Commencez par une question liée au tableau de bord

Avant d'ouvrir Power BI, déterminez quelle décision métier le tableau de bord doit aider à prendre. Une bonne question de départ pourrait être : quels produits ont généré le plus de chiffre d'affaires le mois dernier et dans quelle mesure les retours ont-ils réduit ce résultat ? Cette question détermine les champs, la période et les comparaisons dont vous avez besoin. Pour une feuille de calcul des ventes, une première version ciblée pourrait suivre le chiffre d'affaires, les unités vendues, le taux de retour et le chiffre d'affaires par région.

Identifiez les personnes qui utiliseront le rapport et l'action qu'elles devront entreprendre après l'avoir consulté. Un responsable de magasin peut avoir besoin des performances régionales et des produits bientôt en rupture de stock, tandis qu'un responsable marketing peut avoir besoin des données sur les coûts des campagnes et les conversions. Formulez ces besoins sous la forme de trois à cinq questions au lieu de rassembler toutes les colonnes disponibles. La première page restera ainsi utile et vous disposerez d'un critère clair pour évaluer chaque visuel ajouté.

Auditez la feuille de calcul désordonnée

Une feuille de calcul désordonnée contient souvent plusieurs tables sur une même feuille, des lignes de titre décoratives, des cellules fusionnées, des lignes vides, des noms incohérents et des nombres enregistrés au format texte. Commencez par examiner les premières lignes pour trouver la véritable ligne d'en-tête, puis vérifiez les noms de colonnes et les types de données. Par exemple, une colonne de dates peut contenir 2025-01-05, 05/01/2025 et le mot Pending dans le même champ. Une colonne de chiffre d'affaires peut également contenir des symboles monétaires ou des espaces qui empêchent d'effectuer des calculs corrects.

Créez un court audit des données avant d'apporter des modifications. Vérifiez que chaque transaction possède un identifiant de commande unique, que les noms des produits et des régions sont orthographiés de manière cohérente et que les cellules vides signifient bien une information manquante ou une activité nulle. Si le même identifiant de commande apparaît deux fois avec des valeurs identiques, il peut s'agir d'un doublon ; s'il apparaît sur deux lignes de produits, il peut s'agir d'une commande valide comportant plusieurs articles. Consignez ces décisions, car elles auront une incidence sur les totaux et faciliteront grandement le dépannage ultérieur.

Nettoyez les données avec Power Query

Utilisez Power Query pour transformer la feuille de calcul brute en un tableau cohérent, sans modifier manuellement chaque cellule. Importez le fichier, supprimez les lignes de titre et les lignes vides, définissez la ligne correcte comme en-têtes, puis attribuez des types explicites aux dates, aux nombres entiers, aux nombres décimaux et au texte. Supprimez ensuite les espaces superflus, standardisez les valeurs telles que North, north et N, et remplacez les valeurs numériques réellement manquantes uniquement lorsque la règle métier le permet. Conservez la feuille de calcul d'origine inchangée afin de pouvoir répéter le processus de nettoyage lorsqu'un nouveau fichier est reçu.

Nommez clairement chaque étape de transformation et inspectez l'aperçu après les modifications importantes. Si les fichiers mensuels contiennent les mêmes colonnes, combinez-les via une requête de dossier au lieu de copier-coller les lignes dans un même classeur. Si une colonne contient City et Region dans une seule valeur, telle que Hanoi, North, séparez-la en champs distincts avant de charger les données. Une requête reproductible est plus fiable qu'un nettoyage ponctuel, car elle documente précisément la manière dont la source a été transformée en données prêtes pour les rapports.

Créer un modèle de données fiable

Après le nettoyage, chargez les données dans un modèle simple qui sépare les transactions des informations descriptives. Une table centrale Sales peut contenir OrderID, Date, ProductID, RegionID, Quantity, SalesAmount et ReturnAmount. Des tables distinctes Product, Region et Date peuvent contenir les noms des produits, les libellés des catégories, les noms des régions et les attributs du calendrier. Cette structure évite que la répétition des libellés ne produise des calculs confus et rend le filtrage plus prévisible.

Créez les relations à l'aide de clés stables telles que ProductID et RegionID, plutôt qu'avec des noms que les utilisateurs peuvent orthographier différemment. Le schéma habituel consiste à relier une ligne de produit à de nombreuses lignes de ventes, la table Product filtrant la table Sales. Ajoutez une table Date appropriée si vous avez besoin d'analyses par mois, trimestre, année ou cumul annuel, puis définissez-la comme table de dates dans Power BI. Testez le modèle en sélectionnant un produit et en vérifiant que le chiffre d'affaires associé et le nombre de transactions évoluent comme prévu.

Créer des mesures et des KPI

Utilisez des mesures DAX pour les calculs qui doivent réagir aux filtres, au lieu de coder en dur les résultats dans des cellules distinctes d'une feuille de calcul. Une mesure de base peut s'écrire Revenue = SUM(Sales[SalesAmount]), tandis que Returned Amount = SUM(Sales[ReturnAmount]) calcule le montant des retours sélectionnés. Un taux peut utiliser Return Rate = DIVIDE([Returned Amount], [Revenue]) afin que le rapport gère correctement un dénominateur égal à zéro. Ces mesures seront recalculées lorsqu'un utilisateur filtrera par mois, produit ou région.

Commencez par un petit ensemble d'indicateurs dont les définitions sont faciles à expliquer. Par exemple, affichez en haut du rapport le chiffre d'affaires total, les unités vendues, le taux de retour et la valeur moyenne d'une commande. Vérifiez si la valeur moyenne d'une commande doit diviser le chiffre d'affaires par le nombre de commandes distinctes plutôt que par le nombre de lignes de produits individuelles. Donnez à chaque mesure un nom clair et appliquez un format cohérent aux valeurs monétaires, aux pourcentages et aux nombres décimaux afin que les chiffres puissent être interprétés sans ouvrir le fichier source.

Choisir des visuels de tableau de bord efficaces

Faites correspondre chaque visuel à la question à laquelle il répond. Utilisez un graphique linéaire pour afficher le chiffre d'affaires au fil des mois, un graphique à barres pour comparer les produits et un tableau lorsque quelqu'un a besoin de détails exacts au niveau des commandes. Une carte peut afficher le chiffre d'affaires total, mais elle ne peut pas expliquer pourquoi celui-ci a évolué ; associez-la donc à un visuel de tendance ou de comparaison. Ajoutez des segments pour la date, la région et la catégorie de produit uniquement lorsqu'ils aident les utilisateurs à analyser une décision.

Facilitez la lecture rapide de la page en plaçant les indicateurs clés en haut, la tendance principale au centre et les détails complémentaires en dessous. Triez les barres représentant les produits par chiffre d’affaires lors du classement des performances et utilisez la même couleur pour une même catégorie dans les visuels associés. Évitez de placer plusieurs graphiques sur une même page lorsqu’ils répètent la même comparaison ou soulèvent des questions sans rapport. Vérifiez la page à une taille de navigateur normale et assurez-vous que les libellés des axes, les légendes, les info-bulles et les colonnes du tableau restent lisibles.

Valider, publier et améliorer

Validez le tableau de bord par rapport à la source avant de le partager. Filtrez le rapport sur un mois et une région, puis comparez le chiffre d’affaires et le nombre de commandes avec un échantillon de feuille de calcul vérifié manuellement. Examinez toute différence due à des lignes en double, à l’exclusion de dates vides, à la logique des retours ou à une relation incorrecte, au lieu de modifier le nombre jusqu’à ce qu’il semble familier. Testez également les combinaisons de segments, les sélections vides et les produits sans aucun article retourné afin de vous assurer que les visuels se comportent de manière cohérente.

Créez les pages du rapport dans Power BI Desktop, publiez-les dans le service Power BI et épinglez les visuels sélectionnés à un tableau de bord lorsqu’une vue de suivi unique est utile. Vérifiez que les identifiants des sources de données, les paramètres d’actualisation et les autorisations de l’espace de travail sont configurés pour le public visé. Ajoutez une courte définition pour chaque KPI, en indiquant notamment son numérateur, son dénominateur et sa règle de date, afin que les futurs utilisateurs n’interprètent pas le taux de retour différemment. Après la mise en utilisation du tableau de bord, examinez les filtres et les visuels qui favorisent de vraies décisions, puis supprimez les éléments qui ajoutent du bruit sans fournir d’éléments probants.

Lectures complémentaires

Power BI

Power Query

DAX