- Lun - Ven : 8h00 - 17h00
Détails de la formation :
Objectifs de la formation :
- Collecter et fiabiliser des données avec Power Query
- Construire un modèle en étoile dans le Data Model (Power Pivot)
- Créer des mesures DAX (KPI, YTD, N-1, TopN, Rank, objectifs)
- Réaliser un dashboard Excel interactif (Pivot, segments, KPI, mise en forme)
- Mettre en place un refresh robuste et une structure maintenable
Durée de la formation : 3 jours
Lieu de la formation : Hôtel 4* sur Rabat
Date de la formation : Le 8, 9 et 10 Avril 2026
Programme de la formation :
Rôle de Power Query, Power Pivot, PivotTables, PivotCharts
Différence “table Excel” vs “Data Model” (performance et gouvernance)
Méthode de conception : besoin → sources → transformations → modèle → KPI →
dashboardStandards pro : nommage, documentation des KPI, structure du classeur
- Connexions multi-sources (fichiers, dossiers, SQL…)
- Typage strict, gestion des valeurs vides, doublons, erreurs
- Colonnes : personnalisée, conditionnelle, à partir d’exemples
- Append (empiler) vs Merge (fusionner)
- Dépivotage (Unpivot), Group By, agrégation, normalisation de formats
- Nettoyage texte : Trim/Clean, standardisation des codes/libellés
- Paramètres & fonctions M : transformations réutilisables (industrialisation)
- Organisation des requêtes : “Staging” (requêtes non chargées) + requêtes finales
TP — Import multi-fichiers ventes (Append) + typage + contrôles - Résultat attendu : FactSales propre et homogène
TP — Fonction de nettoyage texte + gestion erreurs - Résultat attendu : fonction M réutilisable + colonnes fiabilisées
TP — Traitement Subcategory : NULL → “NA” - Résultat attendu : dimension produit sans valeurs NULL
- Import dans le Data Model (Power Pivot)
- Relations 1-* : dimensions → faits (clés, types, cardinalité)
- Hiérarchies (Produit / Géographie)
- Colonnes de tri (MonthName trié par MonthNumber)
- Table de dates : rôle central et préparation pour le temps (MonthYear, EndOfMonth)
- Bonnes pratiques : éviter le flocon, limiter colonnes inutiles, stabilité du modèle
TP — Construire le modèle étoile complet - Résultat attendu : FactSales reliée à DimDate, DimProduct, DimGeo, DimCustomer +
Targets
- Mesure vs colonne calculée : usages, impacts performance
- Contextes : filtre, ligne, transition de contexte (lecture pro)
- Fonctions essentielles : SUM, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT, SUMX
- Time Intelligence : comparaisons de périodes, cumuls, YTD, N-1
- Variables (VAR) pour lisibilité et optimisation
- Classements et Top : RANKX, TopN, filtres sur TopN
- Mesures d’objectifs : réel vs target, variance, variance %
Pack mesures à produire (minimum) - [CA], [CA PY], [Growth %], [CA YTD], [CA PY YTD], [Avance/Retard YTD],
[TopN], [Rank Customer] - mesures Targets : [Target], [Variance], [Variance %]
TP — Construire le pack KPI complet + validations - Résultat attendu : toutes les mesures fonctionnelles sur les segments
TP — Objectifs mensuels : Réel vs Target + variance - Résultat attendu : comparaison mensuelle et par pays/catégorie
- Construction de tableaux croisés depuis le Data Model
- Segments (Slicers) et chronologie (Timeline)
- KPI cards, tendances, top produits/clients, contribution %
- Mise en forme conditionnelle (KPI rouge/vert, icônes, barres)
- Navigation et ergonomie : pages, zones, titres dynamiques (via mesures)
- Cohérence visuelle : thème, mise en page, lisibilité, story
TP — Dashboard “Executive” - Résultat attendu : une page synthèse (CA, Growth, YTD, top produits, top clients,
géographie)
TP — Dashboard “Détails” (Produit/Client/Géo) - Résultat attendu : drill via segments + analyse multi-axes
- Actualisation Power Query + Data Model
- Bonnes pratiques pour éviter les erreurs de refresh
- Gestion des sources : chemins, OneDrive/SharePoint, SQL
- Protection du classeur, versionning, structure “prod-ready”
- Checklist qualité : contrôles (doublons, types, valeurs manquantes)
- Performance : limiter cardinalité, réduire colonnes texte, optimiser pivots
Informations de contact
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Lundi – Vendredi
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