Un des outils les plus intéressants de la suite Power BI est certainement Power Query, qui permet d’importer des données de différentes sources et de les modifier au passage. L’article suivant vous montre comment importer des données détaillées et les grouper à un niveau supérieur via Power Query.
Importation des données dans Power Query
Dans l’exemple ci-dessous, on importe une base de données de ventes journalières. On y retrouve les ventes (soit la quantité d’unités vendues et les dollars de vente) par jour, par client, par #sku, par canal, par représentant. Dans cette entreprise, on vend des produits et des services. Lorsque la vente concerne un service, on peut voir également le numéro du consultant qui y a été affecté.
Convertir les jours en mois dans Power Query
D’abord, il peut s’avérer intéressant de convertir les dates, de jours à mois, tel qu’illustré ci-bas.
Dans ce cas, on ne pourra plus distinguer les journées, puisqu’elles auront été converties en mois (1 = janvier, 2=février, etc.).
Grouper les données à un niveau supérieur dans Power Query
Si vous n’avez pas besoin du détail des ventes journalières, vous pouvez grouper les données à un niveau supérieur, grâce à l’option “Group by”.
Ce qu’il faut savoir sur l’option Grouper dans Power Query
Vous pouvez créer une nouvelle table de données groupées (consolidées). Pour cela, vous devrez ajouter tous les champs de dimensions que vous souhaitez avoir dans votre nouvelle table, à l’aide des boutons + et – à droite de la section “Group by”. Ensuite, vous devrez indiquer toutes les mesures que vous souhaitez avoir dans votre nouvelle table, à l’aide des boutons + et – à droite de la section “New column name”. Vous pourrez montrer des mesures représentant la somme, le nombre, le max, le min, la moyenne ou le nombre de données disctinctes.
Application de la fonction Grouper dans Power Query
Supposons que vous souhaitez voir vos données de ventes par mois, par représentant et par canal. Voici comment vous devriez organiser notre requête.
Résultat
Voici le résultat de la table nouvellement créée à partir de la consolidation à un niveau supérieur des données d’une table de ventes journalières.
Résumé des étapes
Les étapes suivantes ont été suivies afin de construire la nouvelle table.
Voyez le tout en action dans ce tutoriel
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Bon visionnement !
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