Récemment sur le forum, un usager de Power BI a demandé s’il était possible de présenter ses données de ventes réelles et prévues à partir d’une base de données qui comprend les ventes réelles depuis le début de l’année et d’une autre qui contient les prévisions pour l’année entière. Cet article vise à montrer comment créer un rolling forecast dans Power BI.
Question Power BI posée sur le forum
Voici la question Power BI posée sur notre forum et qui sera répondue dans le présent article.
Données de départ pour la création du rolling forecast dans Power BI
De façon à pouvoir répondre à la question posée, j’ai créé deux tables. La première présente les ventes réelles par date. Ici, on suppose que l’année commence au 1er janvier 2019 et que nous sommes au 14 janvier 2019 (dernière date de ventes).
La deuxième table présente les prévisions par date. De façon à me simplifier la vie, j’ai complété ces informations seulement pour le mois de janvier. Toutefois, la même technique s’appliquerait si les données fournies couvraient l’année entière.
Fusion des bases de données
La première étape consiste simplement à fusionner la requête Actuels (ventes réelles) dans la requête Prévisions.
Une fois la colonne Actuels déployée, on obtient donc ce qui suit:
Ajout de colonne conditionnelles
Les étapes suivantes servent à créer deux séries de données distinctes soient les Actuels (réels) et les Prévisions. D’abord, j’ajoute ci-dessous une colonne conditionnelle afin d’obtenir une colonne avec les ventes actuelles (jusqu’à la toute dernière date de ventes) et les ventes prévues (à partir de la date suivant la dernière date de ventes).
La colonne suivante permet d’ajouter une étiquette indiquant si la valeur de la colonne précédente appartient à la catégorie Actuel ou Prévision.
Une fois ces deux colonnes ajoutées, on peut supprimer les colonnes excédentaires et modifier les types de données afin d’obtenir ce qui suit. Nous avons donc maintenant les données nécessaires afin de créer nos visualisations.
Visualisation présentant les ventes actuelles et prévues
Il serait alors possible de présenter nos deux séries de données sur un graphique, tel que présenté ci-dessous. Toutefois, voyez-vous l’espace vide entre les deux séries?
Modification de la requête de transformation
Pour éviter de présenter une espace entre les deux séries de données sur la visualisation, j’ai modifié un peu ma requête dans l’éditeur Power Query, mon objectif étant d’ajouter un champ de prévision à la date de fin des actuels.
Pour ce faire, j’ai d’abord créé une requête qui se nourrit à la requête Actuels et j’ai simplement posé un filtre sur la date la plus récente, ce qui m’a permis d’obtenir ce qui suit.
Ensuite, j’ai simplement ajouté une colonne avec la mention Prévision et j’ai renommé mes colonnes afin qu’elles aient les mêmes noms que celles de ma base de données consolidée.
Au final, j’ai ajouté cette requête au bout de ma requête conso. Ce faisant, j’ai maintenant deux lignes pour chaque date max de ma table d’actuels. Les deux présentent les ventes réelles pour cette date mais l’une affiche l’étiquette Actuel et l’autre Prévision.
Je peux donc maintenant créer la visualisation suivante.
Notez que depuis quelques temps, Power BI offre la possibilité notamment de présenter des lignes pointillées, ce qui est tout à fait approprié dans ce contexte. Aussi, ici, il faut bien comprendre que notre visualisation s’ajustera automatiquement en fonction des nouvelles ventes au fil du temps, grâce à nos requêtes dynamiques.
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Formation complémentaire
Afin d’approfondir vos connaissances en visualisations de données, vous pouvez vous inscrire à l’atelier – Visualisations de données dans Power BI si vous avez déjà de bonnes bases en Power BI. Si ce n’est pas le cas, il est recommandé de débuter avec la formation Power BI (Niveau 1).
Voici quelques commentaires d’apprenants ayant suivi l’atelier – Visualisations de données dans Power BI :
La mission du CFO masqué est de développer les compétences techniques des analystes et des contrôleurs de gestion en informatique décisionnelle avec Excel et Power BI et favoriser l’atteinte de leur plein potentiel, en stimulant leur autonomie, leur curiosité, leur raisonnement logique, leur esprit critique et leur créativité.
Merci beaucoup pour votre aide ! C’est très clair 🙂