powerbi

name	powerbi
description	Microsoft Power BI : Power Query (M), DAX, modélisation tabulaire, rapports paginés, service Power BI, Row-Level Security, Embedded, Deploy Pipelines, XMLA endpoints.
version	1.0.0
author	EVA
license	Privée EVA
platforms	["linux","macos","windows"]
metadata	{"EVA":{"tags":["powerbi","power-bi","microsoft","dax","power-query","bi","dashboard","analytics"],"homepage":"https://powerbi.microsoft.com/","related_skills":["tableau","dashboard-design","data-storytelling","dax"]}}
prerequisites	{"commands":[],"pip_packages":["powerbiclient"]}

Compétence Microsoft Power BI — Analytics & Business Intelligence

Vue d'ensemble

Microsoft Power BI est la plateforme de Business Intelligence et d'analytics de Microsoft. Elle permet de connecter des centaines de sources de données, modéliser des données tabulaires, créer des rapports interactifs et les partager via le Service Power BI.

Écosystème :

• Power BI Desktop : outil de création de rapports (gratuit).
• Power Query (M) : langage de transformation et nettoyage de données.
• DAX (Data Analysis Expressions) : langage de formules pour mesures et colonnes calculées.
• Power BI Service : plateforme cloud de partage et collaboration.
• Power BI Report Builder : rapports paginés (format SSRS).
• Power BI Mobile : accès mobile aux rapports.
• Power BI Embedded : intégration dans des applications custom.
• Power BI Premium / Fabric : capacité dédiée, XMLA endpoints, AI.

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Quand l'utiliser

Activez cette compétence lorsque l'utilisateur :

• Travaille dans un environnement Microsoft (Azure, Office 365, SQL Server).
• Crée des rapports et dashboards Power BI.
• A besoin de modélisation tabulaire avec des relations complexes.
• Écrit des mesures DAX avancées (Time Intelligence, semi-additives).
• Transforme et nettoie des données avec Power Query / M.
• Veut implémenter la sécurité (RLS) ou des pipelines de déploiement.

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1. Power Query (Langage M)

1.1 Transformation Fondamentales

let
    // Chargement
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\data\ventes.xlsx"), null, true),
    Ventes_Table = Source{[Name="Ventes"]}[Data],
    
    // Promotion des en-têtes
    PromoteHeaders = Table.PromoteHeaders(Ventes_Table, [PromoteAllScalars=true]),
    
    // Typage des colonnes
    TypedTable = Table.TransformColumnTypes(PromoteHeaders, {
        {"Date", type date},
        {"Montant", type number},
        {"Quantité", Int64.Type},
        {"Produit", type text}
    }),
    
    // Filtrage des lignes
    Filtered = Table.SelectRows(TypedTable, each [Montant] > 0),
    
    // Suppression des colonnes inutiles
    RemoveColumns = Table.RemoveColumns(Filtered, {"ColonneInutile"}),
    
    // Renommage
    Renamed = Table.RenameColumns(RemoveColumns, {
        {"Montant", "Ventes"},
        {"Quantité", "Qté"}
    }),
    
    // Ajout d'une colonne conditionnelle
    AddCategory = Table.AddColumn(Renamed, "Catégorie", each
        if [Ventes] > 1000 then "Premium"
        else if [Ventes] > 500 then "Standard"
        else "Économique"
    ),
    
    // Group By (aggrégation)
    Grouped = Table.Group(AddCategory, {"Produit"}, {
        {"Total Ventes", each List.Sum([Ventes]), type number},
        {"Nb Transactions", each Table.RowCount(_), Int64.Type}
    })
in
    Grouped