Power BI DAX («PBIDAX»)

• Introduction
• Généralités
  • Qu'est-ce que le DAX?
  • Quelles sont les contraintes d'apprentissage du langage DAX?
  • Nombre et familles de fonctions DAX
  • Présentation des limites courantes du DAX
  • DAX dans modèles (colonne) VS DAX dans mesure
  • DAX implicite vs DAX explicite
  • Comprendre les différentes familles de DAX (DDL, DQL, DAL, DVL, DSL..)
• DAX Query Language (DQL)
  • Requête EVALUATE
  • Requête ALL
  • Requête ALLNOBLANKROW
  • Requête SELECTCOLUMNS
  • Requête VALUES
  • Requête DISTINCT
  • Requête SELECTCOLUMNS + DISTINCT avec statistique
  • Requête CALCULATETABLE
  • Requête FILTER
  • CALCULATETABLE vs FILTER et la transition de contexte
  • Requête SAMPLE
  • Requête SUMMARIZE
  • Requête SUMMARIZE avec CALCULATETABLE, KEEPFILTERS et TREATAS( 
  • Requête SUMMARIZE avec tables multiples
  • Requête GROUPBY et CURRENTGROUP
  • Requête SUMMARIZECOLUMN
  • Requête SUMMARIZECOLUMNS avec IGNORE
  • Requête TOPN
  • Requête RANK.EQ
  • Requête ROW
  • Requête SELECTCOLUMNS avec RELATED
  • Requête GENERATE avec RELATEDTABLE
  • Requête GENERATEALL avec RELATEDTABLE
  • Requête NATURALINNERJOIN
  • Requête NATURALLEFTOUTERJOIN
  • Requête ADDCOLUMNS
  • Requête ROLLUP
  • Requête ROLLUPGROUP
  • Requête ISSUBTOTAL
  • Requêtes ISAFTER et ISORONAFTER
  • Requête ROLLUPADDISSUBTOTALDAX
• DAX Definition Language (DDL)
  • Commande CALENDAR
  • Commande CALENDARAUTO
  • Commande UNION
  • Commande ROW
  • Commande GENERATESERIES
  • Commande DATATABLE
  • Commande INTERSECTION
  • Commande CROSSJOIN
• DAX Analytics Language (DAL)
  • Création de table de mesures
  • Utilisation des Quick Measures
  • Fonctions Logiques principales
    • IF, AND, OR
    • SWITCH
    • ISBLANK, ISEMPTY
  • Fonctions Filtres principales
    • RELATED
    • CALCULATE
    • FILTER
    • KEEPFILTER
    • ALLEXCEPT
    • ALL
    • REMOVEFILTER
    • ALLSELECTED
    • EXCEPT
    • ISAFTER, ISONORAFTER
    • DISTINCT
    • HASONEVALUE
    • ISFILTERED
    • HASONEFILTER
    • USERELATIONSHIP
    • SELECTEDVALUE
    • INTERSECT
    • TREATAS
    • ISINSCOPE
  • Fonctions Statistiques principales
    • SUM
    • SUMX (avec ou sans RELATED, FILTER)
    • AVERAGEX (avec ou sans VALUE)
    • AVERAGE (avec ou sans HASONEVALUE)
    • MIN, MIN, MAX, MAXX
    • COUNT (avec ou sans CALCULATE et USERELATIONSHIP)
    • COUNTX, COUNTA, COUNTAX
    • COUNTROWS
    • COUNTBLANK
    • DIVIDE   
    • DISTINCTCOUNT
    • PERCENTILEX.INC, PERCENTILE.INC
    • TOPN
    • RANKX, RANK.EQ
    • GEOMEANX
  • Fonctions de Dates et Heures principales
    • DATE
    • YEAR
    • MONTH (avec ou sans MOD)
    • FORMAT
    • DAY (avec ou sans INT)
    • WEEKDAY
    • WEEKNUM
    • EOMONTH
    • HOUR, MINUTE
    • YEARFRAC
    • NETWORKDAYS
  • Fonctions d’intelligence temporelle principales
    • PREVIOUSDAY et NEXTDAY
    • PREVIOUSMONTH et NEXTMONTH
    • PREVIOUSQUARTER et NEXTQUARTER
    • PREVIOUSYEAR et NEXTYEAR
    • SAMEPERIODLASTYEAR
    • PARALLELPERIOD
    • DATEADD
    • DATESMTD et DATESYTD
    • FIRSTDATE et LASTDATE
    • ENDOFMONTH et CLOSINGBALANCEMONTH
    • TOTALX (TOTALMTD, TOTALQTD, TOTALYTD)
    • DATESBETWEEN
    • STARTOFX et ENDOFX
    • DATESINPERIOD et ENDOFMONTH
    • PREVIOUSX et NEXTX
    • EARLIER
  • Fonctions de Textes principales
    • FORMAT
    • REPT
    • VALUE
    • UNICHAR
    • FIND
    • SUBSTITUTE
    • UPER
    • SEARCH
    • CONCATENATE (avec ou sans COMBINEVALUES)
    • CONCATENATEX
  • Fonctions d’information parent/enfant principales
    • LOOKUPVALUE
    • PATH
    • PATHITEM
    • REVERSEPATHITEM
  • Fonctions financières principales
    • XIRR, XNPV
• DAX Visual Language (DVL)
  • Générer des visuels avec DAX et SVG
• DAX Security Language (DSL)
  • USERNAME( )
  • USERPRINCIPALNAME( )
  • USERCULTURE( )
  • Utilisation de &&, ||
  • Utilisation de IF, MAXX
  • Utilisation de IF, MAXX, FILTER et PATH
• Petit aperçu de quelques quelques outils externes
  • DAX Studio
  • Bravo
  • Tabular Editor
• Conclusion

Cette formation est basée sur des exercices pratiques.

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Il est nécessaire d'avoir de bonnes connaissances de PowerPivot et/ou Power BI, d'avoir suivi au préalable les cours suivants ou de s'assurer de posséder des connaissances équivalentes :

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Analyse de données sur Excel : Power Query et Power Pivot («MEPQPP»)
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