Waouh ! Power BI est génial : en quelques heures seulement, vous obtenez de magnifiques résultats. Voilà ce que vous pourriez penser après avoir vu une démo impressionnante. Par contre, la réalité est bien différente. Dès que vous travaillez avec des ensembles de données plus complexes ou des calculs compliqués, vous constatez la puissance du produit et surtout des possibilités de DAX.
DAX est l’acronyme de Data Analysis Expressions que vous utilisez pour effectuer des analyses et ajouter des formules et des calculs à vos rapports Power BI. Si c’est la première fois que vous vous en servez, vous trouverez sans doute que cela ressemble aux formules Excel. Dans une certaine mesure, c’est pourtant très différent. Il est important de comprendre cette différence afin de pouvoir faire des calculs corrects. Voici donc la différence principale :
- Dans Excel, lorsque vous créez des formules, vous faites référence à des cellules.
- Dans Power BI, avec DAX, vous utilisez des lignes et des colonnes, des tableaux donc.
- Une autre différence significative avec DAX est l’utilisation d’un filtre et d’un contexte de ligne.
Je vous donne un exemple en guise d’illustration. Lorsque vous introduisez une formule dans Excel, une somme dans ce cas-ci, vous utilisez SUM(B2:B9) (voir image 1). Avec DAX, vous créez une formule telle que TotalSalesAmount = SUM(Sales[[Sales Amount]]). Cette formule calcule les Ventes Totales pour l’entièreté de la colonne du tableau dans le contexte actuel. Si nous utilisons cette formule ou ce calcul dans un tableau contenant la Catégorie de Produit, nous obtenons un résultat tel que celui de l’image 2. Pour chaque Catégorie de Produit, la formule est filtrée afin d’obtenir le résultat attendu.
Les itérateurs comme SUMX sont spécifiques à DAX. Ces itérateurs calculent le résultat d’une formule qui s’applique à chaque ligne d’un tableau : SUMX (<table>;<expression>). La formule susmentionnée pourrait donc également être calculée comme suit : TotalSales = SUMX (Sales;Sales[[Quantity]]*Sales[[Net Price]]).
Si vous combinez des formules DAX, par exemple lorsque vous utilisez un slicer pour sélectionner une année, les données source (la table) seront filtrées. Outre cet ensemble de données filtrées, la formule sera exécutée. Nous appelons cela un contexte de filtre et c’est ce qui rend DAX tellement efficace pour analyser des données.
Dans mon prochain post, j’approfondirai le Contexte de Lignes et de Filtres.
Dans notre formation « Power BI : Core features 1 », un autre formateur ou moi-même vous aiderons à utiliser DAX efficacement. Dans la formation « Power BI : Core features 2 », nous allons plus loin et nous vous expliquons comment créer des requêtes avancées et performantes pour obtenir une excellente analyse.
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