Creer un rapport avec Power BI Desktop

Dans ce blogpost nous allons voir comment créer un rapport depuis Power BI Desktop, téléchargeable sur le site de microsoft : https://powerbi.microsoft.com/en-us/desktop/. Il est possible de faire ses rapports directement depuis l'interface en ligne de Power BI mais pour l'instant, il n'est possible d'être connecté à une base de données en Direct Query que depuis Power BI Desktop. De plus, les fonctionnalités offertes par Power BI Desktop sont plus complètes que celles offertes par l'interface en ligne. C'est pourquoi nous n'expliquerons le process de création sur Power BI Desktop et non sur l'interface en ligne (qui est quasi identique). Nous expliquerons dans un premier temps comment importer et modifier vos données sur Power BI Desktop, puis dans un second temps nous nous intéresserons à la création du rapport en elle-même.

Importation des données

Pour importer des données sur Power BI, cliquez sur “Obtenir les données” en haut à gauche. Vous verrez alors les façons les plus courantes d’importation. Choisissez “Autres” pour voir toutes les possibilités et choisir celle qui vous intéresse.

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  • Dans le cas où votre fichier est stocké sur votre machine, choisissez le format que vous souhaitez et naviguez jusqu’à l’emplacement de votre fichier correspondant pour l’ouvrir. Cliquez ensuite sur “charger”.
  • Il est aussi possible de récupérer des données stockées sur différent services du cloud ou dans des bases de données. Pour les récupérer cela se fait au cas par cas mais il suffit la plupart du temps de donner des informations de connexion pour que Power BI Desktop les récupère. Pour des données stockées sur des serveurs on-premise il faut monter une passerelle de données sur le serveur en question.
  • Une autre fonctionnalité est la possibilité de se connecter en DirectQuery à une base de données SQL Server ou un Azure DataLake. Cela signifie que les données sont constamment à jour lorsque vous visualisez le rapport car les requêtes sont directement envoyées à la base de données ou au DataLake. Pour ce faire, il suffit de cocher la case "DirectQuery" après avoir sélectionné le serveur ou DataLake en question.

Une fois vos données chargées dans l'application, vous pouvez les visualiser en cliquant sur l’onglet “Données” à gauche.

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Oups, je m'aperçois en visualisant mes données qu'elles ont été casté dans des types que je ne voulais pas… Par exemple “code_postal” a été casté en integer alors que je le voulais en string. De même “nbFoyers” en string alors que je le voulais en float. Heureusement Power BI offre la possibilité de modifier les données très facilement. Je clique alors sur “Modifier les requêtes” dans les icônes en haut.

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Dans l’écran qui s’ouvre je peux alors changer le type de mes colones en cliquant sur l’icône à gauche de chaque nom de colonne. Je peux aussi effectuer des tris ou une sélection sur une colonne spécifique en cliquant sur la flèche à droite d’un nom de colonne.

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Ok, ça a bien marché avec “code_postal” que j’ai pu transformer en string. Mais ca ne marche pas avec “revenu_moyen_foyer” qui renvoie une erreur lorsque j’essaye de le caster en décimal… En effet pour caster en décimal, il faudrait qu’on est des “,” à la place des “.” dans les valeurs. Je reviens alors à l’étape d’avant pour retrouver mes valeurs en cliquant sur la petite croix à côté de “Type modifié” dans l’écran à droite.

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Je clique ensuite sur “Remplacer des valeurs” qui me permet d’effectuer un simple Chercher et remplacer dans mes valeurs.

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Je peux ensuite changer les types comme je le voulais et je n’ai plus d’erreur lorsque je cast mes string en float. Enfin, une fois mes modifications finies, je clique sur “Fermer et appliquer” en haut-à-gauche pour revenir à l’onglet de visualisation de mes données.

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Création du rapport

Revenez à l’onglet rapport. Nous allons maintenant nous servir des deux onglets présents à droite pour faire un rapport.

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  • l’onglet “Visualisations” qui permet de choisir la manière dont on souhaite visualiser la data.
  • l’onglet “Champs” qui permet de choisir les champs que l’on souhaite visualiser. Vous pouvez fermer chacun de ces onglets à tout moment en cliquant sur la flèche “>”.

Choisissez alors le type de visualisation que vous désirez. Selon le type de visualisation choisi, les paramètres de champ varient.

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Par exemple, je choisi ici un histogramme groupé pour afficher le nombre de foyer par région, qui sont 2 colonnes de mon CSV. Pour ce faire, je choisis mes champs et les fait glisser un à un vers leur rôle : “Region” vers “Axe” et “nbFoyers” vers “Valeur”. Un histogramme représentant le nombre de foyers par région s’affiche alors dans mon rapport. Je peux régler la taille de mon tile dans mon rapport en cliquant à une extrémité du tile ou bien accéder à d’autres options d’affichage du tile en cliquant sur ‘...’ en haut du tile.

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Le champ “nbfoyer” étant numérique je peux choisir en cliquant sur la flèche à droite du champ dans l’onglet “Visualisations” de considérer différents paramètres de ce champ : dois-je considérer sa moyenne, son minimum ou bien sa somme dans l’affichage? Dans ce cas précis ce qui m’intéresse est la somme du nombre de foyers par région, je choisis donc “Somme”.

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Toujours dans l’onglet “Visualisations” je peux appliquer des filtres selon ce que je désire afficher ou pas. Par exemple dans cette exemple simple, je choisis de ne garder l’information sur l’élément que lorsque le nombre de foyer est supérieur à 1 000 000. Une fois le filtre appliqué, sur le graphique seul les régions concernés sont restés. On peut effectuer des filtres sur toute la page, sur tout le rapport ou juste sur l’élément.

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Il est aussi possible de jouer sur ce que l’on désire afficher (titre, légende, …) ainsi que le style d’affichage pour chaque tile dans le sous-onglet “format” de “Visualisations”.

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Enfin le sous-onglet “Analytique” permet d’utiliser des fonctions mathématiques sur les données pour l’affichage. J’ai par exemple choisi d’afficher la moyenne du nombre de foyers total dans l’exemple présent.

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En quelques clics j'ai donc fini mon premier tile. Je peux créer autant de tile que je veux, ajuster leur taille, puis les disposer sur plusieurs pages selon mes besoins. power-BI-Desktop-viz power-BI-Desktop-viz

Voilà mon rapport est fini, il contient plusieurs tiles répartis sur 2 pages. Je vous donne rendez-vous dans un prochain post pour la publication sur Power BI en ligne et le partage de vos rapports avec vos équipes.