Power BI - Relation un à plusieurs Tutoriels

Découvrez comment créer une relation un à plusieurs dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo pratique.
Cette fonctionnalité permet de lier une table de données à une autre table qui contient plusieurs clés communes pour faciliter l'analyse et la visualisation des données.
Obtenez des conseils pratiques pour identifier les clés communes et créer la relation entre les tables dans Power Pivot.
Cette vidéo est destinée aux utilisateurs débutants souhaitant se familiariser avec la création de relations dans Microsoft 365. Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur cette fonctionnalité pratique pour mieux gérer vos données et améliorer vos analyses.

  • 3:45
  • 3673 vues

Objectifs :

Comprendre le concept de cardinalité dans les bases de données, en particulier la cardinalité un à plusieurs, et son impact sur l'agrégation des données. Apprendre à créer des tableaux qui reflètent correctement les relations entre les entités et à effectuer des calculs appropriés tels que la somme, la moyenne, la valeur maximale et minimale.


Chapitres :

  1. Introduction à la Cardinalité
    La cardinalité est un concept fondamental dans la modélisation des données, qui décrit la relation entre deux entités. Dans cette vidéo, nous explorons le type de cardinalité un à plusieurs, qui est l'inverse de la cardinalité plusieurs à un. Ce type de relation a des effets similaires sur l'agrégation des données.
  2. Compréhension de la Cardinalité Un à Plusieurs
    Dans une relation un à plusieurs, le tableau de gauche contient des valeurs uniques, tandis que le tableau de droite contient des valeurs dupliquées. Cela signifie que pour chaque valeur unique dans le tableau de gauche, il peut y avoir plusieurs valeurs correspondantes dans le tableau de droite. Par exemple, si nous avons des données sur des festivals dans différentes régions, chaque région peut avoir plusieurs festivals associés.
  3. Agrégation des Données
    Lors de l'importation de données, il est souvent nécessaire d'agréger les valeurs. Par exemple, si nous avons des participants à des festivals dans la région Auvergne Rhône Alpes, nous pouvons additionner les participants de chaque festival pour obtenir un total. Cela nous permet de voir le nombre total de participants pour chaque région, ce qui est essentiel pour l'analyse des données.
  4. Création de Tableaux et Importation de Données
    Pour créer un tableau qui reflète correctement les données, nous devons d'abord établir une base solide. Nous allons créer un nouveau tableau basé sur la population par région. Lors de l'importation des participants de 2018, il est important de vérifier que les régions correspondent aux valeurs que nous avons. Cela peut nécessiter un filtrage ou un classement des régions pour s'assurer que les données sont cohérentes.
  5. Calculs Statistiques
    En plus de la somme, nous pouvons également calculer des statistiques telles que la moyenne, la valeur maximale et la valeur minimale des participants par région. Ces calculs nous aident à mieux comprendre la distribution des participants et à identifier les tendances. Il est crucial de choisir le bon type d'agrégation en fonction des données que nous avons.
  6. Conclusion
    En résumé, la cardinalité un à plusieurs est un concept clé dans la gestion des données. Elle influence la manière dont nous agrégons et analysons les données. En comprenant comment créer des tableaux appropriés et effectuer des calculs d'agrégation, nous pouvons tirer des conclusions significatives à partir de nos données. La bonne gestion de la cardinalité et des agrégations est essentielle pour une analyse de données efficace.

FAQ :

Qu'est-ce que la cardinalité dans les bases de données?

La cardinalité dans les bases de données décrit la relation entre deux ensembles de données, indiquant combien d'éléments d'un ensemble peuvent être associés à un élément d'un autre ensemble. Par exemple, une relation 'un à plusieurs' signifie qu'un enregistrement peut être lié à plusieurs enregistrements dans un autre ensemble.

Comment effectuer une agrégation de données?

Pour effectuer une agrégation de données, vous devez regrouper les données selon un critère spécifique (comme une région ou un événement) et ensuite appliquer une fonction d'agrégation, comme la somme, la moyenne, le maximum ou le minimum, pour obtenir des valeurs résumées.

Pourquoi est-il important d'utiliser des valeurs uniques dans un tableau?

Utiliser des valeurs uniques dans un tableau est important pour éviter la duplication des données, ce qui peut fausser les analyses et les résultats. Cela permet également de mieux comprendre les relations entre les données.

Comment calculer la moyenne des participants par région?

Pour calculer la moyenne des participants par région, additionnez le nombre total de participants pour chaque région et divisez ce total par le nombre d'événements ou de festivals dans cette région.

Quels sont les défis liés à l'agrégation des données?

Les défis liés à l'agrégation des données incluent la gestion des valeurs dupliquées, le choix des bonnes fonctions d'agrégation, et la nécessité de s'assurer que les données sont correctement regroupées pour obtenir des résultats significatifs.


Quelques cas d'usages :

Analyse des participants à un festival

Dans le cadre d'un festival, les organisateurs peuvent utiliser la cardinalité pour analyser le nombre de participants par région. En utilisant des tableaux pour agréger les données, ils peuvent déterminer la somme totale des participants et identifier les régions les plus actives, ce qui peut les aider à planifier des événements futurs.

Optimisation des ressources pour des événements

Les gestionnaires d'événements peuvent appliquer les concepts d'agrégation pour optimiser les ressources. En analysant les valeurs maximales et minimales de participation, ils peuvent ajuster le nombre de ressources nécessaires, comme le personnel ou les fournitures, en fonction des prévisions de participation.

Rapports de performance régionale

Les entreprises peuvent utiliser des tableaux pour créer des rapports de performance régionale. En agrégeant les données de vente par région, elles peuvent identifier les tendances, les régions sous-performantes et ajuster leurs stratégies de marketing en conséquence.

Évaluation des tendances de participation

Les analystes de données peuvent évaluer les tendances de participation à des événements au fil du temps. En utilisant des moyennes et des sommes, ils peuvent visualiser l'évolution de la participation et faire des recommandations basées sur les données historiques.

Planification d'événements futurs

Les planificateurs d'événements peuvent utiliser les données agrégées pour prévoir le succès d'événements futurs. En analysant les données de participation passées, ils peuvent estimer le nombre de participants et ajuster leur planification en conséquence.


Glossaire :

Cardinalité

La cardinalité fait référence à la relation entre deux ensembles de données, indiquant le nombre d'éléments d'un ensemble qui peuvent être associés à un élément d'un autre ensemble. Par exemple, une cardinalité 'un à plusieurs' signifie qu'un élément d'un ensemble peut être lié à plusieurs éléments d'un autre ensemble.

Agrégation

L'agrégation est le processus de regroupement de données pour obtenir des valeurs résumées, telles que des sommes, des moyennes, des maximums ou des minimums. Cela permet de simplifier l'analyse des données en réduisant le volume d'informations à traiter.

Valeurs uniques

Les valeurs uniques sont des données qui apparaissent une seule fois dans un ensemble. Dans le contexte des tableaux, cela signifie que chaque entrée est distincte et ne se répète pas.

Valeurs dupliquées

Les valeurs dupliquées sont des données qui apparaissent plusieurs fois dans un ensemble. Cela peut se produire dans des tableaux où plusieurs enregistrements partagent la même valeur.

Tableau

Un tableau est une structure de données qui organise les informations en lignes et en colonnes, facilitant ainsi la visualisation et l'analyse des données.

Somme

La somme est le résultat de l'addition de plusieurs valeurs. Dans le contexte des données, cela peut se référer à l'addition des participants d'un événement ou d'une région.

Moyenne

La moyenne est une mesure statistique qui représente la valeur centrale d'un ensemble de données, calculée en additionnant toutes les valeurs et en divisant par le nombre total de valeurs.

Valeur maximale

La valeur maximale est le plus grand nombre dans un ensemble de données. Cela peut être utilisé pour identifier le maximum de participants dans un événement.

Valeur minimale

La valeur minimale est le plus petit nombre dans un ensemble de données. Cela peut être utilisé pour identifier le minimum de participants dans un événement.

00:00:00
Avant-dernier type de cardinalité qui
00:00:01
va être en fait l'inverse du dernier
00:00:03
qu'on a pu voir, mais qui va avoir
00:00:06
très sensiblement les mêmes effets,
00:00:07
qui va être la carte des analystes d’un à
00:00:09
plusieurs donc qu'est-ce que ça veut dire ?
00:00:10
Ça veut dire que là,
00:00:12
le tableau de gauche du coup va contenir
00:00:15
des valeurs uniques et le tableau de
00:00:17
droite va contenir des valeurs dupliquées.
00:00:20
On va avoir du coup une liaison qui
00:00:22
va être faite de cette manière-là ici,
00:00:24
donc toujours pareil en fait là,
00:00:26
si on fait l'effet inverse,
00:00:27
c'est-à-dire qu'on va plutôt partir
00:00:29
du tableau des régions pour aller
00:00:31
importer des données de participation.
00:00:33
Eh bien, il va du coup faire
00:00:34
la somme en fait des valeurs.
00:00:36
Donc par exemple,
00:00:37
on voit que Auvergne Rhône-Alpes y a eu
00:00:39
le festival BD et F et donc on a fait
00:00:46
30000+30000+45000,
00:00:47
donc c'est ce qu'on a ici,
00:00:48
donc ça nous fait 150000
00:00:49
pour Bourgogne-Franche-Comté.
00:00:51
On a fait 60000+11000 et ensuite ici
00:00:54
50000 donc ça c'est un des types de
00:00:56
retraitement qui est possible de faire
00:00:57
donc c'est à dire de faire une somme.
00:00:59
Et là pour le coup il faut la faire
00:01:01
puisqu'elle est légitime dans le
00:01:02
sens ou on fait une agrégation.
00:01:03
De données par rapport à la région ?
00:01:07
Et donc en fait,
00:01:07
on va se retrouver juste avec le
00:01:09
l'effet inversé ici mais il
00:01:10
n'est pas forcément nécessaire puisque
00:01:12
vu que la relation existe déjà,
00:01:14
Eh bien je vais déjà pouvoir
00:01:15
faire ce type de retraitement,
00:01:16
c'est plus au niveau du calcul
00:01:18
qu'il fallait le comprendre,
00:01:19
donc on va se rendre dans notre tableau
00:01:22
et on va aller en créer un nouveau donc
00:01:23
on va aller faire un peu de place ici,
00:01:25
on va aller remonter.
00:01:29
Voilà, et on va aller créer un nouveau
00:01:33
tableau qui va plutôt partir du coup de.
00:01:36
Ma population par région, voilà donc
00:01:39
ici il n’y a pas d'agrégation pour l'instant.
00:01:41
Cependant quand on va aller importer.
00:01:43
Les participants. De 2018.
00:01:49
Alors là, on voit déjà que
00:01:52
certaines régions ne matchent pas
00:01:53
par rapport à par rapport à nos.
00:01:56
Par rapport à nos valeurs,
00:01:57
donc ça c'est intéressant.
00:01:58
Bon, bref, on va mettre ça de côté.
00:01:59
Pour l'instant.
00:02:00
On va même potentiellement.
00:02:04
Ce qu'on fait un filtre ?
00:02:06
Non, pour l'instant,
00:02:07
on ne va pas faire de filtre,
00:02:08
on va juste classer les régions,
00:02:10
non il ne va pas me l'enlever.
00:02:13
Bon bref, ce n’est pas très important
00:02:16
donc on va se retrouver du coup
00:02:18
avec cette somme qui est
00:02:19
faite par défaut mais ici en fait
00:02:21
on voit que potentiellement on veut
00:02:23
on peut plutôt faire des moyennes,
00:02:24
c'est à dire quel est le
00:02:26
nombre moyen de participants ?
00:02:28
Pour chacune de ces de ces régions,
00:02:31
on va pouvoir faire aussi de
00:02:33
récupérer la valeur maximale.
00:02:36
De récupérer la valeur minimale,
00:02:38
et cetera, et cetera.
00:02:39
Je pense que vous avez compris l'idée.
00:02:41
On peut aussi ne pas résumer.
00:02:44
Alors du coup, ça va éclater notre
00:02:46
nombre de lignes que du coup il va
00:02:48
créer autant de combinaisons qu'il y
00:02:50
a de qu'il y a de festival donc c'est
00:02:51
absolument pas ce qu'on veut .
00:02:52
Dans ce cas-là,
00:02:53
donc là le plus logique c'est
00:02:56
effectivement de faire une somme.
00:02:58
Donc là en l'occurrence la cardinalité
00:02:59
un plusieurs ou plusieurs à un.
00:03:01
Dans les faits vous allez la construire
00:03:02
exactement de la même manière,
00:03:03
elle va avoir le même effet.
00:03:05
Cependant au moment où vous allez faire
00:03:07
votre tableau de base selon si vous
00:03:09
prenez celui qui a une cardinalité à
00:03:12
plusieurs comme on a pu le faire ici.
00:03:15
Ou au contraire,
00:03:15
celui qui a une cardinalité unique et
00:03:17
qu'on va rajouter des valeurs à plusieurs ?
00:03:19
Mais là,
00:03:19
il faudra le faire,
00:03:19
le choix au niveau des agrégations,
00:03:21
à savoir qu'ici,
00:03:22
on a demandé à ne pas le résumer
00:03:23
parce que c'était logique de
00:03:24
pas le faire parce que sinon ça
00:03:26
nous aurions fait chaque fois,
00:03:27
la population de la région fois le nombre.
00:03:28
Enfin, oui,
00:03:29
si c'est ça fois le nombre de de festivals,
00:03:32
alors qu'ici,
00:03:33
et bien ça a un sens puisque on a
00:03:35
une valeur unique pour chacun des
00:03:36
festivals et ce qu'on cherche à avoir
00:03:38
la somme de participants par rapport à ça.
00:03:40
Donc voici ce qu'était la
00:03:43
cardinalité de plusieurs versus.
00:03:45
Non ?

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

Rappel

Afficher