DAX Power BI : Qu’est-ce que c’est et comment l’utiliser ?

Qu’est-ce que DAX, le langage de Power BI ?

Le langage DAX (Data Analysis eXpressions) a été développé par Microsoft au milieu des années 2000, initialement pour Power Pivot et dans le modèle tabulaire SSAS, avant de devenir central à Power BI. Ce langage de fonction permet aux analystes et gestionnaires de créer des calculs avancés sans avoir recours à des langages complexes comme SQL ou MDX. 

DAX Power BI facilite l’analyse de données avancée grâce à une syntaxe proche d’Excel, ce qui permet aux utilisateurs, même non techniques, de manipuler les données avec précision. Les Power BI DAX functions offrent une large gamme de possibilités pour créer des calculs complexes, dynamiques et contextuels. Avec Power BI DAX, les analystes peuvent générer des indicateurs pertinents, accélérer la prise de décision et améliorer la performance des rapports interactifs.

Pourquoi utiliser DAX ?

DAX répond à plusieurs objectifs clés :

• Simplifier l’analyse avancée des données pour un large éventail d’utilisateurs.
• Optimiser les modèles de données avec des calculs dynamiques, contrairement aux formules statiques d’Excel.
• Réduire l’apprentissage pour les analystes

Fonctions principales de DAX : colonnes et mesures calculées

DAX permet principalement deux types de calculs :

1. Colonnes calculées

Une colonne calculée est une colonne ajoutée au modèle de données qui calcule une valeur pour chaque ligne de la table dès l’actualisation des données. Ces valeurs sont précalculées et stockées, favorisant la performance au prix d’une utilisation accrue de mémoire.

Exemple pratique : Calcul du chiffre d’affaires par produit.

Formule appliquée pour la colonne calculée :

Chiffre d’affaires = Prix Unitaire * Quantité

Produit	Prix Unitaire (CAD)	Quantité	Chiffre d’affaires (CAD)
Produit A	10	5	50
Produit B	15	3	45
Produit C	8	10	80
Produit D	12	2	24

Colonne calculée créée dans Power BI à partir des colonnes existantes, stockée dans le modèle de données.

Les colonnes calculées sont très utiles comme axe d’analyse. Pour utiliser les résultats dans un segment ou les afficher sous forme de lignes ou de colonnes dans un tableau croisé dynamique ou dans les axes d’un graphique, ou utiliser le résultat comme condition de filtre dans une requête DAX.

La colonne s’impose quand il faut définir une expression propre à la ligne en cours (ex.  Quantité X Prix unitaire).

Et aussi lorsqu'il faut catégoriser le texte ou les chiffres (ex. pour des plages de valeurs).

2. Mesures calculées

Les mesures calculées sont dynamiques : elles calculent des agrégations selon le contexte du rapport, filtrées par l’utilisateur.

Exemple pratique : Ratio des ventes d’un produit par rapport au total, filtré dynamiquement par date ou région.

Les mesures sont centrales dans Power BI. L’outil dispose de :

• Mesures implicites : l’agrégation se fait par défaut sur les colonnes numériques (pratiques pour des sommes de volume ou de coût, moins quand il s’agit de dates).
• Mesures explicites : définies par l’utilisateur grâce à l’écriture d’une formule dans l’éditeur.

Il existe de nombreux agrégats, similaires à ceux que l’on trouve dans Excel.

Les mesures calculées fonctionnent  très bien lorsque vous devez faire des agrégats dynamiques (ex. ventes/client) et les utiliser dans un tableau croisé dynamique comme mesure. Exemple : calcul des ratios d’un produit par rapport à tous les produits tout en conservant le filtre par année et par région.

Colonnes calculées vs mesure calculées : qu'est-ce qui les différencie

La distinction entre colonnes et mesures calculées est une étape clé dans la compréhension de la logique DAX. Cette infographie vous aide à visualiser leurs différences, tant sur le plan technique que fonctionnel, afin d’éviter les erreurs de modélisation et d’assurer une lecture optimale de vos rapports.

Colonnes calculées vs mesures calculées : une vue d’ensemble claire des principales différences entre ces deux concepts clés en modélisation de données avec DAX.

Création concrète d’une mesure ou colonne calculée dans Power BI Desktop

• Colonne calculée : dans la vue Rapport ou Données, clic droit sur une table, sélectionnez Nouvelle colonne, puis saisissez votre formule.
• Mesure calculée : clic droit sur une table, sélectionnez Nouvelle mesure, puis utilisez la barre de formule pour définir la mesure.
  
  

Utilisez la fonctionnalité IntelliSense de Power BI Desktop pour une saisie plus rapide et précise des formules DAX.

Fonctions incontournables : exemples pratiques

DAX propose des centaines de fonctions organisées en catégories clés :

• Agrégation (SUM, AVERAGE, MIN, MAX)
  
  
• Fonctions itératives (SUMX, AVERAGEX, permettant des calculs ligne par ligne)
  
  
• Fonctions logiques (IF, AND, SWITCH)
  
  
• Time Intelligence (DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD)
  
  
• Manipulation des chaînes (FORMAT, CONCATENATE, FIND et SEARCH)

 

Certaines fonctionnalités sont essentielles ou très pratiques, notamment pour la mise en forme et les opérations de recherche et d'exploration.

Format

• Pour convertir une valeur en texte, selon un format spécifié.
• Pour profiter d’options de formatage (prédéfinis par le système ou l’utilisateur).
• Pour utiliser différents types (nombre, heures, date).

Find et Search

• Pour trouver la position de départ d’une chaîne.
• Find est sensible à la case et aux accents et plus rapide que Search.
• Search permet l’utilisation de « ? » et « * » (Wild Card) pour trouver un caractère ou une chaîne de caractères.

Bien d’autres fonctions sont disponibles évidemment.

Comprendre le contexte de filtre dans DAX

Le contexte de filtres est une source de confusion dans DAX pour de nombreux utilisateurs. En fait, c’est l’ensemble des filtres appliqués au modèle de données avant le début de l’évaluation d’une expression DAX.

Lorsque vous utilisez une mesure dans un tableau croisé dynamique, par exemple, elle produit des résultats différents pour chaque cellule, car la même expression est évaluée sur un sous-ensemble différent des données

Nous définissons simplement comme « contexte de filtre » l’ensemble des filtres appliqués à l’ensemble des filtres appliqués à l’évaluation d’une expression DAX – généralement une mesure – quelle que soit la manière dont ils ont été générés.

L’apprentissage de DAX peut sembler ardu : les utilisateurs traversent généralement plusieurs étapes avant de gagner en sérénité dans leurs analyses.

• Commencez avec la formation Power BI niveau débutant
• Puis approfondissez vos compétences avec la formation Power BI niveau avancé

Les 4 phases d’apprentissages de DAX

Apprendre DAX n’est pas trivial et implique souvent plusieurs étapes :

1-L’excitation

Similitudes avec Excel
Formules de base faciles
Ajout rapide et efficace au modèle de données

2-La confusion

Pas si simple que ça
Les filtres ne sont pas obligatoires
Les mesures fonctionnent de façon inattendue

3-La colère

C’est la confusion
Il y a des contexte de filtre et de ligne
Ce n’est pas comparable avec les autres outils

4-La compréhension

Le contexte devient plus clair
Aborder les problèmes devient plus facile, même sans être un expert

La maîtrise de DAX, une compétence clé pour exploiter Power BI

DAX est un langage puissant pour mettre à profit tout le potentiel de Power BI. C’est aussi pourquoi un apprentissage est indispensable pour bien saisir la logique et la finesse.

Pour aller plus loin :

➡️ Power BI : optimiser les modèles de données avec DAX

Voir toutes les formations Données et IA

 

Ressources complémentaires :

Documentation officielle DAX - Microsoft Learn

DAX Guide - Guide complet des fonctions DAX

 

Photo de Claudio Schwarz sur Unsplash