans cette classe. Et si vous suivez les étapes, vous obtiendrez ce tableau de bord très interactif qui se trouve lorsque vous cliquez sur cette trancheuse. Vous obtiendrez ainsi les détails de cet article en particulier, comme les diverses personnes. Vous voulez voir à quel point les gens, comme les gens, sont diversifiés, quel est le taux. Vous pouvez donc constater que les employés de l'hôtel sont diversifiés ou 327,33 personnes ont quitté l'entreprise. Le taux d'usure est donc de 10,09 % pour une population diversifiée ou de 94 %. Et du point de vue du département, vous pouvez voir que pour le département R&D, il y a 224 implications et aucune d'entre elles. Et puis il y a le service des ventes. Ensuite, vous pouvez voir les RH, OK. Formatez-le également, vous pouvez le voir. Donc, si vous voulez voir pour l'homme et la femme, vous pouvez cliquer ici et vous verrez que le traitement ultérieur des veines s'est emmêlé, OK. Et tu vois, tu peux voir la femme mariée. Vous pouvez également cliquer ici, vous verrez la femelle et D laver ou, au centre, c'est assez haut. 75 %. Le repas est varié ou, au centre , il n'est pas si haut. De la même manière. Si vous voulez voir, ce sont les données complètes. Si vous voulez voir, dans le domaine de l'éducation, comment les gens sont susceptibles de soutenir cette initiative, vous allez créer un lycée. Pour le lycée. Les gens veulent 17 ou 18 % si le taux d'usure est assez élevé. Et pour cela, si vous êtes différent de l'homme et de la femme, vous pouvez cliquer sur cette partie. Masculin Vous pouvez voir pour le lycée, pour hommes, c'est ce mouchoir drapé pour le baccalauréat. Vous pouvez voir en fait le dimanche jusqu'à 17h31. Pour le doctorat. Au centre, il est de 10,42 pour le master, de 14,3. Et parmi celles-ci, si vous regardez le département deux fois, vous pouvez voir toutes les choses sur lesquelles vous pouvez cliquer et voir. Regardez ici, si vous regardez ce graphique, vous pouvez voir leur satisfaction sein du service commercial. 2,75 % en R&D, c'est 2,73 et chaque ajout est 2,6 lancé. Il s'agit donc de la satisfaction professionnelle par département. La satisfaction au travail se multiplie. Vous pouvez regarder ici, vous pouvez voir que c'est très interactif avec l'asphalte que nous avons créé pour que l'éducation ressemble à des sciences de la vie. sciences de la vie que vous souhaitez analyser peuvent être corrigées automatiquement. Vous pouvez aligner les données pour le marketing, vous pouvez les verrouiller pour le domaine technique. Vous pouvez analyser toutes ces choses que vous pouvez faire et analyser les données. C'est ainsi que nous créons un tableau de bord et une visualisation interactifs en ajoutant ces visualisations, ces rapports dans notre tableau de bord. Vous pouvez cliquer ici, publier et le consulter avec votre direction ou avec votre client. Et ce sera le cas, ils pourront l'ouvrir dans le cadre tabulaire, dans Power BI mobile et le consulter. OK, donc c'est le projet, et ce sera aussi le projet pour vous, il vous suffit de suivre les étapes des conférences et d'essayer de l' implémenter et de dire autre votre tableau de bord. Et vous pouvez jouer avec d'autres combinaisons de couleurs et/ou choisir d'autres visualisations disponibles. Vous pouvez choisir d'autres graphiques ici. Vous pouvez également créer votre propre tableau de bord sur l'usure des employés et les analyses des ressources humaines. D'accord, j'espère que vous avez compris ce cours et que vous en avez tiré des leçons. Et vous créerez des visualisations et des tableaux de bord époustouflants en apprenant ce cours. 22. Analyse de données financières Comprendre les données et la modélisation: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence. À partir de maintenant, nous allons réaliser certains projets dans le cadre desquels nous effectuerons l'analyse des données financières. Alors, qu'est-ce que l'analyse des données financières ? L'analyse financière consiste à analyser le sexe du dirigeant d' une entreprise en fonction de son ratio de profits et de plusieurs autres facteurs financiers tels savoir quelle est la perte ? Quel secteur est rentable ? Quelle région réalise des bénéfices ? Quels sont, quels sont les, quels sont les budgets marketing ? Quelles sont les portées ? OK. Donc, tous ces profits et pertes et plusieurs autres activités financières que nous faisons sont appelés analyse financière. Nous pouvons donc également utiliser Power BI dans un final très grossier. Commençons donc et examinons les données que nous allons analyser. Donc, ce que je vais faire, ce sont les données. Il s'agit d'un classeur Excel, je vais donc cliquer sur le classeur Excel Vous pouvez cliquer sur le classeur Get Data and Excel. OK, tous les deux ont honte. Cliquez donc sur le fichier Tout ce que nous avons appelé Data Financial point Excel. OK, nous allons donc simplement importer des données. Cliquez sur Ouvrir. Et cela jouera un rôle important dans notre Power BI. Alors maintenant, voyons que nous avons ce fichier Excel de financement des données. Ici, vous pouvez voir les différentes options telles que le compte chargé dans le répertoire , le calendrier, puis avec cette entrée, puis quatre autres également. Calendrier de soulignement Pbl : il soulignera les caractères. Ils sont donc dupliqués avec eux. Il va le souligner ici même. Nous devons l'importer une fois. OK. Je vais donc cliquer sur le grand livre général Ils soulignent le calendrier, le répertoire des comptes chargés. Ici. Quelques tableaux suggérés ou leur flux de trésorerie, voir quelques tableaux sadiques ou leur état des flux de trésorerie et le SOC indique quand les données sont sélectionnées parce que cela a été souligné dans notre excellence informatique Nous le verrons plus tard C'est pourquoi je ne l'ai pas fait. OK, donc dans ces quatre tableaux, barre BA, et lorsque vous cliquez sur le tableau, vous pouvez voir le détail du tableau ici. Le calendrier de table contient donc la date, l'année, le mois et le jour. Et T facturera chaque cartouche contenant le rapport clé de compte, la classe et la sous-classe Et une sous-classe pour un compte et plusieurs colonnes, d'accord ? Et puis notre tableau contenant le numéro d'entrée, date, le numéro de compte clé du territoire, les détails et le montant. Et puis les territoires contenant la clé racine du tarif, au contraire. Et commencez. Nous verrons et nous éclaircirons les points les plus difficiles. Nous allons le charger. Vous pouvez également transformer les données. Mais nos données sont assez propres et nous n'allons pas non plus passer aux données de transformation. Nous allons simplement le charger. Et si nous devons apporter des modifications, nous chargerons le jeu de données par le haut. OK, alors cliquez sur Charger. À présent, nos fichiers de données et nos tables sont chargés dans Power BI. OK ? Alors rendez-vous pour tout ce TBL sur votre calendrier Et c'est aussi un chiffre de cela. OK ? Maintenant, vous pouvez voir ici comment Power BI a chargé les données et des informations ici, dans la section des données, vous pouvez voir ici le véritable compte débité du calendrier de soulignement tubulaire Discord Ils souligneront l'éditeur. Ces quatre tableaux ont été ajoutés au nouveau, cliquez ici. Vous pouvez voir les colonnes de ces tableaux. OK ? Alors maintenant, nous pouvons le voir. Vous pouvez maintenant voir qu'il y a trois éléments, trois sections du portfolio qui créeront les rapports ici, qui seront visuels ici. Donc, si nous voulons visualiser cela, Excel voit notre grand livre général Vous pouvez le visualiser ici. Le suivant est TableView. Tableview vous donnera cette vue de table. Ainsi, lorsque vous cliquez sur le tableau ici, il vous montrera ces tableaux de données. OK ? Alors laissez-moi vous expliquer ce tableau. Le premier est donc le tableau du grand livre général souligné par le tableau. Vous pouvez voir ici la première colonne, numéro d'entrée, qui contient le champ du numéro d'entrée. Et puis nous avons la date cette date précise. Alors nous avons ça. Ensuite, nous avons la clé du territoire, puis la clé du compte, puis nous avons les détails, puis le montant. OK ? Ce sont donc les six colonnes, 123456 colonnes apparaissent en général plus tard Ensuite, c'est c. Maintenant, ici, il y a deux choses. Numéro d'inscription, entrez, difficile. La prochaine est la suivante : nous verrons le sous-compte de Josh. Les cartes. Vous pouvez voir que les colonnes du rapport clé de comptage, de la classe, de la sous-classe, de la sous-classe à compte et du sous-relevé sont présentes De même, dans le tableau « territoire », vous pouvez voir que le territoire a été identifié, on lui a attribué un territoire clé, qu'il s'agit des États-Unis, d'une région, de l'Amérique du Nord, etc. OK ? C'est donc le plus délicat alors nous avons le tableau du calendrier qui contient la date, l'année, le mois et le jour. Voici donc les tables que nous allons utiliser pour notre projet : Model View, Model View, Model of our data. Comment les différentes tables sont connectées. Pour que nous puissions le voir ici. Alors, donne-moi le tableau. Vous pouvez voir l'intérieur de cette vue modale. Peu de relations ont déjà été établies par Power BI et la manière dont cela fonctionne. Parce que si vous pouvez voir qu' ils commencent cette table T et qu'elle contient le champ intitulé Date et développer des graphiques. Ne pas avoir de champ de date, même le tableau des poèmes et ne pas avoir de dettes. Mais si vous pouvez regarder ces deux, il s'agit d'avoir des tableaux de clés de compte et des graphiques, d'avoir également un comté. Donc, si vous cliquez sur cette relation, sur cette flèche, vous pouvez voir quel mari de champ, quel champ a été mappé Donc, voyez que la table TL de votre compte est mappée à la clé de compte du compte Charts Up, car les deux sont dans la même colonne Ces deux clés étant communes à ces deux tableaux, Power BI a déjà établi cette relation entre les deux. De même, sur ce territoire, trois. Et dans le tableau ci-dessous, quelle tension est commune, vous pouvez voir la clé du territoire. C'est pourquoi Power BI a établi la relation entre la table des territoires et la table des rendements. Alors maintenant, ces trois tables leur sont déjà associées, les unes aux autres. Parce que si tu veux que la table crie, tu peux passer à l'art Vous pouvez accéder au compte Charts Up à l'aide de la clé de compte. Et d'ici, vous pouvez y accéder. Ils sont malins en utilisant cette astuce. Vous pouvez accéder à ce tableau ici. Mais ce calendrier de table n' a pas été associé. Pourquoi ? Parce que vous voyez, cette table n'en a pas, elle a la date, le mois, le trimestre et ici, et ce sont les champs qui n' ont pas cette charge commune, mais la table en a une qui est l'état. Donc, ce que nous allons faire, simplement cliquer sur cette date, la faire glisser et l' associer aux tables produites C. Maintenant, dès que je fais glisser le pointeur, une relation s' établit entre les deux Le champ de date est mappé, d'accord. Et voyez que votre y est cette date, et cette date n'a pas été liée en écoutant les gens, pas été établie par défaut par Power BI car il s' agit du calendrier, du champ de date correctement, mais ce n'est pas un champ de date. Cette icône de calendrier ne figure pas dans ce champ. Vous pouvez voir ici, mais vous pouvez voir ici. Mais l'icône du calendrier est là. Ces deux domaines sont donc différents. C'est pourquoi Power BI n'a pas réussi à établir une connexion stable entre eux S'il s'agissait d'un champ de date, table B, je l'aurais fait pour nous. Mais si ce n'est pas fait, nous pouvons le faire manuellement. Ensuite, il s' agit d'un champ de date, donc nous pouvons aller à la propriété et aux Edwards. Et ici, vous pouvez voir que le type de données est en retard, non ? Et vous voyez que le type de données pour ce champ de date est date, n'est-ce pas ? De même, nous pouvons accéder au champ de date de la table DL, et nous pouvons accéder à la propriété. Maintenant, nous avons le type de données qui attend également ici. Il a été établi que les leçons de la vue du modèle. Et vous pouvez accéder à la vue tabulaire, vous pouvez passer au modèle où vous pouvez passer à la vue du rapport. Il y a peu d'autres choses que nous pouvons faire dans la vue du modèle. C'est-à-dire que nous pouvons également modifier le type de remplissage auprès de votre PDG. Dans ce champ, l'année apparaît comme agrégé, mais nous ne voulons pas être agrégés. Nous pouvons donc venir à la propriété et ici nous pouvons passer à l'Advanced. Et ici, vous pouvez modifier ce résumé de certains à aucun car nous ne voulons pas que l'oreille soit résumée. OK ? De cette façon, nous pouvons également faire ces choses à partir d'ici. Le montant est résumé. Ce n'est pas grave, car nous voulons que notre montant soit résumé. OK. Tout autre champ, s'il est nécessaire, nous pouvons également le vérifier et le modifier à partir d'ici. En dehors de cela, vous pouvez également modifier la date, type et le type de données à partir d'ici. Vous pouvez changer le nom, le format, vous pouvez modifier la digestion sommaire. Vous incluez également la catégorie de données, d'accord ? Type de données également, d'accord. Toutes ces choses que tu peux faire ici. Trouvez la table ici, et faites ça, d'accord ? C'est ainsi que nos données sont liées ici. Ensuite, nous allons essayer de créer des rapports. On dirait que c'est la prochaine conférence 23. Compter les ventes: Bonjour et bon retour. Nous avons vu comment modéliser les données dans Power BI dans le contexte de cette cellule de données financières. À présent, toutes les tables sont connectées. Nous avons correctement modélisé nos tables. La prochaine étape est de commencer par visualiser cela et nous passerons à la couche d' affichage du rapport de visualisation. Alors ajoutez que je vous l'ai dit plus tôt Report View, tab, TableView. Et puis nous avons le modèle qui va permettre au modèle que nous avons vu, ils verront aussi que nous avons vu. Ensuite, vous allez voir comment nous pouvons créer nos visuels. Donc, la première chose que je veux faire avec ces données financières de calculer les ventes. Donc, pour calculer les ventes, la première chose nous devons comprendre, et nous devons faire la première chose pendant que je veux créer des visuels et créer une relation fluide, nous devons choisir les bons éléments visuels D'accord, vous pouvez donc voir ici qu'il y a quelques options, comme les visuels de testament Et ici, vous pouvez voir les valeurs Graphique, option Graphique à barres empilées, puis Graphique à colonnes, Graphique à barres groupées, Graphique colonnes clusterisées, Flush, Graphique à barres empilées Et puis nous avons le graphique à colonnes empilées, le graphique linéaire, diverses options de graphique ici ou là, secteurs, le graphique en anneau Maintenant, nous devons bien réfléchir et choisir correctement ces rituels. Maintenant, je veux créer les ventes. Je veux calculer les ventes. C'est pour ça. Je vais choisir celle matricielle. D'accord, nous allons donc commencer par la matrice. Pour cela, il suffit de cliquer dessus. Et voyez ici, un visuel de Matrix sera ajouté ici, mais il n'y en aura pas. Exposez leurs propres articles, en cousant, cousant ici, car nous n' avons rien sélectionné. N'importe quel champ à afficher sur cette matrice qui permettra de le sélectionner. Voyez-le maintenant, dès maintenant, cette matrice est là, mais cela n'a rien à voir avec le radon, non ? Si la matrice est vide. Ainsi, lorsque je sélectionne cette option ici, vous pouvez voir ici toutes les tables importantes que nous avons dans notre Power BI et sur lesquelles nous travaillons sont répertoriées ici avec tous les champs. Ici, vous pouvez voir les lignes, les colonnes et les valeurs. De nombreuses options sont disponibles pour De nombreuses options sont disponibles individualiser et, en bas, le champ d'ajout de données permet d'ajouter des champs de données ici tels que des lignes, des colonnes et des valeurs De même, nous avons l'option de filtrage ici, ajoutez des champs de données ici à Data Filson, ajoutez des données pour que vous puissiez le comprendre , ajoutez-les également OK, maintenant nous avons cet article prêt ici. Nous devons mettre les lignes, les colonnes et les valeurs. Donc, tout d'abord, parce que nous voulions calculer les ventes, nous allons consulter le tableau, à savoir le tableau GL de soulignement de la facture À partir de là, nous allons sélectionner le montant et le verser dans le montant valide parce que nous voulons calculer les ventes. Je vais donc simplement le mettre ici et je vous verrai dès que j'aurai conservé ces valeurs ici. Une partie de notre MT ou le montant ici, une partie des ventes totales doivent venir ici, résumer les résultats, apparaître sur le graphique. Ensuite, je veux mettre plus d'informations ici pour montrer que je vais mettre quelque chose. Pour cela, je vais consulter le plan comptable. Et à partir de là, je vais sélectionner la sous-classe pour cette ligne. Maintenant, vous pouvez voir ici que nous avons la sous-classe ajustant le coût de vente défini et résumé des ventes qui arrivent ici Pourquoi le sélecteur Up, cette sous-classe, vous apparaît dans la vue du rapport Et voyez ici, c'est le tableau ci-dessus Tracez notre tableau ici. Vous pouvez consulter le rapport sur les clés du compte. Dans cette colonne du rapport. Nous n'avons aucun article en vente dans la classe. De plus, nous n'avons aucun article en vente dans la sous-classe. Nous avons les actifs, responsabilité, la demande du propriétaire et les ventes. Rendez-vous dans la sous-classe. Nous avons les soldes, non ? Et même dans la sous-catégorie, nous avons des ventes sur écoute, mais cette vente inclut les ventes incitatives De même, dans le compte secondaire, vous pouvez voir les cellules Ventes et Retours. Les deux sont les matériaux, alors que celui-ci en est deux C'est pourquoi nous avons sélectionné la sous-classe Retournez ici. Et maintenant, ce que je veux faire ensuite, filtrer c'est filtrer cela en sélectionnant simplement des cellules. Je vais juste sélectionner des cellules ici et voir maintenant, nous avons supprimé tout cela inutilement et Wanli est vendu La prochaine chose que je veux faire, je veux faire, je veux ajouter dans cette matrice. Jusqu'ici, je vais consulter le calendrier. Ils cueilleront l'oreille et la mettront dans la colonne. Vous pouvez maintenant voir ici que le total des ventes a été calculé pour chaque année . C'est en 1920, d'accord. Si vous voulez le désélectionner, cela s'affichera comme suit Et si vous ne sélectionnez que des cellules, cela s'affichera comme ça. De cette façon, nous calculons les ventes totales pour l'année en question. OK, alors j'espère que ce sont des catholiques. Je vais essayer de faire un peu plus de formatage sur notre matrice. Puisque j'ai le prochain cours 24. Formater la matrice de ventes: Bonjour et bon retour. Ainsi, dans la conférence précédente, nous avons calculé les ventes. Je souhaite maintenant formater cette matrice que nous avons créée. Donc, une chose que vous pouvez faire, vous pouvez simplement le redimensionner comme ceci pour qu'il soit plus beau parce qu'il sous-titrait beaucoup d'espace ici, de l'espace inutile Il suffit donc de lui donner une belle apparence en le redimensionnant pour que nous puissions le faire à partir d'ici. D'accord ? La prochaine étape est que nous voulons le former. Il vous suffit de sélectionner la matrice ici. D'accord ? Ensuite, je vais le redimensionner à nouveau parce que nous le sélectionnons ici Qu'il en soit ainsi pour l'instant. Sélectionnez donc le graphique visuel que vous créez. Dans notre cas, il s'agit de Matrix, vous pouvez donc sélectionner Dax Et ici vous pouvez voir qu'il y a un visuel de construction. Et puis à côté de cela, nous avons la possibilité d'utiliser des visuels matures Il suffit donc de cliquer dessus et nous allons essayer de formater nos visuels. Donc, tout d'abord, je veux que les sous-totaux ne soient pas inutiles car il n'y a qu'une seule valeur Nous n'avons donc pas besoin de ça, de notre taille totale. Je vais donc passer aux valeurs. Il vous suffit de cliquer sur les valeurs et de les faire défiler vers le bas. Ici, vous pouvez voir Columns are proto-life, sum is the right Il suffit de sélectionner la colonne. Le sous-total a disparu. La prochaine étape est le sous-total de la ligne. Je vais cliquer dessus et voir. Maintenant, notre truc va beaucoup mieux, non ? Ainsi, nous pouvons supprimer le sous-total de la colonne, les lignes, les sous-totaux Il suffit donc de cliquer. Ça va disparaître. Ensuite, si vous accédez aux valeurs et au niveau, vous pouvez sélectionner la taille de la police à partir ici, le style de police et fantasmer C'est donc un peu moins sympa, alors je vais essayer de l'augmenter. Alors à bientôt, la taille de police des valeurs a augmenté. Faites-en 50 besoins émis en latin. Nous pouvons le réduire si vous souhaitez modifier la couleur du texte, vous pouvez sélectionner ici et vous pouvez le modifier. D'accord ? Donc, en général, pour l' instant, c'est noir c'est bien. Ensuite, nous allons voir cet en-tête de colonne. Kilomètre augmentera également la taille de la police. Le descriptif le fera parvenir aux rédacteurs. Et vous pouvez également créer, et si vous voulez changer la couleur de la police et tout, vous pouvez changer. D'accord ? Nous avons donc maintenant correctement formaté. La prochaine étape est de savoir ce que nous voulons faire. Nous voulons ajouter le titre. Donc, pour ajouter un titre, nous devons passer aux rituels. Et nous devons en venir au titre ici. Ensuite, nous devons mettre le titre. Oui. Ensuite, nous devons sélectionner le titre, comme vous le souhaitez. Laissez-le avec trois et la taille de police si nous voulons modifier le contenu ici, ainsi que le style de police et la taille de police que vous pouvez voir Alignez-le ensuite au centre. Maintenant que notre matrice des ventes est prête, si nous le souhaitons, vous pouvez également ajouter l' arrière-plan, afin de pouvoir accéder à l'effet et de sélectionner l'arrière-plan. D'accord. Bordure ornée de bijoux si nous voulons créer cela, vous pouvez également le créer. D'accord. Alors, est-ce que je vais explorer ces choses tout en faisant plus d'exercices ? OK, donc pour l'instant, notre matrice des ventes est en cours de lecture. La prochaine conférence 25. Analyser les ventes en utilisant Drill Up et Drill Down: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons donc analyser les données de vente de manière plus détaillée. Donc, à l'heure actuelle, nous voyons les données de ventes pour une année donnée. Mais je souhaite le contraire afin de pouvoir éclairer les données de 2018 sur une base trimestrielle, voire bimensuelle Ce n'est donc pas possible pour le moment. Mais c'est ce que nous allons faire dans cette conférence. Nous allons explorer en haut et en bas cette matrice pour les données des ensembles de données mensuels et trimestriels. Donc, pour la première chose que nous devons faire, rendez-vous dans les colonnes. J'ai sélectionné l'année ici. Je dois donc retirer l'oreille ici et nous devons mettre cette date, Columbia. Retirez l'oreille et mettez les dates dans la colonne, colonne des dates. Maintenant, dès que j'ai mis la date, nos données restent les mêmes. Le même total de ventes est prévu pour ETO. Mais si vous regardez la colonne ici, il s'agit de l'option de l'année, du trimestre, du mois et de la date Cela signifie que nous pouvons examiner nos données tous les deux ans, tous les trimestres, tous les deux mois et tous les deux mois. D'accord ? Donc, si vous examinez attentivement cette matrice, vous pouvez maintenant voir à quel point vous pouvez voir le sens du travail de ces adultes Une flèche pour chaque flèche, puis celle-ci pour la hiérarchie. D'accord ? Ces flèches ont donc disparu parce que nous avons sélectionné la date qui contient plusieurs valeurs. Pourtant, un trimestre, un mois et un jour plus tôt, elle n'était pas là lorsque nous avons sélectionné l'oreille. Alors maintenant, lorsque je clique sur cette flèche, ce qu'elle va faire nous amène à la hiérarchie suivante, au niveau suivant de la hiérarchie. Au niveau suivant dans la hiérarchie, le quart. Donc C et maintenant, nos données ont été divisées en trimestres, trimestres, un, trimestres, deux, trimestres, trois, trimestres, quatre Et si je le fais encore une fois, ce sera tous les mois. Mais vous pouvez voir ici que l'oreille n'a pas été mentionnée pour quelle année la maladie. Ce mois de janvier correspond donc à la somme des ventes des 1 819,20€ réalisées sur les trois années Les ventes de ce mois de février ou de cette combinaison correspondent au total du mois de février jusqu'au 18, mois de février jusqu'au 19 et du 20 février. C'est donc la somme du total pour toutes ces trois années. Janvier de toutes ces trois années. Les ventes de janvier en 18, 1920 sont donc les suivantes. Donc, si vous voulez analyser comme ça, vous pouvez le faire. Mais c'est un peu difficile à des fins d'analyse car nous ne voulons pas la somme des trois épis ou du mois de janvier, n'est-ce pas ? Je veux analyser ici à l'oreille. Donc, pour cela, nous devons le faire, si vous voulez revenir à la chose ordinale Vous pouvez donc cliquer ici, Drill Up. Et maintenant, nous en revenons aux données les plus exactes. D'accord, alors comment pouvons-nous faire deux fois par an ? Vois ce truc ici. Développez tout vers le bas d'un niveau de la hiérarchie, développez-le tout vers le bas. Si je clique ici, tu verras. Maintenant tu peux. Nous sommes des données sur une base trimestrielle, mais les données trimestrielles du premier trimestre de 2018, du premier trimestre, du deuxième trimestre, du troisième et du quatrième trimestre ont été Sonya pour la même période pour 2019 également De même pour 2020 également. Nous savons maintenant que ce sera clairement le cas dès le premier trimestre de 2018, deuxième trimestre, le troisième trimestre de 2018 et le quatrième trimestre avant. De même pour 2 019,20. Si j'en mets une de plus, cela nous indiquera par année. Alors, laissez-moi savoir en quoi consiste 2018. Il s'agit des données pour le premier trimestre, janvier, février, mars, avril, mai, juin, juillet, août, septembre, octobre, novembre et décembre. Il subira une feuille similaire au trimestre 2019. Et vous pouvez analyser le mensuel aussi bien que le mensuel. Et ici, vous pouvez analyser pour 2020. De cette façon, nous aurons la possibilité d'élargir la durée de chaque année en passant au premier trimestre, au deuxième, au troisième trimestre, puis vous pourrez également passer au mois C'est donc l'option, d'accord ? Nous avons donc vu deux options. L'un est celui-ci, qui va encore augmenter un peu. Et puis nous avons vu cette option, qui prévoit que si c'est le cas pour chaque année, alors, OK. Donc, peu importe ce qui vous est nécessaire, vous pouvez l'utiliser. Ensuite, nous pouvons voir une autre option ici, celle-ci, cliquez pour activer Drill Down. Si nous en avons dans celui-ci et dans celui-ci. Je vais maintenant vous montrer ce que cela va faire. Il suffit de cliquer dessus. Alors maintenant, si vous voyez que ces bi, d'accord, maintenant ils ont été sélectionnés et ils seront comme ça, d'accord ? Cela signifie qu'il est sélectionné. Maintenant, si je clique sur 18, vous pouvez voir que seules les données pour 2 018,2 mille 19,20 seront 19,20 Ainsi, pour 2018, vous pouvez voir le trimestre, premier, le trimestre, le deuxième, le troisième et le quatrième trimestre. Si vous voulez analyser un petit Turnitin, ce sera fait. Vous ne mènerez donc pas à la cible en une seule fois. Si vous cliquez sur le premier trimestre, données mensuelles du premier trimestre s'afficheront. janvier, février, mars, les deuxième et troisième trimestres de 2018 seront masqués, n'est-ce pas ? Si vous cliquez sur janvier, données de janvier s'afficheront, d'accord ? Tu peux monter, monter, monter. Et si vous sélectionnez Total 19, vous verrez les données trimestrielles de Total 19, du premier trimestre, du deuxième et du troisième trimestre. Si vous sélectionnez le troisième trimestre, cela vous indiquera les données trimestrielles (mois de juillet, août, septembre) indiquant les ventes correctes. De même, vous pouvez sélectionner le premier trimestre, le deuxième, le troisième trimestre du bénéficiaire , sélectionner les données principales du deuxième trimestre comme étant égales Donc. C'est donc une autre façon d'analyser où, si vous voulez explorer Wanli en particulier et analyser, vous pouvez le faire à partir d'ici Il s'agit donc d'une exploration ascendante et descendante des données à l'aide de Power BI. C'est donc une fonctionnalité tellement cool, non ? Vous pouvez maintenant le désélectionner. Vous pouvez voir ici comment cela se passe au cours des trois années. Certains seront bientôt là. Et si nous sélectionnons, OK. Si nous sélectionnons cette option, cette source sera Drill pour chaque année, donc les données trimestrielles et mensuelles. Hein ? Si nous sélectionnons cette option, cela nous donnera la possibilité de voir ici mes autres options de recrutement que nous explorons. Ce n'est donc qu'une partie de l'union totale. J'espère donc que c'est clair pour vous, j'espère que c'est clair pour vous. Et vous pouvez également faire ces exercices. Vous insérez la session suivante 26. Visualisation des revenus de vente: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons donc créer d' autres visualisations des ventes qu'ils ne souhaitent pas Nous avons donc maintenant la matrice des ventes. Je souhaite maintenant ajouter une visualisation afin que nous puissions analyser les cellules plus en détail. Bon, maintenant nous avons cette matrice. Ce que je veux faire, simplement copier cette matrice Control C et Control V, copier-coller et créer une matrice dupliquée à partir d'ici. Maintenant, vous pouvez voir ici les visuels du projet de loi. Nous avons différentes options disponibles pour créer un condensé visuel et des plages d'options graphiques. Donc, si je sélectionne l'une des options Graphiques ici, ce sera le cas. Le blanc ici. Ensuite, nous devons sélectionner les champs à partir d'ici. Ensuite, nous devons le faire, mais l'axe Y du Texas va commencer à envoyer les données, non ? Donc, après avoir sélectionné, vous pouvez maintenant sélectionner les éléments et cela vous montrera les détails, d'accord ? Donc, comme ça, c' est la façon de créer des visualisations. Mais je veux, je ne veux pas utiliser terme parce que ce que j'ai fait, j'ai déjà créé cette matrice et je veux créer quelles leçons sur cette base. Je vais donc simplement sélectionner cette matrice. Ensuite, je vais passer au visuel, petit visuel ici. Je vais sélectionner le support. Je souhaite créer un graphique linéaire. Je vais créer un clic sur le graphique linéaire et voir, vous savez, si Matrix a été convertie en graphique linéaire où les ventes annuelles sont de deux et une D'accord ? Maintenant, si vous voyez, nous avons le Drill Down à notre niveau. Mais encore une fois, cela résume tout, tous les trimestres des différentes années Le premier trimestre est ici la somme des ventes du premier trimestre après 1 819,20 Pour bien faire les choses. Ce n'est pas ce que nous voulons. Et voyez cette opsine de Rindler, qui est notre niveau ici mais qui n'est pas disponible ici C'est parce que vous êtes maintenant en train de voir que les ventes vont partir, mais sur l' axe X, vous pouvez voir deux articles, sous-classe et la date Donc, à cause des sous-classes qu'ils distribuent, elles ne sortent pas de charge de ligne, donc la sous-classe n'est pas nécessaire ici, donc je vais simplement la supprimer Et dès que je l'ai supprimé, vous pouvez voir que nous devons tout expliquer bas d'un niveau dans la hiérarchie disponible. Donc, si je clique ici, vous pouvez voir ici. Maintenant, nous avons le total en 18 trimestres, un, un trimestre, deux trimestres trois par rapport à 2000, ou puis Total 19 trimestres, un trimestre, deux trimestres, trois, quatre, de même pour le trimestre 2020. Maintenant, nous avons les ventes de ce produit. Maintenant, nous avons les ventes. La façon dont les ventes évoluent au fil de l'eau, c'est notre niveau d'unité totale. Nous pouvons voir le schéma ici, ici même. Le premier trimestre est inférieur , puis il augmente jusqu'au quatrième trimestre. Encore une fois, commandez le premier commençant par le moins, puis en commençant par le troisième quart. quatrième trimestre est celui de la maladie maximale, le schéma des ventes étant celui de l'embryon. Nous avons donc maintenant un, vous pouvez maintenant approfondir. Nous pouvons sélectionner ainsi pour chaque mois. Et si vous augmentez, vous pouvez sélectionner n'importe quelle année. Vous pouvez sélectionner 2019 pour Total en 1940, 2019 ou janvier. Toutes ces choses que nous allons aborder reviennent à la question supplémentaire. D'accord ? C'en est donc une. Visualisez-les que nous avons créés où nous pouvons voir le motif. Comment se déroulent les ventes ? Maintenant, je vais juste le copier aussi et en obtenir un autre. OK, alors maintenant nous avons ça. Prochaine étape. Ce que je veux faire, je veux l'obtenir. Je souhaite visualiser différents graphiques linéaires pour chaque année. Donc, pour ce faire, ce que je veux faire, je vais retirer l'oreille de cet axe X. Je vais juste cliquer sur Redémarrer. J'ai sélectionné ce graphique, donc tout se passera cette année. Alors retirez-le d'ici maintenant. D'accord. ensuite, je vais mettre cette date dans la légende. Je vais donc simplement mettre des leçons ici. Alors et après ça, je vais au rendez-vous. Et ici, je vais sélectionner la hiérarchie des dates, hiérarchie sélectionnée et voir, et maintenant nous avons les graphiques linéaires séparés pour chaque année. Ce H, 2018, 1920. Ainsi, chaque ligne représente également la quantité si je la sélectionne ici. Voici donc les données pour Total Unity, Tattaglia et le feu avant Total 19, 1,2 fois 24, celui-ci Ainsi, nous pouvons sélectionner et voir si nous choisissons de terminer ici, tous les résidus changeront. Pour la communauté Total, je sélectionne les années 1900, tous les visuels vont changer. C'est là toute la magie de Power BI. D'accord ? Maintenant que nous avons le E pour chaque année, nous avons la ligne que vous pouvez également approfondir. Désolée, pas ça. Nous voulons que vous puissiez le faire deux fois par mois. D'accord ? Et si vous souhaitez effectuer une analyse plus approfondie de cette manière, vous pouvez également dessiner des données. D'accord ? Voici chaque partie, les dyS, d'accord. Jusqu'à présent, chaque mois, si vous voulez analyser, vous pouvez l'éclairer comme ceci, voir comment cela évolue de mois en mois Pour chaque année, le chiffre d'affaires évolue , comme vous pouvez le voir ici. Si vous souhaitez changer la couleur de ces éléments vous pouvez le faire en passant par le visuel. Ce format fait des rituels et vous pouvez sélectionner des lignes, des couleurs. Il existe trois couleurs. Vous pouvez sélectionner n'importe quelle couleur si vous souhaitez que votre contenu soit pris en charge. Vous voulez sélectionner en faire une loi. Et tu veux que celui-ci soit rouge. Et celui-ci, si on veut faire du rose, tu peux le faire. Vous pouvez donc accéder au format et sélectionner si nous voulons appeler axe x, axe y, vous pouvez également le Vous pouvez modifier le titre. Donc, ici, nous pouvons, termes de recettes de ventes, vous pouvez mettre et OK, donc comme ça, vous pouvez le faire, d'accord. J'espère donc que c'est clair et ferme si vous voulez obtenir le sous-titre et tout ce que vous pouvez faire en vous rendant ici. La prochaine conférence 27. Ajouter un Slicer aux rapports: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons faire d' autres choses avec Power BI et nous. Comme nous le savons, si vous accédez à la vue tabulaire ici, vous pouvez voir qu'il s'agit d'une table appelée Table de territoires. Et si nous regardons le titrable, il contient le pays et la région, n' Donc, lorsque nous reviendrons à la vue du rapport, je souhaite voir ces données sur les recettes des ventes par pays. Comment y parvenir, ce que nous pouvons utiliser Slicer. Slicer est comme un filtrage en utilisant mon champ particulier Neogene D'accord ? Je le saurai donc ici. Donc, avant de passer au Slicer, laissez-moi aussi vous dire que j'ai une fin, ces choses Maintenant, vous pouvez voir nous voyons tellement de choses sur ce graphique, n'est-ce pas ? Visualisation. Je veux supprimer ce mois-ci et le résumer en partant de l'axe X et de ce trimestre à. Pour ce faire, je dois accéder à l'option visuelle du formateur, sélectionner le format du graphique, accéder aux visuels des paramètres, et je vais simplement cliquer sur hors L'axe X a suivi les instructions. Le fait d'être si vague d'un trimestre à l'autre. Je vais donc simplement le supprimer. Je vais rendre notre visuel un peu plus net. Et pour l'axe Y, supprimez-le également. Maintenant, c'est assez clair. Et maintenant, je ne veux pas non plus la somme d'un mois en haut de la montagne. Accédez à l'axe X à l'intérieur de l'axe X et cliquez sur le bouton droit de la vignette L'axe X a donc disparu. Nous ferons de même pour l'axe Y. Maintenant, tout est clair, d'accord ? De même, si vous le souhaitez, vous pouvez le faire également. D'accord ? Ensuite, je voulais analyser le chiffre d'affaires par pays. Donc pour ça, ce que j'aime, j'ajoute une trancheuse ici. Vous pouvez donc voir ici les résultats de l'option Slicer. Laissez-moi savoir où il se trouve. D'accord ? Qu'il s'agit de l'option Slicer ici. Je vais donc simplement cliquer ici. Un trancheur sera ajouté ici. Maintenant, je veux sélectionner un champ sur lequel ce Slicer va marcher Je vais donc me rendre sur le territoire et sélectionner le pays. Et je vais simplement sélectionner le pays et faire glisser vers l'option gratuite ici. Donc, pays, voyez ici maintenant que nous avons un Slicer qui contient la liste des pays. D'accord ? Alors maintenant, si je choisis l'Australie et que j'en ai assez, tous les visuels sont modifiés Toutes les valeurs s'obtiennent. Ce sont donc les valeurs ASHP ou l'Australie, ce système, l'Australie, cela est propre au sens australien et on ne sait jamais pour ce pays en particulier tel Hitchcock Canada, tel est pour la France, tel est pour tel est Donc, si vous voulez analyser pour un pays en particulier comment les cellules vont se vendre , vous pouvez le faire C'est pour les États-Unis. Ainsi, le Slicer voit que tous les graphiques, tous les visuels sont solidaires C'est là que se trouve la Nouvelle-Zélande pour l'Allemagne. C'est là toute la puissance de Slicer dans Power bi il suffit de sélectionner un pays en particulier pour que vous puissiez l' analyser D'accord ? De cette façon, nous pouvons simplement Slicer. Voici donc le, nous pouvons utiliser Slicer. D'accord ? Donc, si vous souhaitez analyser votre pays en particulier, vous pouvez simplement sélectionner le Slicer et vous pouvez le vendre D'accord ? C'est ainsi que nous pouvons ajouter Slicer à notre rapport ou à notre tableau de bord, d'accord ? Même type, prochaine conférence 28. Analyser les profits et les pertes: Bonjour et bon retour. Dans la conférence précédente, nous avons créé la sensibilité. Et c'est ce que nous devons faire pour voir les cellules. Pourtant, nous pouvons constater que, comme ce n'est que par pays, nous avons également ajouté le Slicer et c'est ce que nous avons fait D'accord ? La prochaine étape est ce que nous allons faire dans cette conférence. C'est ce que je vais d' abord vous montrer , puis nous le ferons. Dans cette conférence, nous allons donc créer des profits et des pertes. Nous allons donc créer cette matrice ici où elle vous affichera le compte de profits et pertes, puis elle vous montrera le total. OK. Donc, le compte de trading CFR est l'un des bénéfices totaux. Et puis hors service Fonctionnant également pour nager au total. OK. Ensuite, nous verrons comment calculer le bénéfice brut, comment nous pouvons calculer le bénéfice d'exploitation et comment nous pouvons calculer le bénéfice avant impôts, et comment nous pouvons calculer le bénéfice avant intérêts et impôts. Ensuite, nous allons calculer la propriété nette. C'est donc ce que nous allons faire, et nous allons également ajouter le Slicer ici. Lit du lac. Au contraire, vous pouvez l'analyste ajouter un autre Slicer qui sera la région fonction de la région que vous pouvez également analyser C'est donc l'objectif de cette conférence. Allons-y. Pour ce faire, ce que je vais faire, c'est plutôt oublier ça. Cliquez, OK, nous sommes donc sur cette page en ce moment. Nous l'avons fait jusque tard. C'est notre objectif, allons essayer de créer un tableau de bord comme celui-ci, d'accord, dans cette conférence. Donc, pour créer un dialogue que je vous ai montré, ce que je vais faire, je vais cliquer ici avec le bouton droit de la souris. Et à partir de là, tu peux renommer la page, d'accord ? Tout ce que tu veux, tu peux te le donner, d'accord ? Et vous pouvez voir qu'il existe une autre option appelée supprimer, hauteur, renommer et dupliquer Donc, par conséquent, les options, vous pouvez masquer la page, vous pouvez la supprimer, vous pouvez les lire. Le brillant pouvait faire double emploi. Voici ce que je vais faire, je vais dupliquer la pièce. Maintenant. J'ai reproduit la page et il vous suffit de double-cliquer dessus et vous pouvez lui donner un nom Profits et pertes, PLN, P&L. D'accord ? C'est donc ce que nous allons créer. Donc, ici, je veux créer une matrice. Donc, pour cela, le graphique des profits et pertes n'est pas nécessaire, je vais donc le supprimer. Et puis nous n'en avons pas non plus besoin, donc nous supprimons également. J'ai besoin d'une matrice pour cela. D'accord ? Donc, tout d'abord, c'est pourquoi j'ai dupliqué la page de vente D'accord ? C'est pourquoi, parce que je ne veux pas recréer la matrice parce que nous avons tellement de choses sur cette matrice, n'est-ce pas ? Il vaut donc mieux procéder ainsi. La prochaine étape consiste à calculer les profits et les pertes. Ce que je veux faire, je veux le modifier. Donc, ici, je veux simplement accéder à ce filtre. Et ici, vous pouvez voir qu'il existe un filtre ou une sous-classe de combat. Donc, ce que je vais faire, c'est simplement proposer ce compromis. La toute première étape consiste donc à supprimer cette sous-classe pour les données. Ainsi, dès que vous supprimez la sous-classe Work, nous pouvons voir les détails des ventes, n'est-ce pas ? Ça finit, ça finit par générer des recettes. OK. Ensuite, je voudrais filtrer ce rapport sur le vélo parce que si vous voyez le plan comptable, vous pouvez voir ici que les profits et les pertes figurent dans ce plan comptable et qu'ils se trouvent sous ce rapport. OK. Donc, la prochaine chose que je veux faire, calculer les profits et les pertes. J'ai donc besoin de ces profits et pertes. Pour cela, je vais accéder à Report View. Et ici, je veux filtrer cela. Et je veux voir tous les montants qui arrivent ici, mais je veux que le montant réel soit indiqué ici, ceux qui sont liés aux profits et aux pertes. Donc pour cela, je vais aller dans Charts, count. À partir de là, je mettrai ce rapport et je le mettrai dans le filtre. OK, je filtre par rapport. Et ici, après avoir ajouté un rapport au filtre, je vais sélectionner un compte Profit and Loss en direct. Maintenant, vous pouvez voir ici que je reçois les profits et les pertes pour différents comptes. D'accord ? Ensuite, je veux ajouter une sous-classe ici. Nous avons donc ici les lignes, mais je veux ajouter la classe ici sur cette ligne classe et la classe seront des sous-classes supérieures, puis il y a une autre sous-classe à ajouter, Ensuite, je veux ajouter le compte. Compte également ici. OK. Nous avons maintenant le compte d'intérêts et d'impôts, hors exploitation, d'exploitation et de négociation Donc, tous ces détails que nous recevons, la prochaine étape est étendre ces choses et l'eau de mer Consultez votre compte de trading, le coût des ventes et les ventes intérêts opérationnels et hors exploitation et les impôts À présent, je souhaite augmenter les dépenses d'exploitation à cet effet. Je vais donc cliquer ici. Voici donc les dépenses d'exploitation, l'administration Clinton, le marketing, les ventes et la distribution. Maintenant, nous avons une idée claire de la situation. Maintenant, nous pouvons opter pour les profits et les pertes. Ensuite, je veux filtrer cette classe de vélo. Alors à bientôt. Le compte de trading devrait être ouvert, puis je vais le compte d'exploitation, le compte non opérationnel puis les intérêts et les impôts, mais ce n'est pas en ordre Nous allons donc passer à ces trois points. Et ici vous pouvez trouver une option recherchée par CLL. Cliquez sur Trier par classe. OK, désolé, par classe. Alors maintenant, cliquez encore une fois sur la classe. Alors maintenant, après avoir cliqué deux fois, vous découvrez maintenant un compte de trading, compte d'exploitation, un compte non opérationnel et des intérêts et aucune maladie dans l'ordre, n'est-ce Alors, comment nous y sommes parvenus, lorsque vous cliquez ici, vous pouvez être largement recherché par une seule chose. D'accord ? Mais une fois que nous avons terminé le cours, j'ai simplement doublé, cliqué sur le cours Et puis cliquez à nouveau sur Doctrine. Ce n'est qu'une ruse. Il a maintenant été trié selon plusieurs options. D'accord ? Maintenant, c'est en ordre. Maintenant, c'est en ordre. Prochaine étape. Nous possédons déjà ce Slicer, donc lorsque nous cliquons, nous pouvons voir les profits et les pertes spécifiques au pays Alors voyez que ce sont les options pour les ventes et les coûts. D'accord ? Maintenant, je voudrais ajouter le sous-total pour déterminer quel est le bénéfice brut pour les comptes de trading et les opérations hors exploitation et tout OK. Donc, pour cela, ce que je veux faire, je veux procéder lentement au sous-total Pour cela, je vais passer aux visuels. Et je vais sélectionner ceci. Accédez au genre. Cliquez ensuite sur le cette sous-total de cette ligne Alors maintenant, dès que j'ai cliqué sur le sous-total de la ligne, nous obtenons le sous-total du compte de trading Il s'agit du bénéfice brut pour deux thréonines. Thréonine et deux fois bénéficiaire pour tout le monde. Mais pour tout, nous obtenons le sous-total ici. Maintenant, une autre chose est que ce sous-total s' affiche en haut Je veux le montrer en bas. Pour cela, nous devons aller à la ligne où je perds, sous-total des colonnes de protons D'accord ? OK, laisse-moi découvrir où il se trouve. OK, nous devons arriver au sous-total de la ligne. Et ici vous pouvez voir le total. Et ici vous pouvez voir la position. Le jaune cliquera en bas. Et dès que nous cliquons sur le bas, vous pouvez voir ici les coûts du compte de traite des fourrures, les ventes et le coût des ventes. Et Total va venir ici. Viennent ensuite le compte d'exploitation, les ventes et la distribution, l'administration du marketing et Total. C'est donc un peu clair maintenant, non ? OK. Nous avons maintenant appris comment obtenir le sous-total ici pour chaque compte D'accord ? Ainsi, dans la prochaine conférence, que fera Will, nous essaierons de trouver la liste du bénéfice brut, du bénéfice d'exploitation, du bénéfice avant impôts et du bénéfice net. Alors à bientôt lors de la prochaine conférence. 29. Profit d'exploitation brut et BAII: Bonjour et bon retour. Ainsi, dans la conférence précédente, nous avons créé cette matrice de profits et pertes. Et nous avons vu comment commander Total ici. D'accord ? Maintenant, la prochaine chose est que je veux trouver le bénéfice brut. Jusqu'à présent, évangile, si nous pouvons prendre une matrice, je vais créer une matrice. Donc je vais juste sélectionner une matrice, d'accord ? Nous avons Greg, juste l'espace. D'accord ? Il en va de même pour le bénéfice brut. Créez cette matrice. Cette matrice, comment utiliser la table DL ? Une table Et qui sont-ils parmi eux, d'une valeur inestimable. Je vais donc sélectionner parmi ceux que je peux mettre dans la valeur, puis je vais mettre la date dans la colonne C. Et maintenant je les reçois. Bénéfices pour la période allant de 1919 à 1929. Il s'agit du total pour tous les utilisateurs du DFS. Maintenant, je veux qu' soient filtrés par classe parce que je veux un bénéfice brut tout en créant du local. Je vais donc sélectionner la classe en la retirant dans le filtre. Et pourtant, je sélectionne un compte de trading d'un litre. Donc C et maintenant nous obtenons le bénéfice brut 438-324-6233 quatre mêmes allantoïds arrivent Ils ont donc dit que le bénéfice brut pour compte de trading pour 2018 était 19h20 Maintenant, je ne veux pas de ce portail. Donc, pour supprimer ce total, je dois accéder aux sous-totaux du coelome Je vais donc sélectionner cela et passer au formatage. Et ici, je vais accéder au sous-total des colonnes et je vais cliquer dessus À présent. C'est passé. Alors maintenant c'est clair, d'accord, pour l'instant. En d'autres termes, il s'agit du bénéfice brut. Je veux ajouter le titre , cliquer sur le titre et titre en tant que Profit, l' aligner et obtenir des microcouleurs. Voici donc le bénéfice brut de notre colonne. Maintenant, la prochaine étape est que je veux également créer le bénéfice d'exploitation Je vais simplement le copier et le coller. OK, maintenant nous avons le bénéfice brut, le bénéfice d'exploitation. Alors laissez-moi d'abord le titre ici, brochure. Pensez à Profit. D'accord. Maintenant c'est chose faite. Maintenant, j'ai besoin du bénéfice d'exploitation, c'est-à-dire que nous devons également prendre en compte le compte d'exploitation. Donc pour cela, je vais me rendre sur le compte. Je l'ai mis dans le filtre. Ensuite, je vais sélectionner : OK, Sadie. Ici, dans la classe, je dois sélectionner le compte d'exploitation Alors maintenant, nous obtenons le bénéfice d'exploitation. D'accord ? OK, ensuite je veux créer ce D Profit Before Interest and Tax. Je vais donc juste copier ceci et faire de mon mieux. Et ici Maintenant, pour cela, nous devons simplement sélectionner la classe, nous devons également sélectionner la classe qui ne fonctionne pas Je vais donc sélectionner ceci. Alors maintenant, si c'est le bénéfice d'exploitation hors exploitation, nous devons l'enchaîner très rapidement Pouvons-nous avoir besoin de changer cela ? Nous ajoutons que nous pouvons obtenir un titre doux et ce sera le bénéfice avant intérêts et impôts PBIT D'accord ? Il s'agit donc du bénéfice avant intérêts et impôts. C'est donc ce que nous avons créé. Donc MT fonctionne de la même manière, d'accord ? La prochaine étape est que je veux créer ce bénéfice net. Donc pour cela, encore une fois, je vais juste être ceci et coller. Et pour le bénéfice net, nous devons supprimer les intérêts et les impôts. Donc pour cela, ici, je dois sélectionner la classe nous devons envisager pour apprendre le mieux et la meilleure méthode fiscale. Il s'agit donc du bénéfice net, donc je vais juste sélectionner ce titre foncier général, petit à sélectionner, faire un bénéfice net. C'est ainsi que nous pouvons calculer le bénéfice net, le bénéfice brut, bénéfice d'exploitation et le bénéfice avant intérêts et impôts. Il suffit donc de le mettre ici. OK, alignez-le correctement pour qu'il soit beau. D'accord. Maintenant, sous couvert de pays, vous pouvez également trouver les profits et les pertes pour le Canada, la France, Allemagne et les points pour les États-Unis Donc toutes ces choses se passent correctement, d'accord ? Vous pouvez donc voir qu'il s'agit d'un collectif sur la droite, celui que j'ai créé. Maintenant, je veux ajouter un autre Slicer ici quand il se trouve dans la région que je veux voir Ainsi, lorsque nous devons accéder à la trancheuse, sélectionnez une trancheuse et la trancheuse Voici ce que nous avons fait, nous l'avons gardé libre, Let's country here. Je les veux sur le terrain. Je veux signaler la région génitale depuis le territoire et je vais regarder et voir ici. Maintenant, l'Allemagne. Sélectionnez les besoins des hommes. Donc C, nous avons maintenant la région Europe. L'Europe. En Europe, trois pays figurent dans ce tableau France et Renuka pour leurs profits et pertes Vous pouvez voir l' Amérique du Nord, les États-Unis et le Canada. Dans cette région, par pays, vous pouvez sélectionner et voir le bénéfice brut, le bénéfice d'exploitation, le bénéfice net, le bénéfice avant le revenu. Vous pouvez voir un Dax et un bénéfice net intéressants. Ainsi, nous pouvons analyser les données financières. Permettez-moi donc d'ajouter ceci. Alors maintenant, permettez-moi de modifier cela. Je vais passer par le genre et les rituels pour être un joyau ici. Sélectionnez l'arrière-plan comme quelque chose. C'est la Floride. Un peu plus léger comme ça. D'accord. Et puis le titre Sales et il a bu un tabac. J'ai essayé de clarifier les choses. Celui-là. Vous pouvez donc colorier ce que vous voulez. Et tu peux juste comme ça, d'accord ? J'espère que vous savez tous comment faire une analyse financière. 30. Cartes pour présenter Total Sales: Bonjour et bon retour. Donc, jusqu'à présent, nous avons utilisé une matrice, donc une matrice pour représenter nos nombres, non ? Nous avons donc représenté ici tous les chiffres que nous avons été Matrix puis écrasant, exploitant, bénéfice d'exploitation, comment le bénéfice avant intérêts, impôts et bénéfices nets, toutes ces choses que nous avons calculées et ainsi de suite grâce à Matrix. Nous avons donc utilisé la forme matricielle. La prochaine chose que je veux faire, ce sont des cartes énormes. Les cartes sont également une option très importante disponible dans Microsoft Power BI pour représenter les nombres. C'est ce que nous allons faire dans cette conférence. Mais avant de poursuivre, permettez-moi de l'ajouter aux tableaux de bord pour que tout soit net Des choses ici. Le bénéfice brut, tout ce que nous avons créé, l'espace nécessaire pour faire autre chose. Donc, ici, je veux ajouter la carte. Donc, quand vous aurez l'âge, les options pour votre licence ci-contre, vous pouvez voir pourquoi c'est le contraire. Vous pouvez voir ceux qui sont marqués et ceux qui ne sont pas capturés. Vous pouvez voir 12310, ce qui signifie qu'il s'agit principalement concevoir et de développer des produits représentant des chiffres, phrases secrètes, donc en 123, d'accord, donc il y a encore Tu peux te voir quand je dois distribuer des cartes. Ici, dans l'option des champs, vous pouvez voir qu'un seul champ doit être ajouté ou non à des lignes, des colonnes et des valeurs. Lorsque nous, lorsque vous cliquez sur les statistiques, vous pouvez voir des lignes, des colonnes et des valeurs. Ces trois options sont là pour être ajoutées, mais lorsque vous sélectionnez des cartes, vous n'en avez qu'une ajoutée sur ce champ. Donc champ bi ou numérique, car les cellules de garde sont conçues pour représenter un nombre. OK, alors voici le montant du chiffre. Je vais donc simplement aller dans tableau du grand livre général et sélectionner le montant et/ou le montant à déchirer Donc dès que j'ai mis le montant ici, vous pouvez voir que nous arrivons à 5 millions, car plus c'est long, somme de tous ces chiffres, d'accord ? Cela ne sert donc à rien. Mais je me demande si le chiffre d'affaires total doit être affiché ici. Donc, pour ce qui est de la dette, ce que je peux faire, c'est accéder au compte Charts up et en charge des colonnes de soufre, nous avons la sous-classe ici Dans la sous-classe, si vous regardez le tableau des comptes débités, vous pouvez voir ici, dans la sous-classe, que ce sont les ventes qui définissent les données Dans la sous-classe, nous avons les ventes, non ? Nous devons donc accéder au compte Charts up. Nous devons ajouter cette classe active, la sous-classe, et c'est un avantage dans le filtre Et à l'intérieur du filtre, nous devons en sélectionner un de moins. Donc C et maintenant nous avons un peu, alias Mount Athos Total. Si vous résumez ce chiffre, les ventes totales pour 2018 1920 obtiendront ce chiffre. Laisse-moi utiliser le calculateur. Donc vous faites 3575428 plus 5697845 plus 783569 OK. OK. Il y a quelque chose qui cloche là-dedans. OK. Nous allons le calibrer 3575428 plus 5697845 plus 783 par 369c, nous n'obtenons pas OK. Voici donc chiffre d'affaires total pour toutes ces années. 2018, 19H20. Maintenant, cela viendra toujours lors l'appel d'été de ces trois ans. Nous ne pouvons pas non plus le faire pour une année donnée. OK. Permettez-moi donc de faire quelques modifications ici. Nous devons aller jusqu'à la chute. Et voici l'étiquette de l'activité. Je veux supprimer ce montant supérieur, alors je vais cliquer ici et cela disparaîtra. La prochaine étape est de colorier au bleu. J'en ai envie, d'accord ? Je veux résoudre cette convergence. Et puis je veux mettre ne rien sélectionner ». D'accord ? Alors maintenant c'est courant. Bien. Ensuite, je veux ajouter des titres. Cliquez sur le titre et je mettrai le titre. Puisque je déclare le chiffre d'affaires total et que je l'aligne de manière centralisée. Si vous le souhaitez, vous pouvez y ajouter cette couleur d'arrière-plan, la même que celle que nous suivons ici. Alors maintenant, OK, passons aux visuels pour obtenir la couleur jaune et utiliser ce PBIT Ça a bon goût maintenant, d'accord ? Nous avons maintenant ce chiffre d'affaires total ici. Si vous souhaitez le filtrer par pays, vous pouvez le filtrer. Et ce sera également le cas pour l'Australie pendant ces trois années, pour le Canada, l'Allemagne et le Royaume-Uni. Et si vous voulez agrandir par région, vous pouvez voir. De même, vous pouvez placer son Slicer ici pour l'oreille. Et vous pouvez également le calculer pour l'oreille. D'accord ? Donc, cette chose que vous pouvez également faire, c'est la seule mission qui vous incombe. Vous pouvez nous envoyer Slicer et essayer d'obtenir les chiffres pour chaque année. D'accord ? Tout tourne donc autour des cartes. À partir de la prochaine session, nous vous retrouverons dans la session suivante. 31. Utiliser les KPI: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons donc en apprendre davantage sur une autre chose, à savoir les KPI Jusqu'à présent, nous avons vu comment utiliser Matrix et Guard. Nous allons maintenant en savoir plus sur les KPI. Donc, si vous en venez aux visualisations visuelles, vous pouvez voir ici qu' il s'agit d'un KPI optionnel Il suffit donc de cliquer sur Conduite. Et lorsque vous cliquez dessus, vous pouvez voir le KPI think apparaître ici Et dans le, vous pouvez voir ici l'axe tourné et la cible, il y a trois choses à garder. Pour l'instant. Objectif, nous ne le ferons pas. Ce. Cible signifie que nous allons cibler les ventes et le marketing, non ? Et en fonction de l'objectif, nous pouvons fournir les tendances et prouver la valeur. Il évaluera donc votre valeur qui soutient les ventes. Il évaluera donc vos ventes au d'une période donnée ou quelle tendance. Ensuite, il vous dira si nous avons atteint l'objectif ou non. C'est donc une chose assez complexe qui fera l'affaire. Ces derniers ne font peut-être pas partie du programme de ce cours, mais sachez que l'objectif est de définir l'objectif. Ensuite, lorsque vous évaluerez la valeur que vous avez atteinte, elle sera évaluée en fonction de votre objectif et de la tendance des années précédentes. Et il vous dira ce qu'est le train et ce que vous avez accompli. Cette visualisation semble donc très bonne. Pour l'instant, nous n'allons pas définir la cible. Nous allons utiliser la valeur et la tendance. Donc, à l'intérieur de cette valeur , ce que je veux mettre, je veux mettre le montant des ventes totales. D'accord ? Je vais dire que je suis en relations publiques, puis la tendance Excel indiquera la date parce que je veux analyser cette tendance au fil du temps. Au fil du temps. Maintenant, nous obtenons zéro d'une manière ou d'une autre parce que les données arrivent dans votre canal, vous avez l' impression, n'est-ce Et pour ce qui est du produit, nous devons apporter une petite modification pour obtenir des valeurs ici. Donc, ici, dans l'axe des tendances, nous avons conservé la date du tableau du calendrier. Donc ici, lorsque vous cliquez ici et que vous devez sélectionner la hiérarchie des dates, la hiérarchie. Lorsque vous sélectionnez la hiérarchie des données, elle est égale à Total. Il s'agit donc du montant total par année. Mais nous devons encore apporter quelques modifications. Et pour cela, il faut ce soit la somme de toutes les valeurs, non ? Nous ne voulons que pour le tarif du service, nous voulons uniquement pour les ventes. Pour cela, nous devons prendre la sous-classe des Charts, la compter et la placer dans le filtre Ensuite, nous le ferons pour Salmon Time. Vous devez sélectionner uniquement les cellules. Alors maintenant, vous pouvez voir que nous obtenons les ventes, n'est-ce pas ? Mais si vous regardez ici, il s'agit du total des ventes uniquement pour l'année 2020. Il ne s'agit pas du total des ventes pour ces trois années. Ils ne l'ont vu qu'en 2020. C'est donc ce que fait KPI. Il vous donne la période en cours en question. Cela vous donnera la somme totale, non ? Alors c'est quoi ? 2020, d'accord. Compris. Ce n'est pas la somme des trois. Ils disent que pour les chiffres actuels, d'accord, 2020. C'est pourquoi c' est le maximum, d'accord ? Et vous pouvez voir la ligne en arrière-plan, et c'est l'arrière-plan, c'est la ligne de train, c'est la courbe de tendance des ventes. Donc, si vous regardez la courbe de tendance que nous avons créée ici, évolue également de la même manière, n'est-ce pas ? C'est donc la tendance qui se dessine ici. C'est la ligne de tendance que nous avons créée lors de nos conférences précédentes. Cette courbe de tendance est affichée ici en arrière-plan. Donc, si c'est quelque peu différent, il va voir de cette façon. Donc, puisque notre brin de cellules est uniquement comme ça, il nous montre ainsi. Et les couleurs sont là. La couleur du DOJ changera si vous placez la cible ici Donc en version bêta, l'attribut ou les couleurs cibles seront certains. D'accord ? Mais quand vous arrivez ici dans le niveau cible, vous ne Vous pouvez voir ici les couleurs et cela tend vers le pourcentage d' objectifs. Toutes ces choses le seront, alors quand tu les mettras, d'accord. Permettez-moi donc de modifier ce titre ici. Donc, les ventes, quelle que soit la période que vous choisirez, OK. Et permettez-moi de dire que nous pouvons mettre en contexte l'ensemble de ces choses, mais je ne veux pas le faire. Je souhaite rétablir l'effet du titre. D'accord ? Alors maintenant c'est le truc, c'est la façon dont nous pouvons utiliser les KPI. D'accord ? 32. Créer des graphiques pour les revenus de vente Bénéfice brut et bénéfice net: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir comment ajouter des visuels à notre tableau de bord Jusqu'à présent, nous avons ajouté les valeurs numériques, les nombres, créé une matrice, une carte et un KPI Il est maintenant temps de passer à la vitesse supérieure et d'en ajouter qui posent des cellules. Nous avons donc déjà créé une essence rigide dans nos premières conférences. Maintenant, je souhaite ajouter des portes un peu plus en détail sur ce tableau de bord. OK, donc tout d'abord, permettez-moi permettez-moi de réorganiser le tableau de bord afin que nous examinions cet espace pour ajouter ces éléments Ici, nous devons simplement réduire les ventes. Désolé, laissez-moi enregistrer un téléphone portable. 11. Kilométrage aussi, apprenez. Tout s'adaptera de manière tangible, gardera un peu d'espace. Titre et je vais aussi le réduire au niveau inférieur. Ça ira pour les titres. Sous-titres. D'accord, ça te suffit. Tellement d'espace. Je vais donc m' attarder sur l'héroïne. Donc, ne le faites pas comme votre raison est assez peu probable. Et cette taille aussi , nous pouvons la réduire Nous pouvons aussi la rendre oui. Tout doit être aligné les uns sur les autres. D'accord. Ensuite, notre tableau de bord et nos rapports pour les locaux. OK, maintenant nous devons aller plus loin. OK, donc la prochaine étape, ce que je veux ajouter, c'est ajouter un graphique linéaire ici Je vais donc sélectionner le graphique linéaire pour la mise en page du Revenue Deck que nous avons déjà fait. Nous pouvons copier, nous pouvons copier. Sont-ils de là, mais juste pour réviser, ajoutez-les à nouveau et alkylez Ensuite, ce que nous avons fait, c' entre elles les valeurs depuis le contact G, intégrer entre elles les valeurs depuis le contact G, L et L. Donc, la quantité de sortie sur l'axe Y. Et puis nous commençons la date et la date à partir du calendrier en datant de l'axe X , puis nous appliquerons le filtre Le filtre prendra cette sous-classe et nous l'appliquerons. Et oui, la sous-classe prendra le Cincinnati. Et à partir d'ici. Alors maintenant, voici le graphique linéaire que nous avons ici, juste dessus, non ? Celui-ci, si c'est vous, c'est le même graphique linéaire que nous obtenons le bon. Maintenant, nous avons l'identité, maintenant le C swing, tous les revenus des ventes bougent. La prochaine étape est donc de lancer un appel d'offres pour le titre et les sorties. Pour cela, allez dans les fonctionnalités de format et le logo de genre ici et changerez le titre. Cellules de portrait. Revenus. Et je vais l' aligner au centre et conserver l'arrière-plan où nous avons placé notre truc. OK, maintenant nous avons ce graphique des recettes de ventes prêt. Maintenant, je veux supprimer ce résumé, une montagne ici aussi. Alors laisse-moi le faire aussi. Il ira également suivre, qui atterrira. Tu es arrivé sur l'axe X. Nous allons déplacer le titre, puis faire rapport sur l'axe Y et nous allons lire le titre À présent, c'est essentiel. Maintenant, la prochaine étape, c'est que nous avons les recettes des ventes. Maintenant, je veux aussi le bénéfice brut. Ce que je vais faire, c'est simplement copier ce graphique linéaire et le coller ici. Et puis d'abord un régime à base d'alcanes. Permettez-moi d'abord de changer le titre du titre et je réaliserai un bénéfice brut. D'accord ? Maintenant, nous avons encore le bénéfice brut. Maintenant, il faut que je change. Donc, ce que je veux faire, c'est de supprimer cette catégorie de ventes parce que nous voulons les propriétés brutes. Je vais vous supprimer ce filtre. Et puis la prochaine chose à faire de tirer le cours du plan comptable. Je vais donc utiliser le cours à partir du plan comptable et ici et sélectionner le compte de trading. D'accord ? Ceux-ci, ceux qui sont trop sensibles ou tout autre Brut Profit lance le même type de graphique linéaire, mais les valeurs sont différentes parce que la tendance est la même. Cela ressemble à la même chose, mais les vrais perdants sont différents, d'accord ? Vous parcourez Profit par trimestre pour cela comme suit. D'accord ? Nous avons donc créé un bénéfice brut. La prochaine chose est ce que je veux faire. Je voudrais ajouter papa, je l'ai fait. Je veux apporter la date ici, puis la sauvegarder. Je veux dater les légendes pour voir ce qui se passe. Ensuite, je vais modifier cette hiérarchie des dates. Et je veux supprimer The year from. À présent. Vous pouvez voir maintenant que nous obtenons les trois lignes différentes pour la classe Profit, accord, pour Total et 18 pour Total, 19 sur dix continentaux, faites différemment. Qu'avons-nous donc fait différemment ? Nous avons inscrit la date sur la légende, et à partir de cette date sur l'axe X, nous l'avons dans l'eau ici Et maintenant, les trois lignes différentes portent sur trois niveaux différents. La prochaine étape est que je veux apporter le bénéfice net. Donc, ce que je vais faire, copier la carte ulnaire sensible et je vais la coller ici, puis je la garderai ici Et puis tout d'abord, je voudrais changer la carte de titre pour créer de la confusion. Je vais donc mettre ici le bénéfice net. OK, désolé, Net Profit. Nous avons maintenant le bénéfice net ici. Alors maintenant, ce que je veux faire ici, supprimer la classe. Donc, sous-classe à partir d'ici. Et j'apporterai ce dont j'ai besoin quand j'en aurai besoin pour le rapport de Report. Ensuite, dans le rapport je dois sélectionner les profits et les pertes. Voici donc nos profits et nos pertes. Ensuite, ce que je ferai, mettre des données sur les légendes. Je pensais donc à cette date, je mettais les légendes, puis les données, cette clé, puis je la déplaçais à partir de là. Alors maintenant, vous pouvez voir ici que nous gérons également Net Profit. Je veux regarder l' accusation de près. Vous pouvez cliquer sur le mode Air Focus et il vous montrera le graphique. Nous avons obtenu le mod Net Profit. qui est très étrange pour Tad, c' est que certains mois passent et puis ça remonte Ainsi, vous pouvez augmenter le bénéfice net comme vous le souhaitez Vous pouvez les consulter sur le modèle de focalisation Chart Enough pour les revenus des ventes, tout va bien. Matrix ou mode de mise au point. Ensuite, vous reviendrez à l'option Signaler ici. Vous pouvez donc y regarder de plus près. De cette façon, nous pouvons analyser. Nous avons créé ce système, puis nous avons créé les indicateurs de protection des KPI Donc, en chiffres, puis nous encombrirons également ces graphiques des revenus des ventes, des bénéfices bruts et des bénéfices nets Et ces trancheuses fonctionneront également là-dessus. Nous allons sélectionner, vous pouvez sélectionner n'importe quoi et vous pouvez sélectionner n'importe quoi et vous allez analyser pour cette région et ce pays en particulier. J'espère donc que vous saurez comment ajouter. Et nous verrons d'autres tableaux et graphiques à venir. 33. Analyser par année: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons ajouter une chose que j'ai oubliée. Je veux voir ces étoiles T d'après l'oreille. Je veux donc placer Slicer pour que je puisse sélectionner le rendement Et pour ce qui est de cet instant précis, nous pouvons voir que c'est le cas. Alors faisons-le rapidement. Ce que je vais faire, c'est simplement copier ces tranches ici et les coller ici Décochez cette case. Et j'irai ici , dans la région étudiante. La région vue d'ici. Et je vais sélectionner « oui dans le tableau du calendrier et le mettre ici. Maintenant, vous pouvez voir, et maintenant nous avons le filtre, voici le Slicer qui, lorsque nous sélectionnons une année en particulier, nous pouvons voir les détails de cette année en particulier Ainsi, nous pouvons analyser cette grossesse plus tard en utilisant le filtre. Donc, si vous mettez le contrôle et que vous sélectionnez, vous pouvez sélectionner les trois. Pour sélectionner 19.20. Tu peux le faire à 9h20. Vous pouvez le faire dans les trois cas, ou vous pouvez en sélectionner un en particulier. De cette façon, nous pourrons ajouter Slicer ear lors de la prochaine session. Je ne savais pas ce que nous avions fait, nous ne l'avons pas fait plus tard. Ils, Dan Webb, ont surclassé les charts ici Maintenant, je veux examiner plus en détail les chiffres d'affaires, les bénéfices bruts et les bénéfices nets. Je souhaite analyser des pays bi et spécifiques. Je veux voir quels sont les résultats de certains pays afin que nous puissions les obtenir lors de la prochaine conférence. Nous allons donc créer un autre, un autre tableau de bord. Alors maintenant, nos tâches de profits et pertes pour chacune d'entre elles ont été créées ici. C'est donc l' ampoule qui en a créé deux. Vous êtes donc en train de vous présenter maintenant, nous pouvons le supprimer. OK, je vais faire en sorte que ce ne soit pas un problème. Lors de la prochaine conférence, nous créerons une autre page et essaierons d' analyser ces informations plus tard pour des pays spécifiques. OK, les étudiants ont donc le prochain cours 34. Analyse spécifique au pays du bénéfice brut et net: Bonjour et bon retour. Jusqu'à présent, nous avons créé le chiffre d'affaires et nous l'avons analysé à l'aide d'un scénario cellulaire indiquant quel rendement spécifique. Ensuite, nous avons examiné le chiffre d'affaires, bénéfice brut, le bénéfice net ou les biens personnels et le PBIT, tous ces éléments que nous avons analysés et nous avons créé éléments Radius, tels que les cartes Matrix Nous l'avons, nous avons le Slicer. Donc, toutes ces choses et nous avons également créé les graphiques linéaires pour une meilleure analyse. Maintenant, nous allons aller un peu plus loin et nous allons créer un autre bureau. Voici donc le tableau de bord, qui est un ordinateur de bureau très spécifique sur le chiffre d'affaires total que nous pouvons analyser chaque année, les squatters et Maintenant, chaque année, nous pouvons analyser en regardant le pays. Tout est donc en train de changer et cela ne nous donne pas une image très claire. Donc, ce que je veux faire, créer un tableau de bord distinct dans lequel j'examinerai au centre, un nouveau bénéfice brut et un nouveau bénéfice net de très près afin de comprendre le chiffre d'affaires, bénéfice brut et le bénéfice net, ainsi que les performances de l'entreprise dans un pays en particulier. Ce sera donc très spécifique aux pays. Alors, je vais créer un tableau de bord séparé. Et pour cela, je vais créer une nouvelle page. Nous avons donc créé deux tableaux de bord ici. L'une est la base, puis nous avons créé les profits et les pertes. D'accord ? Ensuite, c'est à ce moment que nous allons être très spécifiques aux pays. Jusqu'à présent, je vais donner le nom Country Specific. Nous allons donc analyser ici les données spécifiques au pays. Et pour cela, je ne veux pas créer les graphiques encore et encore. Je vais suivre le formatage de base que nous devons faire, d' accord, pour bien nourrir notre temps. Ici. À partir de là, je vais utiliser les graphiques du chiffre d'affaires, du bénéfice brut et du bénéfice net d'ici. Je vais simplement le copier et l'utiliser dans les nouveaux tableaux de bord. Nos rapports sont donc maintenant disponibles. Ensuite, je veux, ce que je veux faire. Je veux analyser ces choses de manière très spécifique au pays. Alors maintenant je vais juste me montrer. Regardez ici maintenant, nous pouvons voir le chiffre d'affaires au fil des ans. 2000 1919 à 20. OK, si nous sommes plus bas, nous pouvons voir comment cela va se créer. Mais je n'aurai pas de pays en particulier et je veux voir comment se comportera cette performance. Pour ce faire, ce que je vais faire ici, la place des légendes, que nous n'avons rien gardé pour la légende. Je vais donc sélectionner ce graphique, Revenus des ventes, accéder au territoire sélectionner le pays et placer ce pays ou le pays dans le ligand Donc, dès que j'ai inscrit le pays dans la légende, vois maintenant que le chiffre d'affaires a changé et je remarque que les détails sont spécifiques au pays. Maintenant que vous pouvez voir le pays, l'Australie, le Canada, la France, l'Allemagne et la Nouvelle-Zélande que vous pouvez UTILISER, tous sont Sonya, qui sont disponibles dans nos données Et ils apparaissent avec une couleur différente. Maintenant, avec cela, nous pouvons analyser que nous, ces États-Unis de couleur jaune, nous préparons vraiment bien Et nous pouvons voir que pour tous les pays, ici, il y a une astuce. Voici que si c'est pour chaque pays, puis ici, et puis ils augmentent. Mais si vous passez en mode focus, et si vous regardez plus près le nouveau graphique sensible, vous constaterez que tous les pays sont en baisse dans ce didacticiel, le 19 trimestre 1. Au lieu de cela, un pays qui ne va pas réduire ses dépenses pendant cette période difficile également. Et c'est ce pays qui est la Nouvelle-Zélande, le pays rose. La Nouvelle-Zélande n'est donc pas allée beaucoup en ville. C'était comme si bas. Et puis ça montait, montait, montait et montait. Et puis il a dit que tous les pays montaient en flèche, puis ils montaient. Donc, si vous regardez ici, au premier trimestre du Total 19, vous ne finirez pas si mal. Ce n'était pas aussi profond que les États-Unis. Même si c'est pour le Canada. Oui OK. Vous avez donc essayé très bien performer pendant cette période difficile également. Voici donc l'analyse que nous pouvons effectuer lorsque nous créons un graphique comme celui-ci. Je vais m'en aller comme si c'était très spécifique à mon pays. Donc, si vous regardez le talon, la Nouvelle-Zélande n'était pas constituée de données, créé un pays qui se réchauffe au départ, mais lentement, elle a repris, capté, capté et augmenté. Et à la fin de 2020, c'était le deuxième pays le plus performant selon la droite. Si tu regardes les détails. États-Unis sont donc huit par P5 pour 73 et la Nouvelle-Zélande se situe juste derrière ce chiffre de 5 millions OK. Nous avons donc analysé que la Nouvelle-Zélande n'avait pas obtenu de bons résultats, mais que, dans une période difficile, également à Provo au moment de la valence, elle testait une augmentation constante et lorsque l'ancien contributeur diminuait, les données ne diminuaient pas C'est ainsi que nous pouvons analyser les données dans une distribution spécifique à chaque pays. Et maintenant, une fois que nous avons fait cela, passons maintenant au bénéfice brut. Et de même, nous analyserons également le bénéfice brut dans des pays spécifiques. D'accord, alors maintenant, nous devons également apporter quelques modifications. Donc, la première chose que je vais faire dans la légende, nous avons la date afin que nous puissions voir les données spécifiques à cette année. Maintenant, je vais supprimer ce ligand et le pays est la date de compromis ou l'année Maintenant, vous pouvez voir ici que nous voyons chaque ligne, quoi, chaque pays. Mais ce n'est pas tout à fait correct car ici, dans les données, nous devons également déplacer le, supprimer la date d' ici maintenant des x, et je vais ramener la date à nouveau Maintenant, vous pouvez le voir, nous avons maintenant des données très spécifiques pour chaque pays. Voici donc le bénéfice brut du Royaume-Uni. Cette tendance est similaire dans tous les pays, non ? Et il dira que c'est le pays le plus performant. Et puis il y a la Nouvelle-Zélande, deuxième pays le plus performant. Mais si vous regardez ce graphique linéaire des bénéfices bruts, vous pouvez voir que cette couleur violette va de bas en bas et qu'elle est la plus performante. C'est le Royaume-Uni. Quand nous examinerons ce bénéfice brut, saurons que jusqu'au 19 trimestre, vous pourriez regarder la performance. OK, demandez quelle est la tendance. Mais après cela, il va de plus en plus bas. Et à Tarjan, le troisième trimestre. Et à la fin de la période biennale et à la fin du trimestre 20, Royaume-Uni est devenu le pays le moins performant termes de bénéfices bruts. revoir, vous pouvez Commencer à la deuxième position et elle a baissé et s'est terminée au 20. 2010 se termine par de moins bons résultats dans ces pays. Grâce à cela, nous pouvons améliorer cela grâce aux recettes des ventes. Nous avons appris que la Nouvelle-Zélande n' était pas performante, puis elle capté le capteur et pourtant elle s'en est bien sortie, n'est-ce pas ? Toujours en termes de recettes brutes, Nouvelle-Zélande est le deuxième pays le plus performant après nous Et en ce qui concerne le bénéfice brut, nous avons appris que le Royaume-Uni est devenu le pays le moins performant en termes de Les bénéfices n'ont cessé de baisser après 2019. D'accord, en 2020. Et cela pourrait être dû à la COVID. La COVID-19 sévit très mal au Royaume-Uni Et c'est peut-être l'une des raisons de cette cassette, car elle est devenue le premier, le deuxième pays le plus performant, avant de devenir le pays le moins performant Il pourrait y avoir plusieurs régions, mais quelle région pourrait être 2020 à cause de la COVID-19 et Yuko l'un des pays les plus pratiquants C'est donc l' analyse que nous pouvons faire. À part cela, je ne vois aucune autre tendance. La tendance est la même pour tous les autres pays à l' exception du Royaume-Uni. Bien, revenons au rapport et nous allons maintenant faire la même chose pour bénéfice net. Le bénéfice net ici, les données ici, il manque. Puis la date ici, ici. Ensuite, dans la légende, supprimez la date et je mettrai le pays l'arborescence de la base de données et je mettrai le vôtre , puis nous passerons au haut. Passons au mode focus. Examinons maintenant le mode de focalisation de ce bénéfice net. Vous pouvez donc voir ici que la tendance du bénéfice net est assez étrange pour le pays, même aux États-Unis, qui sont le pays le plus performant en 2022. Au premier trimestre, le bénéfice net a considérablement diminué d'ici à ici Et cela pourrait être dû à la COVID-19. C'est l'impact de la COVID-19, les bénéfices et le bénéfice net ont diminué, puis ajoutez le district depuis que nous avons été soulevés que le témoin est revenu. Encore une fois, le bénéfice net augmente et l'Europe et les États-Unis se sont très bien redressés et sont devenus le pays le plus performant qui a présenté Profit Et puis il y a la Nouvelle-Zélande, qui est très constante. Ensuite, nous avons la France, puis nous avons l'Allemagne, puis nous avons le Royaume-Uni et enfin l'Australie. Alors laisse-moi te montrer. C'est l'Australie, qui est en liberté. C'est devenu le plus faible en termes de bénéfice net. Et puis il y a l'Australie, qui sont les deux pays les moins performants Que ce soit du bénéfice net, d'accord ? C'est donc ce que nous pouvons en conclure. Le pays le plus rentable pour ce constructeur automobile est les États-Unis et le second est un méchant et le plus doué est le Royaume-Uni, et celui-ci est Gentleman Oui, je suppose que non. Terre. Royaume-Uni et Australie. Vous ne pouvez pas vraiment être les deux pays les moins performants. Et l'Australie est bien couverte, mais si vous regardez les données, ce pays est en baisse. C'est donc ainsi que nous pouvons analyser les données. Ce sont donc nos pays 35. Utiliser la mesure DAX pour estimer le total des ventes: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons à Dax pour créer des oméga. Dax est donc une analyse de données explicite. C'est donc très courant. Généralement, vous arriverez à ajouter et même dans le be de Microsoft Excel. Passons donc à la question la plus importante sur notre tableau de bord. Alors laissez-moi vous expliquer pourquoi nous avons besoin d'oméga, pourquoi nous devons utiliser le Dax bientôt quand vous regarderez montant total de ces ventes cette semaine, quoi ? Nous mettons simplement le montant ici en valeurs et enregistrons la somme totale qui est la fonctionnalité par défaut de RPA Mais si nous avons le goût que ce n'est pas par défaut ou si nous voulons calculer le total ou quelque chose comme ça, vous voulez faire comme si nous avions obtenu le bénéfice brut. Mais si vous voulez faire une marge bénéficiaire brute, nous devons la diviser par le total des ventes. Nous pouvons donc le faire en utilisant la formule Dax. OK, c'est pourquoi nous avons besoin de Next. D'accord ? OK, créons donc notre mesure. Donc, pour créer une majeure, nous devons passer à la modélisation, à cette opsine de modélisation Et puis ici, vous pouvez trouver des opsines comme New Measure le verra Passons donc à New Measure ici. Dès que vous créez, cliquez sur l' année de la nouvelle mesure, vous pouvez voir rapport Mesurer selon la formule. Donc, le major, nous devrions lui donner le nom. Je vais donc souligner Total. Et la vente totale est une partie de Dax nous avons de nombreuses formules, comme certaines fonctions comme la somme, nous avons la moyenne Nous avons combien d'autres formules que vous pouvez voir ici ? Il existe de nombreuses formules. Je vais donc utiliser une formule ici, une fonction ici, et la fonction somme s'applique au montant Il vous suffit donc de les taper sur Barbie Je dois cependant vous dire parmi les colonnes d' où vous pouvez en prendre deux, nous pouvons les prendre à partir des tables du grand livre général Tableaux. Alors cliquez dessus et fermez simplement le crochet. Nous allons maintenant obtenir la somme de ce montant total que Power BI effectuait déjà, mais que nous pouvons également faire. Alors maintenant, après avoir fait cela, il vous suffit de cliquer sur. Donc, dès que vous cliquez sur Kami, voyez que le total des ventes a été ajouté au tableau du calendrier ici, n'est-ce pas ? Mais nous ne voulons pas que le total des ventes fasse partie du tableau du calendrier. Nous voulons le mettre dans le bon tableau, c' est-à-dire le tableau DL, n'est-ce pas ? Donc, ici, la table d'accueil du soleil, là et là, vous pouvez sélectionner la bonne cellule du tableau, sélectionner le tableau. Et dès que je l'aurai sélectionné , je vous y verrai. Le directeur des ventes de Total est venu à la table de DL. Alors maintenant, une fois que c'est fait, vous n'avez plus qu'à le fermer. Et maintenant, cette mesure est prête à être utilisée. Alors maintenant, si je sélectionne cette matrice et que je fais glisser ce total des ventes vers les valeurs, laissez-moi le placer ici. Maintenant, vous pouvez voir notre table ou matrice a été mise à jour avec la commande summer que nous recevons par défaut de la RBA Et ici, à côté, nous avons une autre colonne qui présente ventes totales que nous avons créées via Measure, n'est-ce pas ? Donc les deux sont allumés, les deux valeurs sont identiques, non ? Le montant et le total des ventes sont les mêmes partout. Ainsi, nous pouvons utiliser Dax pour calculer des prises qui ne sont pas disponibles. Certaines opportunités sont disponibles, mais d'autres choses. Si vous voulez faire certains calculs, appliquer des formules pour le calcul des profits et pertes ou quelque chose comme ça, nous pouvons utiliser les mesures comme ceci. Voici donc la méthode, la manière la plus simple de vous dire ce qu'est Measure et comment nous pouvons l'utiliser. D'accord ? Alors maintenant, puisque nous avons nos propres ventes totales, nous supprimons la somme entre ces ventes de ce tableau. D'accord ? Alors maintenant PDG. OK, donc nous avons trouvé le truc avec notre truc. OK, nous utilisons maintenant les ventes totales pour cette matrice qui est la principale caractéristique que nous avons créée. Mais ça va, alors maintenant nous utilisons le Sales Institute pour une certaine quantité. Donc ce que nous pouvons maintenant, vous pouvez le modifier pour tous les autres graphiques saturés, d'accord ? J'espère donc que vous avez appris à utiliser Measure. 36. Introduction à DAX: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir le Dak, Dax Dax expressions d'analyse de données très utilisées dans D'accord, nous allons apprendre en détail ce qu'est Dx, puis nous passerons également aux questions pratiques Commençons. Analyse de données Power VI Express. Cela signifie que A est un langage de formules puissant qui vous permet d' effectuer des calculs, créer des métriques personnalisées et de créer calculs avancés dans vos rapports de puissance et vos tableaux Que fait-il en gros ? Ce n'est qu'un langage de formule. Si vous avez utilisé Microsoft Excel et la fonction de somme pour créer la somme des valeurs totales de vos colonnes, il s'agit en fait d'une formule Xx. Nous l'utilisons à peu près pour l'utiliser le plus longtemps. Mais il existe de nombreuses autres utilisations de ces expressions x. Et il existe d'autres formules que la moyenne, moyenne, la moyenne, et toutes ces formules existent. En dehors de cela, nous pouvons utiliser Dx de manière beaucoup plus avancée Cela nous permet d' effectuer des calculs, créer des matrices personnalisées et de créer calculs avancés dans les rapports de puissance et les tableaux Dans cette conférence, je vais vous présenter Power Da en abordant certains concepts et fonctions fondamentaux. Data Anal est une bibliothèque de fonctions. C'est une bibliothèque de configuration, une fonction set set. Il s'agit d'une bibliothèque de fonctions et d'opérateurs qui peuvent être combinés pour créer des formules et des expressions puissantes j'ai utilisées en analyse et en tableau croisé dynamique dans les modèles de données Excel. OK ? Les formules Dax sont utilisées dans les majeures pour créer des majors, des colonnes calculées, des tables calculées et une sécurité au niveau des lignes La syntaxe de base de dx est assez simple. L'expression Dax suit généralement le modèle du nom de la fonction, puis nous devons mettre l'argument, d'accord ? Il s'agit donc du modèle de syntaxe de base d'un, d' une expression, d'un nom de fonction. Ensuite, nous devons faire passer l'argument. Voici un exemple simple dont j'ai déjà parlé, la fonction Sum. Ici, nous créons un chiffre d'affaires total. Le calcul des ventes totales à l'aide de la fonction sum est l'argument de la table de cellules. Il choisira la table, il choisira le montant et il résumera tout le montant pour vous donner le total des ventes. C'est le nom de la fonction qui est la somme et nous passons ici l'argument sales from sales table. Elle inscrira le montant, le résumera et vous donnera le total des ventes. Dans cet exemple, sum est une fonction fiscale qui calcule la somme des valeurs dans la colonne montant du tableau des ventes OK ? Compris. C'est assez facile à comprendre. Ensuite, le modèle de données précédant A est essentiel pour avoir un modèle de données bien structuré de manière efficace. Parce que si elle n'est pas bien structurée et que les données sont ambiguës, nous ne pourrons pas utiliser la formule efficacement, d'accord ? Bien sûr, vous avez correctement défini relation entre les tables à l'aide de clés. Si vous utilisez plusieurs tables, celles-ci doivent être correctement assemblées. relation entre les tables doit être définie correctement en utilisant la relation de clé étrangère, d'accord ? La création de colonnes calculées est la troisième chose importante. Lorsque vous travaillez avec le calcul tel que calculé, les colonnes sont calculées pendant chargement des données et deviennent une partie permanente du modèle de données. Pour en créer une, pour créer une colonne calculée, allez dans l'onglet Modélisation et cliquez sur Nouvelle colonne. Nouvelle colonne. Nous créons ici un coût total, qui sera la nouvelle colonne de notre tableau. Cette colonne que nous créons en utilisant cette formule. Et la formule est le coût unitaire du produit par rapport à la quantité de produit. C'est ainsi que nous pouvons créer une colonne personnalisée contenant le coût total, le coût total, produit du coût unitaire. Coûts unitaires exprimés en quantité. C'est ainsi que nous créons les colonnes calculées personnalisées. Cette formule crée une nouvelle colonne intitulée Coût total en productible. La prochaine étape consiste à créer des mesures majeures calculées à la volée. Au fur et à mesure que les utilisateurs interagissent avec le rapport, il existe une différence entre les colonnes calculées et mesures que nous verrons lorsque nous irons plus loin. Pour l'instant, vous devez connaître cette colonne calculée, nous avons créé un coût total. Nous sommes en train de créer une majeure, qui sera créée à la volée. Il s'agira du total des ventes et cette fonction sera S. Ensuite, il est très important de comprendre le contexte. Le calcul des taxes dépend du contexte dans lequel elles sont évaluées. Les deux contextes principaux sont le contexte de ligne et le contexte de filtre. contexte de ligne fonctionne sur des lignes individuelles et contexte de filtrage des données est filtré en fonction des sélections et des trancheurs effectués par l'utilisateur OK, ce sont les deux contextes, l' un est le niveau du rouleau et l'autre niveau du rouleau de contexte de filtre fonctionnera au niveau du rouleau filtrera les données en fonction des sélections et des trancheuses de l'utilisateur La suivante est la fonction de données qui fournit diverses fonctions d'agrégation, filtrage, d' intelligence temporelle et bien plus encore. Parmi les fonctions couramment utilisées, citons celles qui permettent d'ajouter des valeurs dans une colonne, compter le nombre de lignes dans le tableau ou la moyenne des colonnes, de calculer la moyenne d'une colonne, de calculer la moyenne d'une colonne et de filtrer les données en fonction la condition spécifique spécifiée. Et puis calculate modifie le contexte du filtre pour un calcul La fonction d'intelligence temporelle qui propose des fonctions permettant de travailler avec des données de date et d'heure telles que les dates D, calcul de l'année en cours. Ce D correspond au calcul annuel. Les dates D vous donneront le calcul annuel. Vient ensuite la période d'échantillonnage de l'année dernière, compare les valeurs à celles de la même période de l'année précédente. Ensuite, le total D calculera le total jusqu' à la date spécifiée. Bien, vient ensuite le contexte de l'évaluation. Comprendre le contexte de l'évaluation est essentiel pour rédiger une formule fiscale complexe. Vous pouvez utiliser des formules comme tous les filtres ou toutes les valeurs pour manipuler le contexte dans les variables de calcul. Dax vous permet de déclarer et d'utiliser des variables pour simplifier les expressions complexes et améliorer les performances dans ce domaine. À titre d'exemple, Dax major utilise des variables. Nous créons ici un Dax major. Les ventes moyennes sont exprimées par rapport aux ventes totales. Nous créons ici la somme totale. Montant total. Il choisira la colonne du montant dans le tableau des ventes et il additionnera le montant, le total, il comptera le nombre de. Ensuite, il fera la moyenne des ventes en divisant le total des ventes divisé par le total. Calcul des ventes totales. Ici, nous calculons le total des ventes, puis nous renvoyons le total des ventes divisé par le total D. Ce sera la vente moyenne. OK, enfin, il y aura les tests et le débogage. Utilisez la barre de formule Dax de manière puissante pour tester vos expressions Dax Power Way fournit également messages d'erreur et des outils de diagnostic pour vous aider à déboguer le calcul Dax C'est la base de A. Nous allons faire plus de travaux pratiques et essayer de mieux comprendre les formules Dax, les fonctions Dax Nous essayons également de comprendre quelle est la différence entre la colonne calculée et la création de mesures. Parce que ces deux choses vont créer de la confusion. Si vous ne comprenez pas en détail, rendez-vous lors de la prochaine conférence. 37. Différence entre la colonne et la mesure: Faible. Et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir la différence entre une colonne calculée et une mesure dans Power BI. Dans Power BI, les colonnes calculées et les mesures sont utilisées pour effectuer des calculs et créer des matrices personnalisées dans votre modèle de données. Mais ils ont des objectifs différents même si nous calculons en fonction des champs, fonction des colonnes que nous avons déjà. Les colonnes calculées et les colonnes calculées et majeures auront des objectifs différents et auront également des caractéristiques distinctes. façon dont nous créons est totalement différente et la façon dont nous utilisons les colonnes et les mesures calculées. La voie d'alimentation est également différenciée. OK, voici les principales différences entre les colonnes calculées et les mesures que nous devons connaître. Si vous utilisez Power Way, d'accord, vous pourrez utiliser les colonnes. Vous pourrez utiliser les colonnes et les mesures au bon endroit. Vous pouvez créer des colonnes calculées dans une condition. Vous pouvez créer des mesures dans une condition spécifique. Ce sont ces choses que nous devrions savoir. Nous comprenons d'abord les colonnes calculées, les colonnes calculées. Nous parlerons ici quelques éléments tels que le temps de calcul, le stockage, l'impact, le calcul du contexte et le scénario d'utilisation. Nous verrons en fonction tous ces paramètres en quoi colonnes et les mesures calculées sont différentes, d'accord ? Moment de calcul. Les colonnes calculées sont calculées pendant le processus de chargement des données. Les colonnes calculées seront calculées pendant le chargement des données, chaque fois que les données seront chargées, ou si vous avez créé des colonnes calculées, elles seront calculées pendant le chargement des données. Calculé pendant le chargement des données. Et lorsque vous actualisez également votre modèle de données, d'accord, ils deviennent une partie permanente de votre ensemble de données. C'est comme si vous créiez une autre colonne dans votre ensemble de données. Lorsque vous créez une colonne calculée, c'est comme si une colonne permanente entrait dans votre jeu de données. Et il le restera jusqu'à ce que vous le supprimiez. OK. Il deviendra la partie permanente de votre ensemble de données et sera stocké dans le modèle de données ou il sera stocké dans votre modèle de données. Impact sur le stockage, colonnes calculées, colonnes consommant de l'espace de stockage dans votre modèle de données. Ce qui peut être significatif. Si vous avez de grands ensembles de nombreuses colonnes calculées ou de nombreuses colonnes calculées, impact sur le stockage sera également énorme lorsque vous créez des colonnes calculées, du contexte de calcul dans ce contexte, colonnes calculées pour le calcul, des colonnes de travail en contexte Ils effectuent des calculs ligne par ligne et enregistrent les résultats pour chaque ligne de la colonne. Les colonnes calculées fonctionnent dans le contexte des lignes. Ils effectuent des calculs pour chaque ligne et les résultats seront stockés dans chaque ligne pour ce scénario utilisateur de colonne. Les colonnes calculées sont idéales pour les calculs impliquant création de nouveaux attributs ou agrégation de données au niveau des lignes Cela fonctionnera au niveau des lignes. Par exemple, vous pouvez être calculé, vous pouvez utiliser une colonne calculée pour calculer le produit de deux colonnes existantes ou pour classer les données en fonction de conditions spécifiques Ici nous allons voir une condition, ici nous allons voir un exemple. Une colonne calculée peut calculer le coût total d'un produit en multipliant le coût unitaire en colonnes de quantité s'agira d'une colonne calculée où elle sera calculée en multipliant le coût unitaire nombre de produits. La quantité du produit exprimée en coût unitaire vous donnera la formule du coût total. Dans ce scénario, lorsque vous souhaitez créer le total des ventes. Total des recettes. Totalisez quelque chose comme dans ce cas le coût total, vous pouvez utiliser les colonnes calculées. Les principales mesures du temps de calcul informatique sont calculées à la volée lorsque vous interagissez simplement avec votre rapport ou lorsque vous actualisez vos visuels Ils ne sont pas stockés dans le modèle de données mais sont calculés dynamiquement en cas de besoin. Cela ne figure pas dans l'ensemble de données. Il ne s'agit pas d'un ensemble de données stocké. Aucune colonne n'a été créée. Il sera calculé à la volée lorsque vous interagirez avec votre rapport. Lorsque vous actualisez les visuels et qu'ils ne sont pas stockés dans le modèle de données, ils sont calculés dynamiquement chaque fois qu'ils ont besoin d'un impact sur le stockage. Par conséquent, ils ne consomment pas d'espace de stockage dans votre modèle de données, ce qui les rend plus économes en mémoire, en particulier pour les grands Ils ne consommeront pas d'espace car ils sont créés à la volée. Aucun stockage n'est nécessaire pour les mesures dans le contexte d'un ensemble de données. Les mesures de calcul fonctionnent dans un contexte de filtre. Les mesures fonctionneront uniquement dans le contexte du filtre. Ils répondent aux sélections des utilisateurs, aux trancheurs filtres appliqués aux individus et signalent les modifications du contexte de calcul en fonction de l'interaction de l'utilisateur Les mesures de scénarios utilisateur conviennent aux calculs impliquant des changements de contexte en fonction de l'interaction de l'utilisateur. Les mesures de scénarios utilisateur conviennent aux calculs impliquant la synthèse, l' agrégation ou l' exécution de calculs à différents niveaux d'agrégation Par exemple, vous pouvez utiliser un major pour calculer les ventes totales, les ventes moyennes ou les ventes cumulées en fonction des filtres sélectionnés par l'utilisateur. Major peut calculer le total des ventes en additionnant le montant de la colonne du tableau des ventes Le total des ventes est égal à certains. Nous utilisons ici la fonction d' agrégation, et certains colonne montant de l'ensemble de données des ventes Les colonnes calculées sont précalculées lors du chargement des données et fonctionnent au niveau des lignes. Alors que les mesures sont calculées à la volée, fonction des interactions des utilisateurs et du travail avec les données agrégées. Le choix entre les deux dépend de vos besoins analytiques spécifiques et de considérations relatives aux performances. En règle générale, vous devez utiliser d'énormes colonnes calculées pour le niveau statique. Vous devez généralement utiliser d'énormes colonnes calculées pour les calculs statiques au niveau des lignes et des mesures pour les calculs agrégés dynamiques dans vos rapports de puissance Il s'agit de la différence fondamentale entre les colonnes calculées. Et des colonnes calculées sont créées dans le tableau. Comme une colonne, ils sont calculés pour chaque ligne et ils consommeront de l'espace de stockage, n'est-ce pas ? Mais les mesures sont créées à la volée. Ils sont dynamiques. Ils fonctionnent sur les filtres que vous venez de sélectionner. Cela fonctionne au niveau du filtre. J'espère que vous avez compris quelle est la différence entre une colonne calculée et une puissance supérieure Je vois l'intérieur de la prochaine conférence. 38. Comprendre les données d'entreprise: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons aborder la question pratique de la colonne calculée et de la majeure. Nous verrons donc comment nous pouvons nous différencier et nous verrons quels sont les scénarios dans lesquels nous pouvons créer une colonne ou une mesure calculée dans Power BI. Nous avons compris quelles sont les différences fondamentales entre les deux. Il est maintenant temps d' en apprendre davantage sur ces deux sujets. Les différences entre leurs utilisations et où et pourquoi nous pouvons créer des colonnes et des mesures calculées . Commençons. Nous allons donc réaliser un petit projet dans le cadre duquel nous allons générer des tableaux de bord pour une entreprise appelée Right Style. C'est une entreprise de vêtements. Ils vendent des catégories de produits telles que les jeans Levi, les jeans, les vêtements décontractés et les vêtements semi-formels Tous ces types de jeans chemises et tous ceux qu'ils vendent pour hommes et femmes. Ils font du commerce en Inde et vendent dans différentes villes comme Mumbai. Maintenant, revenons à Log, voici les lieux. Nous avons leur ensemble de données. Nous allons essayer de créer un tableau de bord et de visualiser leurs péchés. OK. C'est la tâche principale de cette section. OK ? Utilisation des données et du langage. OK, voyons voir. Regardez les données. Ce sont les données que nous avons obtenues de la société Styles for Namesake J'ai donné le nom de l'entreprise Stylish, et non des données réelles, les données qui ont été créées pour cet exercice. OK, nous avons ici différentes colonnes telles que le numéro de reçu, puis le lieu, d'où vient le client, l'adresse du client, puis le nom du client, puis le NID, puis la date de vente, le jour où la vente a eu lieu, puis le statut, si elle est commandée, retournée ou en attente. Toutes ces informations figureront dans cette colonne. Ensuite, le type de commande, qu'ils l'aient commandée en ligne, en magasin, hors ligne ou en ligne Commandez via le site Web. OK. Comme les sites Web de vente au détail comme Mean Pp Cut , tous ces sites sont-ils leur propre site Web, en ligne ou hors ligne ? Hors ligne, ils ont donné des noms sur Sop. En ligne c'est en ligne, commandez. OK. Puis le numéro de jeton, puis le nom du produit, le produit que le client a commandé. Ensuite, la catégorie de produit, quelle catégorie appartient le produit. Comme ici, il existe quelques catégories comme décontracté semi-formel, formel, d'accord, formel Dans ces autres catégories, quelle est la catégorie de produits ? Nom du produit , puis coût par unité. Et vendre à l'unité. Quel est le coût d' un produit en particulier ? Et quel est le prix de vente alors ? Quelle quantité le client a commandée pour cette commande en particulier ? Quantité. Et puis le montant du coût, puis le montant de la vente, d'accord ? Coût par unité. Numéro de vente par unité. Le coût unitaire par unité en quantité vous donnera le montant du coût. Et si vous vendez par unité en quantité, nous vous donnerons le montant de vente. Montant des ventes, d'accord ? Pour le montant que vous avez vendu, le bénéfice sera le montant des ventes moins le montant coûts, d'accord ? 1 100 -900 est égal à 200, d'accord ? C'est ainsi que cette colonne est calculée. Ce sont les données sur lesquelles nous allons travailler, puis nous allons placer cet ensemble de données . L'une consiste à avoir le nom du client et quelques autres détails, par exemple. OK. Ensuite, nous avons le Product Master, où le nom du produit, catégorie du produit et le prix de revient ont été indiqués. Ensuite, nous en avons défini deux où les numéros de reçus sont stockés. OK, passons à l'alimentation et commençons à faire les exercices pratiques. Mais avant de passer aux choses pratiques, voyons quelles sont les colonnes calculées que nous pouvons créer. Voyez ici, nous pouvons créer une colonne calculée. Supposons que nous puissions combiner cela avec le nom du produit et la catégorie du produit et créer une colonne appelée produit, laquelle figureront le nom du produit et le nom du produit occasionnel. Il peut s'agir d'une colonne calculée. De la même manière, nous pouvons créer un major, qui sera quelque chose comme un pourcentage de profit ou quelque chose comme ça. OK, nous verrons. Passons au Power BI. Et tout d'abord, nous devons obtenir les données. Nous allons cliquer sur Obtenir des données puis sur le classeur Cel Vous pouvez également cliquer directement sur le classeur Cel. OK ? Cliquez sur le classeur Get Cel et nous allons importer le bon style fichier Excel ici. Cliquez sur Ouvrir. Ces données seront chargées. Ici, vous sélectionnerez les données, cliquez sur les données qui seront chargées dans notre page de création du modèle. Toutes les lignes ont été chargées. Ici vous pouvez voir les données, toutes les colonnes sont ici. Nous avons maintenant les colonnes d'ici. Vous pouvez voir qu'il s'agit de la vue du rapport. Voici la vue du modèle. Vue du tableau ici, vous pouvez voir que le même tableau a été importé ici. La vue du modèle, c' est la vue du tableau, c'est la vue du rapport, C'est la vue du modèle. Dans le prochain cours, nous allons créer une colonne calculée, comme indiqué dans le cours suivant. 39. Créer une colonne: Bonjour et bon retour. Dans le cours précédent, nous avons importé les données et nous avons vu quels sont les détails contenus dans notre fichier de données. C'est le bon style pour l'entreprise. Ici, nous voulons analyser les données. Nous essaierons également de comprendre comment créer une colonne et une majeure personnalisées. Créons une colonne personnalisée. Permettez-moi de vous réviser le reçu, le numéro, l'emplacement, le nom du client, identifiant du fils, le type de commande, le numéro de jeton, le nom du produit, la catégorie du produit, le coût par unité, quantité de produits vendus, le nombre de produits, le coût, le montant des ventes, puis les bénéfices. Toutes ces colonnes ici, OK, maintenant je veux créer une colonne personnalisée pour cela. Ce que je peux faire, c'est accéder aux outils de table ici. Si vous rentrez chez vous et que vous voyez les outils du tableau d'options ici, vous pouvez trouver les options nouvelle mesure, mesure rapide, nouvelle colonne et nouveau tableau. Voici donc les options proposées ici. Nous devons sélectionner nos données ici pour créer une colonne personnalisée, nous devons cliquer sur la nouvelle colonne. OK, pour créer un major. Nous verrons comment créer une nouvelle major ultérieurement. Pour l'instant, je vais créer une nouvelle colonne. Mais avant de créer une nouvelle colonne, nous devons comprendre nos exigences. Avons-nous vraiment besoin d'une nouvelle colonne ? Parce qu'il y a déjà tellement de colonnes, non ? Pourquoi avons-nous besoin d'une nouvelle colonne ici ? Regardez ici. Si vous regardez ici, il y a deux colonnes, nom du produit et la catégorie du produit. Ce que je veux faire, créer une colonne dans laquelle le nom du produit et la catégorie de produit seront réunis. Je souhaite créer une colonne unique qui sera la combinaison du nom du produit et de la catégorie de produit. Lorsque nous regarderons cette colonne, elle nous dira que ce produit appartient à Sem. La colonne apprendra immédiatement que T appartient au semi-formel OK, c'est donc l'exigence et c'est pourquoi je vais créer une nouvelle colonne ici pour créer. Cliquez sur Colonne et voyez ici, maintenant nous devons écrire le Ac. OK. Ici, la première chose est Column, comme vous l'appelez ici, nous aimerions exprimer. Il s'agit du nom de colonne, le nouveau nom de colonne que nous voulons donner ici. Je vais donner le nom de la colonne, le nom du produit, la catégorie. OK. Cela sera très important. Il contiendra également le nom et la catégorie du produit. Nous pouvons également le souligner si vous le souhaitez. Quelle que soit la convention de dénomination que vous souhaitez utiliser, vous pouvez utiliser. D'accord ? Mais cela devrait avoir un sens Quand nous verrons cela, nous n'en viendrons pas au nom et à la catégorie du produit. Cette colonne représentera ce que je veux faire ici. Je souhaite créer une nouvelle colonne, la catégorie de soulignement du nom du produit, qui combinera nom du produit et la catégorie de produit. Pour cela, j' utiliserai le nom du produit. Je vais prendre le nom du produit à partir de nos données, le nom du produit. Et puis, ce que je veux faire, concaténer la catégorie de produits c'est concaténer la catégorie de produits entre les deux. Je veux mettre le OK, je vais mettre Das et j' utiliserai à nouveau l'Ambercent. Ensuite, je vais sélectionner la deuxième colonne, que je veux concaténer ici. Il s'agit d'une catégorie de produits. Je vais mettre la catégorie du produit. Maintenant, je suis en train créer une nouvelle catégorie, c' est-à-dire un nom de produit, une catégorie de soulignement, qui portera le nom du produit Ensuite, dans la catégorie de produits, ce sera comme formel. Maintenant, nous en avons terminé avec cela. Nous pouvons cliquer ici, il s'agit de l'option d'annulation et de validation. C'est l'expression que nous avons écrite. Vous pouvez dire une formule ou une expression, comme vous voulez. C'est ainsi que nous écrivons une requête. Nous sommes en train de concaténer nom du produit avec la catégorie du produit, et nous nous situons entre les deux OK. Maintenant, cliquez sur. Dès que vous aurez cliqué sur, venez ici. La nouvelle colonne, nom du produit, catégorie de soulignement, a été ajoutée ici C'est-à-dire qu'il sera ajouté pour chaque ligne. Hein ? C'est pourquoi, lorsque nous avons découvert la théorie de la colonne personnalisée. Une colonne personnalisée sera créée pour chaque ligne. Cela créera le niveau, une nouvelle colonne sera créée pour chaque ligne. Les valeurs définies pour chaque ligne seront définies pour. Pareil pour. De cette façon, si vous avez un autre produit, nous pouvons vérifier qu'il s'agit d'un Genes, Denim casual ou d'un Genesis casual. C'est ainsi que nous pouvons créer une colonne personnalisée. J'espère que vous avez compris comment créer une colonne personnalisée. Nous allons maintenant voir comment procéder avec un major personnalisé. Lors de la prochaine conférence, nous essaierons de créer une nouvelle majeure dans un nouveau cours. 40. Créer des mesures et comprendre les différences: Bonjour et bon retour. Dans le cours précédent, nous avons créé une colonne calculée. Ici, nous avons créé une colonne calculée et nous lui avons donné un nom, un nom de produit, une catégorie de soulignement Il s'agissait donc d'une combinaison de nom de produit et de catégorie. Nous avons utilisé le nom du produit et nous avons concatéiné la catégorie de produit avec celui-ci Et j'ai créé une nouvelle colonne appelée catégorie de soulignement du nom du produit, qui sera la combinaison du nom du produit et de la catégorie. En considérant qu'il s'agit d'une seule entrée, nous pouvons comprendre qu'elle appartient à la même catégorie de produits officielle. OK, maintenant nous allons essayer de créer un major. Avant de poursuivre, comprenons mieux, approfondissons notre compréhension de la colonne majeure calculée. Avant de poursuivre, voyons plus en détail la mesure du pouvoir. Une mesure est définie comme un calcul basé sur les valeurs des colonnes d' une table ou de plusieurs tables. Il peut effectuer des calculs arithmétiques. Ou des fonctions d'agrégation telles que la somme, le comptage moyenne calculent les valeurs minimales ou maximales Lorsque vous souhaitez effectuer des calculs mathématiques, nous utilisons la mesure. Ces mesures sont définies l'aide d'un langage d' expressions d'analyse de données, similaire au langage de formules Excel, ce qui le rend facile à comprendre pour les utilisateurs de Cel. Nous utilisons toujours la somme et la moyenne dans notre ensemble de cellules. La même chose que nous allons utiliser ici. En outre, des mesures peuvent être créées pour utilisées dans des rapports et ajoutées au champ de valeurs lors de la visualisation. Lorsque nous créons une colonne calculée comme ici, elle crée une colonne et elle est ajoutée à notre modèle. Chaque fois que nous chargeons nos données, elles seront chargées et consommeront de la mémoire. Et cela ralentira le processus car cela consommera de la mémoire, du texte, le processus de création à chaque fois que nous chargerons nos données. D'accord, mais ce n'est pas le cas avec major, le major est créé. Aucune colonne ne sera créée dans notre jeu de données ou notre modèle, mais elle ressemblera à un champ. Nous pouvons l'utiliser dans les calculs des rapports. Nous pouvons mettre Mejor dans le champ de valeur lors de la création Chaque fois que vous utiliserez les répétitions, elles seront terminées et le résultat sera égal C'est l'avantage d' utiliser le major lors du calcul de la colonne. Vous comprendrez que les majors peuvent également être utilisées pour créer des colonnes calculées, qui sont des colonnes créées sur la base d'une expression de formule Contrairement aux majors, les colonnes calculées sont calculées lors du chargement des données Les colonnes calculées sont chargées par et sont stockées dans le modèle de données. Comme je l'ai dit, cette colonne calculée fait désormais partie du modèle de données. Cela consommera de la mémoire. Cela signifie qu' ils peuvent être utilisés dans n'importe quel rapport de visualisation sans nécessaire de recalculer la formule à Que se passera-t-il en cas de colonne calculée ? Il est calculé une fois enregistré dans le modèle. Nous n'aurons pas besoin de le créer ou le calculer encore et encore, n'est-ce pas ? Mais en cas de problème majeur, il sera calculé encore et encore. Chaque fois que nous utilisons cette colonne calculée, elle prend de la mémoire, elle consomme de la mémoire. Cela ralentira le processus, mais Major ne le fera pas. Il sera calculé chaque fois que cela sera nécessaire, n'est-ce pas ? Il ne consommera aucune mémoire. Cependant, les colonnes calculées peuvent augmenter la taille du modèle de données car une nouvelle colonne est ajoutée ici, n'est-ce pas ? Augmentez la taille du modèle de données et ralentissez les performances s'il n'est pas utilisé avec précaution. Si vous ajoutez plusieurs colonnes calculées, supposons que dans votre modèle de données, cela consommera inutilement de la mémoire Cela ralentira le processus et, en fin de compte, réduira les performances de votre rapport ou de votre tâche ou du système que vous utilisez. Nous devons utiliser la colonne calculée très soigneusement lorsque cela est nécessaire et uniquement selon les besoins. C'est ce que nous devons faire. Il est important de comprendre les différences entre les majeures et les colonnes calculées et choisir celle qui convient le mieux à vos besoins Il est indispensable de comprendre la différence. D'accord, nous avons maintenant compris la différence entre la colonne principale et la colonne calculée. Créons un, Créons un majeur. Nous allons sélectionner nos données. Nous allons accéder aux outils de table ici, dans le fichier de menu. OK. Ensuite, nous avons l' aide à domicile et ici, les outils de table. Dans Table Tools, nous avons la nouvelle option majeure. Nous avons la nouvelle colonne, également ici avec la nouvelle colonne. ce que nous avons créé. Nous allons maintenant utiliser le nouveau major. Utilisez le nouveau major pour créer un major. Cliquons dessus. Voir ici, New Measure. Voilà ce que je veux calculer. Je veux calculer le total des ventes, d'accord ? Je vais donner la mesure du nom principal et ici j'utiliserai la fonction sum. Ici, je vais calculer le montant des ventes. J'utiliserai la fonction sum pour donner le montant total des ventes. Cela résumera tout et nous donnera les ventes régulières Engageons-nous. Cette fonction de somme sera appliquée à chaque ligne. Il résumera le montant de toutes les ventes et nous donnera le total des ventes. Exécutons ça, voir ici. Maintenant, le symbole des ventes totales d'une grande entreprise ressemble à un symbole de calculatrice. Mais dans la catégorie de soulignement du nom, qui est une colonne calculée, il y a un symbole de fonction, n'est-ce pas ? C'est là toute la différence. Voir ici, la catégorie de produit, c'est-à-dire la colonne calculée. Une colonne a été créée ici. Mais pour les ventes totales, il n'y a aucune colonne dans notre modèle de données. Vous voyez ici, il n'y a rien s'appelle majeur ici. Ventes totales. Le total des ventes n'a pas été créé. Il ne conservera aucune mémoire. Il ne sera pas ajouté à notre modèle de données lorsque vous accéderez au modèle. Ici aussi, vous ne verrez rien lors de la création de rapports dans la vue du modèle, vue du rapport, nous utiliserons la majeure, nous avons créé cette mesure du total des cellules, mais aucune colonne supplémentaire ne sera ajoutée. D'accord, c'est la différence entre la colonne calculée et la colonne majeure. Dans la prochaine conférence, nous les aborderons dans la vue du rapport. Essayez de créer une visualisation, un rapport et essayez de comprendre la différence entre une colonne calculée plus en détail la différence entre une colonne calculée et une colonne majeure. Découvrez l'intérieur de la prochaine conférence. 41. Utiliser le champ et la mesure dans les rapports: Bon retour. Dans cette conférence, nous allons utiliser la colonne calculée et la mesure pour créer des rapports. Permettez-moi de revenir rapidement en arrière et de vous dire que nous avons créé une colonne calculée ici, nom du produit, la catégorie de soulignement Nous avons créé ici une majeure qui s'appelle Total Sales. D'accord, pour vous apprendre à créer, nous devons accéder aux outils de table. Et ici, vous pouvez trouver l'option Nouvelle majeure, où vous pouvez cliquer pour créer une nouvelle majeure. Et il existe une autre option de mesure rapide dans laquelle vous pouvez choisir une liste de calculs courants et ajouter le résultat au jeu de tables sélectionné si vous souhaitez l'ajouter rapidement. Si vous cliquez ici, vous pouvez voir que vous pouvez trouver le calcul, la moyenne par catégorie, la variance par catégorie, le minimum maximum par catégorie, la moyenne pondérée par catégorie, la valeur filtrée. Tous ces éléments sont les suivants : année après année, depuis le début de l'année, depuis le début du trimestre, mois, totale d'une année sur l' autre, variation d'un trimestre autre, variation mensuelle, variation continue. Ensuite, nous avons le total de la catégorie en cours, total total pour le filtre de catégorie appliqué et total pour le filtre de catégorie appliqué avec le filtre. Et cela se fera sans filtre. Ensuite, nous avons les opérations mathématiques, l'addition, les sujets et la multiplication, la division, pourcentage, la différence, le coefficient de corrélation. C'est le moyen le plus rapide. Si vous le souhaitez, vous pouvez simplement les sélectionner et ce sera fait pour vous. OK, c'est le truc le plus rapide. Ensuite, nous avons cette nouvelle colonne que nous avons déjà, elle écrit une expression, qui crée une nouvelle colonne dans la table sélectionnée. Et les valeurs calculées pour chaque ligne représentant une différence majeure entre la colonne calculée et principale ne seront utilisées que pour les rapports. Il ne sera pas ajouté à votre table ou à votre modèle, mais dans la colonne calculée, une nouvelle colonne sera créée dans votre modèle de données calculé. Il calculera les valeurs pour chaque table, chaque ligne, désolé. Voir qu'un nom de produit sous cette colonne calculée a été calculé pour chaque ligne. Maintenant que nous allons faire, nous allons passer à l'affichage du rapport. Nous allons cliquer sur le blanc et nous pouvons sélectionner n'importe quel type de graphique. D'accord, vous pouvez donc voir ici qu'il existe une option de visualisation et de sulsation Nous avons deux options : ajouter des données à vos visuels et créer une page de rapport de format Nous verrons tout ça, d'accord. Dans les visuels de construction, nous avons diverses options graphiques, telles que le graphique linéaire, le graphique à colonnes, le graphique à barres groupées, le graphique à colonnes groupées, le graphique Ensuite, nous avons le graphique à colonnes à 100 %. Ensuite, nous avons le graphique linéaire, le graphique en aires, puis le graphique en aires empilées. Toutes ces options sont là. Nous avons le graphique circulaire, le graphique en anneau, la carte arborescente, la carte, puis la carte du terrain, la carte Azure, la jauge, la carte ici Vous pouvez utiliser le script et visuel Python, ainsi que le code Python. Vous pouvez également écrire toutes les options dont nous disposons. Nous allons commencer par la chose la plus simple, car nous voulons voir comment la colonne a été calculée, d'accord, et majeure également. Ce que je vais prendre, c'est le graphique à barres groupées ici. Lorsque vous cliquez ici, il apparaîtra ici. Mais regardez ici, rien n'est visuel ici, c'est un graphique vierge. C'est fait. Nous devons consulter les données ici. Nous devons sélectionner ici, x, axe y, légende, petit, multiple. Il existe différentes options, non ? Nous devons glisser-déposer la colonne que nous voulons utiliser ici, y, x. J'utiliserai la catégorie de soulignement du nom du produit Pour chaque catégorie je veux connaître la quantité, je mets des X, la quantité. Voici maintenant la catégorie de produit et la quantité totale vendue. Vous pouvez maintenant voir ici que Semi-formal a de nombreux gains de quantité. Levi Casual Were en a autant. OK. Maintenant, toutes ces choses ce nom de graphique et tout ce que nous pouvons modifier, nous pourrons ensuite revenir ici dans le format visuel et nous pouvons le faire. OK, maintenant nous nous concentrons davantage sur la création des rapports. Maintenant que nous avons utilisé cette colonne calculée si vous souhaitez modifier le graphique, vous pouvez simplement cliquer ici. Ici, il s'agit maintenant d'un histogramme groupé. Si vous voulez le mettre ainsi, quel que soit le graphique que vous souhaitez sélectionner, vous pouvez le sélectionner et cela se fera en conséquence. Vous pouvez sélectionner le graphique linéaire, vous pouvez sélectionner le graphique en aires, vous pouvez sélectionner toutes ces choses. Vous pouvez sélectionner le graphique circulaire. Et ici, pour chaque catégorie, nom du produit, catégorie de soulignement, il s'agit de la quantité variable en pourcentage Vous pouvez également mettre un graphique en forme de beignet. Et cela sera fait pour vous d'une manière simple : dans un état normal, nous pouvons créer notre propre colonne avec la colonne calculée. Maintenant, ce que je veux faire, sélectionner un autre rapport ici, un autre graphique. Et je veux utiliser le major ici. Pour utiliser le major, je dois sélectionner le major ici et le mettre sur les X. Ensuite, je veux prendre la catégorie de produit, d'accord, la colonne calculée ici. J'utilise la colonne calculée et la majeure ensemble, voir ici. Maintenant, pour chaque colonne calculée, nom du produit dans la catégorie Scott, nous obtenons le total des ventes. Si je le convertit en « arriver ici », pour chaque nom de produit dans la colonne « catégorie », nous obtenons la quantité totale Et voilà, avec l'aide de Major, nous obtenons le total des ventes, d'accord ? Donc, si nous convertissons dans le diagramme circulaire, vous pouvez voir ici, nous obtenons la quantité totale et ici nous obtenons le total des ventes, voir ici. OK. C'est ainsi que nous pouvons utiliser ces deux éléments dans les rapports. Nous essaierons de nous y intéresser davantage lors des prochaines conférences. Découvrez l'intérieur de la prochaine conférence. 42. Importance de la mesure: Bonjour et bon retour. Nous avons compris comment créer une colonne calculée et un majeur. Si vous accédez à la vue du tableau ici, nous avons créé une colonne calculée ici. Ensuite, nous avons créé le total des cellules en tant que nombre total de cellules en tant que majeur. Bien, nous avons maintenant compris la différence entre la colonne calculée. Il sera créé dans la base de données. OK. Cela consommera de la mémoire, non ? Cela ralentira le processus. Si vous avez calculé autant de colonnes, elles seront ajoutées sous forme de colonne dans votre base de données, mais la principale ne sera pas ajoutée votre base de données sous forme de colonne, mais il s'agira simplement du montant des ventes. Il s'agit essentiellement du montant total des ventes. C'est la formule que nous utilisons, mais c'est la différence entre la colonne calculée et la colonne majeure. Je vais te montrer autre chose. Je vais simplement copier cette copie, ce calendrier, copier et coller ce visuel. Maintenant, je l'ai tabliqué au lieu du total des ventes, le major que nous utilisons ici pour ce visuel, je vais utiliser le total, le major Je vais supprimer le total des ventes et ajouter le montant des ventes qui figure déjà dans notre tableau. Le montant des ventes est une colonne initablemot est une colonne initablee est Il n'y a aucune différence entre les deux. Nous obtenons la même chose, non ? Il s'agit des ventes totales et du montant des ventes résumées. Mais tout, toutes les données sont identiques, il n'y a aucune différence, n'est-ce pas ? Alors pourquoi avons-nous créé cette mesure des ventes totales ? C'est peut-être aussi la question qu'on vous posera lors de l'entretien, n'est-ce pas ? La somme, le montant total des ventes nous donne le même résultat que celui sur lequel nous avons créé ce montant de vente, n'est-ce pas ? Pourquoi créer une nouvelle mesure ? C'est une très bonne question, non ? Pour répondre à ça. Voyez si je le remplace par des diagrammes à barres. Regardez ici, tout est pareil. Le montant total est d'environ 1 million. C'est également pareil. Tout va se passer pareil. Pourquoi avez-vous besoin de créer une mesure ? C'est également une question très importante dans les entretiens d'embauche. Pour y répondre, nous devons comprendre pourquoi nous avons besoin de mesures. La mesure a une autre utilité. Ici, nous utilisons directement la référence à notre modèle, notre base de données ici. Montant des ventes, non ? À l'avenir, vous êtes ce rapport. Supposons que vous ayez les multiples pages et les multiples tableaux de bord que vous avez créés. Supposons que vous ayez créé dix rapports d'impression. Dans ces rapports, vous faites directement référence au montant des ventes, dans cette colonne, d'accord ? Supposons qu'à l'avenir, le nom de cette colonne, quelqu'un change pour montant total des ventes ait été modifié, n'est-ce pas ? Mais dans vos rapports, vous utilisez ce montant de vente. Il fera toujours référence au nom de la colonne des montants. Et il ne trouvera pas d'erreur, est-ce pas, car le nom de la colonne a été modifié. Alors dans ce cas, que devez-vous faire ? Vous devez accéder à chaque rapport individuel le supprimer et ajouter la nouvelle colonne. OK ? Votre rapport s'affichera alors correctement, n'est-ce pas ? Mais si vous êtes ici, nous utilisons le total des ventes. Quelle spécialité ? Si vous atteignez une majeure. Maintenant, vous allez également dire cela en termes de ventes totales. En général, nous parlons également du montant des ventes uniquement et le montant des ventes a été modifié. Cela affichera une erreur, non ? Absolument. Cela indiquera également l'erreur lorsque vous êtes un important total de ventes, ce rapport indiquera également l'erreur. Le rapport affiché sur le tableau de bord ne comportera que des erreurs. Mais si vous vous reportez directement au nom de la colonne, vous devez accéder à chaque rapport et le modifier manuellement Mais si vous utilisez le total des ventes ici en tant que major, vous suffit de modifier la formule dans laquelle vous avez créé le major ici Nous devons remplacer le montant des ventes le montant des ventes dans la nouvelle colonne. Vous devez changer le nom ici. Et c'est tout dans tous les rapports, cela changera automatiquement parce que nous utilisons la formule d'ici, la formule fiscale. Nous allons changer le nom de la colonne et cela ne sera fait qu'à un seul endroit, et tous les autres rapports seront automatiquement mis à jour. C'est la seule différence entre les raisons calculées pour lesquelles nous créons dans nos rapports Power BI, c'est la principale différence, d'accord ? Le major vous donnera un avantage. Si quelque chose change, il vous suffit de modifier la formule et tous les autres rapports seront automatiquement mis à jour. En cas de référence directe à la colonne du montant des ventes, vous devez y aller manuellement et modifier partout. C'est là la très bonne utilité de la mesure. Même si le nom de la colonne change, vous suffit changer la formule de mesure dans l'expression. Et c'est fait. C'est le principal avantage de l'utilisation du x. Si quelqu'un vous demande lors d'un entretien pourquoi nous devons créer mejor et vous place dans une telle situation à partir du tableau et de la même colonne, vous utilisez également le major, vous utilisez également le major n' y a aucune différence entre la raison pour laquelle vous créez Ensuite, vous pouvez donner cette référence, vous pouvez dire cette chose et vous pouvez répondre. J'espère que vous avez compris l' utilité de major, comment il est utilisé dans nos rapports et comment il peut être bénéfique, référant directement au nom de la colonne. J'espère que vous aurez compris lors de la prochaine conférence. 43. Estimation des bénéfices avec DAX: Bonjour et bon retour. Dans le cours précédent, nous avons vu la différence entre la colonne calculée et la mesure. Nous avons créé la colonne calculée, c' est-à-dire le nom du produit. Permettez-moi de vous montrer cette colonne calculée que nous avons créée et que nous avons également créé un total, c'est un majeur, n'est-ce pas ? Nous avons vu comment nous pouvons les utiliser dans le rapport. Nous avons également compris que la différence entre la colonne calculée du produit et la colonne calculée principale à droite sera créée dans le tableau, qu'elle conjectera de la mémoire et qu'elle sera créée pour chaque ligne Alors que le major ne servira qu'aux calculs que nous utilisons dans le rapport. Ensuite, il sera utilisé, ce rapport où nous avons la colonne principale et la colonne calculée, les deux et nous avons vu la différence. OK, maintenant laissez-moi vous présenter le siège Excel. C'est le siège de la voix ici. Je vais vous montrer comment nous pouvons avoir une colonne et une majeure calculées. Tout d'abord, il y a le prix de revient. Ici, permettez-moi de mettre le prix de vente. OK, prix de revient et prix de vente. Supposons que je donne 12085850. Cela devrait être 850. Ensuite, nous en avons 900. Supposons 900, puis 850. Les 1 200 ont indiqué 12 001 150 900,700. Maintenant, nous avons une autre colonne, celle Maintenant, si je veux calculer un profit ici, je peux créer un profit ici. Je vais utiliser le prix propre moins le prix de revient et le profit d' Agata pour chaque ligne ici Nous avons utilisé cette formule, le prix personnel moins le prix au comptant. C'est ce qu'on appelle une colonne calculée. C'est comme une colonne calculée car elle est créée pour chaque ligne et chaque autre colonne, nous devons créer des bénéfices, n'est-ce pas ? Cela crée une nouvelle colonne et calcule pour chaque ligne. C'est ce que nous avons fait ici, ici même. Pour chaque colonne, elle sera créée La même chose que nous pouvons également faire dans Excel. Maintenant, quel sera le ? Supposons que je veuille réaliser un profit total. Supposons que je veuille calculer le bénéfice total. Supposons que je veuille calculer le bénéfice total. Pour un profit total, je peux utiliser une formule appelée somme, n'est-ce pas ? Je peux sélectionner tous ces éléments et cela nous donnera le bénéfice total. Maintenant, regardez ici, le bénéfice total n' est pas une colonne ici. C'est juste la somme de tous, c'est vrai. C'est un peu important lorsque vous souhaitez obtenir des bénéfices pour chaque colonne calculée sur les ventes. Et lorsque vous souhaitez obtenir le bénéfice total de votre entreprise, vous pouvez opter pour le major. Major, c'est comme une formule. C'est la formule fiscale, non ? J'espère que cela permet de savoir clairement ce qui est une colonne calculée et ce qui est, euh, majeur. Supposons que vous vouliez calculer le prix moyen, le prix de revient moyen. Donc, ici, nous pouvons utiliser la moyenne, désolé. Vois ici. Maintenant, avec cette formule, nous pouvons utiliser la fonction moyenne et nous pouvons obtenir la moyenne des coûts, prix 775 étant le prix moyen Si nous avons de tels critères, nous pouvons opter pour le major. De même, vous pouvez calculer le prix moyen. Ici, nous pouvons également modifier ce prix moyen. Nous pouvons copier cette formule ici. Et ici, nous utiliserons le. Nous utiliserons le 211. D'accord ? Une erreur. OK, ce paquet. Regardez ici, le prix de revient moyen est de 775€, le prix personnel moyen est de 950€ heure actuelle, avec cela, nous pouvons également calculer le bénéfice moyen, le bénéfice moyen. Nous pouvons utiliser la même formule ici. Nous pouvons modifier la colonne simplement en sélectionnant la colonne des bénéfices. Le bénéfice moyen est de 175 pages. Si vous avez de tels critères, une telle exigence, vous pouvez opter pour le major. Hein ? Nous pouvons également faire la même chose dans le secteur du pouvoir. Permettez-moi de créer une nouvelle page ici. Tout d'abord, nous avons créé des ventes totales. Maintenant, je veux créer, dans notre table, je veux créer une autre colonne calculée. Ce sera le profit. OK, pour cela, laissez-moi cliquer sur nos données ici, sélectionner une nouvelle colonne. Ici, je vais donner le bénéfice calculé, notre colonne calculée, d'accord ? Ici, le profit sera la somme, profit sera, voir le montant moins le coût. Montant, non ? Ce sera le profit. Permettez-moi de passer à la vue du tableau et de voir ici. Nous avons maintenant une colonne de calcul des bénéfices qui nous donne le profit de chacun. Elle est similaire à celle-ci, cette colonne que nous avons créée dans Excel, la même chose que nous avons créée pour notre ensemble de données ici. Et cela nous rapporte des bénéfices pour chaque article vendu. Nous pouvons maintenant créer une mesure. Permettez-moi également de sélectionner ces données, et ici nous devons créer la nouvelle mesure. Ici, je vais mettre un profit, un profit total. Le profit sera la somme, le montant total de la vente, non ? Le montant de la vente moins la somme des coûts, n'est-ce pas ? Donc, montant total de la vente. Le montant total du coût nous donnera le bénéfice. Profit total, d'accord ? Quand c'est trop fermé cette année, nous avons maintenant le bénéfice total ici. Mais quand vous regardez le tableau, nous n'avons ici que la colonne des bénéfices. Mais le profit total que nous avons créé. Ce n'est pas visuel ici. Nous pouvons maintenant créer un graphique ici. Dans ce document, je veux analyser le profit soutien et de profit total. Vois ici. Nous obtenons maintenant le bénéfice total par catégorie. vêtements décontractés génèrent autant de bénéfices pour les accessoires semi-formels. Maintenant, ce bénéfice total est une colonne calculée, n'est-ce pas ? Permettez-moi de copier cette sule. Maintenant, je vais changer cela pour un bénéfice total de deux bénéfices par colonne ici. Nous obtenons maintenant des données similaires. De cette façon, nous pouvons utiliser la colonne principale et la colonne calculée. Nous verrons plus de choses pratiques lors de la prochaine conférence. 44. Comparer les ventes de l'année précédente avec cette année avec DAX: Bonjour, bon retour. Dans cette conférence, nous allons visualiser les ventes de cette année et de l'année précédente. Nous allons en fait analyser. Supposons que nous ayons des ventes, nous les ayons également depuis plusieurs années, n'est-ce pas ? Je souhaite analyser pour cette activité quelle est la croissance ou quelle est la tendance des ventes pour chaque mois de cette année et de l'année précédente ? Cela ne pouvait être fait qu'avec le major. Nous ne pouvons pas le faire avec la colonne calculée. Laisse-moi commencer à le faire. D'accord, nous avons créé cette catégorie de nom de produit, calculé la colonne majeure, et le total des ventes et des bénéfices totaux en tant que colonne majeure. Maintenant, je veux créer un major. Permettez-moi de sélectionner ces données ici. Je veux créer un nouveau major. Ce major, je le nommerai comme précédemment. Je veux comparer les ventes de l'année précédente avec celles de cette année, d'accord ? Les ventes de l'année précédente, d'accord, par rapport à cette année, d'accord ? Je donne un grand nom juste pour, euh, vous faire comprendre. Vous pouvez le mettre, euh, sous une forme plus courte. Ventes par rapport aux ventes de cette année, d'accord ? Les ventes de cette année, d'accord ? Tu peux donner le nom que tu veux, d'accord ? Je veux comparer, je donne pour cela, je vais utiliser la fonction de calcul disponible ici avec la taxe. Pour ce que je veux faire, je veux obtenir le montant total des ventes. Je vais utiliser le montant des ventes ici. Je vais obtenir la somme des ventes totales. OK ? Je vais fermer ce paquet ici et ici. Ensuite, j'utiliserai une autre fonction appelée Same period l'année dernière. Je vais donc utiliser une autre fonction dans cette fonction de calcul. Même période l'année dernière. Et ce que cela va faire, cela nous donnera le montant des ventes, le montant total des ventes pour la même date de l'année précédente, d'accord ? Telle est donc la fonctionnalité interne de cette fonction ici, date de vente. Je vais utiliser la date de vente. Je vais utiliser la date de vente. OK, je vais fermer ça. J'ai maintenant créé une mesure qui nous donnera le montant total des ventes à une date donnée et à la même période de l'année précédente. OK ? Supposons le 24 d'aujourd'hui, le 28 octobre et le 28 octobre de cette année 2020. 3.28 octobre 2022. Il comparera et donnera. OK. Maintenant, le major est prêt. Passons à la vue du rapport. Vous voyez ici, rien ne sera créé dans ce tableau car il s'agit d'un majeur. Nous allons maintenant visualiser cela. OK, je vais utiliser la table ici. Je vais donc commencer par le tableau et passer à l'autre vigilation ici Je le ferai et à la date de vente. Je ne veux pas le jour, je veux le mois. Et je veux comparer le mois par mois pour ce mois, l'année dernière, ce mois-ci, cette année, ce mois-ci, et l'année dernière, ce mois-ci, d'accord ? Et pour cela, je vais utiliser celui-ci. L'année précédente, soldes, d'accord ? Et j'utiliserai également le montant de la vente ici pour cette année. Permettez-moi de le dire, voyez ici. Nous avons maintenant le tableau qui nous donne la valeur pour 2019 et pour 2020 également. Voyez ici. Pour 2020, janvier, il s'agit du montant de la vente pour 2019, du montant de la vente pour janvier, février et février de l'année dernière et des données de 2019-2018. Nous ne sommes pas disponibles, ce n'est pas disponible dans notre article. C'est pourquoi nous ne disposons pas seulement de 2 029,22 données pour 2020. C'est pourquoi nous n'obtenons pas les données de l'année précédente pour cette ligne, n'est-ce pas ? Mais pour 2020, nous recevrons les données de 2029. OK. Maintenant, laissez-moi en faire une colonne groupée et je vais simplement passer au niveau hiérarchique suivant et voir que nous obtenons une assez bonne comparaison entre cette année et l'année dernière Voyez ici. Le bleu clair représente le montant total des ventes pour cette année et le bleu foncé pour l'année dernière. Voyez ici. Maintenant, avec le, toute entreprise peut apprendre à connaître l'évolution des ventes. Les ventes en janvier 2019 étaient aussi élevées et maintenant elles ont augmenté. Elle est en augmentation. Et voyez ici, en juin, c'est presque en juillet ou en août, presque après cela, c'est resté le même. Mais ici c'est Inca. Nous analysons ainsi à peu près les données. C'est l'utilité de major, on peut comparer les ventes de ce mois et de ce mois de l'année précédente. C'est plutôt cool si vous souhaitez analyser pour votre entreprise données de vos clients, pour leur donner un aperçu, comment se déroule la vente par rapport à l'année dernière. C'est une grande utilité de major. En cela, nous avons créé une major simple, c' est-à-dire les ventes de l'année précédente , nous lui avons donné un nom. Nous avons utilisé la fonction de calcul. Ici, nous avons utilisé la somme du montant des ventes qui nous donnera le total des ventes et la même période de l'année dernière. Une fonction que nous utiliserons pour obtenir les données de l'année précédente. Ici, nous allons passer la date de vente. De cette façon, nous pouvons utiliser le major pour créer cette visualisation et obtenir des informations à partir des données. J'espère que vous aurez compris comment utiliser la colonne calculée et majeure partie de vos rapports Power BI lors de la prochaine conférence. 45. Les conceptions dans POWER BI: Bonjour et bon retour. Dans les conférences précédentes, nous avons compris comment créer des colonnes calculées et comment créer des mesures. Nous avons également créé quelques visualisations. Nous avons également vu les applications de la mesure et de la colonne calculée par le biais de visualisations Nous avons appris que lorsque nous créons une colonne calculée, telle qu'une colonne profit ou un nom de produit, une catégorie de soulignement, elle est appliquée au niveau où nous créons une majeure, n'est pas appliquée au libellé du rôle ou elle n'est pas créée dans le tableau Pourquoi en est-il ainsi ? La principale raison pour laquelle nous utilisons la majeure partie est de terminer la création du rapport. À part cela, nous ne le voyons pas dans la vue du tableau, n'est-ce pas ? Pour comprendre cela, nous devons comprendre un autre concept appelé Text in Power, la BI. Laissez-moi vous présenter ce beau concept appelé Context in Power. Il est très important de comprendre cela , car lorsque vous l'aurez compris, vous serez en mesure d'utiliser correctement l'analyse des données fiscales, les expressions, les formules, la colonne calculée, les majeures, tout cela vous serez en mesure d'utiliser correctement l'analyse des données fiscales, expressions, les formules, la colonne calculée, de manière appropriée. Vous saurez où vous voulez utiliser toutes ces choses, d'accord ? Parce que la disponibilité n' est pas importante. Si vous avez beaucoup de formule et que vous ne savez pas où appliquer, comment appliquer, quand appliquer, alors cela ne sert à rien. Pour cette raison, nous devons comprendre le concept sous-jacent. Comprenons le contexte du pouvoir. Dans Power BI, il existe deux principaux types de contexte. Le premier est le contexte et l'autre le contexte du filtre. est essentiel de comprendre ce contexte pour créer rapports énergétiques efficaces et efficients. Comprendre les deux contextes (contexte et contexte de filtrage) est très, très important pour créer un rapport énergétique efficace et efficient. Comprenons le contexte ligne par ligne. Comme son nom l'indique, il s'agit de la ligne à laquelle elle est appliquée au niveau. contexte de ligne fait référence au contexte dans lequel le calcul est effectué au niveau individuel. Et nous avons également vu que cela a créé ce profit de colonne calculé. Cela a été appliqué au niveau, n'est-ce pas ? Alors revenons ici. Il est appliqué lorsque la puissance évalue les calculs pour chaque ligne individuelle d'un tableau. Lorsque vous créez des colonnes ou des majors calculés en puissance par ligne, il est essentiel de prendre en compte le contexte Par exemple, si vous souhaitez effectuer des calculs sur chaque ligne. Si vous souhaitez effectuer des calculs sur chaque ligne indépendamment, vous devez comprendre le fonctionnement du contexte contexte de ligne de droite fait référence au contexte dans lequel les calculs sont effectués au niveau de chaque ligne. Il est très important de comprendre quand utiliser une colonne calculée et quand augmenter Mejor, alors nous pouvons utiliser les choses OK, exemple de contexte de ligne. Supposons que vous disposiez d'une table contenant des données de vente avec, avec des colonnes telles que la quantité du produit, le prix. Maintenant, si vous souhaitez créer une colonne calculée pour le total des ventes que nous avons créées, directement dans chaque ligne, vous devez prendre en compte le contexte de la ligne ici. Vous devez comprendre très clairement si vous souhaitez créer une colonne calculée pour le total des ventes, c' est-à-dire la quantité dans le prix, droite, dans chaque ligne. Pour chaque ligne. Si vous souhaitez créer, vous devez tenir compte du contexte. La formule pourrait ressembler à ceci. Le total des ventes est égal à la quantité des ventes comptabilisée dans les ventes. Le montant de la quantité dans le prix vous donnera le total. Dans ce cas, le contexte est crucial pour le calcul car il fonctionne au niveau de chaque ligne individuelle, n'est-ce pas ? Parce qu'ici, le total des ventes que vous souhaitez créer pour chaque ligne dans ce contexte est très important. C'est pourquoi la formule utilisée ici, quantité pour chaque ligne au prix de vente d'une ligne en particulier , prend en compte la quantité , le montant des ventes de ce produit, et quel est le prix unitaire ? La quantité ajoutée au prix vous donnera le total des ventes. Dans ce cas, le contexte est crucial pour calcul s'effectue au niveau individuel. Comprenez maintenant le contexte du filtre. Le second est le contexte du filtre , d'autre part, fait référence aux filtres appliqués aux données ou à la visualisation en puissance, contexte du filtre BI Il est appliqué aux données ou aux visualisations en puissance La plupart du temps, lorsque nous créons une visualisation , nous utilisons le contexte du filtre. Elle détermine la manière dont les données sont filtrées et affecte les résultats des calculs. Il détermine le contexte du filtre, déterminera la manière dont les données sont filtrées affectera le résultat des calculs. Les agrégations ou les visualisations ont une incidence sur ces trois éléments Les calculs, ça, ça va affecter les agrégations et ça va aussi affecter la visualisation Comprendre le contexte du filtre est essentiel pour créer des rapports de puissance dynamiques et interactifs. Si vous souhaitez créer des rapports de puissance dynamiques et interactifs, vous devez comprendre le contexte du filtre. Comme le remplissage rend les rapports très dynamiques, il donnera au tableau de bord un aspect dynamique. Parce que lorsque vous appliquez des filtres, vous obtenez plus d'informations. Obtenir des informations, plus d'informations et de belles informations. Et les informations utiles issues des données dont vous avez besoin pour bien comprendre le contexte du filtre. Exemple de contexte de filtre, supposons que vous disposiez d'un rapport des ventes avec différentes visualisations, telles qu' graphique à barres montrant les ventes par région Si vous appliquez le filtre pour afficher les données d'une région spécifique, le contexte du filtre sera appliqué. Supposons que vous disposiez de données de ventes pour chaque État de l'Inde et que vous souhaitiez appliquer le filtre pour examiner les données d'un État en particulier. Supposons ici le Pendjab, le contexte du filtre entre en ligne de compte et vous devez très bien comprendre le contexte du filtre Si vous appliquez un filtre pour afficher les données d'une région spécifique, le contexte du filtre sera appliqué. Les visualisations n'afficheront les données que pour cette région en particulier. Lorsque vous appliquez un filtre de données uniquement pour le Pendjab, si vous sélectionnez la région, Panjabam, résultat s'affichera Pour l'Assam, les contextes de filtre affectent les données affichées par les individus, tout calcul effectué sur la base de ce filtre Supposons que vous examiniez les données de vente pour l'ensemble du pays et que lorsque vous appliquez le contexte de filtre pour Support Nata, si vous sélectionnez la Taska, elle vous montrera les visualisations spécifiques à Nata, le montant des ventes ainsi que pour Aka, il vous indiquera les Tous les calculs de visualisation, la ségrégation, tout sera limité à la région Natica Comme nous avons appliqué le filtre Ajanatica, le contexte du filtre affecte les données affichées par les individus Tous les graphiques seront modifiés et tous les calculs seront effectués en fonction du filtre qui sera également Il est essentiel de faire la différence entre le contexte de ligne et le contexte de filtre pour garantir calculs et des visualisations précision des calculs et des visualisations de Power D'accord, pour bien comprendre la cont, concept du contexte des lignes et des filtres, il est important de pratiquer et expérimenter les différents scénarios possibles. Lorsque vous travaillez davantage sur l'alimentation, les données. Lorsque vous travaillez beaucoup, vous créez de nombreuses visualisations. Vous allez appliquer des filtres. Vous allez créer des colonnes et des mesures calculées. Lorsque vous créez de nombreux visuels, rapports, graphiques et tableaux de bord, vous découvrirez et comprendrez mieux J'espère que cette partie théorique vous a permis de comprendre différemment ce que nous avons compris à travers ces visualisations lors des conférences précédentes Maintenant que nous avons également fait les exercices pratiques et que nous avons également compris la partie théorique, nous allons maintenant avancer avec beaucoup plus de confiance pour les exercices suivants. C'est tout pour cette conférence. 46. Tableau de bord pour Total Sales: Bonjour et bon retour. Dans la conférence précédente, nous avons compris le contexte du pouvoir, compris le contexte et filtré le contexte. Nous allons maintenant essayer d'utiliser ce concept et de créer des visuels pour notre projet Bon, je vais maintenant créer un tableau de bord, qui inclura type de visuels que nous avons créés par le passé. Au cours des dernières conférences, nous allons essayer de créer un tableau de bord où nous pourrons voir le total des ventes pour ce bon style D'accord, notre objectif est d'obtenir le total des ventes et d'appliquer des filtres afin que nous puissions analyser rapidement le fonctionnement de cette entreprise, son évolution par rapport aux ventes totales. Nous allons essayer d'analyser par catégorie. Nous essaierons d'obtenir le total des ventes par point de vente. Et nous essaierons également d' obtenir des ventes d'ici l'année. Commençons par cela, nous devons examiner les données ici. Données, nous avons les 2 019,20 20 données dont nous disposons. Et nous avons la catégorie de produit, coût par unité, la vente par unité, les ventes totales. Nous l'avons fait, nous avons créé un total de ventes ici, n'est-ce pas ? La formule totale que nous avons utilisée est le montant total des ventes. Le montant total de la vente est de nous donner le total des ventes, n'est-ce pas ? Une partie du montant total de la vente nous donnera le total des ventes, n'est-ce pas ? C'est cette mesure que nous avons créée. Nous devons maintenant obtenir les données totales sur les ventes et créer un tableau de bord. Nous allons appliquer un certain contexte de filtrage à ce sujet. Avant de créer ce tableau de bord ici et quelques rapports y figureront, je veux tout d'abord ce tableau de bord ici et quelques rapports y figureront, mettre les choses en ordre. Je veux obtenir le chiffre d'affaires total pour l' ensemble des années de travail de l'entreprise, toute l'année. Somme le total des ventes à ce jour, y compris toutes les années, le business de la marche pour ça. Chaque fois que vous voulez des valeurs numériques, nous pouvons utiliser les cartes ici Il existe différentes options ici. Nous avons l'option carte, créer une carte, cliquer visuellement sur la carte. Maintenant, lorsque vous cliquez sur la carte, vous obtenez ce champ vide ici. Je veux voir quel est le total des ventes à ce jour. Pour cela, il suffit de cliquer sur Carte à partir d'ici , puis d'accéder aux champs de données et de sélectionner le total des ventes. Sélectionnez le total, Eli. Dès que vous aurez sélectionné, vous obtiendrez le total des ventes. Il arrive en 5 millions. OK. Nous avons maintenant la carte de vente totale prête, ce qui nous donne l'idée, qui nous donne le chiffre de ventes totales de 5 millions Désormais, avec l'option carte, vous pouvez obtenir des informations concrètes, informations numériques, qui vous donneront rapidement le soutien total que vous souhaitez pour réaliser un bénéfice total Vous pouvez donc créer une autre carte ici dans laquelle vous pouvez sélectionner le bénéfice total. Vous voyez ici, les ventes totales sont de 5 millions et sur 5 millions, nous avons un bénéfice total de 1 million. Nous avons également créé une mesure du profit total qui est le montant total de la vente moins le montant qui permettra de réaliser des bénéfices communs. Bénéfice total. Nous avons maintenant les ventes et le bénéfice total ici. Si vous souhaitez modifier ce bénéfice total pour qu'il soit beau, nous pouvons accéder au visuel Mat et nous pouvons accéder au visuel Général. Nous pouvons passer au titre. D'accord ? OK, laisse-moi voir. Vous pouvez venir ici et vous pouvez mettre le bénéfice total en haut. Et vous pouvez sélectionner le titre en deux. Et tu peux le rendre audacieux. Et tu peux l'aligner au centre, d'accord ? Si vous voulez mettre un arrière-plan, vous pouvez le mettre ici, le mettre à partir d'ici. Profit total, d'accord ? Sous-titre, si vous voulez le mettre, vous pouvez le mettre à partir d'ici. D'accord, nous pouvons supprimer ce niveau de catégorie de profit total. Nous pouvons supprimer, d'accord, à partir de là, vous pouvez supprimer ce profit total, ce niveau de catégorie. Et à partir de là, vous pouvez mettre le titre. OK, maintenant c'est ce qu'il faut pour le total des ventes. Nous ferons de même pour le général. Nous allons passer au titre, et nous indiquons ici le total des ventes. Nous allons le mettre en gras, et la couleur de fond prendra la même couleur. D'accord ? Ensuite, nous l' alignerons au centre. C'est ça. Maintenant, regardez ici, notre rapport sera un peu meilleur, non ? OK. Nous avons donc maintenant le total des ventes et des bénéfices totaux créés par ces deux cartes. Ensuite, je veux analyser les ventes totales par catégorie de produits. Pour cela, je vais sélectionner le graphique à barres groupées ici. Je souhaite analyser les ventes totales par catégorie de produits. Je vais donc sélectionner la catégorie de produit, nous avons la catégorie de produits ici, puis je vais sélectionner le total des ventes. Nous avons maintenant le total des ventes par catégorie de produits ici. Vous pouvez également personnaliser vos options en accédant au format visuel et en passant au format général. OK, c'est bien. Et nous pouvons l' aligner au centre et nous pouvons donner la même couleur de fond. Nous pouvons le faire, si vous souhaitez augmenter la taille du devant, vous pouvez le faire. OK, maintenant c'est une bonne catégorie de produits de vente que nous avons, d'accord, maintenant nous avons la catégorie de produits de vente totale. Je vais le faire comme ça. OK. Consultez maintenant notre tableau des tâches. Nous avons également la catégorie de produits vendus au total. Ici, non ? Vêtements décontractés, semi-formels, formels. Et pour tout, nous avons le total des ventes. Faites-le comme ça, pour qu'il ait l'air un peu aligné. OK, maintenant, je veux analyser le total des ventes par emplacement. Pour la localisation, je souhaite appliquer des filtres. Et pour obtenir le filtre dans VI. Dans les rapports, nous évoquons le très important fléau qu'est le trancheur. Mais avant Slicer, je veux ajouter une matrice ici. Avec la matrice, je souhaite analyser le total des ventes avec la date et la date de vente. Et je veux aussi appliquer la localisation. À partir de là, je vais supprimer la lettre mensuelle, mettre le lieu dans la ligne et vendre dans la colonne. Et maintenant, nous avons la matrice des ventes totales par emplacement pour chaque année pour Bangalore 2019, ce Must Sales 2020. Cela doit être Sales and Total À l'heure actuelle, c'est une autre chose que nous avons préparée. Si vous souhaitez le personnaliser, vous pouvez accéder au Format. Vitual peut aller dans Général, vous pouvez activer le titre, et ici vous pouvez mettre le total des ventes par et d'accord, et vous pouvez le mettre en gras Vous pouvez sélectionner l'arrière-plan , comme ci-dessus, et Central. Maintenant, ce truc est en train de lire. OK. Ensuite, je voulais ajouter une trancheuse, si vous voulez la choisir comme ça OK, ensuite, allez au Slicer, où est-il ? Quelque part ici. Vous verrez que c'est la trancheuse. OK, je veux la trancheuse comme emplacement. Emplacement ici. Voyez ici. Nous avons maintenant un filtre de localisation. Hein ? Je vais ajouter ici une autre trancheuse. Je veux une autre trancheuse. Je veux un type de commande. Je vais sélectionner le type de commande ici. Nous avons maintenant les deux tranches ici, une autre ici. Maintenant, nous avons ajouté le total des ventes et nous avons ajouté ces trancheuses. Hein ? Si je sélectionne Bangalore ici, voir le tableau de bord L'ensemble du tableau de bord va changer. Et il affichera uniquement les données relatives à Bangalore. Les ventes totales de Bangalore sont de 2 millions et le bénéfice total est de 348 000 dollars pour chaque catégorie de produits pour le site de Bangalore Le total des ventes est indiqué pour les vêtements décontractés, semi-formels, formels et accessoires. Ici, vous pouvez également voir la même chose pour les 2019 à Bangalore et les ventes lamentables de 2020 Et totalement, si tu veux avoir de la chance maintenant, ça va se passer comme ça, d'accord ? En conséquence, il sera modifié si vous sélectionnez le type de commande pour les commandes en ligne Lorsque vous l'appliquez, vous découvrirez que la plupart des ventes se font par le biais de ventes hors ligne en magasin. Pour le Web, c'est assez faible par rapport à celui-ci. Nous pouvons apprendre que pour cette entreprise, ventes hors ligne sont bien plus que les ventes en ligne pour cette région. Nous pouvons nous concentrer davantage sur l' encouragement des ventes en ligne. Nous pouvons le sélectionner et vous pouvez agir en conséquence . Si vous voulez l' encourager, vous pouvez vous concentrer sur les ventes hors ligne. Si vous souhaitez augmenter les ventes en ligne, vous pouvez travailler au sein de votre équipe de marketing numérique et vous pouvez travailler sur la mise en cage des ventes en ligne avec les trancheuses Nous pouvons assez bien analyser le business. Vous pouvez voir sur Mumbai, vous aurez des détails sur Lucknow, vous pouvez vous rendre à Bangalore, vous pouvez obtenir les De même pour Online et Bangalore, vous obtiendrez les détails en ligne et Mumbai en ligne et bas De même, si vous choisissez un style décontracté où vous pouvez trouver des articles décontractés et Bangalore, vous pouvez obtenir les détails, les articles décontractés et le cadenas Vous pouvez maintenant obtenir les détails. De même, lorsque vous cliquez dessus, agissez uniquement comme un filtre. Et il vous donnera les détails spécifiques chaque catégorie de produits. Pour un lieu particulier, les décontractés étaient Bangalore décontractés, peu fréquentés, Lucknow semi-formel Si vous voulez voir Bangalore, Mumbai, ce sera le cas. Ainsi, nous pouvons créer des filtres travailler sur notre tableau de bord et obtenir des informations à partir des données. Nous travaillerons plus activement et créerons d'autres tableaux de bord comme celui-ci pour cette entreprise lors de la prochaine conférence. 47. Comprendre la différence entre les fonctions SUM et SUMX: Bonjour et bon retour. Nous avons compris les trancheuses et nous avons vu comment appliquer ces filtres à l'aide de trancheuses Et même pendant cette période, nous avons des ventes totales. Maintenant, vous pouvez voir ici que j'ai une autre carte. Il s'agit d'un profit que nous avons créé plus tôt. Ici aussi, j'ai créé Total Profit RC. Quel est ce bénéfice total RC ? En fait, c'est le profit total. J'ai donné un mauvais nom ici. Ce devrait être Profit Profit RC. OK, laisse-moi changer ça maintenant. Cela a changé, pourquoi ? J'ai créé un autre major ici, en fait Total Profit RC. Pour cela, nous devons comprendre cette chose, le contexte que nous avons compris lors de la dernière conférence. Il existe deux niveaux de contextes et le niveau de filtre ici. Si vous considérez le bénéfice total que nous avons créé, il s'agit d'une activité majeure que nous avons créée. Nous avons créé en utilisant une fonction. Ce qu'il fait, c'est en prendre, que fait-il ? Il prend le montant de la vente. Il calcule le montant de la vente, puis soustrait le montant du coût, puis le additionne Mais quand vous regardez la mesure RC du profit total que je viens de créer, j'utilise ici, je donne le nom de la table d'où je veux obtenir les données. Les données sous forme de montant des ventes moins le montant des coûts. Lorsque vous regardez la différence, lorsque vous regardez la différence, sans donner cela, ces données directement ici. Voici une certaine différence entre les deux. Lorsque j'utilise une fonction x, je fournis également cette référence de table. En quoi cette section et d'autres sont différentes, ce que cela fera. Il calculera le bénéfice pour chaque ligne. Il évaluera tout au long du tableau. Il calculera le profit pour chaque ligne, puis il sera agrégé. Alors que le bénéfice total ici, en utilisant une partie, il ne servira qu'à calculer le montant total des ventes. Ce qu'il fera, c'est calculer la somme, la somme totale du montant total de la vente pour toute la colonne, puis la somme du montant du coût de la colonne. Ensuite, il sera soustrait et vous donnera le bénéfice total. Il fera la somme de cette colonne et résumera cette colonne. Il donnera la différence entre le montant de la vente moins le montant du coût. Le contexte RC, d'accord ? Ici la fonction X. Ce qu'il va faire, il le fera passer à travers la table. Il calculera le profit. Il calculera ce truc. Montant des ventes moins le montant des coûts pour chaque ligne. Comme ici, vous pouvez voir ici le montant des coûts, le montant des ventes, non ? Ce sera le cas, pour chaque niveau de ligne, d'accord ? Ça va, ça va résumer toutes ces choses, d'accord ? Quand tu viendras ici pour le, tout ira à travers la table Il calculera pour chaque ligne et chaque itrate, puis les résumera. OK, laisse-moi te donner une meilleure idée. Nous allons nous adresser à la communauté microsp, et c'est là que nous voyons la différence Power A comprend deux moteurs de calcul de base, un moteur agrégation et un itérateur La fonction de somme du moteur appartient au moteur d'agrégation. Une fonction de somme appartient au moteur d'agrégation. Il ajoute toutes les valeurs dans une seule colonne pour renvoyer le résultat. Certains considèrent une seule colonne dans son ensemble et renvoient un résultat. Certaines fonctions agrégées et d'autres sont capables, mais pas capables d'effectuer des calculs par ligne. Ce que cela va faire, additionner à partir de la colonne. Il prendra la colonne additionnera toutes les valeurs et vous donnera le résultat. Cela ne fonctionnera pas à un niveau, non ? Lorsque vous regardez le bénéfice total ici, voyez de quoi il s'agit. Certaines fonctions s'appliquent au montant des ventes. Il prend la somme de tous les montants des ventes, il prend également la somme de. Toute la colonne du montant du coût. Ensuite, pour un profit total, nous soustrayons de cela à cela et nous obtenons le Cela ne fonctionne pas au niveau des lignes, car pour une entreprise, nous réalisons les bons bénéfices pour chaque article, nous obtiendrons les bons bénéfices. Pour cela, nous devons faire preuve de sagesse. Mais cela fonctionnera sur la colonne. Si vous souhaitez obtenir le Wi profit, certaines fonctions ne fonctionneront pas. Comme il fonctionne sur la colonne, il n'est pas capable d' effectuer des évaluations, d'accord ? Il prend la colonne comme entrée, non ? La somme doit être utilisée à tout moment Il s'agit simplement d'un simple calcul sur une seule colonne et une seule ligne. L'éducation n'est pas requise lorsque le calcul du salaire ou l'éducation ne sont pas requis, nous pouvons utiliser la fonction de somme. Par conséquent, si votre structure de données ne contient qu' une seule colonne de valeurs, vous pouvez utiliser la somme pour additionner les valeurs. La fonction sum fonctionne sur une seule colonne. Par conséquent, aucun itérateur n'est nécessaire . Vous essayez simplement de calculer la somme des données d'une colonne, n'est-ce pas ? Le total des unités est égal aux unités du tableau des ventes, somme des unités. Il prendra la colonne additionnera toutes les valeurs et vous donnera le résultat. La fonction somme prend en compte une seule colonne de données pour ajouter toutes les données de cette colonne, la fonction somme ajoutera chaque valeur colonne des unités du tableau des ventes pour renvoyer le nombre total d'unités. Vient maintenant la fonction S. La fonction X est une fonction itératrice qui adopte une approche différente Contrairement à certaines fonctions s, x est capable d'effectuer des calculs ligne par ligne. Et parcourez chaque ligne d' une table spécifiée pour terminer le calcul Vous avez compris que s x est une fonction itératrice. Fonction itératrice, sum est la fonction d'agrégation. C'est une question très, très importante. Lors d'un entretien, si vous optez pour une puissance, ils feront simplement la différence entre la somme et s x. Pourquoi nous avons besoin de la fonction s x alors que nous avons la fonction somme, vous devez savoir que la fonction somme est une fonction d' agrégation Et cela fonctionne au niveau de la colonne, droite, où Sx est une fonction itératrice Il s'agit d'une approche totalement différente de celle de la fonction somme. La fonction sum fonctionne sur l'étiquette de ligne et la fonction sx est capable d' effectuer des calculs ligne par ligne. Et il passe en revue chaque ligne spécifiée dans le tableau pour terminer le calcul Une fonction ajoute ensuite tous les résultats par ligne pour chaque ligne. Cela rapportera des bénéfices dans notre cas. Ensuite, il passera revue tous les résultats et il vous donnera le résultat. Vous pouvez voir ici la syntaxe de la fonction. La fonction prend le nom de la table en entrée puis en expression, d'accord ? Maintenant, si vous venez ici et voyez le contexte du profit total, voyez la fonction ici. Je donne le nom de la table sous forme données, puis le montant moins le coût. Ici, je donne l'expression dont la fonction Sax a besoin pour accéder à la table de données afin qu'elle puisse évaluer cette expression C'est le montant moins le montant des coûts. Ensuite, ce qu'il fera, il ira à chaque ligne. Il faudra le montant des ventes et le montant des coûts, il fera la différence. Il sera stocké quelque part. Après avoir obtenu montant des ventes moins le montant des coûts pour chaque ligne, il évaluera l'ensemble de ces données dans le tableau , les résumera et vous donnera le résultat, d'accord ? Ensuite, il vous donnera le résultat en premier. Il effectuera ce calcul. Il évaluera cette expression pour chaque ligne, pour le résultat obtenu pour chaque ligne. Il vous donnera le résultat final après l'avoir résumé. OK ? Vous pouvez utiliser la fonction sum chaque fois que le calcul du Bro est nécessaire . Lorsque vous avez fait la somme par colonne, vous pouvez opter pour la somme. Lorsque vous avez les calculs de Roy nécessaires, vous pouvez utiliser la fonction de somme. Par conséquent, si vos données sont structurées de la manière dont vous avez besoin, vous devrez nécessairement multiplier les valeurs de deux colonnes, une ligne à la fois. Pour obtenir des résultats, il vous suffit d'utiliser la fonction d'alimentation. C'est la principale différence entre la fonction x et certaines fonctions. C'est également très important et très utile pour comprendre le contexte des lignes. Ici, nous obtenons le même profit, mais dans certains cas, les deux peuvent ne pas être identiques J'espère que tu as compris ce truc. Et la différence entre la fonction x et une fonction x fonctionnera au niveau de la ligne. Il prend d'abord l' entrée de données comme nom de table. L'expression évaluera ensuite l'expression pour chaque ligne, puis vous donnera le résultat. Alors que la fonction sum le fera, elle obtiendra la somme, colonne entière, la colonne entière pour l'autre, puis évaluera l' expression, d'accord ? Fonction de somme pour le niveau de colonne et une fonction x pour le calculateur ligne par ligne, définies. Vous pouvez utiliser la fonction s x. J'espère que vous avez compris ce contexte et la différence entre la fonction somme et certaines fonctions. Fonction de somme, je vais répéter. Certaines fonctions sont des fonctions d' agrégation, tandis que d'autres sont des fonctions d' itérateur en puissance J'espère que j'ai expliqué en détail et que vous avez compris chaque pratique. Et lorsque vous vous entraînez davantage, vous deviendrez très efficace dans l'application des fonctions. Et lorsque vous travaillez sur des projets et que vous continuez à vous entraîner, vous serez dans un très bon état d' esprit pour appliquer les fonctions chaque fois que vous en aurez besoin. Et vous comprendrez où appliquer quelle fonction. OK, on se voit lors de la prochaine conférence. 48. Travailler avec des filtres internes: Bonjour et bon retour. Nous avons compris le contexte pour le moment. Je vais vous dire autre chose ici. Tout d'abord, je veux modifier ce bénéfice total. J'ai utilisé la mesure du profit total, qui utilise la fonction somme. J'ai créé la fonction RC, somme ici pour cette carte. Je vais remplacer cela par la fonction totale RC. OK ? Je vais le supprimer. OK ? Nous avons maintenant le bénéfice total de cette entreprise. Et nous avons également créé de nombreux filtres dans Slicer, n'est-ce pas ? Nous avons compris le contexte que nous pouvons créer avec certaines fonctions, n'est-ce pas ? Maintenant, je vais vous dire autre chose. Vous voyez, chaque fois que nous appliquons un filtre ici, tout change, n'est-ce pas ? Quel que soit le filtre, nous l' appliquons à tout. Mais si je veux créer quelque chose, je veux mettre quelque chose ici qui ne changera pas. Quand je vais modifier un paramètre qui ne devrait pas être modifié selon le filtre. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction de calcul. Permettez-moi de créer une majeure ici, une nouvelle majeure. Cliquez sur un nouveau major et je créerai un nouveau major soutenir luck now for luck now. OK ? OK. Je vais passer à For Lucknow. OK. Ici, je veux créer cette mesure qui sera applicable à la chance. Cette mesure ne modifiera pas les autres filtres. Pour cela, je peux calculer la fonction. Dans la fonction de calcul, je peux utiliser la somme de la même chose, montant des ventes moins le montant des ventes. Résumer le montant des ventes, à droite, nous donnera le total des ventes. Je vais donc le montant des ventes, le montant total des ventes nous donnera le total des ventes ici. Je vais appliquer un filtre ici. Je vais mettre les données ici. Je vais indiquer l'emplacement. Je vais donner ici ce que j'ai compris, j'ai compris ce que je fais ici. J'applique le filtre ici même. Dans cette mesure, cette fonction de calcul calculera le montant des ventes, le total des ventes. Il appliquera le filtre pour Lucknow. Il calculera le total des ventes pour Lucknow uniquement. Il ne calculera pas le total des ventes pour tous les autres. Ici, je suis un filtre. Je demande à cette fonction calculée d'obtenir la somme pour Lucknow uniquement partout où j'utiliserai cette mesure C'est ce qu'on appelle un filtre interne. Quel que soit le filtre que nous appliquons à l'aide d' une trancheuse on appelle ici filtre externe Lors de la création d'un major, je donne le filtre interne qui vous permet de calculer le total des ventes pour faible engagement sur le site. Nous avons maintenant les ventes les plus importantes à Lucknow OK ? Pour l'utiliser, je vais utiliser une carte ici. Ce total des ventes pour Lucknow. Maintenant, je reçois les ventes de Lucknow alors que 2 millions de dollars appliquent un filtre pour Mumbai Je vais changer de lieu. Supposons Mumbai. Tout le reste est en train de changer, mais les ventes de Lucknow ne changent pas Heureusement pour Bangalore, cela ne changera pas. C'est vrai. OK. Ça a mal tourné. Quelque chose s'est mal passé ici. OK. Ici, nous avions ce truc, la catégorie de produit. Catégorie de produit, puis nous avons eu le total des ventes, c'est vrai. Ça va. Quelque chose s'est mal passé. Il ne s'agit donc pas du total des ventes ici. Il ne s'agit donc pas du total des ventes ici. J'ai créé des ventes par chance maintenant. J'ai postulé ici. Ventes pour Lucknow. OK. Si j'ai choisi Bangalore, je choisis la chance maintenant. OK. Alors maintenant, voyez. Mais lorsque j'applique cette localisation, les choses ne changent pas. C'est vrai, c'est vrai. Mais lorsque je passe cette commande, elle reçoit de la monnaie en ligne et hors ligne. Parce que lors de la création de Sales for Luck Now Major, j'ai appliqué le filtre interne uniquement pour la chance en tant que lieu. C'est vrai. Si vous sélectionnez une catégorie de produit, elle changera car je n'ai donné aucune instruction pour la catégorie de produit J'ai donné des instructions lorsque je change le lieu en tant que site de Mumbai. Si je change, cela ne changera pas, n'est-ce pas ? Mais si je change de catégorie de produit, elle changera. Si je change de catégorie de produit pro, n'est-ce pas ? Vous ne voulez ni major, ni votre carte, ni les visuels que vous voulez créer Si vous ne voulez pas qu'il soit modifié, vous pouvez appliquer le filtre interne de cette manière. Ce filtre interne sera restreint en fonction du filtre que vous souhaitez appliquer. Supposons que vous ne vouliez pas être une catégorie de produits, vous pouvez également postuler pour cette catégorie de produits. Si vous souhaitez spécifier que vous souhaitez calculer ces ventes uniquement pour le mode hors ligne, vous pouvez mettre un autre filtre ici et vous pouvez donner le nom du type de commande égal à activé, afin que les cellules se produisent hors ligne. Ces filtres sont appelés filtres internes. Les filtres que nous créons ici sont des filtres externes. J'espère que c'est assez clair pour vous, non ? Nous verrons la fonction de calcul en détail dans quelques autres conférences. Nous allons faire quelques recherches pratiques. Mais la fonction de calcul est très importante pour les filtres internes. De même, vous pouvez également créer quelques cartes supplémentaires pour Lucknow, Mumbai Et vous pouvez voir que cela ne changera pas. OK. Encore une chose. Supposons ici, si je mets ceci là où il se trouve, des ventes pour Lucknow Ici. Ici. Voir. Maintenant, laissez-moi réorganiser ça Maintenant, si vous regardez ici, nous avons le total des ventes et des ventes de Lucknow Cliquez ici pour voir ce que vous allez sélectionner. Permettez-moi de le supprimer. Supposons que vous sélectionniez ceci pour la chance, maintenant pour la chance. Maintenant, le total des ventes, c'est la chance. Maintenant, c'est pareil, non ? Ces deux colonnes arrivent en même temps, n'est-ce pas ? Mais lorsque vous sélectionnez Mumbai, voyez ici que les ventes à Lucknow sont différentes, n'est-ce pas ? Si je le supprime ici pour Bangalore pour Lucknow, c'est Cela se répète pour tous les autres sites, Bangalore, Mumbai également, parce que la vente par chance n'est pas affectée par le lieu, elle est toujours calculée pour le Lucknow lui-même À cause de cette majeure, nous avons donné des données aussi bien de localisation que de chance. Maintenant, si vous utilisez une matrice de colonnes comme celle-ci, cette colonne sera répétée la même valeur pour chaque emplacement. Parce que, que ce soit Bangalore ou non, cette colonne sera calculée pour Lucknow uniquement parce que nous avons indiqué ici le code bas en dur, c'est le cas pour les filtres internes Vous devez faire attention si vous voulez utiliser une table comme celle-ci, vous devez faire attention à ce qu'elle soit répétée de la même quantité fonction de ce filtre pour tous les autres emplacements également. Cela peut créer un problème, non ? Parce que nous donnons ici de la chance à la vente. Non, mais toutes ces se répètent inutilement pour choses se répètent inutilement pour Mumbaan Si vous le supprimez, ce sera correct. Tu dois faire attention à ça. OK, merci d'avoir regardé. 49. Comparer les ventes totales pour chaque emplacement entre les catégories de produits: Et bon retour. Dans le cours précédent, nous avons compris le fonctionnement des filtres internes. Nous allons maintenant aller plus loin et essayer d'analyser cette activité manière bien meilleure dans le style approprié pour lequel nous disposons de ces données. Maintenant, cette entreprise souhaite analyser certaines choses. J'ai écrit deux questions comme celle-ci. Le propriétaire de l'entreprise souhaite analyser les ventes totales avec les ventes des principales succursales par catégorie. En fait, il veut comparer, comparer les ventes totales avec les ventes des succursales principales. Vous voulez voir comment se comporte sa succursale principale lors des ventes. Et la deuxième question à laquelle nous devons répondre est le pourcentage de contribution aux ventes. Chacun, chaque lieu. C'est l'emplacement. OK ? Nous devons répondre à ces deux questions par le biais d'un rapport. Passons à la BI, voyons ici que nous avons créé cette catégorie de produits, ventes totales par catégorie de produits, n'est-ce pas ? Donc, voici ce que nous pouvons faire, nous pouvons soutenir Lack now is the main branch. Pour cela, nous devons créer les ventes. Nous devons maintenant calculer les ventes totales pour le manque et pour chaque catégorie de produits, nous devons comparer le montant des ventes pour Casual ventes totales sont de 3 millions. Quel est le montant des ventes occasionnelles dans les succursales basses ? C'est ce qu'il veut que nous fassions. Comparez le total des ventes avec le support de la succursale principale. Maintenant, c'est la succursale principale, d'accord. Pour ce faire, nous devons créer une mesure qui nous donnera le total des ventes pour le site de Lucknow que nous avons réalisées lors de la conférence précédente Ce que nous avons fait, nous avons créé cette mesure appelée Sales for Lucknow, dans laquelle nous avons utilisé la fonction de calcul Appliquez le filtre interne sur place comme par hasard. Maintenant, cela nous donnera toujours le total des ventes par chance. Maintenant que nous avons déjà ce filtre principal avec le filtre, nous pouvons maintenant faire ce que nous pouvons faire, le support sait que c'est l'emplacement principal si Lucknow n' est pas le site principal, un autre est l' emplacement principal, il suffit de le copier Nous pouvons aller ici et créer un nouveau major, non ? Ce n'est pas un problème. Vous pouvez aller ici et vous pouvez le copier et créer un nouveau major, n'est-ce pas ? Va juste ici. Cliquez sur New Major. Supposons ici que je veuille simplement le faire pour Mumbai, vous devez le changer en Mumbai. Changez ça, Mumbai. Nous avons maintenant les principales ventes pour Mumbai. Supposons que Mumbai soit l'emplacement principal ici. Dans ce rapport que nous avons déjà créé, nous avons juste besoin de simplement vendre pour Mumbai ici. Maintenant, dès que j'ai mis les ventes de Bi ici, nous avons les données ici. Nous pouvons maintenant voir les ventes totales et les ventes totales pour le mobile ici. Lorsque vous l'avez terminé, vous pouvez voir de manière décontractée, le total des ventes est en grande partie un emplacement mobile, c'est la vente. Vous pouvez voir la comparaison, non ? Si vous voulez également mettre le lo, vous pouvez mettre le O ici. Vous pouvez le voir de cette façon. Vous pouvez créer un graphique, créer un graphique dans lequel vous pouvez comparer les ventes de chaque point les ventes de chaque point de vente au total des ventes. De cette façon, vous pouvez analyser. C'est pour Mumbai, c'est pour Lucknow. OK ? Nous avons répondu avec succès à la première question. La prochaine est la deuxième question, qui est le pourcentage de contribution aux ventes de chaque site. Pour cela, ce que nous devons faire, nous voyons ici que nous avons ce tableau, ce que nous avons fait. Nous avons le total des ventes pour chaque site, accord, pour Bangor, pour Luck now et pour Mumbai Nous avons donc ce total. Ici, comment obtient-on le pourcentage ? Nous devons diviser le total pour un lieu donné. Total, non ? Ventes totales globales, n'est-ce pas ? Pour cela, nous devons d'abord créer un nouveau major. Pour mettre le nouveau major en premier, cliquez avec le bouton droit de la souris ici, créez un nouveau major que nous appellerons une vente, comment obtenons-nous les ventes de toutes les succursales en utilisant la fonction de calcul. Je vais juste le supprimer. Je vais utiliser la fonction de calcul ici. Je vais l'enlever, je vais le mettre ici comme tout. Nous avons maintenant cette fonction calculée, qui calculera le montant des ventes. Il résumera le montant des ventes pour tous les sites. Commettons-le. Je vais sélectionner ce tableau et y mettre tous les emplacements. Vous pouvez maintenant voir ici total des ventes pour Luck Now. Et voici le chiffre d'affaires total de l' ensemble de l'entreprise pour tous les sites. Maintenant, nous arrivons au pourcentage pour chaque site. Pour cela, encore une fois, nous devons créer un nouveau major. Vous pouvez soit cliquer avec le bouton droit de la souris ici et créer une nouvelle major. Ou tu peux venir ici et cliquer ici. Nouveau major. Ici, je vais indiquer l'emplacement de la pièce correspondant au pourcentage des ventes. Vous pouvez écrire ce que vous voulez, d'accord, Pourcentage de vente. Pour y parvenir, nous devons diviser le total des ventes. Pour cela, je vais utiliser le total des ventes divisé par le site de toutes les succursales. Quel était le nom ? Toutes les ventes sur site. Oui, celui-ci. Je vais juste le commettre. OK, laissez-moi sélectionner ce tableau et le mettre également. Vous voyez ici maintenant que nous obtenons également le pourcentage de ventes pour chaque point de vente. Mais cela n'est pas exprimé en pourcentage. Nous devons donc passer à cette importante vente en pourcentage ici. Nous devons modifier ce pourcentage de sélection de deux pourcentages. OK, laisse-moi changer ça. OK. Maintenant, vous pouvez voir ici que nous avons pour l'emplacement de Bangalode, c'est le total des ventes Il s'agit du total des ventes globales , y compris tous les sites. Et voici le pourcentage que vous pouvez voir ici. Mumbai contribue à 34 %, Laco contribue à 32 % et Bangalodes contribue à 33 % du total des ventes Nous avons également répondu à cette question, en apportant la contribution de chaque site en créant un nouveau Mejor Nous avons créé ici deux mesures. Le premier concerne toutes les ventes par point de vente et le pourcentage par point de vente. Avec cela, nous pouvons conclure, d'accord, maintenant nous l'avons disponible. Si vous souhaitez le remplacer par un autre graphique, vous pouvez le faire. OK ? Si vous pouvez mettre le tableau des donateurs, ce sera bien mieux ce niveau matriciel, d'accord ? Nous pouvons ainsi répondre à ces deux questions posées par les sacs. Comparez les ventes totales de chaque succursale avec les ventes totales de toutes les catégories. Calculez le pourcentage de contribution aux ventes de chaque point de vente. Avec les deux, nous avons également répondu à ces deux questions commerciales. OK ? Vous pouvez également vous entraîner davantage avec des questions qui vous viennent à l'esprit et auxquelles vous pouvez essayer de répondre en créant des rapports sous forme de passeport. OK ? Découvrez l'intérieur de la prochaine conférence. 50. Fonction dans le filtre: Bonjour et bon retour. Dans la conférence précédente, nous avons vu comment comparer les ventes par emplacement. Ici, nous avons comparé les ventes totales de Mumbai et les ventes sociales de Luck Now par gène, en filtrant par catégorie de produits. Ici, vous pouvez voir que les ventes de Casual étaient. C'est le total des ventes de Casual were Mumbai et c'est une question de chance. Maintenant, c'est pour le semi-permal. Il s'agira du nombre total de cellules , y compris tous les emplacements. Et ça, c'est pour Mumbai. Et maintenant, pourquoi devons-nous créer cette mesure, pour obtenir cette analyse ? Parce que lorsque vous considérez la puissance, la puissance BI est une base de données en colonnes, n'est-ce pas ? Ce sont des données stockées sous forme de colonnes, n'est-ce pas ? Dans ce cas, ces mesures peuvent être regroupées dans un seul axe, n'est-ce pas ? Mais nous voulons analyser chaque emplacement. Nous avions besoin de créer une mesure spécifique à l' emplacement que nous avons créée ici dans des cellules par chance maintenant où nous avons utilisé la fonction de calcul, et c'est là l'importance de la fonction de calcul dans ce scénario. Cette fonction de calcul prend la somme de toutes les cellules (nombre de cellules). Ensuite, il filtre en fonction cet emplacement particulier avec l' emplacement des données du filtre appelé chance. Maintenant, il lui donnera un total de cellules pour la chance. Maintenant, ce n'est qu'ainsi que nous pourrons obtenir le total des ventes, par chance. Hein ? De même, nous l'avons fait pour Mumbai. C'est pourquoi nous avons besoin d'une fonction de calcul et c'est pourquoi nous devons créer une mesure pour obtenir ce type d'analyse. OK. Maintenant, nous avons également créé une mesure pour toutes les cellules de localisation. Et ici aussi, nous avons donné un filtre, la localisation de toutes les données. Ici aussi, nous prenons tous les emplacements comme filtre. Ici, nous prenons en compte non seulement les ventes totales, même si nous pouvons indiquer les ventes totales, mais nous avons également conservé un filtre filtrant. Pourquoi ce filtre est-il important et que se passera-t-il si je ne le place pas ? C'est ce que nous allons voir dans cette conférence. OK, voyez ici. Nous avons maintenant créé ce filtre. Ce filtre est censé créer une commande en ligne. Voyez-les. Tout le lieu est, il change d'ordre souple en ligne et hors ligne. Si je sélectionne Mubi, cela changera, n'est-ce pas ? Cela change pour chaque endroit, n'est-ce pas ? Chaque filtre, tous les filtres, les filtres externes que nous appliquons. Cela change tous les emplacements, en fonction de ces filtres externes. Parce qu'ici, nous avons utilisé tous les emplacements comme filtre, n'est-ce pas ? Ainsi, et en ce qui concerne les ventes au centre également, nous atteignons le dividende total des ventes ou les ventes par site OK ? Pourquoi cette formule fonctionnera-t-elle ici ? Parce que lorsque nous appliquons un filtre ici pour Mumbai, cela deviendra uniquement pour Mumbai. En calculant le filtre ici, les ventes totales seront de 469. Les ventes totales pour Mumbai seront de 160 fois zéro. instant, ce que je vais faire, c'est simplement copier ceci, une formule. Ce que je vais faire, c'est essayer de créer un autre major. Je vais créer une nouvelle majeure qui sera un peu différente de ce que dit le lieu. Je vais lui donner un nom. Tous les emplacements restent les mêmes, d'accord ? Ici. Au lieu de saisir l'emplacement de toutes les données, je vais supprimer ce filtre de localisation ici. Je vais juste mettre toutes les données ici. Ce que je donne comme filtre, ce sont toutes les données, d'accord ? Même fonction de calcul pour calculer le total des ventes. Mais ici, au lieu de donner l'emplacement de toutes les données, je donne simplement toutes les données. Commettons-le. Nous en avons maintenant deux principaux. L'une concerne toutes les ventes par point de vente, où nous commençons à utiliser le tout comme filtre. Et nous réfléchissons également à l'emplacement. Mais dans toutes les ventes sur site, nous communiquons toutes les données. Ici, nous ne précisons pas le lieu. Moi, je vais utiliser celui-ci. OK ? Ici. J'inclurai également toutes les ventes sur site. Maintenant, voyez ici, nous avons l'emplacement, toutes les ventes sur site et une seule vente sur site. Maintenant, tout est pareil, toutes les ventes sur site et toutes les ventes sur site ne font qu'un. Les deux valeurs sont identiques. Mais dès que j'applique le support du filtre sur See here, toutes les ventes par point de vente se répètent ici. Mais toutes les ventes sur site et toutes les ventes sur site deux des valeurs différentes. Voir ici, 46, double 9 850,44, 126. Maintenant, ce filtre actif est appliqué à celui-ci, mais il n'est pas appliqué à la première cellule. En effet, sur toutes les cellules de localisation, nous n'avons donné aucun filtre. Nous prenons en compte toutes les données. Aucun filtre n'affectera cela. Toutes les cellules de localisation que vous appliquez, quel que soit le filtre, le filtre externe nous appliquons, ne changeront pas. Cela restera le même. Toutes les cellules de localisation changeront. Mais ce sera le cas, c'est ainsi que nous pouvons utiliser la fonction de calcul et nous pouvons jouer avec le filtre tout en l' appliquant de cette façon. Si vous souhaitez que le total des ventes soit répété ici, vous pouvez utiliser comme ceci. OK. J'espère que vous avez compris comment utiliser ces filtres et comment créer ces mesures. En cas de doute, vous pouvez commenter dans l' espace de discussion de la classe et je me ferai un plaisir de répondre à vos questions. Merci. 51. Fonction SUMX: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons apprendre comment différencier certains et certains x. manière un peu plus détaillée. Nous avons déjà vu comment utiliser certains x ici. Je vais vous faire la différence avec les petites données dont je dispose. Je vais vous expliquer la théorie qui le sous-tend , puis nous verrons quels sont les acteurs au pouvoir. D' accord ? Si vous regardez ces petites données ici, nous avons le numéro du reçu, n'est-ce pas ? Ensuite, nous avons la date de vente, le statut, la commande, le type, le numéro de jeton, nom du produit, la catégorie de produit, la quantité, le prix unitaire et le montant de la vente. OK. Ce montant de vente, je suis en train de le calculer. OK. Ici, pour chaque numéro de reçu, la date de vente, statut de cette vente, puis le type de vente en ligne, vente en ligne ou vente hors ligne. Et le nom et la catégorie du produit, puis la quantité et le prix unitaire. Vous pouvez donc voir qu'il n'y a qu'une seule quantité pour ce numéro de reçu et que le prix unitaire est de neuf. Le montant de la vente sera le prix unitaire exprimé en quantité. C'est la formule. La quantité au prix unitaire nous donnera le montant de la vente, droite, pour ce numéro de reçu. Pour les projets de loi 11, 11. Projet de loi 11. Bill 11, ce numéro de reçu, nous en avons vendu le montant pour 900 dollars. De même, pour ce montant de facture, la facture 12, il y a deux quantités vendues et le prix unitaire est de 900. Il pourrait y en avoir 700. Eh bien, nous pouvons le voir. OK, 700 sur deux nous donneront les 1 400. De même, ces trois quantités pour ce numéro de facture et ce prix unitaire sont de 500 1 500 D'accord ? 500 en trois. De cette façon, nous calculons le montant de la vente. Maintenant, si nous utilisons la fonction somme et créons une quantité totale majeure, ce qui en résultera, cette quantité sera égale à 12. Lorsque nous mettrons la somme du prix unitaire, cela s'élèvera à 4650 Maintenant, pour obtenir le montant total de la vente, que doit-on faire ? Il suffit de multiplier la quantité totale vendue par le prix unitaire obtenir le montant de la vente. Mais c'est tout à fait faux, car nous n'en avons pas vendu pour 55 800 dollars, Mais lorsque nous utilisons la fonction somme pour obtenir la quantité totale et le prix unitaire total, et lorsque nous multiplions, nous obtenons ce nombre très élevé, 55 000, ce qui est élevé par rapport au montant réel de la vente Dans ce cas, ce que nous devons faire, effectuer les opérations de ligne pour chaque numéro de facture. Pour cette ligne en particulier, nous devons prendre en compte la quantité et le prix unitaire pour obtenir le montant de la vente. De même, pour chaque numéro de facture, nous devons le faire, nous devons effectuer l'opération par ligne ici. Lorsque nous faisons cela, nous obtenons ce 900 160030040014001501000. Lorsque nous résumons cela, nous obtenons le montant total de la vente, chacun s'élevant à 8 200 dollars seulement Alors que si vous utilisez une fonction pour la quantité totale et le prix unitaire total puis le montant total de la vente, se passera-t-il ? Vous obtiendrez le mauvais montant de vente selon de tels critères, dans situations où vous devez effectuer les opérations sur les salaires des lignes puis les additionner, vous devez alors utiliser la fonction S x. N'oubliez pas que chaque fois que vous devez effectuer des opérations telles que la quantité ou le prix unitaire, nous vous communiquerons le montant de la vente pour chaque facture. Et si vous souhaitez connaître le montant total de la vente, vous devez d'abord effectuer ces opérations de ligne , puis augmenter le montant pour obtenir le montant total de la vente. D'accord ? J'espère que c'est clair, donc vous devez vous en souvenir. Bien, passons maintenant au pouvoir I et faisons-le de manière pratique ici. Je vais créer et supprimer ces filtres pour que le montant total des ventes soit de 5 millions. Permettez-moi de créer un major. Je vais cliquer ici avec le bouton droit de la souris et cliquer sur Major ici. Je vais mettre le total des ventes, OK, ici. Je vais utiliser le Six Sun ici. Je garderai les données ici. Je dois conserver le coût des données par unité. Et puis, en quoi consiste le reste ? Le coût, coût par unité. Coût par unité transformé coût par unité en prix unitaire, d'accord ? Nous devons donc prendre ici le montant du coût. Montant de la vente. Montant de la vente, d'accord ? Cela nous permettra donc de conserver le total des ventes. Ici, j'utilise une fonction. Ce qu'il va faire en premier, c'est multiplier ce coût par unité par multiplier ce coût par unité par le montant des ventes, d'accord ? Prix unitaire, désolé. Ici, nous devons prendre en compte les ventes par unité, d'accord ? Et quand nous faisons cela, d'accord, le total des ventes est déjà le vôtre. Dites-moi ce que je vais faire. Je vais créer une carte ici pour cette carte. Je vais m'en servir. Ventes totales, montant total des ventes, d'accord ? Ici, nous avons intégré le coût par unité à la vente par unité, n'est-ce pas ? Nous devons donc indiquer le coût par unité, d'accord ? Ici, je me suis trompé en ce qui concerne le coût unitaire. Nous devons utiliser la quantité ici. Quantité et coût par unité, d'accord ? Voyez ici. Nous obtenons maintenant un montant total de ventes de 4 millions. De cette façon, vous pouvez jouer et voir comment vous pouvez utiliser les fonctions sum, x et sum dans la prochaine leçon. 52. Créer une colonne pour tranches d'âge avec DAX: Bonjour et bon retour. Nous avons vu de très bons exemples de fiscalité, et nous avons créé la majeure, ainsi que quelques colonnes calculées. Il est maintenant temps d'aller plus loin et d'utiliser les impôts pour d'autres choses avancées, selon une véritable logique ou pour quelque chose que nous pouvons faire de manière originale. Pour cela, je vais ouvrir un nouveau, je vais ouvrir, d' accord, je vais déménager d'ici, je vais importer un nouveau siège où j'ai conservé le. OK. À partir de là, je vais importer un nouveau siège où se trouvent les données des clients et là nous essaierons de faire quelque chose de très utile avec le K. Tout d'abord, je vais obtenir les données. Je vais récupérer les données dans le classeur Excel. Ici, j'ai téléchargé le fichier Excel du client et dans ce fichier Excel, nous verrons quelles sont les données qui sont les données Sp du client. Cliquez ici pour voir que nous avons les coordonnées du client ici. OK, laissez-moi le charger avant de le charger. Si vous regardez ces données , quelques colonnes sont chargées avant le chargement. Si vous regardez ces données, il y a quelques colonnes qui ont aucune valeur, n'est-ce pas ? Voir ici jusqu'à l'âge, nous avons les valeurs pour les colonnes 11, 12, 13. C'est nul. Ce sont les colonnes vides présentes dans les données que vous souhaitez. Vous pouvez cliquer sur Transformer et transformer. Il supprime ces colonnes. Cliquez sur la transformation accéder à la puissance A, où vous pourrez travailler à la transformation de vos données. Vous voyez ici, nous avons maintenant les valeurs nulles. donc Nous pouvons donc aller ici sur la colonne distante et cliquer sur les colonnes distantes. Donc, voyez ici que l'expression pour supprimer une colonne est table remove columns. Ensuite, vous devez conserver le nom du fichier, le client, le trait de soulignement, le nom du siège et le nom de la colonne Lorsque vous validez ceci, cette table sera supprimée, cette colonne sera supprimée. Nous avons encore quelques colonnes. Maintenant, ce que je fais, je vais fermer, appliquer et laisser les données se charger. OK, il y a quelques erreurs. Laisse-moi voir. OK, car d'une manière ou d'une autre, ce truc l'a fait, alors laissez-moi l'importer à nouveau. Permettez-moi de l'étendre un peu ici. Ce sont donc les colonnes que je ne veux pas, n'est-ce pas ? Je vais donc simplement les sélectionner, 11-36, puis nous verrons si vous trouvez une option Supprimer ou autre chose, voir ici. Maintenant, lorsque vous écrivez Click, vous pouvez trouver l'option Supprimer des modèles. Nous allons essayer ça. Oui, je souhaite supprimer. OK, donc je ne supprime qu' un par un. Je supprime un par un. Cela va entraver tout ce que nous allons faire. Mais il est bon de supprimer les colonnes et les rôles inutiles qui ne sont pas utiles car ils deviendront inutiles Parfois, les performances de notre visualisation sont affectées En raison de ces éléments inutiles, il est préférable de les supprimer avant de poursuivre. Nom du client, site Web, description du pays, et nous avons l'année création de l'entreprise, détaillez ensuite le secteur , le secteur d'activité et le nombre d'employés de cette entreprise. Et puis l'âge du fondateur, 3052 ans. Comme ça, nous avons l'âge. Maintenant, ce que je veux faire, je veux le catégoriser Je veux placer les gens dans une tranche d'âge. Supposons que vous ayez 45 ans, je veux classer entre 45 et 54 ans Si vous avez plus de 35 ans, je veux vous placer dans la catégorie des 34, 35 à 44 ans. Si tu as plus de 25 ans, je veux le mettre entre 25 et 34. Si vous avez moins de 25 ans, je veux le mettre dans la catégorie des 18234 De même, si vous avez plus de 25 ans, je veux le mettre entre 25 et 34. Si vous avez moins de 25 ans, je veux le mettre dans la catégorie des 18234 De même, si vous avez plus de 55 ans, je veux entrer dans la catégorie 55 ans et plus. De cette façon, nous pouvons mieux comprendre quel est le groupe d'âge dans notre organisation ou dans nos données. C'est ce que je veux faire pour cela. Je souhaite le faire en créant une colonne calculée. Et pour cela, nous allons utiliser la taxe pour créer une colonne calculée. Sélectionnez les données. Et ici, vous sélectionnez une colonne. Il suffit de cliquer sur la nouvelle colonne. Sélectionnez une nouvelle colonne. Il suffit de cliquer sur la nouvelle colonne. Ici, je veux donner un crochet comme nouveau nom de colonne. Voici ce que je veux faire, je veux écrire la formule fiscale. Je vais sélectionner, si je dois sélectionner les clients à mettre comme 5052, désolé, 55 plus OK. Ce sera donc une condition, désolée, je n'aurais pas dû la poser d'accord. Ensuite, vous mettez Sienta et je vais simplement le copier. Et ici je vais coller. Et je vais poser une autre condition. S'il est supérieur ou égal à 45, je veux le mettre sous la forme d'un 5052 Désolé, 45 à 54 ans. 45 à 54 septa ici. La condition suivante, je veux mettre plus de 35. Bien plus de 35, je veux les classer dans la catégorie des 35 à 44. Ensuite, définissez copier, coller. Et ici, je veux mettre la catégorie suivante. Plus de 25. Supérieur à 25. Et ça va entrer dans le bracket, 25 à 34, non ? Alors je vais mettre Septa, je vais donner le dernier J'ai entre 18 et 34 ans, non ? Ensuite, je fermerai tous les crochets. Je vais payer pour clôturer ça. Puis un autre support. Maintenant, je veux créer une nouvelle colonne dont je vais donner le nom comme tranche d'âge. Ensuite, je mettrai la condition ici si le client est âgé, puis je mettrai la condition ici. Si le client a 55 ans de plus ou est égal à 55 ans, je veux placer tous ces clients dans la tranche d'âge de 55 ans et plus, puis si le client est supérieur à 45 ans, je veux mettre tous ces clients âgés de plus de 45 ans ou plus, de plus de 45 ans ou égal à 45 ans. Je veux les placer dans la tranche d' âge de 45 à 54 ans. La prochaine tranche d'âge sera de 35 ans et plus. Je vais le mettre dans un 35 à 44. Ensuite, la catégorie suivante sera supérieure à 425, et je les classerai entre 25 et 34. Ensuite, la dernière catégorie sera celle des 18 à 34 ans, des 18 à 24 ans. 24, 18 à 24, c'est mieux que j'égale 425 et je vais les mettre dans 25 à 34. Ensuite, la dernière catégorie sera celle des 18 à 34 ans. 18 à 24 ans. 24. Les 18 à 24 seront la dernière catégorie. Maintenant, je vais le commettre. Vous voyez maintenant, nous avons une tranche d' âge ici. Lorsque vous examinez le modèle de données ici, vous pouvez voir que les 35 ans ont été maintenus dans la tranche d'âge. 35 à 45 ans, d'accord ? Et puis 45, 45 à 54, 65. Voir la tranche d'âge clairement identifiée comme 55 plus 47 Appartient aux 45 à 54 ans. 33 correspond à 25 à 304-20-9205 à 34. 30 c'est 25 à 34. De même, 59 ans c'est 5 plus 52 c'est 45 à 54 ans, 55 c'est pitié 5 et comment nous avons facilement créé une nouvelle colonne où, avec une formule simple , une formule fiscale, nous avons classé notre clientèle dans la tranche d'âge C'est fait en une seconde, non ? Dès que vous définissez la formule, votre nouvelle colonne est créée. Ce sera un sondage assez important analyser votre clientèle. Quelle clientèle ? Quelle tranche d'âge achète vos affaires ? Quelle tranche d'âge ? C'est énorme dans l'analyse de votre base de clients. Base de clients. Quelle tranche d'âge achète vos affaires ? Quelle est la tranche d'âge de votre client ? Quelle tranche d'âge achète, plus ou moins ? Cela vous sera très utile de cette façon pour créer une tranche d'âge. Si vous avez une telle exigence, vous pouvez créer une nouvelle colonne en utilisant la fonction x et en y insérant la logique ici condition. Vous pouvez également utiliser d'autres conditions dans la prochaine conférence et y intégrer la logique, comme nous utilisons ici la condition if. Vous pouvez également utiliser d'autres conditions. Donc, lors de la prochaine conférence. Lors de la prochaine conférence. 53. Extraire le mois-année de la date avec DAX: Bonjour et bon retour. Au cours de cette conférence, nous allons apprendre une nouvelle chose et c' est comme si nous avions une date de vente, n'est-ce pas ? Mais je souhaite créer une autre colonne dans laquelle je souhaite séparer le mois de l'année de cette date de vente. C'est un très bon exercice. Souvent, lorsque nous réalisons une visualisation des données d'un projet dans le monde réel, il peut être nécessaire travailler sur le mois et l'année. Extraire le mois et l'année de la colonne des dates de vente. Tu vois, c'est le 4 janvier 2020. Je ne veux extraire que le 20 janvier. Je veux connaître le mois et l'année afin pouvoir faire une analyse plus approfondie à ce sujet. Dans ces scénarios, nous devons créer une colonne calculée extraire le mois et l'année de cette colonne de date ou ce que vous voulez. Vous allez extraire le jour, droite, le jour, le mois, l'année. Toutes ces choses que nous pouvons faire. Commençons et essayons de créer une autre colonne calculée où nous pouvons obtenir le mois et l'année à partir de ces 40 points dont nous avons besoin. Nous pouvons aller n'importe où. D'accord. Nous allons accéder aux données , cliquer avec le bouton droit de la souris pour créer une nouvelle colonne. Sinon, vous pouvez venir ici et cliquer sur une nouvelle colonne. Pour créer une colonne calculée, cliquez sur Nouvelle colonne et nous devons écrire l' expression ici. Je veux lui donner un nom, mois ici, parce que je veux extraire le mois et connaître la date indiquée. Vous devez indiquer ici un mois égal au décalage Enter. Et ici, vous devez utiliser la fonction de format. Ensuite, dans la fonction de format, ce dont nous avons besoin pour écrire F, nous devons prendre la date à partir de laquelle nous voulons choisir la date. Ici, nous avons la colonne de date de vente , à droite, qui contient la date. Nous avons maintenant la date de vente. Nous demandons maintenant expression X ou à la fonction de format de prendre la date de ce fichier de saldate, puis d'entrer en septembre. Et voici ce que vous voulez extraire ? Je veux extraire le mois dans un format M, extraire le mois dans un format MM. Ensuite, vous pouvez saisir Y, Y, Y, Y. ce faire, le mois sera extrait au format MM et ici au format Y, Y, Y Y. OK, il suffit donc de fermer le support. Ici, nous créons une colonne calculée appelée mois, année. Nous utilisons la fonction de format ici, je prends la colonne de notre modèle de données, date de vente. Je suis en train d'extraire, nous ne prenons que le mois au format MM et l'année au format Y YYY OK, de cette façon, nous pouvons extraire. Cliquons lorsque vous cliquez sur Valider. Vous voyez ici que nous avons une colonne calculée appelée Mois et Année, et que vous pouvez voir la vente. Ou janvier 2027, mars 2020. Comme ça, non ? Mais ici, nous n'avons que janvier 2020, mars 2020, 02020 ou 03 tiret 20200 Ainsi, nous avons réussi faire ce que nous voulions faire ici. Si vous voulez mettre, si vous voulez créer M M, M M, alors ce qu'il fera, il vous le donnera au format de 2020. Maintenant, dans ce format, vous pouvez mettre MM M, d'accord. Si vous mettez quatre fois MM, ce sera en janvier 2020. D'accord. Remplissez le format que vous voulez ou quelle que soit l'exigence, c'est ce que vous pouvez faire ici. Je vais me contenter du MM YY. Chaque fois que vous écrivez une expression fiscale , un langage de programmation ou un langage de script, vous essayez simplement de tester la syntaxe Regardez ici, si je mets MM YY, quelle sera la sortie ? Soit cela peut générer une erreur, soit cela peut vous donner un peu d'apprentissage, n'est-ce pas ? Il suffit de s'engager et de voir quoi. À voir ici. Il vous indiquera l'année 2020 pour le 20 janvier. Comme ça. Quoi que tu veuilles faire, si je mets trois y, alors ce que ça fera, ça te donnera environ 204. Ici c'est comme ça. Quand je vois tous les trois le résultat, c'est 204. Nous devons comprendre comment le 204 va arriver. Nous sommes en 2020. Mais quand nous mettons Y Y, ce qu'il en 20 et je pense à la date, à l' année 2067, à la façon dont cette 2067 arrive . De quel champ s'agit-il ? Cela nous donne une très mauvaise idée en ce moment. Avec cela, vous pouvez comprendre que cela devrait être en Y, Y, Y, T. D'accord ? Ici, vous pouvez mettre DD, MM, YY, et cela vous donnera pour janvier 2020, n'est-ce pas ? Si vous mettez DDD, il vous donnera la date, le jour de ce samedi, janvier 2020. Comme vous pouvez le voir ici, c'est le premier 4 janvier 2020 et ici, le 4 janvier était le samedi et le samedi janvier 2020. Si vous mettez trois DD, cela vous donnera le jour, le mois, l'année. Si vous mettez quatre DD, cela vous donnera samedi, non ? Si vous ne voulez que la date, vous pouvez mettre DD, MM, Y, Y. D'accord ? Si vous voulez un jour à cette date précise, quelle est la date que vous pouvez mettre comme ça ? Si vous voulez expérimenter davantage, vous pouvez mettre D et voir quel sera le maximum. Cela va générer une erreur ici maintenant, DDD phon, DD phon, MM. Hyponyys nous donnant le jour, la date, date, Maintenant, c'est une bonne chose nous puissions également connaître la date, jour également, le mois, l'année également. De cette façon, vous pouvez expérimenter la syntaxe et obtenir des informations utiles. Mon but était de vous présenter, euh, la fonction de format avec celle-ci par fonction. Avec cette fonction de permis, je voulais extraire le jour et la date, mois et l'année à partir de la date de vente. Nous avons fini par obtenir le jour, la date, le mois et l'année également. J'espère que vous avez compris la syntaxe, comment tirer le meilleur parti de la syntaxe, d'accord, voir dans la prochaine conférence. 54. Utiliser la fonction Switch dans DAX: Et bon retour. Dans cette conférence, nous allons utiliser le commutateur. Nous verrons comment nous pouvons utiliser l'interrupteur, comme vous savez comment utiliser les lobes et ici nous allons utiliser l'interrupteur pour cela J'ai ajouté une colonne dans notre modèle de données appelée territoire. Le territoire aura des options comme l'est, l'ouest, le nord, le sud, comme ça pour chaque entrée. OK, alors chaque territoire, pour chaque entrée, nous avons le territoire. Et puis les ventes totales. Pour cela, il appartient au territoire et le total des ventes est de 45. Il y a un autre territoire qui en compte 1010. OK, comme ça. J'ai ajouté quelques données ici. Ensuite, je veux créer une autre colonne, dont nous verrons que l'entrée appartient au volume de région que je souhaite créer. Vous voyez ici, j'ai créé une colonne, une région, un volume. Ce que fera ce volume régional, il créera une colonne et vous indiquera que cette cellule, la cellule 45 au total, est une région de volume moyen. Appartient à la région à volume moyen. Comment est-ce que j'ai classé cela ? Il s'agit de la colonne calculée que j'ai créée. Il n'y était pas. C'est ce que je veux faire. Pour le faire. Tout d'abord, ce que je vais faire, c'est supprimer ce truc. OK. Maintenant, lorsque vous regardez le tableau, c'est la colonne des territoires et des ventes totales qui vient d'être ajoutée. Je l'ai également ajouté. OK, ce territoire de vente. Maintenant, je veux créer une colonne où je peux voir qu'en fonction du nombre de ventes, je peux classer ces entrées, ce territoire Cela appartient généralement à un territoire et ses ventes totales sont de 45. Je veux la classer comme région de faible volume de ventes ou région de ventes à volume élevé. OK, pour cela je veux créer une colonne. Cela appartient donc au territoire du sud et a réalisé des ventes totales de 12. Je veux la classer dans la catégorie des régions à faible volume ou à volume moyen de ventes. Comment puis-je le faire ? L'utilisateur appartient à South and 78 High Volume, non ? Pour ce faire, ce que je peux faire, je peux simplement aller ici, client et créateur, nouvelle chronique. Après cela, nous devons donner ici le nom de la colonne. Je vais donner le volume de la région ici. Après cela, j'entrerai. Et là, je change et je change, c'est vrai. Après ce changement, ce que je veux donner, je veux le mettre, puis je veux mettre en place des conditions telles que les ventes totales des clients. Je vais prendre la colonne des ventes totales égales à 50, comme une région à volume élevé de 60. Ensuite, je vais poser une autre condition. Si elle est supérieure de 50 à 50, il s'agit d'une région de volume moyen. Et s'il s'agit région de volume moyen de 40, je dirais 40. Je vais mettre ça comme 20. OK ? Et puis j'en mettrai un autre, désolé, j'en mettrai un autre ici. Il y en aura dix. Et désolé, j'ai besoin de mettre le contrôle. OK. Je donne donc ici un volume supérieur à 60, volume élevé supérieur à 50, ce volume moyen supérieur à 40, volume moyen supérieur à 30, un volume faible. Vous pouvez mettre plus de 50 volumes élevés, comme vous le souhaitez. Vous pouvez décider en fonction des besoins de vos clients. Hein ? Je vais mettre cette région à faible volume dix, je vais la mettre en dessous du niveau faible, puis je vais la valider. OK ? Je dois le mettre ici, pas ici. Vous voyez maintenant que nous obtenons quatre cellules au total. 45, nous obtenons une région à volume moyen. Pour 25 faibles volumes, 24 faibles volumes, 12 voies en dessous du volume. En dessous du faible volume. Je dois donc corriger cela en dessous de la région à faible volume. OK, commets juste ça ici. Avec cela, nous avons une cellule ou toutes les cellules, des personnes dans une région de volume moyen ou dans une région de faible volume. Cela se situe à un très haut niveau. Si vous voulez aller plus loin, vous pouvez prendre le nombre total de cellules présentes dans la région est, dans la région ouest, comme ça. Vous pouvez créer une autre colonne, puis les classer en fonction les classer en fonction Hein ? Pour vous faire comprendre, j'ai fait comme ça. OK. Si vous avez une telle exigence, vous pouvez utiliser le commutateur true, puis vous pouvez définir vos conditions. OK. Donc, de cette façon, vous pouvez également le faire, vous pouvez voir que Dax a tellement d'expressions, tellement d'options, comme n'importe quel autre langage de programmation, vous pouvez faire toutes sortes de choses ici, n'est-ce pas J'espère donc que vous aurez appris quelque chose de nouveau lors de la prochaine conférence. 55. Projet 3 Introduction et établissement de relations: Faible. Et bon retour. Dans cette conférence, nous allons commencer à réaliser un nouveau projet dans le cadre duquel nous allons analyser les données commerciales d'un cookie. Nous avons les données d' une entreprise de cookies qui vend des cookies. Nous allons analyser ces données à l'aide de Power BI. Nous avons trois fichiers Excel, l'un concerne les types de cookies, l'autre données clients et le tableau principal est le tableau des commandes. OK, ici, le tableau des commandes, puis le tableau des clients, puis le type de cookies. Il s'agit des trois tables fournies par le client. Et nous devons tirer des enseignements de ces données. OK, nous devons conserver un peu de visualisation. Nous devons utiliser toutes les connaissances que nous avons acquises jusqu'à présent dans le domaine de la Power Way . Et par colonnes principales, en appliquant des formules, des expressions, tout ce dont nous avons besoin pour obtenir des informations utiles Pour ce projet de loi, passons au pouvoir I. Tout d'abord, nous devons obtenir le Celorkbook, Vous pouvez aller chercher des données. Acebooker peut en fait cliquer ici, le chemin ici. Mettez d'abord ce tableau de commande unique. La table des commandes est maintenant en cours de mise à jour et importée. Je vais donc sélectionner les commandes et voir que les données du tableau sont correctes. Il n'est pas nécessaire de procéder à une quelconque transformation. Cliquez sur Charger les tables de commande seront chargées dans notre RPI 700 S, voir ici Nous avons maintenant le tableau des commandes. Vous pouvez accéder à la vue Table des modèles. Vous pouvez également voir que les données ont été importées. Ensuite, nous devons également obtenir les deux autres tables. Je vais maintenant prendre la table du client, nous allons également l'importer ici. Nous devons également sélectionner les clients. Vous devez maintenant sélectionner le tableau 1. Maintenant, nous avons également importé la table des clients. Vous pouvez voir les Tableviews. Eh bien, la prochaine chose à faire est d'importer le dernier tableau, ce sont les cookies. Tapez « ouvrez » ce fichier et il sera importé dans Power BI. Cliquez maintenant sur le type de cookie et chargez-le. Maintenant, nous avons également le type de cookies, importé dans notre Power BI. Nous allons maintenant voir les données présentées ici. Nous allons d'abord voir le tableau des commandes, qui est le tableau principal. Ici, vous pouvez voir l'identifiant client, commande, les unités de produit vendues, nombre d'unités vendues pour une commande particulière et un client, puis la date, puis le chiffre d'affaires, puis le coût, d'accord ? Ensuite, nous avons l' autre table qui est table des clients avec l'identifiant et le nom du client, numéro de téléphone, l' adresse, la ville, l'État, puce, le pays et certains nœuds. OK, voici donc les deux tables et le troisième type de cookie moyen, le type de cookie vendu, les pépites de chocolat, les biscuits chinois, le régime de pilules chaudes, sucre Sneak Udall et le chocolat blanc cadena D'accord, vous pouvez également voir ici le type de cookie et les unités vendues, le chiffre d'affaires par cookie et le coût par cookie. Il y a donc trois tables. La table de commande est la table principale pour cette taille. Et dans ces deux tables, clients et type de cookie, nous recherchons les tables qui supportent cette table de commande. OK, maintenant comprenons cette bainerie, voir ici dans le tableau des commandes La première chose, c'est qu'ils vendent les biscuits et qu'ils vendent les six biscuits de type up. Leur coût par cookie est indiqué ici, et les revenus par cookie sont également indiqués ici. Tableau suivant, tableau des clients avec identifiant client normal et le nom, le numéro et l'adresse du client. Toutes ces choses ont été ajoutées. Ensuite, le tableau principal est le tableau des commandes, où l'identifiant du client, quel client a commandé ce produit avec numéro de commande, quel type de cookies et quel produit il a commandé, les unités vendues pour ce client, date de commande, le chiffre d'affaires et le coût. Voici trois tables que nous avons reçues du client. Nous devons maintenant utiliser notre pouvoir via l'analyse et trouver des informations utiles en examinant quelles sont les choses que vous pouvez découvrir ? La toute première chose devrait être savoir combien au total. Ici, tu peux le voir. Chaque identifiant client, il y a tellement d'unités vendues pour ces pépites de chocolat. Ensuite, pour le repas, également l'identifiant du client. Trois. La première chose qui entre dans notre total négatif, combien d'unités vendues ? Ensuite, nous pouvons trouver le chiffre d'affaires total et le coût total. Si vous réalisez un chiffre d'affaires moins le coût total, nous en retirerons le bénéfice. Toutes ces choses dont nous avons besoin pour ça, BainesSit, je veux que tu regardes vois, quand tu regardes le tableau ici, il y a une relation entre, laisse-moi réarranger ça, d'accord ? Ça ne marchera pas, oui. D'accord. Et ici, il y a trois tables, non ? Mais en ce qui concerne le modèle, vous pouvez voir ici qu'une relation est établie automatiquement par le pouvoir lui-même entre les tables des commandes et la table des clients. Pourquoi cela a été fait automatiquement ? Parce que la table des commandes possède un identifiant client et que les clients ont également un identifiant client. Hein ? Lorsque vous cliquez ici, vous pouvez voir identifiant du client a été mis en évidence pour ceci et pour cela. Il existe une relation entre ces deux tables et sur la base de l'identifiant du client, est 12, ce qui signifie qu' un client peut avoir plusieurs commandes, il y en a 12. De nombreuses relations ont été établies par le pouvoir, automatiquement maintenant. Mais cette table de cookies n'a aucune relation entre la table établie jusqu'à présent. Nous devons trouver les tables de relations, non ? N'importe lequel de ces tableaux doit être lié à ce type de cookie. Sinon, nous ne pourrons pas établir la relation et nous ne pourrons pas savoir combien de cookies ont été vendus pour quelle commande, n'est-ce pas ? Nous devons établir une relation entre ces tables. Cela est fait automatiquement par le pouvoir lorsque nous l'avons importé, il a trouvé la colonne de nom similaire et il a établi un numéro client à un numéro de client de trop. Nous devons maintenant voir le coût du type de cookie par cookie, chiffre d'affaires par unité de cookie vendue. Ici, nous ne pouvons pas établir de relation entre les deux. Mais il y a une chose que nous pouvons associer à ce produit. Si vous allez à table, vous pouvez voir que le produit est composé de pépites de chocolat et biscuits chinois à l'avoine, de Seneca Doodle et Juste quand vous regardez le type de cookie, le type cookie est également le même. Le nom a changé ici dans le tableau de commande, le produit, dans le tableau des types de cookies, c'est le type de cookie. Avec cela, j'ai appris que ces deux types de produits et de cookies sont tous deux identiques. Le nom a été modifié dans ces deux tableaux. Ce que nous pouvons faire, nous pouvons sélectionner ce produit. Nous établissons un lien entre le produit de ce tableau de commande et le cookie par type. Comme les deux sont identiques, il vous suffit de sélectionner ce produit et de le déposer sur le type de cookie et la relation sera établie. Il suffit de le laisser ici. Vois ici. Nous avons maintenant établi une connexion ici. C'est aussi un cookie de trop, car un type de cookie peut avoir plusieurs produits, d'accord ? Hein ? Voir ici dans ce tableau des types de cookies, désolé, le type de cookie, cette entrée n'est qu' une seule fois, n'est-ce pas ? Mais dans le tableau des commandes, cela se répète pour plusieurs commandes, n'est-ce pas ? De nombreuses commandes contiennent le même produit. C'est pourquoi le pouvoir a donné une de trop à une relation. Un type de cookie sera associé à de nombreux produits. Un de trop. En voici un de trop. De cette façon, nous avons établi la connexion ou la relation entre ces trois tables. Maintenant, ce que je peux faire, c'est simplement placer ces clients ici. Vous pouvez maintenant facilement voir la relation entre ces trois tables ici. L'identifiant client est lié à, identifiant client ici, le type de cookie est lié au produit. OK, maintenant nous avons établi la relation. Ensuite, nous devons commencer à analyser et à trouver, à trouver quelque chose d'utile. OK, dans la prochaine vidéo, nous allons essayer de créer un major, majeur, dans lequel nous trouverons le total des unités vendues. 56. Utiliser le remplissage vers le haut et vers le bas: Bonjour et bon retour. C'est ton professeur pour ce cours. Je suis de retour avec une mise à jour pour ce cours. Cela fait deux mois, plus de deux mois en fait. Abbott a mis à jour cette classe. Avant cela, je mettais régulièrement à jour ce cours. Mais ces derniers mois, j'ai commencé un autre travail. Je n'ai pas eu le temps de mettre à jour ce cours. Je suis maintenant ici pour mettre à jour ce cours avec certains des éléments très importants que vous pouvez utiliser lorsque vous travaillez sur un projet énergétique, une analyse de données ou tout autre projet sur lequel vous travaillez. Ces conseils et astuces que je vais aborder dans quelques conférences seront très utiles lorsque vous travaillez sur un projet en temps réel. Ils sont très pratiques. On ne le trouve nulle part pendant la nuit. Voici par exemple les trucs et astuces que nous utilisons et nous apprenons à savoir quand nous continuons à utiliser le pouvoir régulièrement. Ce sont des choses très utiles pour cela. J'ai créé ici un ensemble de données simple contenant l' État indien et les villes de cet État et de cette population. OK, c'est donc l' État de Kanaka en Inde. La capitale d'Astra est Mumbai, Bangaloity en Inde et Silicon Valley Maintenant que nous avons cet ensemble, nous allons apprendre quels sont les premiers états de cet ensemble. D'accord ? Ici, euh, j'ai collecté ces données sur Wikipedia pour les données de population des villes d'Atkins Strats OK. Maintenant, avant de continuer, nous devons apporter cet ensemble au RBI Passons au RPA ici, nous allons aller chercher des données et un classeur cellulaire Ou vous pouvez simplement cliquer sur le classeur L. Ou vous pouvez simplement cliquer ici sur les données d'importation depuis L. Comme vous le souhaitez, vous pouvez le faire. OK, je ne l'ai pas téléchargé, donc tout d'abord, nous devons le télécharger depuis Microsoft, désolé, Google, cliquer sur télécharger, et maintenant il sera téléchargé ici. Maintenant, je vais sélectionner ceci. OK. Maintenant, les données seront telles qu'elles ont été téléchargées ici. Je vais le sélectionner ici, je vais simplement le charger. Je ne vais pas m'intéresser à la transformation ou à autre chose. Je vais simplement le charger. L'ensemble est en cours de chargement. 70 cannes à pêche. Maintenant, quand vous regardez regardez la mer , nous pouvons voir un maître descendre, n'est-ce pas ? OK, laisse-moi aller au salon de transformation. Maintenant, si vous regardez ces données pour ce Canara, toutes ces villes se trouvent à Natalia, Mais ce n'est que pour le premier Canta et le reste des planches de ces colonnes que la valeur est nulle Maintenant, si vous voulez, pour tous les nuls que vous voulez remplir cana mata, pour tous ceux-ci, vous voulez remplir le mât, comme nous pouvons le faire en un seul clic C'est le clip de cette conférence. Pour cela, si vous le souhaitez, vous ne pouvez pas écrire correctement manuellement . Pour cela, ce que nous pouvons faire, nous pouvons aller dans le coin des ventes. Transformez le remplissage. Et ici, vous pouvez remplir le formulaire, cliquer sur le bouton bas et voir ici. Maintenant, pour tous les États appartenant à Arata, c'est devenu T Mumbai, il a rempli le Mumbai Automatiquement, vous n'avez pas besoin de dire à Parvay ce sont les états de Mast, car nous sommes partis d'ici Il comprendra intelligemment que les villes pétrolières appartiennent au mât de remplissage de Mastro, n'est-ce Vous avez compris de la même manière supposons que si vous voulez monter, si vous avez donné au maître ici et que toutes ces planches sont là, vous pouvez aller remplir des planches de tous niveaux et elles seront remplies Il s'agit de l'astuce simple que vous pouvez appliquer pour remplir les valeurs nulles. Si vous souhaitez mettre la même version bêta, vous pouvez la remplir et cela se fera automatiquement pour vous, droite, fermez et appliquez. Vous voyez ici maintenant, toutes les chroniques ont été consacrées à Conductor et Marastraversr Si vous voulez faire des choses comme comparer la population des villes, vous pouvez faire ici maintenant comparaison de la population pour différentes villes, Mumbai, Bang, Pena ou A, par exemple Quoi que vous souhaitiez sélectionner, vous pouvez sélectionner Se connecter aux données Bra. Si vous voulez mettre droit et que vous pouvez le mettre, vous voyez que la couleur bleue provient du bleu clair du mât et du bleu foncé du bleu clair de la terre et du foncé Cela a été simple pour remplir les valeurs. Voir. Dans la prochaine conférence, nous en apprendrons d'autres, nous en apprendrons davantage sur d' autres Tes. 57. Arbre de décomposition dans Power BI: Bonjour et bon retour. Dans cette conférence, nous allons découvrir un autre onglet sur Power BI qui est très utile lorsque vous abordez des données en temps réel, des analyses de données en temps réel ou des projets d'analyse de données. Dans cette conférence, je vais parler du pouvoir I, façon d'utiliser le moi au pouvoir. OK, donc pour cela, nous devons passer à l'encart. Et puis ici, vous pouvez voir quelques options, vous pouvez voir qu'elles n'étaient pas disponibles auparavant. L'un est l'arbre de décomposition, nous verrons de quoi il s'agit. Ensuite, un autre est le récit. OK, maintenant nous allons d'abord voir ce qu' est le récit. Voici ce rapport, n'est-ce pas ? Supposons que nous ayons créé un tableau de bord dans ce rapport. Donc, vous allez dire que, d'accord, une partie de la population de 2001 par là, n'est-ce pas ? Vous obtiendrez une analyse en l' analysant manuellement. Mais lorsque vous cliquez sur Narrative, il ajoutera un résumé écrit généré automatiquement de vos données à ce rapport. Sur la base de ce rapport que vous avez créé, il vous fournira le résumé généré automatiquement de vos données afin que vous puissiez facilement le partager avec votre direction Cliquons sur ce récit et voyons ici. Dès que j'ai cliqué sur le récit, j'ai obtenu cette somme totale de population : 2001, Maastra était plus élevée qu'Aka en 2001 Cela signifie que dans ce rapport, avec ce rapport, nous pouvons voir que la population totale de Mat en 2001 bien supérieure à celle d'aka. C'est une analyse que nous recevons de l'IA. OK, puis le second, qui dit que Mumbai, dans l'État Marastra, représentait 26,72 % de la Cela signifie que la population totale de Maastra, à Mumbai, était de 26,72 % de la population totale de l'État de C'est pourquoi Maastra est le plus grand État et la plus grande ville Elle représente 26,70 % de la population totale de Maststrand, la population moyenne étant bien plus élevée que celle de Patra aujourd'hui Ici, la population moyenne était plus nombreuse. C'est ce que nous avons tiré de ce récit que nous verrons en détail dans une autre conférence. D'accord, lorsque nous aurons un meilleur tableau de bord, nous utiliserons également le récit. Maintenant, la prochaine chose que je veux vous dire à propos de l'arbre de décomposition. Lorsque vous cliquez sur l'arbre de décomposition ici, vous l'obtiendrez, vous le minimiserez et le maximiserez. OK ? Vous verrez donc cette décomposition trois. Permettez-moi d'abord de vous dire ce qu' est la décomposition, quant à la troisième décomposition du site Web de Microsoft. Dans Power Decomposition Three, visuel dans Power Wales, vous visualisez les données en plusieurs dimensions. Ce qu'il va faire, c'est vous permettre d' analyser les données en plusieurs dimensions. Il agrège automatiquement les données et permet d' accéder à vos dimensions dans n'importe quel ordre Il s'agit également d'une visualisation basée sur l' intelligence artificielle, vous pouvez donc lui demander trouver la prochaine dimension dans laquelle lire. Sur la base des critères, certains critères que vous pouvez obtenir. L'outil est utile pour l' exploration ad hoc et l'analyse du code racine. Regardez ici, il vous emmènera étape par étape vers la nouvelle dimension et vous pourrez analyser vos données. Il peut être utilisé dans des scénarios tels scénario de la chaîne d'approvisionnement qui correspond en grande partie au pourcentage du produit qu'une entreprise a en rupture de stock. Un scénario de vente qui se répercute sur les ventes de jeux vidéo en fonction de nombreux facteurs tels que le genre de jeu et l'éditeur. Voici les scénarios que vous pouvez utiliser Cette chose quand vous utilisez cette chose. Arbre de composition, vous verrez. Ou deux options. Analysez et expliquez pourquoi. Sur la base de ces deux éléments, nous obtiendrons notre réponse. Passons maintenant au pouvoir pour passer à l'arbre de décomposition. Nous devons passer à l' insert, puis nous attaquer à l'arbre de décomposition. Et ce truc, tu l' auras. Je suis là. Vous pouvez voir l' analyse et l'expliquer en expliquant par ce que je vais faire, analyser par population et expliquer pourquoi. Voici maintenant que nous obtenons la somme de la population en 1991. Est-ce que lorsque vous cliquez, vous pouvez voir ici et le signe ici. Lorsque vous cliquez sur le signe plus, options « valeur élevée » et « valeur faible » s'affichent. Et lorsque vous cliquez sur CT, vous pouvez voir ici qu'il vous donnera les données, pour ce qui est de la tomodensitométrie, par population n. D'accord ? Vous pouvez également le sélectionner, et tous les rapports seront filtrés en fonction de cela. OK. De cette façon, vous pouvez continuer à construire. La prochaine étape est de cliquer ici. Lorsque vous cliquez sur Valeur élevée, la population la plus faible, la plus élevée, puis sur Bangor De même pour les données. La prochaine chose que vous pouvez mettre City, que nous avons une faible valeur. Il vous indiquera d'abord la population la plus faible , puis vous mènera à la population la plus élevée. C'est l'énorme arbre de décomposition. Nous pouvons également mettre l'État. Lorsque j'ai mis l'État comme un autre soleil en diamant, le signe plus est apparu ici. Lorsque nous cliquons à nouveau, nous obtenons une valeur élevée, une valeur faible et nous indiquons valeur faible et nous indiquons la valeur élevée est élevée. Ici, les Masaï appartiennent à Mas D'accord, nous pouvons donc analyser de cette façon. Aujourd'hui, nous assistons à une construction basée sur l'État. Nous pouvons maintenant voir la population estivale de Maastakanatka. Ensuite, lorsque vous cliquez sur À, vous verrez les détails des villes sélectionnées dans Kanaka Il vous montrera les villes en A. C'est grâce à l'intelligence artificielle que nous pouvons obtenir cette décomposition des données et que nous pouvons analyser plus rapidement. Si vous souhaitez analyser les causes profondes, vous pouvez le faire très facilement lors de la prochaine conférence. Lors de la prochaine conférence. Au cours de la prochaine conférence, nous continuerons à étudier la typentrique Nous essaierons d'explorer des astuces plus cachées en marchant, de marcher de plus en plus vite et plus intelligemment lors plus vite et plus de la prochaine conférence 58. Utilisation rapide de la fonction d'IA narrative: Bonjour et bon retour. Je suis de retour avec un autre exercice. Dans ce document, nous allons simplement créer des visuels et essayer de visualiser les données J'ai déjà prélevé un échantillon de données sur le site Web de Cagle Il s'agit des exemples de données de vente. Ce que je vais faire, c'est juste l'importer. En fait, je l'ai déjà importé. Voici les données que je vais vous montrer. Voici les exemples de données que j'ai pris sur l'Agon. Nous avons ici les différentes colonnes pour les données de vente d'une entreprise en particulier. Et les colonnes sont le numéro de commande, la quantité, la commande, le prix de chaque commande, puis le numéro principal, puis les ventes et le statut de la date de commande. C'est le premier trimestre, le numéro du mois. Ensuite, nous avons le numéro d'année. Ensuite, nous avons la gamme de produits pour laquelle ce produit a été vendu. Il en va de même pour les données relatives aux ventes de voitures. Ventes de voitures. Nous avons donc une gamme de produits tels que voitures classiques, des camions et des bus. Voitures anciennes. OK. Toutes sortes de voitures ici. Ensuite, le MSRP, puis le fabricant, c'est-à-dire. Et puis le code du produit, puis le nom du client, le numéro de téléphone, adresse, la ligne 12, puis la ville, l'État, le code postal, le territoire du pays. Ensuite, nous avons le contact, nom de famille et le prénom. Et puis le montant de la transaction ici. Cette colonne est très importante car elle vous indiquera le montant des transactions quotidiennes. Moyens, grands, petits. La plupart des choses que vous pouvez voir ici sont grandes, moyennes et petites. Mais la plupart des offres sont de taille moyenne, mais aussi de petite taille. Ensuite, nous avons les trois catégories, l'offre et la taille. Quand vous regardez ici, voyez petit, moyen, grand. Tout cela correspond aux données que j'ai obtenues de Cagle et à la manière dont nous allons visualiser et analyser ces exemples de données pour cela OK, c'est l'ancienne visualisation que nous avons créée. Je vais créer une nouvelle page ici. Je continue dans la même voie. OK, nous avons donc ici la source de données, l'échantillon de ventes, les données de vente, l'échantillon de soulignement Et ici, nous voulons visualiser, si vous allez voir la relation, aucune relation n'est établie. Pour l'instant. Nous n'allons pas trop nous attarder sur l'établissement de la relation. Nous allons simplement essayer de visualiser les données. Supposons que vous obteniez les données de votre client et que vous souhaitiez simplement lui dire quelques-unes des choses importantes. Ils veulent simplement visualiser les données et les analyser. Dans ce cas, nous ne chercherons pas à établir le lien entre les différentes tables sinon nous n'allons pas transformer les données, nous n'allons pas supprimer les valeurs nulles qui examinent les données Nous essaierons simplement d' analyser rapidement les données et de fournir les informations nécessaires au client afin qu'il puisse commencer à travailler sur son marketing ou sur ce qu'il veut faire. OK, j'ai compris. C'est le programme de base de cette conférence. Commençons par là. Ce que je vais faire, c'est d' abord essayer de créer une certaine utilisation. Je sélectionne simplement le graphique à colonnes empilées. Ensuite, je veux analyser les ventes par. Supposons que je veuille analyser les ventes par ville. Je vais sélectionner la ville , puis les ventes. Voir ici. Dès que j'ai sélectionné ces deux, je reçois le graphique à barres empilables ici. Et vous pouvez voir pour Madrid, c'est la vente et tout ça, d'accord ? C'est une visualisation que je reçois. Je vais vous expliquer pourquoi je crée tout cela. Il s'agit de la prochaine visualisation. Ce que je vais faire, c'est créer un graphique circulaire. Sélectionnez ici le graphique à secteurs. Et sur ce graphique, ce que je veux faire, analyser ce que nous pouvons faire. Je vais sélectionner, laissez-moi sélectionner l'identifiant du produit, son emplacement, le code du produit et les ventes. Au lieu du noyau du produit. Au lieu du produit Core, je vais sélectionner le pays. OK, ça a l'air bien. Et le pays, et les ventes. OK, alors maintenant nous avons ces deux-là. Créons également une trancheuse ici. Je vais sélectionner une trancheuse ici. Pour Slicer, je veux dire Slicer, je veux mettre le pays ou la ville Ici, c'est la ville. Lorsque nous sélectionnons une ville, elle nous donnera les données spécifiques à la ville. OK, nous avons maintenant créé les trois visualisations ici. Je vais maintenant passer à l'encart. Et voilà, je vais simplement cliquer sur le récit et voir ce que nous retirons de que je vois ici. Dès que nous avons cliqué sur le récit, celui-ci nous donne le résumé de visualisation que nous avons créée Les F de l'IA nous indiquent que c'est dans cette affaire que l'on enregistre le plus de ventes. Maintenant, quand vous regardez ce graphique, vous vous rendez compte que c'est à Madrid que les ventes sont les plus élevées, n'est-ce pas ? La même chose que je nous donne également des questions, mais avec quelques informations supplémentaires. Par exemple, il était 3 000 % de plus que le Hall Roy qui avait enregistré les ventes les plus faibles Voici maintenant que nous recevons l'analyse rapide selon laquelle nous sommes arrivés à Not Madrid. Madrid a enregistré les ventes les plus élevées, mais nous ne savions pas laquelle était la plus faible. Ici, quand tu verras, tu finiras par ne pas être d'accord. est dans cette ville que les ventes sont les plus basses et que c' est dans cette ville que les ventes sont les plus élevées. Mais ici, ce qu'il fait est rapide, cela vous indique que le plus bas et le plus haut ont une telle différence, environ 3 000 % de différence entre le plus haut et le plus bas entre le plus haut et le plus Ensuite, Madrid a représenté 10,79 % des ventes. OK. Et puis, dans 73 villes, la somme des ventes varie entre 33 442 Tail attitude 551 Ce sont les informations que nous obtenons rapidement du I en cliquant simplement sur un bouton narratif, n'est-ce pas ? Cliquez simplement sur le récit pour obtenir toutes ces informations. Chaque fois que votre client propose des ensembles rapides et qu'il veut que vous les analysiez, vous pouvez simplement créer des éléments aléatoires. n'est pas un hasard, mais peu importe ce que vous avez compris à partir de ces données, créez simplement quelques visualisations, quelques graphiques, puis cliquez sur le récit et obtenez rapidement les informations que vous pouvez obtenir en une seconde ou en une seconde. Vous pouvez le transmettre à votre client et il sera très content. C'est un acte que vous pouvez utiliser lorsque vous avez moins de temps et que vous souhaitez fournir plus d'informations à votre client. J'espère donc que tu as appris comment faire. Si vous souhaitez obtenir plus d'informations grâce à l'IA, vous pouvez créer un plus grand nombre de graphiques Tout d'abord, vous devez d'abord comprendre les données, vous les comprenez et vous serez le seul à pouvoir créer les bons graphiques. Lorsque vous créez des graphiques corrects, vous pouvez visualiser davantage et tirer de l'IA, n'est-ce pas ? J'espère que tu es détruit. Et nous nous retrouverons lors de la prochaine conférence. 59. Guide de présentation de projet: Bonjour et bienvenue à cette conférence. J'espère que vous avez terminé ce cours et que vous avez compris comment créer des tableaux de bord et des graphiques Power BI. Dans cette conférence, je vais donc expliquer comment vous pouvez rapidement développer votre projet et le voir sur n'importe quel projet que vous créez et dans lequel vous pouvez le dire avec moi, en classe. Lorsque vous arrivez dans votre classe, vous pouvez voir votre projet et vos ressources. Et ici, j'ai donné des directives claires sur façon dont vous pouvez manger notre projet. Nous devons donc utiliser le fichier XLSX d' analyse client. Et nous devons importer ce fichier dans PowerBI et créer le rapport d'analyse client. Ce rapport, vous devez attendre le fichier Excel. Et une fois ce rapport créé, un tableau de bord a été créé. Il vous suffit de prendre une capture d'écran de ce tableau de bord, enregistrer sous forme de fichier JPEG, de fichier PNG, puis de revenir à la classe. Vous trouverez ici Create, Project Ops et il vous suffit de cliquer dessus. Et cela vous mènera au sixième projet informatique sur les reins. Et ici, il vous suffit de fournir le titre du projet, comme ici, le titre du projet serait une analyse client. Analyse. Supposons que vous vous appeliez, je m'appelle Sunil, et ici vous n'avez qu' fournir une brève description , puis à télécharger l'image que vous avez prise comme capture d'écran. Voici la capture d'écran. Il vous suffit donc de télécharger ceci, de cliquer sur Ouvrir et cela sera téléchargé. Il vous suffit donc de cliquer sur Soumettre. Et c'est là que l'image sera téléchargée ici. Après cela, vous voulez ajouter d' autres images que vous pouvez mettre, d'accord. Ou si nous voulons compenser, il suffit de télécharger cette image et cliquer sur Publier pour que votre projet soit soumis. D'accord ? Ainsi, vous pouvez participer à un projet de classe et une image mature de la NASPA avec nous afin que je puisse le parcourir et partager des commentaires avec vous. Merci 60. Projet de cours et conclusion: Nous avons maintenant terminé ce cours et nous avons appris à créer des tableaux de bord interactifs, à ajouter ces paramètres par défaut à notre tableau de bord à le rendre interactif. Alors maintenant, à la fin du cours, je vais vous donner un projet à réaliser. Et c'est un projet assez simple car, dans celui-ci, je vais vous donner ce fichier Excel, qui contiendra l'analyse des clients à ce sujet. Et ils l'ont fait, vous devrez créer un rapport similaire à celui-ci. Vous pouvez créer votre propre rapport et votre propre tableau de bord, mais je vais vous donner un aperçu. Ces rapports d'analyse des clients indiqueraient les cinq principaux clients classés par produit par vente, quantité totale de clients de l' hôtel, commande totale, bénéfice total, ventes totales par mois et par année. Total des bénéfices et des ventes par magasin et nouveaux clients, clients réguliers et clients perdus par an. Vous devez donc intégrer tous ces rapports dans le tableau de bord et le rapport d'analyse des clients. Et vous devez soumettre ce projet aux projets de la classe. C'est donc le projet de classe simple que je vais vous donner. Je vais vous donner le fichier Excel pour le projet que nous avons réalisé en classe, ainsi que pour la pratique et le projet. Je vais également vous donner un fichier Excel point d'analyse client que vous pouvez utiliser pour créer le projet. J'espère donc que vous allez créer ce tableau de bord, le soumettre à la classe et partager avec nous afin que nous puissions le parcourir, essayer de le rendre plus interactif, plus dynamique et plus coloré. Merci donc d' avoir suivi ce cours. J'espère que ce cours vous a beaucoup appris. Merci