Pourquoi Excel est un mauvais terrain de jeu pour apprendre le DAX

Apprendre le langage DAX (Data Analysis Expressions) peut sembler naturel pour un utilisateur d’Excel habitué aux formules, aux tableaux croisés dynamiques et aux graphiques. Et pourtant, Excel n’est pas l’environnement idéal pour apprendre et maîtriser le DAX. Ce constat peut surprendre, mais il repose sur des faits techniques objectifs.

Dans cet article, nous allons explorer les 7 limitations majeures d’Excel lorsqu’il s’agit d’apprendre sérieusement le DAX, avec à chaque fois des exemples concrets.

SELECTEDVALUE() n’existe pas dans Excel

La fonction SELECTEDVALUE() est l’un des piliers du langage DAX. Elle permet de capturer la sélection d’un utilisateur dans un segment ou un filtre, et de l’utiliser comme variable dans des calculs.

Exemple :

Si l’utilisateur choisit un pays dans un segment (par exemple, "France"), SELECTEDVALUE(DimPays[NomPays]) retournera "France". Cela permet de créer :

• un titre dynamique : "Chiffre d'affaires pour la France",
• un calcul personnalisé selon le pays sélectionné,
• une analyse de type What-If, en simulant différentes hypothèses grâce aux paramètres de plage numérique.

Or, dans Excel, cette fonction n’existe tout simplement pas. Il devient alors impossible de créer ce type d’interactivité avec l’utilisateur. On ne peut pas adapter dynamiquement un calcul à une sélection faite dans un segment, ce qui réduit considérablement les cas d’usage avancés.

Pour information, SELECTEDVALUE() est l'une des 4 ou 5 fonctions les plus répandues (mis à part les fonctions d'agrégation) dans le langage DAX, au même titre que CALCULATE(), RELATED() ou ALL().

Aucun paramètre dynamique : plage numérique, champ ou groupe de calcul

Power BI propose :

• des paramètres de plage numérique (par exemple un curseur "augmentation des salaires de 0 % à 10 %") qui permettent de faire varier des calculs selon la valeur choisie,

• des paramètres de champ pour laisser l’utilisateur choisir quel indicateur (CA, marge, volume…) afficher dans un visuel,
• des groupes de calculs pour construire des matrices de mesures dynamiques (YOY, MoM, part de marché…).

Dans Excel, ces fonctionnalités n’existent pas dans Power Pivot :

• pas de génération de série de données en DAX,
• pas de champs dynamiques sur un visuel à partir d'un segment,
• pas d’automatisation DAX.

Tout cela limite fortement l’apprentissage des vrais cas d’usage de DAX.

Pas de filtrage bidirectionnel dans Power Pivot

Dans Power BI, les relations entre les tables peuvent être en filtrage unidirectionnel ou bidirectionnel, ce qui est essentiel dans certaines modélisations complexes.

Exemple :

Vous avez une table de faits Ventes et une table de dimension Pays. Si vous cliquez sur une mesure comme "Ventes > 1M€", vous pouvez vouloir voir seulement les pays concernés.

Ce comportement est possible en filtrage bidirectionnel dans Power BI. Dans Excel, ce n’est pas possible : le filtrage ne fonctionne que dans une direction (de la dimension vers les faits), et ne peut pas remonter l’information. On ne peut donc pas filtrer une dimension par les résultats d’une mesure. Cela bloque certains types d’analyses interactives.

La table de dates d’Excel ne se met pas à jour dynamiquement

Une table de dates complète est indispensable pour toute analyse temporelle sérieuse : comparaisons d’années, trimestre en cours, MTD, YTD…

Power BI propose une table de dates intégrée ou facilement générée avec DAX (CALENDAR() ou CALENDARAUTO()), qui se met à jour automatiquement selon les données.

Dans Excel, cette génération est manuelle et figée. Si votre jeu de données évolue (par exemple, vous passez d’une année à deux), vous devez :

• repasser dans Power Query ou Excel,
• modifier la table de dates à la main.

Impossible de créer des tables calculées dans Excel

Les tables calculées sont très utiles pour :

• créer une nouvelle dimension (exemple : table de regroupement de produits),
• filtrer ou transformer une table existante,
• modéliser des relations spécifiques dans un modèle complexe.

Dans Power BI : TableProduitActif = FILTER(Produits, Produits[Actif] = TRUE)

Dans Excel, cette fonctionnalité n’existe pas dans Power Pivot. Vous êtes donc obligés de repasser par Power Query, ce qui :

• complique le processus,
• crée une coupure entre la logique DAX et les transformations de données.

Peu de visuels dynamiques, et très basiques

Excel propose quelques graphiques intégrés aux tableaux croisés dynamiques, mais leur nombre et leur flexibilité sont très limités :

• moins de 10 types de visuels (histogrammes, camemberts, barres… ),
• pas de visuels modernes comme Treemap, nuage de points, carte géographique, entonnoir, etc.

carte

treemap

Dans Power BI, chaque mesure ou interaction peut être illustrée visuellement, ce qui est fondamental pour comprendre le DAX.

Exemple :

• une mesure de part de marché s’exprime très bien en Treemap ;
• un top N dynamique se visualise instantanément en graphique à barres ;
• un segment temporel glissant se montre clairement avec un graphique en courbe.

Excel ne permet pas ce niveau de visualisation dynamique, ce qui nuit à la compréhension des impacts d’un calcul DAX.

Pas d’info-bulles, ni de Drillthrough ou de Highlight

L’apprentissage de DAX passe aussi par l’exploration des résultats et la compréhension des interactions dans un rapport :

• les info-bulles personnalisées permettent d’ajouter du contexte à un visuel,

• le drill through (extraction) permet d’explorer le détail derrière une mesure (ex : double-cliquer sur "Chiffre d’affaires > 1M€" pour voir les clients concernés),
• le highlight permet de mettre en évidence certaines valeurs dans un graphique.

Dans Excel, ces fonctionnalités sont absentes ou nécessitent un bricolage laborieux (VBA, mise en forme conditionnelle, superposition de graphiques…).

Résultat : Les capacités de reporting sont limitées.

Conclusion

Excel est un outil formidable pour de nombreuses tâches analytiques, mais il n’est pas conçu pour l’apprentissage efficace du DAX.

À l’inverse, Power BI offre :

• un modèle de données puissant,
• une interactivité poussée,
• des visuels variés,
• et surtout une intégration complète du langage DAX dans toutes ses dimensions.

Alors, si vous souhaitez vraiment progresser dans le langage DAX, laissez tomber Excel et passez à Power BI, le terrain de jeu idéal !

Et si vous souhaitez en apprendre davantage, n’hésitez pas à consulter nos formations sur Power BI.