octobre 27, 2017Lire l'article
(Écrit par un humain)
Dans le cadre de l'analyse de données il est souvent crucial de distinguer les jours ouvrés des jours non ouvrés, comme les weekends et les jours fériés. Power Query est un outil puissant de transformation de données dans Power BI qui offre une méthode efficace pour identifier ces jours spécifiques et les intégrer dans vos analyses.
Nous vous invitons à regarder notre vidéo YouTube qui traite de ce cas pratique.
La première étape consiste à établir une base solide avec une requête de dimension de date. Cette requête englobe toutes les dates entre une date de début et une date de fin spécifiques. Cela crée un cadre de référence pour identifier les jours fériés.
Après avoir mis en place la table de dimension de date la prochaine étape implique la création d'une requête séparée créée via Entrée des données. Dans cette requête nous saisissons manuellement ou importons les dates considérées comme jours fériés, jours de fête, ou vacances. Des outils comme ChatGPT peuvent être utilisés pour générer une liste exhaustive de jours fériés sur une période donnée, par exemple entre 2019 et 2025.
Une fois les jours fériés saisis il est essentiel de structurer ces données correctement. Nous aurons besoin d'une colonne de type Date, qui contient toutes les dates de la période, et d'une colonne Libellée qui contient le nom ou la nature de chaque jour férié. Cette organisation facilite la distinction entre les différents types de jours non ouvrés.
Avec la requête de jours fériés prête nous devons maintenant la fusionner avec la requête de dimension de date. Nous allons utiliser l'option Fusionner des requêtes pour combiner ces deux ensembles de données en fonction de la colonne Date.
Il ne nous reste plus qu'à développer cette fusion pour aligner chaque jour férié avec la date correspondante dans la table de dimension.
Nous pouvons maintenant distinguer les jours non ouvrés puisque ceux ci contiennent une valeur autre que null dans la colonne Libéllé.
Pour identifier les weekends nous ajoutons une colonne personnalisée nommée JourSemaine qui déterminera si une date donnée est un samedi ou un dimanche en se basant sur la fonction Date.DayOfWeek().
Cette formule identifiera les samedi et les dimanche parmi toutes les date et inscrira dans cette nouvelle colonne "Samedi" et "Dimanche" dans leurs emplacements correspondants.
Dans le cas où nous souhaitons regroupé les colonnes des jours fériés et des weekend dans une seule colonne il est possible de le faire en rajoutant else [Libellé] comme-ceci.
La colonne personnalisée enrichit votre modèle de données en indiquant clairement les jours ouvrés et non ouvrés. Ce marqueur devient un outil précieux pour filtrer, trier, ou créer des mesures DAX qui prennent en compte la nature du jour dans les analyses de tendance, de performance, ou de planification.
Pour conclure l'identification précise des jours fériés et des weekends dans Power Query améliore significativement la qualité des analyses de données. En distinguant les jours ouvrés des non ouvrés, les analystes peuvent effectuer des comparaisons temporelles plus pertinentes, affiner les prévisions et mieux comprendre les variations saisonnières ou événementielles dans leurs données. Ce processus est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel des outils analytiques comme Power BI.
Merci d'avoir lu cet article, vous pouvez retrouver nos vidéos explicatives sur Power BI sur notre chaîne YouTube ou en cliquant ici, nous abordons aussi ces pratiques durant nos formations Power BI.