Modélisation de données avec DAX - Guide rapide

Les décideurs de toutes les organisations ont identifié la nécessité d'analyser les données historiques de leur organisation en particulier, et de l'industrie en général. Cela devient de jour en jour crucial dans le monde concurrentiel actuel, pour relever les défis commerciaux en constante évolution.

Big Data et Business Intelligence sont devenus les mots à la mode dans le monde des affaires. Les sources de données sont devenues énormes et les formats de données sont devenus des variantes. Le besoin de l'heure est de disposer d'outils simples à utiliser pour gérer les vastes données toujours en circulation en moins de temps pour obtenir des informations et prendre des décisions pertinentes au moment opportun.

Les analystes de données ne peuvent plus attendre que les données requises soient traitées par le service informatique. Ils ont besoin d'un outil pratique qui leur permet de comprendre rapidement les données requises et de les rendre disponibles dans un format qui aide les décideurs à prendre les mesures nécessaires au bon moment.

Microsoft Excel dispose d'un outil puissant appelé Power Pivot qui était disponible en tant que complément dans les versions précédentes d'Excel et est une fonctionnalité intégrée dans Excel 2016. La base de données de Power Pivot, appelée le modèle de données et le langage de formule qui fonctionne sur le modèle de données, appelé DAX (Dà Aanalyse Expressions) permet à un utilisateur d'Excel d'effectuer des tâches telles que la modélisation et l'analyse de données en un rien de temps.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez la modélisation et l'analyse de données à l'aide de DAX, basées sur le modèle de données Power Pivot. Un exemple de base de données Profit and Analysis est utilisé pour les illustrations de ce didacticiel.

Concepts de modélisation et d'analyse des données

Les données que vous obtenez de différentes sources, appelées données brutes, doivent être traitées avant de pouvoir être utilisées à des fins d'analyse. Vous en apprendrez plus à ce sujet dans le chapitre - Concepts de modélisation et d'analyse des données.

Modélisation et analyse des données avec Excel Power Pivot

Étant donné que l'outil que vous maîtriserez dans ce didacticiel est Excel Power Pivot, vous devez savoir comment les étapes de modélisation et d'analyse des données sont effectuées dans Power Pivot. Vous les apprendrez à un niveau plus large dans le chapitre - Modélisation et analyse des données avec Excel Power Pivot.

Au fil des chapitres suivants, vous découvrirez les différentes facettes des fonctions Power Pivot, DAX et DAX dans la modélisation et l'analyse des données.

À la fin du didacticiel, vous serez en mesure d'effectuer une modélisation et une analyse de données avec DAX pour n'importe quel contexte.

La Business Intelligence (BI) gagne en importance dans plusieurs domaines et organisations. La prise de décision et les prévisions basées sur des données historiques sont devenues cruciales dans un monde concurrentiel toujours croissant. Il existe une énorme quantité de données disponibles à la fois en interne et en externe à partir de sources diversifiées pour tout type d'analyse de données.

Cependant, le défi consiste à extraire les données pertinentes des big data disponibles selon les exigences actuelles, et à les stocker de manière amiable pour projeter différentes informations à partir des données. Un modèle de données ainsi obtenu avec l'utilisation de termes commerciaux clés est un outil de communication précieux. Le modèle de données doit également fournir un moyen rapide de générer des rapports selon les besoins.

La modélisation des données pour les systèmes BI vous permet de relever de nombreux défis liés aux données.

Prérequis pour un modèle de données pour BI

Un modèle de données pour la BI doit répondre aux exigences de l'entreprise pour laquelle l'analyse des données est effectuée. Voici les principes de base minimaux que tout modèle de données doit respecter:

Le modèle de données doit être spécifique à l'entreprise

Un modèle de données adapté à un secteur d'activité peut ne pas convenir à un autre secteur d'activité. Par conséquent, le modèle de données doit être développé en fonction de l'entreprise spécifique, des termes commerciaux utilisés, des types de données et de leurs relations. Il doit être basé sur les objectifs et le type de décisions prises dans l'organisation.

Le modèle de données doit avoir une intelligence intégrée

Le modèle de données doit inclure des informations intégrées via des métadonnées, des hiérarchies et des héritages qui facilitent un processus de Business Intelligence efficace et efficient. Avec cela, vous serez en mesure de fournir une plate-forme commune pour différents utilisateurs, éliminant ainsi la répétition du processus.

Le modèle de données doit être robuste

Le modèle de données doit présenter précisément les données spécifiques à l'entreprise. Il doit permettre un stockage efficace du disque et de la mémoire afin de faciliter un traitement et un rapport rapides.

Le modèle de données doit être évolutif

Le modèle de données doit pouvoir s'adapter aux changements de scénarios commerciaux de manière rapide et efficace. De nouvelles données ou de nouveaux types de données peuvent devoir être inclus. Les actualisations des données peuvent devoir être gérées efficacement.

Modélisation des données pour BI

La modélisation des données pour la BI comprend les étapes suivantes -

Façonner les données
Chargement des données
Définition des relations entre les tables
Définition des types de données
Créer de nouvelles informations sur les données

Façonner les données

Les données requises pour créer un modèle de données peuvent provenir de diverses sources et peuvent être dans différents formats. Vous devez déterminer quelle partie des données de chacune de ces sources de données est requise pour une analyse de données spécifique. C'est ce qu'on appelle la mise en forme des données.

Par exemple, si vous récupérez les données de tous les employés d'une organisation, vous devez décider quels détails de chaque employé sont pertinents pour le contexte actuel. En d'autres termes, vous devez déterminer quelles colonnes de la table des employés doivent être importées. En effet, plus le nombre de colonnes dans une table dans le modèle de données est petit, plus les calculs sur la table seront rapides.

Chargement des données

Vous devez charger les données identifiées - les tables de données avec les colonnes choisies dans chacune des tables.

Définition des relations entre les tables

Ensuite, vous devez définir les relations logiques entre les différentes tables qui facilitent la combinaison des données de ces tables, c'est-à-dire si vous avez une table - Produits - contenant des données sur les produits et une table - Ventes - avec les différentes transactions de vente des produits, en définissant une relation entre les deux tables, vous pouvez résumer les ventes, par produit.

Définition des types de données

L'identification des types de données appropriés pour les données dans le modèle de données est cruciale pour l'exactitude des calculs. Pour chaque colonne de chaque table que vous avez importée, vous devez définir le type de données. Par exemple, type de données texte, type de données nombre réel, type de données entier, etc.

Créer de nouvelles informations sur les données

Il s'agit d'une étape cruciale dans la modélisation de la date pour la BI. Le modèle de données créé peut devoir être partagé avec plusieurs personnes qui doivent comprendre les tendances des données et prendre les décisions nécessaires dans un délai très court. Par conséquent, la création de nouvelles informations sur les données à partir des données sources sera efficace, évitant ainsi de retravailler l'analyse.

Les nouvelles informations sur les données peuvent prendre la forme de métadonnées qui peuvent être facilement comprises et utilisées par des professionnels spécifiques.

L'analyse des données

Une fois que le modèle de données est prêt, les données peuvent être analysées selon l'exigence. La présentation des résultats de l'analyse est également une étape importante car les décisions seront prises sur la base des rapports.

Microsoft Excel Power Pivot est un excellent outil de modélisation et d'analyse de données.

Le modèle de données est la base de données Power Pivot.
DAX est le langage de formule qui peut être utilisé pour créer des métadonnées avec les données du modèle de données au moyen de formules DAX.
Les tableaux croisés dynamiques Power dans Excel créés avec les données et les métadonnées du modèle de données vous permettent d'analyser les données et de présenter les résultats.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez la modélisation de données avec le modèle de données Power Pivot et DAX et l'analyse de données avec Power Pivot. Si vous êtes nouveau dans Power Pivot, reportez-vous au didacticiel Excel Power Pivot.

Vous avez appris les étapes du processus de modélisation des données dans le chapitre précédent - Concepts de modélisation et d'analyse des données. Dans ce chapitre, vous apprendrez à exécuter chacune de ces étapes avec le modèle de données Power Pivot et DAX.

Dans les sections suivantes, vous apprendrez chacune de ces étapes de processus appliquées au modèle de données Power Pivot et comment DAX est utilisé.

Façonner les données

Dans Excel Power Pivot, vous pouvez importer des données à partir de différents types de sources de données et lors de l'importation, vous pouvez afficher et choisir les tables et les colonnes que vous souhaitez importer.

Identifiez les sources de données.
Recherchez les types de sources de données. Par exemple, une base de données ou un service de données ou toute autre source de données.
Décidez des données pertinentes dans le contexte actuel.
Décidez des types de données appropriés pour les données. Dans le modèle de données Power Pivot, vous ne pouvez avoir qu'un seul type de données pour la colonne entière d'une table.
Identifiez lesquelles des tables sont les tables de faits et lesquelles sont les tables dimensionnelles.
Décidez des relations logiques pertinentes entre les tables.

Chargement de données dans le modèle de données

Vous pouvez charger des données dans le modèle de données avec plusieurs options fournies dans la fenêtre Power Pivot sur le ruban. Vous pouvez trouver ces options dans le groupe Obtenir des données externes.

Vous apprendrez à charger des données d'une base de données Access dans le modèle de données dans le chapitre - Chargement de données dans le modèle de données.

À des fins d'illustration, une base de données Access avec des données de profits et pertes est utilisée.

Définition des types de données dans le modèle de données

L'étape suivante du processus de modélisation des données dans Power Pivot consiste à définir les types de données des colonnes des tables chargées dans le modèle de données.

Vous apprendrez à définir les types de données des colonnes dans les tableaux du chapitre - Définition des types de données dans le modèle de données.

Création de relations entre les tables

L'étape suivante du processus de modélisation des données dans Power Pivot consiste à créer des relations entre les tables du modèle de données.

Vous apprendrez à créer des relations entre les tables dans le chapitre - Extension du modèle de données.

Créer de nouvelles informations sur les données

Dans le modèle de données, vous pouvez créer des métadonnées nécessaires pour créer de nouvelles informations sur les données en:

Création de colonnes calculées
Création d'une table de dates
Créer des mesures

Vous pouvez ensuite analyser les données en créant des tableaux croisés dynamiques dynamiques basés sur les colonnes des tables et des mesures qui apparaissent sous forme de champs dans la liste Champs de tableau croisé dynamique.

Ajout de colonnes calculées

Les colonnes calculées dans une table sont les colonnes que vous ajoutez à une table à l'aide de formules DAX.

Vous apprendrez à ajouter des colonnes calculées dans une table du modèle de données dans le chapitre - Extension du modèle de données.

Création d'une table de dates

Pour utiliser les fonctions Time Intelligence dans les formules DAX afin de créer des métadonnées, vous avez besoin d'une table de dates. Si vous êtes nouveau dans les tableaux de dates, veuillez vous référer au chapitre - Comprendre les tableaux de dates.

Vous apprendrez à créer une table de dates dans le modèle de données dans le chapitre - Extension du modèle de données.

Créer des mesures

Vous pouvez créer diverses mesures dans la table de données à l'aide des fonctions DAX et des formules DAX pour différents calculs nécessaires pour l'analyse des données dans le contexte actuel.

Il s'agit de l'étape cruciale de la modélisation des données avec DAX.

Vous apprendrez comment créer les mesures à diverses fins d'analyse des profits et des pertes dans les chapitres suivants.

Analyse des données avec Power PivotTables

Vous pouvez créer des Power PivotTables pour chacune des facettes de l'analyse des profits et pertes. Au fur et à mesure que vous apprendrez à créer des mesures à l'aide de DAX dans les chapitres suivants, vous apprendrez également à analyser des données avec ces mesures à l'aide de Power PivotTables.

Vous pouvez charger des données de différents types de sources de données dans le modèle de données. Pour cela, vous pouvez trouver diverses options dans le groupe Obtenir des données externes sur le ruban de la fenêtre Power Pivot.

Comme vous pouvez le constater, vous pouvez charger des données à partir de bases de données, de services de données ou de plusieurs autres types de sources de données.

Lorsque vous chargez des données d'une source de données dans le modèle de données, une connexion est établie avec la source de données. Cela permet d'actualiser les données lorsque les données source changent.

Initier avec un nouveau modèle de données

Dans cette section, vous apprendrez à modéliser les données pour l'analyse des profits et des pertes. Les données à analyser se trouvent dans une base de données Microsoft Access.

Vous pouvez lancer un nouveau modèle de données comme suit -

Ouvrez un nouveau classeur Excel
Cliquez sur l'onglet PowerPivot sur le ruban
Cliquez sur Gérer dans le groupe Modèle de données

La fenêtre Power Pivot s'affiche. La fenêtre sera vide car vous n'avez encore chargé aucune donnée.

Chargement des données de la base de données Access dans le modèle de données

Pour charger les données de la base de données Access, procédez comme suit -

Cliquez sur À partir de la base de données dans le groupe Obtenir des données externes sur le ruban.
Cliquez sur Depuis l'accès dans la liste déroulante.

La boîte de dialogue Assistant d'importation de table s'affiche.

Accédez au fichier Access.
Donnez un nom convivial pour la connexion.

Cliquez sur le bouton Suivant. La partie suivante de l'assistant d'importation de table apparaît.
Dans l'assistant d'importation de table, sélectionnez l'option - Sélectionnez dans une liste de tables et de vues pour choisir les données à importer.

Cliquez sur le bouton Suivant. La partie suivante de l'assistant d'importation de table apparaît comme illustré dans la capture d'écran suivante.
Sélectionnez toutes les tables.
Donnez des noms amicaux aux tables. Cela est nécessaire car ces noms apparaissent dans les Power PivotTables et doivent donc être compris par tout le monde.

Choix des colonnes dans les tableaux

Il se peut que vous n'ayez pas besoin de toutes les colonnes des tables sélectionnées pour l'analyse en cours. Par conséquent, vous devez sélectionner uniquement les colonnes que vous avez sélectionnées lors de la mise en forme des données.

Cliquez sur le bouton Aperçu et filtre. La partie suivante de l'assistant d'importation de table - Aperçu de la table sélectionnée - apparaît.

Comme le montre la capture d'écran ci-dessus, les en-têtes de colonne ont des cases à cocher. Sélectionnez les colonnes que vous souhaitez importer dans la table sélectionnée.
Cliquez sur OK. Répétez la même chose pour les autres tables.

Importation de données dans le modèle de données

Vous êtes à la dernière étape du chargement des données dans le modèle de données. Cliquez sur le bouton Terminer dans l'assistant d'importation de table. La partie suivante de l'assistant d'importation de table apparaît.

L'état de l'importation sera affiché. L'état affiche enfin Success lorsque le chargement des données est terminé.

Affichage des données dans le modèle de données

Les tables importées apparaissent dans la fenêtre Power Pivot. Ceci est la vue du modèle de données

Vous pouvez observer ce qui suit -

Chacun des tableaux apparaît dans un onglet séparé.
Les noms des onglets sont les noms de table respectifs.
La zone sous les données est réservée aux calculs.

Affichage du nom de la connexion

Cliquez sur les connexions existantes dans le groupe Obtenir des données externes. La boîte de dialogue Connexions existantes apparaît comme illustré dans la capture d'écran suivante.

Comme le montre la capture d'écran ci-dessus, le nom de connexion indiqué apparaît sous Connexions de données PowerPivot.

Dans le modèle de données Power Pivot, toutes les données d'une colonne doivent être du même type de données. Pour effectuer des calculs précis, vous devez vous assurer que le type de données de chaque colonne de chaque table du modèle de données est conforme aux exigences.

Tables dans le modèle de données

Dans le modèle de données créé dans le chapitre précédent, il y a 3 tableaux -

Accounts
Géographie Locn
Données financières

Garantir des types de données appropriés

Pour vous assurer que les colonnes des tables correspondent aux exigences, vous devez vérifier leurs types de données dans la fenêtre Power Pivot.

Cliquez sur une colonne dans un tableau.
Notez le type de données de la colonne tel qu'affiché sur le ruban dans le groupe Mise en forme.

Si le type de données de la colonne sélectionnée n'est pas approprié, modifiez le type de données comme suit.

Cliquez sur la flèche vers le bas en regard du type de données dans le groupe Mise en forme.
Cliquez sur le type de données approprié dans la liste déroulante.
Répétez pour chaque colonne de toutes les tables du modèle de données.

Colonnes du tableau des comptes

Dans le tableau Comptes, vous avez les colonnes suivantes -

Sr. Non	Colonne et description
1	Account Contient un numéro de compte pour chaque ligne. La colonne a des valeurs uniques et est utilisée pour définir la relation avec la table Données financières.
2	Class La classe associée à chaque compte. Exemple - Dépenses, revenu net, etc.
3	Sub Class Décrit le type de dépense ou de revenu. Exemple - Personnes.

Toutes les colonnes du tableau Comptes sont de nature descriptive et sont donc de type de données Texte.

Colonnes de la table de localisation géographique

La table Geography Locn contient des données sur chaque centre de profit.

La colonne Centre de profit contient une identité de centre de profit pour chaque ligne. Cette colonne a des valeurs uniques et est utilisée pour définir la relation avec la table Données financières.

Colonnes du tableau de données Finance

Dans le tableau Données financières, vous avez les colonnes suivantes -

Colonne	La description	Type de données
Mois fiscal	Mois et année	Texte
Centre de profit	Identité du centre de profit	Texte
Compte	Numéro de compte. Chaque compte peut avoir plusieurs centres de profit.	Texte
Budget	Montants du budget mensuel pour chaque centre de profit.	Devise
Réel	Montants mensuels réels pour chaque centre de profit.	Devise
Prévoir	Montants des prévisions mensuelles pour chaque centre de profit.	Devise
Personnes réelles	Nombre réel d'employés à la fin du mois pour chaque centre de profit de chaque compte personnel.	Nombre entier
Les gens du budget	Budget de fin de mois, nombre d'employés pour chaque centre de profit de chaque compte personnel.	Nombre entier
Prévisions de personnes	Prévision de fin de mois du nombre d'employés pour chaque centre de profit de chaque compte personnel.	Nombre entier

Types de tables dans le modèle de données

Les tables Accounts et Geography Locn sont les tables dimensionnelles, également appelées lookup tables.

Finance Data tableest la table de faits, également appelée table de données. Le tableau Données financières contient les données requises pour les calculs de profit et d'analyse. Vous allez également créer des métadonnées sous la forme de mesures et de colonnes calculées dans ce tableau de données financières, afin de modéliser les données pour différents types de calculs de profits et pertes, au fur et à mesure que vous poursuivez ce didacticiel.

L'analyse des données consiste à parcourir les données au fil du temps et à effectuer des calculs sur des périodes de temps. Par exemple, vous devrez peut-être comparer les bénéfices de l'année en cours avec les bénéfices de l'année précédente. De même, vous devrez peut-être prévoir la croissance et les bénéfices dans les années à venir. Pour cela, vous devez utiliser le regroupement et les agrégations sur une période donnée.

DAX fournit plusieurs fonctions Time Intelligence qui vous aident à effectuer la plupart de ces calculs. Cependant, ces fonctions DAX nécessitent une table de dates pour être utilisées avec les autres tables du modèle de données.

Vous pouvez soit importer une table de dates avec d'autres données à partir d'une source de données, soit créer vous-même une table de dates dans le modèle de données.

Dans ce chapitre, vous comprendrez différents aspects des tables de dates. Si vous maîtrisez les tables de dates dans le modèle de données Power Pivot, vous pouvez ignorer ce chapitre et passer aux chapitres suivants. Sinon, vous pouvez comprendre les tables de dates dans le modèle de données Power Pivot.

Qu'est-ce qu'une table de dates?

Une table de dates est une table dans un modèle de données, avec au moins une colonne de dates contiguës sur une durée requise. Il peut avoir des colonnes supplémentaires représentant différentes périodes. Cependant, ce qui est nécessaire est la colonne de dates contiguës, comme requis par les fonctions DAX Time Intelligence.

Par exemple,

Une table Date peut avoir des colonnes telles que Date, Mois fiscal, Trimestre fiscal et Année fiscale.
Une table de date peut avoir des colonnes telles que Date, Mois, Trimestre et Année.

Table de dates avec dates contiguës

Supposons que vous deviez effectuer des calculs dans la plage d'une année civile. Ensuite, la table Date doit avoir au moins une colonne avec un ensemble contigu de dates, y compris toutes les dates de cette année civile spécifique.

Par exemple, supposons que les données que vous souhaitez parcourir a les dates à partir du 1er Avril, 2014 à Novembre 30 ^e 2016.

Si vous avez à faire rapport sur une année civile, vous avez besoin d' une table de date avec une colonne - Date, qui contient toutes les dates du 1er Janvier ^er 2014 au 31 Décembre ^st 2016 dans une séquence.
Si vous avez à faire rapport sur un exercice, et votre fin de l'exercice est le 30 ^e Juin, vous avez besoin d' une table de date avec une colonne - Date, qui contient toutes les dates du 1er Juillet ^er 2013 au 30 Juin ^e 2017 dans un séquence.
Si vous devez générer des rapports sur les exercices civils et fiscaux, vous pouvez avoir une seule table de dates couvrant la plage de dates requise.

Votre table de dates doit contenir tous les jours de la plage de chaque année de la durée donnée. Ainsi, vous obtiendrez des dates contiguës au cours de cette période.

Si vous actualisez régulièrement vos données avec de nouvelles données, la date de fin sera prolongée d'un an ou deux, de sorte que vous n'ayez pas à mettre à jour votre table de dates souvent.

Une table de dates ressemble à la capture d'écran suivante.

Ajout d'une table de dates au modèle de données

Vous pouvez ajouter une table de dates au modèle de données de l'une des manières suivantes:

Importation à partir d'une base de données relationnelle ou de toute autre source de données.
Création d'une table de dates dans Excel, puis copie ou liaison à une nouvelle table dans Power Pivot.
Importation depuis Microsoft Azure Marketplace.

Création d'une table de dates dans Excel et copie dans le modèle de données

La création d'une table de dates dans Excel et la copie dans le modèle de données est le moyen le plus simple et le plus flexible de créer une table de données dans le modèle de données.

Ouvrez une nouvelle feuille de calcul dans Excel.
Type - Date dans la première ligne d'une colonne.
Tapez la première date de la plage de dates que vous souhaitez créer dans la deuxième ligne de la même colonne.
Sélectionnez la cellule, cliquez sur la poignée de recopie et faites-la glisser vers le bas pour créer une colonne de dates contiguës dans la plage de dates requise.

Par exemple, tapez 1/1/2014, cliquez sur la poignée de recopie et faites glisser vers le bas pour remplir les dates contiguës jusqu'au 31/12/2016.

Cliquez sur la colonne Date.
Cliquez sur l'onglet INSÉRER sur le ruban.
Cliquez sur Table.
Vérifiez la plage de table.
Cliquez sur OK.

Le tableau d'une seule colonne de dates est prêt dans Excel.

Sélectionnez la table.
Cliquez sur Copier sur le ruban.
Cliquez sur la fenêtre Power Pivot.
Cliquez sur Coller sur le ruban.

Cela ajoutera le contenu du presse-papiers à une nouvelle table dans le modèle de données. Par conséquent, vous pouvez également utiliser la même méthode pour créer une table de dates dans un modèle de données existant.

La boîte de dialogue Coller l'aperçu apparaît comme illustré dans la capture d'écran suivante.

Tapez Date dans la zone Nom de la table.
Prévisualisez les données.

Cochez la case - Utilisez la première ligne comme en-tête de colonne.
Cliquez sur OK.

Cela copie le contenu du presse-papiers dans une nouvelle table dans le modèle de données.

Maintenant, vous avez une table de dates dans le modèle de données avec une seule colonne de dates contiguës. L'en-tête de la colonne est Date comme vous l'aviez indiqué dans le tableau Excel.

Ajout de nouvelles colonnes de date à la table de dates

Ensuite, vous pouvez ajouter des colonnes calculées à la table Date selon les exigences de vos calculs.

Par exemple, vous pouvez ajouter des colonnes - Jour, Mois, Année et Trimestre comme suit -

Day
=DAY('Date'[Date])
Month
=MONTH('Date'[Date])
Year
=YEAR('Date'[Date])
Trimestre
= CONCATENER ("QTR", INT (('Date' [Mois] +2) / 3))

La table Date résultante dans le modèle de données ressemble à la capture d'écran suivante.

Ainsi, vous pouvez ajouter n'importe quel nombre de colonnes calculées à la table Date. Ce qui est important et obligatoire, c'est que la table Date doit comporter une colonne de dates contiguës couvrant la durée pendant laquelle vous effectuez des calculs.

Création d'une table de dates pour une année civile

Une année civile comprend généralement les dates du 1er janvier au 31 décembre d'une année et comprend également les jours fériés marqués pour cette année particulière. Lorsque vous effectuez des calculs, vous devrez peut-être prendre en compte uniquement les jours ouvrables, hors week-end et jours fériés.

Supposons que vous souhaitiez créer une table de dates pour l'année civile 2017.

Créer un tableau Excel avec une date de colonne, composée de dates contiguës du 1 ^er Janvier 2017-31 ^er Décembre 2017. ( Se reporter à la section précédente pour savoir comment faire.)
Copiez le tableau Excel et collez-le dans un nouveau tableau dans le modèle de données. (Reportez-vous à la section précédente pour savoir comment procéder.)
Nommez la table comme Calendrier.
Ajoutez les colonnes calculées suivantes -
- Jour = DAY ('Calendrier' [Date])
- Mois = MONTH ('Calendrier' [Date])
- Année = ANNÉE ('Calendrier' [Date])
- Jour de la semaine = FORMAT ('Calendrier' [Date], "JJJ")
- Nom du mois = FORMAT ('Calendrier' [Date], "MMM")

Ajout de jours fériés au tableau du calendrier

Ajoutez des jours fériés au tableau du calendrier comme suit -

Obtenez la liste des jours fériés déclarés pour l'année.
Par exemple, pour les États-Unis, vous pouvez obtenir la liste des jours fériés pour toute année requise à partir du lien suivant http://www.calendar-365.com/.
Copiez-les et collez-les dans une feuille de calcul Excel.
Copiez le tableau Excel et collez-le dans un nouveau tableau dans le modèle de données.
Nommez la table en vacances.

Ensuite, vous pouvez ajouter une colonne calculée de jours fériés à la table Calendrier à l'aide de la fonction DAX LOOKUPVALUE.

=LOOKUPVALUE(Holidays[Holiday],Holidays[Date],'Calendar'[Date])

La fonction DAX LOOKUPVALUE recherche le troisième paramètre, c'est-à-dire Calendar [Date] dans le second paramètre, ie Holidays [Date] et renvoie le premier paramètre, ie Holidays [Holiday] s'il y a une correspondance. Le résultat ressemblera à ce qui est montré dans la capture d'écran suivante.

Ajout de colonnes à un exercice

Un exercice comprend généralement les dates du 1 ^er du mois suivant la fin de l'exercice à la fin de l'exercice suivant. Par exemple, si la fin de l'exercice est le 31 ^er Mars, l'exercice varie de 1 ^er Avril au 31 ^er Mars.

Vous pouvez inclure les périodes fiscales dans la table de calendrier à l'aide des formules DAX -

Ajouter une mesure pour FYE

FYE:=3
Ajoutez les colonnes calculées suivantes -
- Fiscal Year
  
  = IF ('Calendrier' [Mois] <= 'Calendrier' [FYE], 'Calendrier' [Année], 'Calendrier' [Année] +1)
- Fiscal Month
  
  = IF ('Calendar' [Month] <= 'Calendar' [FYE], 12-'Calendar '[FYE] +' Calendar '[Month],' Calendar '[Month] -' Calendar '[FYE])
- Fiscal Quarter
  
  = INT (('Calendar' [Fiscal Month] +2) / 3)

Définition de la propriété de la table de dates

Lorsque vous utilisez des fonctions DAX Time Intelligence telles que TOTALYTD, PREVIOUSMONTH et DATESBETWEEN, elles nécessitent des métadonnées pour fonctionner correctement. La propriété de table de dates définit ces métadonnées.

Pour définir la propriété de la table de dates -

Sélectionnez la table Calendrier dans la fenêtre Power Pivot.
Cliquez sur l'onglet Conception sur le ruban.
Cliquez sur Marquer comme tableau de dates dans le groupe Calendriers.
Cliquez sur Marquer comme tableau de dates dans la liste déroulante.

La boîte de dialogue Marquer comme tableau de dates apparaît. Sélectionnez la colonne Date dans le tableau Calendrier. Il doit s'agir de la colonne de type de données Date et doit avoir des valeurs uniques. Cliquez sur OK.

Dans ce chapitre, vous apprendrez comment étendre le modèle de données créé dans les chapitres précédents. L'extension d'un modèle de données comprend -

Ajout de tableaux
Ajout de colonnes calculées dans une table existante
Création de mesures dans une table existante

Parmi ceux-ci, la création des mesures est cruciale, car elle implique de fournir de nouvelles informations sur le modèle de données qui permettront à ceux qui utilisent le modèle de données d'éviter les retouches et de gagner du temps lors de l'analyse des données et de la prise de décision.

Étant donné que l'analyse des profits et pertes implique de travailler avec des périodes et que vous utiliserez les fonctions DAX Time Intelligence, vous avez besoin d'une table de dates dans le modèle de données.

Si vous êtes nouveau dans les tables de dates, parcourez le chapitre - Comprendre les tables de dates.

Vous pouvez étendre le modèle de données comme suit -

Pour créer une relation entre la table de données, c'est-à-dire la table de données financières et la table de dates, vous devez créer une colonne calculée Date dans la table de données financières.
Pour effectuer différents types de calculs, vous devez créer des relations entre la table de données - Données financières et les tables de recherche - Comptes et emplacement géographique.
Vous devez créer diverses mesures qui vous aident à effectuer plusieurs calculs et à effectuer l'analyse requise.

Ces étapes constituent essentiellement les étapes de modélisation des données pour l'analyse des profits et pertes à l'aide du modèle de données. Cependant, il s'agit de la séquence d'étapes pour tout type d'analyse de données que vous souhaitez effectuer avec le modèle de données Power Pivot.

En outre, vous apprendrez à créer les mesures et à les utiliser dans les Power PivotTables dans les chapitres suivants. Cela vous donnera une compréhension suffisante de la modélisation des données avec DAX et de l'analyse des données avec Power PivotTables.

Ajout d'une table de dates au modèle de données

Créez une table de dates pour les périodes couvrant les exercices comme suit:

Créez un tableau avec une seule colonne avec en-tête - Date et dates contiguës allant du 01/07/2011 au 30/06/2018 dans une nouvelle feuille de calcul Excel.
Copiez le tableau d'Excel et collez-le dans la fenêtre Power Pivot. Cela créera une nouvelle table dans le modèle de données Power Pivot.
Nommez la table comme Date.
Assurez-vous que la colonne Date de la table Date est du type de données - Date (DateHeure).

Ensuite, vous devez ajouter les colonnes calculées - Année fiscale, Trimestre fiscal, Mois fiscal et Mois au tableau Date comme suit -

Exercice fiscal

Supposons que la fin de l'exercice est Juin 30 ^e . Ensuite, une durée de l' année fiscale de 1 ^er Juillet au 30 ^e Juin. Par exemple, la période allant du 1er Juillet ^st 2011 (7/1/2011) au 30 Juin ^e 2012 (6/30/2012) sera l'exercice 2012.

Dans le tableau Date, supposons que vous souhaitiez représenter la même chose que FY2012.

Vous devez d'abord extraire la partie exercice comptable de la date et l'ajouter à FY.
- Pour les dates des mois de juillet 2011 à décembre 2011, l'exercice comptable est 1 + 2011.
- Pour les dates des mois de janvier 2012 à juin 2012, l'exercice est 0 + 2012.
- Pour généraliser, si le mois de fin d'exercice financier est FYE, procédez comme suit:
  
  Integer Part of ((Month – 1)/FYE) + Year
- Ensuite, prenez les 4 caractères les plus à droite pour obtenir l'année financière.
Dans DAX, vous pouvez représenter la même chose que -

DROITE (INT ((MONTH ('Date' [Date]) - 1) / 'Date' [FYE]) + YEAR ('Date' [Date]), 4)
Ajoutez la colonne calculée Année fiscale dans le tableau Date avec la formule DAX -

= "FY" & RIGHT (INT ((MONTH ('Date' [Date]) - 1) / 'Date' [FYE]) + YEAR ('Date' [Date]), 4)

Trimestre fiscal

Si FYE représente le mois de fin d'exercice, le trimestre financier est obtenu comme

Integer Part of ((Remainder of ((Month+FYE-1)/12) + 3)/3)

Dans DAX, vous pouvez représenter la même chose que -

INT ((MOD (MOIS ('Date' [Date]) + 'Date' [FYE] -1,12) +3) / 3)
Ajoutez la colonne calculée Trimestre Fiscal dans le tableau Date avec la formule DAX -

= 'Date' [FiscalYear] & "- Q" & FORMAT (INT ((MOD (MONTH ('Date' [Date]) + 'Date' [FYE] -1,12) + 3) / 3), "0" )

Mois fiscal

Si FYE représente la fin de l'exercice, la période du mois comptable est obtenue comme

(Remainder of (Month+FYE-1)/12) + 1

Dans DAX, vous pouvez représenter la même chose que -

MOD (MOIS ('Date' [Date]) + 'Date' [FYE] -1,12) +1
Ajoutez la colonne calculée Fiscal Month dans la table Date avec la formule DAX -

= 'Date' [Exercice] & "- P" & FORMAT (MOD (MONTH ([Date]) + [FYE] -1,12) +1, "00")

Mois

Enfin, ajoutez la colonne calculée Mois qui représente le numéro du mois d'un exercice comme suit -

= FORMAT (MOD (MOIS ([Date]) + [FYE] -1,12) +1, "00") & "-" & FORMAT ([Date], "mmm")

La table Date résultante ressemble à la capture d'écran suivante.

Marquez la table - Date comme date Table avec la colonne - Date comme colonne avec des valeurs uniques comme indiqué dans la capture d'écran suivante.

Ajout de colonnes calculées

Pour créer une relation entre la table des données financières et la table des dates, vous avez besoin d'une colonne de valeurs de date dans la table des données financières.

Ajouter une colonne calculée Date dans le tableau des données financières avec la formule DAX -

= DATEVALUE ('Données financières' [Mois fiscal])

Définition des relations entre les tables dans le modèle de données

Vous avez les tableaux suivants dans le modèle de données -

Tableau de données - Données financières
Tables de recherche - Locn Comptes et Géographie
Tableau des dates - Date

Pour définir les relations entre les tables du modèle de données, procédez comme suit:

Affichez les tableaux dans la vue Diagramme de Power Pivot.
Créez les relations suivantes entre les tables -
- Relation entre le tableau des données financières et le tableau des comptes avec la colonne Compte.
- Relation entre la table de données financières et la table de localisation géographique avec la colonne Centre de profit.
- Relation entre la table de données financières et la table de dates avec la colonne Date.

Masquage des colonnes des outils client

S'il y a des colonnes dans une table de données que vous n'utiliserez pas comme champs dans un tableau croisé dynamique, vous pouvez les masquer dans le modèle de données. Ensuite, ils ne seront pas visibles dans la liste Champs de tableau croisé dynamique.

Dans le tableau des données financières, vous avez 4 colonnes - mois fiscal, date, compte et centre de profit que vous n'utiliserez pas comme champs dans un tableau croisé dynamique. Par conséquent, vous pouvez les masquer afin qu'ils n'apparaissent pas dans la liste Champs de tableau croisé dynamique.

Sélectionnez les colonnes - Mois fiscal, Date, Compte et Centre de profit dans le tableau Données financières.
Cliquez avec le bouton droit de la souris et sélectionnez Masquer dans les outils client dans la liste déroulante.

Création de mesures dans les tableaux

Vous êtes prêt pour la modélisation et l'analyse des données avec DAX à l'aide du modèle de données et des tableaux croisés dynamiques Power.

Dans les chapitres suivants, vous apprendrez à créer des mesures et à les utiliser dans Power PivotTables. Vous allez créer toutes les mesures dans le tableau de données, c'est-à-dire le tableau de données financières.

Vous allez créer des mesures à l'aide de formules DAX dans la table de données - Données financières, que vous pouvez utiliser dans n'importe quel nombre de tableaux croisés dynamiques pour l'analyse des données. Les mesures sont essentiellement les métadonnées. La création de mesures dans la table de données fait partie de la modélisation des données et leur synthèse dans les Power PivotTables fait partie de l'analyse des données.

Vous pouvez créer diverses mesures dans le modèle de données à utiliser dans n'importe quel nombre de Power PivotTables. Cela forme le processus de modélisation et d'analyse des données avec le modèle de données utilisant DAX.

Comme vous l'avez appris précédemment dans les sections précédentes, la modélisation et l'analyse des données dépendent de l'activité et du contexte spécifiques. Dans ce chapitre, vous apprendrez la modélisation et l'analyse de données basées sur un exemple de base de données Profit and Loss pour comprendre comment créer les mesures requises et les utiliser dans divers Power PivotTables.

Vous pouvez appliquer la même méthode pour la modélisation et l'analyse des données pour toute entreprise et tout contexte

Création de mesures basées sur des données financières

Pour créer un rapport financier, vous devez effectuer des calculs de montants pour une période, une organisation, un compte ou un emplacement géographique particulier. Vous devez également effectuer les calculs d'effectif et de coût par effectif. Dans le modèle de données, vous pouvez créer des mesures de base qui peuvent être réutilisées lors de la création d'autres mesures. C'est un moyen efficace de modéliser les données avec DAX.

Afin d'effectuer des calculs pour l'analyse des données de profits et pertes, vous pouvez créer des mesures telles que la somme, une année sur l'autre, un cumul annuel, un trimestre à ce jour, un écart, un effectif, un coût par effectif, etc. utilisez ces mesures dans les Power PivotTables pour analyser les données et rapporter les résultats de l'analyse.

Dans les sections suivantes, vous apprendrez à créer les mesures financières de base et à analyser les données avec ces mesures. Les mesures sont qualifiées de mesures de base car elles peuvent être utilisées pour créer d'autres mesures financières. Vous apprendrez également à créer des mesures pour les périodes précédentes et à les utiliser dans l'analyse.

Création de mesures financières de base

Dans l'analyse des données financières, le budget et les prévisions jouent un rôle majeur.

Budget

Un budget est une estimation des revenus et des dépenses d'une entreprise pour un exercice. Le budget est calculé en début d'exercice en tenant compte des objectifs et des objectifs de l'entreprise. Les mesures budgétaires doivent être analysées de temps à autre au cours de l'exercice, car les conditions du marché peuvent changer et l'entreprise peut devoir aligner ses objectifs et ses cibles sur les tendances actuelles du secteur.

Prévoir

Une prévision financière est une estimation des résultats financiers futurs d'une entreprise en examinant les données historiques de l'entreprise sur les revenus et les dépenses. Vous pouvez utiliser les prévisions financières pour:

Pour déterminer comment allouer le budget pour une période future.
Pour suivre les performances attendues de l'entreprise.
Prendre des décisions en temps opportun pour combler les lacunes par rapport aux objectifs ou pour maximiser une opportunité émergente.

Réels

Pour effectuer les calculs de budgétisation et de prévision, vous avez besoin du produit et des dépenses réels à tout moment.

Vous pouvez créer les 3 mesures financières de base suivantes qui peuvent être utilisées pour créer d'autres mesures financières en mode données -

Somme budgétaire
Somme réelle
Somme des prévisions

Ces mesures sont les sommes d'agrégation sur les colonnes - Budget, Réel et Prévision dans le tableau Données financières.

Créez les mesures de financement de base comme suit -

Budget Sum

Somme du budget: = SUM ("Données financières" [Budget])

Actual Sum

Somme réelle: = SUM ('Finance Data' [Réel])

Forecast Sum

Somme des prévisions: = SUM ('Finance Data' [Forecast])

Analyse des données avec des mesures financières de base

Avec les mesures financières de base et le tableau des dates, vous pouvez effectuer votre analyse comme suit -

Créez un tableau croisé dynamique puissant.
Ajoutez le champ Année fiscale de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme budgétaire, Somme réelle et Somme des prévisions (qui apparaissent sous forme de champs dans la liste Champs de tableau croisé dynamique) aux valeurs.

Création de mesures financières pour les périodes précédentes

Avec les trois mesures financières de base et la table Date, vous pouvez créer d'autres mesures financières.

Supposons que vous souhaitiez comparer la somme réelle d'un trimestre avec la somme réelle du trimestre précédent. Vous pouvez créer la mesure - Somme réelle du trimestre précédent.

Somme réelle du trimestre précédent: = CALCULATE ([Actual Sum], DATEADD ('Date' [Date], 1, QUARTER))

De même, vous pouvez créer la mesure - Somme réelle de l'année précédente.

Somme réelle de l'année précédente: = CALCULATE ([Actual Sum], DATEADD ('Date' [Date], 1, YEAR))

Analyse des données avec des mesures financières pour les périodes précédentes

Avec les mesures de base, les mesures des périodes précédentes et le tableau Date, vous pouvez effectuer votre analyse comme suit -

Créez un tableau croisé dynamique puissant.
Ajoutez le champ Trimestre fiscal de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle et Somme réelle du trimestre précédent aux Valeurs.
Créez un autre tableau croisé dynamique.
Ajoutez le champ Année fiscale de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle et Somme réelle de l'année précédente aux Valeurs.

D'une année à l'autre (en glissement annuel) est une mesure de la croissance. Il est obtenu en soustrayant la somme réelle de l'année précédente de la somme réelle.

Si le résultat est positif, il reflète une augmentation du réel, et s'il est négatif, il reflète une diminution du réel, c'est-à-dire si nous calculons d'une année à l'autre comme -

year-over-year = (actual sum –prior year actual sum)

Si la somme réelle> la somme réelle de l'année précédente, une année sur l'autre sera positive.
Si la somme réelle <la somme réelle de l'année précédente, une année sur l'autre sera négative.

Dans les données financières, les comptes tels que les comptes de dépenses auront des montants débiteurs (positifs) et les comptes de revenus auront des montants créditeurs (négatifs). Par conséquent, pour les comptes de dépenses, la formule ci-dessus fonctionne très bien.

Cependant, pour les comptes de revenus, ce devrait être l'inverse, c'est-à-dire

Si la somme réelle> la somme réelle de l'année précédente, une année sur l'autre devrait être négative.
Si la somme réelle <la somme réelle de l'année précédente, une année sur l'autre doit être positive.

Par conséquent, pour les comptes de revenus, vous devez calculer une année sur l'autre comme -

year-over-year = -(actual sum – prior year actual sum)

Création d'une mesure d'une année sur l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'une année sur l'autre avec la formule DAX suivante -

YoY: = IF (CONTAINS (Comptes, Comptes [Classe], "Revenu net"), - ([Somme réelle] - [Somme réelle de l'année précédente]), [Somme réelle] - [Somme réelle de l'année précédente])

Dans la formule DAX ci-dessus -

La fonction DAX CONTAINS renvoie VRAI, si une ligne a «Net Revenue» dans la colonne Classe de la table Comptes.
La fonction DAX IF renvoie ensuite - ([Somme réelle] - [Somme réelle de l'année précédente]).
Sinon, la fonction DAX IF renvoie [Somme réelle] - [Somme réelle de l'année précédente].

Création d'une mesure de pourcentage d'une année à l'autre

Vous pouvez représenter une année sur l'autre sous forme de pourcentage avec le ratio -

(YoY) / (Prior Year Actual Sum)

Vous pouvez créer la mesure de pourcentage d'une année à l'autre avec la formule DAX suivante -

% YoY: = IF ([Somme réelle de l'année précédente], [YoY] / ABS ([Somme réelle de l'année précédente]), BLANK ())

La fonction DAX IF est utilisée dans la formule ci-dessus pour garantir qu'il n'y a pas de division par zéro.

Analyse des données avec des mesures d'une année sur l'autre

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Classe et Sous-classe de la table Comptes aux Lignes.
Ajoutez les mesures - Somme réelle, Somme réelle de l'année précédente, YoY et YoY% aux valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale de la table Date.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Création d'une mesure budgétaire d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure budgétaire d'une année à l'autre comme suit:

Budget annuel: = IF (CONTIENT (Comptes, Comptes [Classe], "Revenu net"), - ([Somme budgétaire] - [Somme réelle de l'année précédente]), [Somme budgétaire] - [Somme réelle de l'année précédente])

Création d'une mesure de pourcentage budgétaire d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure de pourcentage budgétaire d'une année sur l'autre comme suit:

Budget YoY%: = IF ([Somme réelle de l'année précédente], [Budget YoY] / ABS ([Somme réelle de l'année précédente]), BLANK ())

Analyse des données avec des mesures budgétaires d'une année à l'autre

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Classe et Sous-classe de la table Comptes aux Lignes.
Ajoutez les mesures - Somme budgétaire, Somme réelle de l'année précédente, Budget annuel et Budget annuel% aux valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale de la table Date.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Création d'une mesure de prévision d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure de prévision d'une année à l'autre comme suit:

Prévisions annuelles: = SI (CONTIENT (Comptes, Comptes [Classe], "Revenu net"), - ([Somme des prévisions] - [Somme réelle de l'année précédente]), [Somme des prévisions] - [Somme réelle de l'année précédente])

Création d'une mesure de pourcentage de prévision d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure de pourcentage de prévision d'une année à l'autre comme suit:

Prévision en% annuel: = IF ([Somme réelle de l'année précédente], [Prévision sur l'année] / ABS ([Somme réelle de l'année précédente]), BLANK ())

Analyse des données avec des mesures prévisionnelles d'une année à l'autre

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Classe et Sous-classe de la table Comptes aux Lignes.
Ajoutez les mesures - Somme des prévisions, Somme réelle de l'année précédente, Prévisions annuelles et% des prévisions annuelles aux valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale de la table de données.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Vous pouvez créer des mesures d'écart telles que l'écart par rapport au budget, l'écart par rapport aux prévisions et l'écart prévu par rapport au budget. Vous pouvez également analyser les données financières sur la base de ces mesures.

Créer un écart par rapport à la mesure de somme budgétaire

Créez la mesure Écart par rapport à la somme budgétaire (somme VTB) comme suit -

Somme VTB: = [Somme budgétaire] - [Somme réelle]

Création d'écart par rapport à la mesure de pourcentage budgétaire

Créez la mesure d'écart par rapport au pourcentage du budget (VTB) comme suit -

VTB%: = IF ([Budget Sum], [VTB Sum] / ABS ([Budget Sum]), BLANK ())

Analyse des données avec des écarts par rapport aux mesures budgétaires

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez l'année fiscale de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme budgétaire, Somme VTB, VTB% de la table Données financières aux Valeurs.

Création d'un écart par rapport à la mesure de somme de prévision

Créez la mesure de l'écart par rapport à la somme des prévisions (somme VTF) comme suit -

Somme VTF: = [Somme des prévisions] - [Somme réelle]

Création de l'écart par rapport à la mesure de pourcentage de prévision

Créez la mesure de l'écart par rapport au pourcentage de prévision (VTF%) comme suit -

% VTF: = IF ([Somme des prévisions], [Somme VTF] / ABS ([Somme des prévisions]), BLANK ())

Analyse des données avec des écarts par rapport aux mesures de prévision

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez l'année fiscale de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme des prévisions, Somme VTF, VTF% de la table Données financières aux Valeurs.

Création d'un écart de prévision par rapport à la mesure de somme budgétaire

Créez la mesure Écart de prévision par rapport à la somme budgétaire (somme VTB prévue) comme suit -

Prévision VTB Sum: = [Budget Sum] - [Forecast Sum]

Création de l'écart de prévision par rapport à la mesure de pourcentage du budget

Créez la mesure Écart de prévision par rapport au pourcentage du budget (Pourcentage de VTB prévu) comme suit -

Prévision VTB%: = IF ([Budget Sum], [Forecast VTB Sum] / ABS ([Budget Sum]), BLANK ())

Analyse des données avec l'écart des prévisions par rapport aux mesures budgétaires

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez l'année fiscale de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme budgétaire, Somme prévisionnelle, Somme VTB prévisionnelle,% VTB prévisionnel de la table Données financières aux Valeurs.

Pour calculer un résultat qui inclut un solde de départ depuis le début d'une période, telle qu'un exercice fiscal, jusqu'à une période spécifique, vous pouvez utiliser les fonctions DAX Time Intelligence. Cela vous permettra d'analyser les données au niveau du mois.

Dans ce chapitre, vous apprendrez comment créer des mesures depuis le début de l'année et comment effectuer une analyse des données avec celles-ci.

Création d'une mesure de somme réelle cumulative de l'année

Créez la mesure de la somme réelle cumulative de l'année comme suit:

Somme réelle YTD: = TOTALYTD ([Somme réelle], 'Date' [Date], ALL ('Date'), "6/30")

Création d'une mesure de somme budgétaire cumulative annuelle

Créez la mesure de la somme budgétaire cumulative de l'année comme suit:

Somme du budget YTD: = TOTALYTD ([Budget Sum], 'Date' [Date], ALL ('Date'), "6/30")

Création de la mesure de somme des prévisions cumulatives de l'année

Créez la mesure de la somme des prévisions cumulatives de l'année comme suit:

Somme des prévisions YTD: = TOTALYTD ([Somme des prévisions], 'Date' [Date], ALL ('Date'), "6/30")

Création d'une mesure de somme réelle cumulative précédente

Créez la mesure de somme réelle cumulative précédente comme suit:

Somme réelle de l'année précédente: = TOTALYTD ([Somme réelle de l'année précédente], 'Date' [Date], ALL ('Date'), "6/30")

Analyse des données avec des mesures cumulatives annuelles

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois de la table de date aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme réelle YTD, Somme budgétaire YTD et Somme prévisionnelle YTD de la table Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment sur l'exercice à partir de la table des dates.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois de la table de date aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme réelle YTD, Somme réelle de l'année précédente et Somme réelle de l'année précédente YTD de la table Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment sur l'exercice à partir de la table des dates.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Pour calculer un résultat qui inclut un solde de départ depuis le début d'une période, comme un trimestre fiscal, jusqu'à une période spécifique, vous pouvez utiliser les fonctions DAX Time Intelligence. Cela vous permettra d'analyser les données au niveau du mois.

Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer des mesures trimestrielles et à effectuer une analyse de données avec celles-ci.

Créer une mesure de somme trimestrielle

Créez la mesure de somme réelle trimestrielle comme suit:

Somme réelle QTD: = TOTALQTD ([Somme réelle], 'Date' [Date], TOUS ('Date'))

Créer une mesure de somme budgétaire trimestrielle

Créez la mesure de somme budgétaire trimestrielle comme suit:

Somme budgétaire QTD: = TOTALQTD ([Somme budgétaire], 'Date' [Date], TOUS ('Date'))

Création d'une mesure de somme des prévisions trimestrielles

Créez la mesure de somme budgétaire trimestrielle comme suit:

Somme budgétaire QTD: = TOTALQTD ([Somme budgétaire], 'Date' [Date], TOUS ('Date'))

Création d'une mesure de somme des prévisions trimestrielles

Créez la mesure de la somme des prévisions trimestrielles comme suit:

Somme des prévisions QTD: = TOTALQTD ([Somme des prévisions], 'Date' [Date], ALL ('Date'))

Création de la mesure de somme réelle trimestrielle précédente

Créez la mesure de somme réelle trimestrielle précédente comme suit:

Somme réelle QTD précédente: = TOTALQTD ([Somme réelle du trimestre précédent], 'Date' [Date], ALL ('Date'))

Analyse des données avec des mesures trimestrielles

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois fiscal de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme réelle QTD, Somme budgétaire QTD et Somme prévisionnelle QTD de la table Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment sur le trimestre fiscal à partir de la table des dates.
Sélectionnez FY2016-Q2 dans le Slicer.

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois fiscal de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme réelle, Somme réelle QTD, Somme réelle du trimestre précédent et Somme réelle QTD précédente de la table Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment dans la table Trimestre fiscal à partir de la date.
Sélectionnez FY2016-Q1 dans le Slicer.

La budgétisation consiste à estimer les flux de trésorerie d'une entreprise sur un exercice. La situation financière de l'entreprise, ses objectifs, ses revenus attendus et ses dépenses sont pris en compte dans la budgétisation.

Cependant, les conditions de marché peuvent changer au cours de l'exercice et la société peut être amenée à redéfinir ses objectifs. Cela nécessite d'analyser les données financières avec le budget estimé au début de l'exercice (somme budgétaire) et la somme réellement dépensée depuis le début de l'exercice jusqu'à ce jour (somme réelle cumulative).

À tout moment au cours d'un exercice, vous pouvez calculer les éléments suivants -

Solde non dépensé

Le solde non dépensé est le budget restant après les dépenses réelles, c'est-à-dire

Unexpended Balance = YTD Budget Sum – YTD Actual Sum

Atteinte du budget%

Le pourcentage de réalisation du budget est le pourcentage du budget que vous avez dépensé à ce jour, c'est-à-dire

Budget Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Budget Sum

Ces calculs aident les entreprises qui utilisent la budgétisation à prendre des décisions.

Création d'une mesure de solde non dépensé

Vous pouvez créer une mesure de solde non dépensé comme suit -

Solde non dépensé: = CALCULATE ([Somme budgétaire YTD], ALL ('Finance Data' [Date])) - [YTD Real Sum]

Création d'une mesure de pourcentage de réalisation du budget

Vous pouvez créer une mesure de pourcentage de réalisation du budget comme suit:

Pourcentage de réalisation du budget: = IF ([Somme budgétaire YTD], [Somme réelle YTD] / CALCULATE ([Somme budgétaire YTD], ALL ('Finance Data' [Date])), BLANK ())

Analyse des données avec des mesures budgétaires

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme budgétaire, Somme budgétaire YTD, Somme réelle YTD,% de réalisation du budget et Solde non dépensé du tableau Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Vous pouvez utiliser les mesures de prévision pour analyser les données financières et aider une organisation à apporter les ajustements nécessaires à ses objectifs et cibles pour l'année, afin d'aligner les performances de l'entreprise sur l'évolution des besoins de l'entreprise.

Vous devez mettre à jour les prévisions régulièrement pour suivre les changements. Vous pouvez ensuite comparer la prévision la plus récente au budget pour le reste de la période de l'exercice afin que l'entreprise puisse effectuer les ajustements nécessaires pour répondre aux changements commerciaux.

À tout moment au cours d'un exercice, vous pouvez calculer les éléments suivants -

Atteinte des prévisions%

Le pourcentage de réalisation des prévisions est le pourcentage de la somme prévue que vous avez dépensé à ce jour, c'est-à-dire

Forecast Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Forecast Sum

Solde non dépensé prévu

Le solde non dépensé prévisionnel est la somme prévisionnelle restante après les dépenses réelles, c.-à-d.

Forecast Unexpended Balance = YTD Forecast Sum – YTD Actual Sum

Ajustement budgétaire

L'ajustement budgétaire est l'ajustement de la somme budgétaire qu'une organisation doit effectuer (une augmentation ou une diminution) en fonction de la prévision.

Budget Adjustment = Forecast Unexpended Balance - Unexpended Balance

Le budget doit être augmenté si la valeur résultante est positive. Sinon, il peut être ajusté à d'autres fins.

Création de la mesure du pourcentage de réalisation des prévisions

Vous pouvez créer la mesure de pourcentage de réalisation des prévisions comme suit:

Pourcentage de réalisation des prévisions: = IF ([Somme des prévisions YTD], [Somme réelle YTD] / [Somme des prévisions YTD], BLANK ())

Création d'une mesure de solde non dépensé prévisionnel

Vous pouvez créer la mesure Solde non dépensé prévu comme suit:

Solde prévu non dépensé: = [Somme des prévisions YTD] - [Somme réelle YTD]

Créer une mesure d'ajustement budgétaire

Vous pouvez créer une mesure d'ajustement budgétaire comme suit -

Ajustement budgétaire: = [Solde non dépensé prévu] - [Solde non dépensé]

Analyse des données avec des mesures de prévision

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez le mois de la table de date aux lignes.
Ajoutez les mesures Somme budgétaire, Somme budgétaire YTD, Somme réelle YTD,% de réalisation du budget et Solde non dépensé du tableau Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment sur l'exercice.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Vous pouvez créer les mesures de nombre de mois qui peuvent être utilisées pour créer des mesures d'effectif et des mesures de coût par tête. Ces mesures comptent les valeurs distinctes de la colonne du mois fiscal où la colonne Réel / la colonne Budget / la colonne Prévision a des valeurs différentes de zéro dans le tableau Données financières. Cela est obligatoire car la table des données financières contient zéro valeur dans la colonne Réel et ces lignes doivent être exclues lors du calcul des effectifs et du coût par tête.

Création de la mesure du nombre de mois réels

Vous pouvez créer la mesure Nombre de mois réels comme suit -

CountOfActualMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Fiscal Month]), 'Finance Data' [Actual] <> 0)

Création de la mesure du nombre de mois budgétaires

Vous pouvez créer la mesure Nombre de mois budgétaires comme suit:

CountOfBudgetMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Fiscal Month]), 'Finance Data' [Budget] <> 0)

Création de la mesure du nombre de mois de prévision

Vous pouvez créer la mesure Nombre de mois de prévision comme suit -

CountOfForecastMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Fiscal Month]), 'Finance Data' [Forecast] <> 0)

Vous pouvez créer des mesures d'effectif final pour une période de temps spécifique. L'effectif final est la somme des personnes à la dernière date de la période spécifiée pour laquelle nous avons une somme non vierge de personnes.

L'effectif final est obtenu comme suit -

Pour un mois - Somme des personnes à la fin du mois spécifique.
Pour un trimestre - Somme des personnes à la fin du dernier mois du trimestre spécifique.
Pour une année - Somme des personnes à la fin du dernier mois de l'année spécifique.

Création de la mesure de l'effectif final réel

Vous pouvez créer la mesure Effectif final réel comme suit -

Nombre réel de personnes à la fin: = CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Actual People]), LASTNONBLANK ('Finance Data' [Date], IF (CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Actual People]), ALL (Accounts) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Actual People]), ALL (Accounts)))), ALL (Accounts))

La fonction DAX LASTNONBLANK utilisée ci-dessus renvoie la dernière date pour laquelle vous avez une somme non vide de personnes afin que vous puissiez calculer la somme des personnes à cette date.

Création d'une mesure d'effectif de fin de budget

Vous pouvez créer la mesure Effectif de fin de budget comme suit:

Nombre de têtes de fin de budget: = CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Budget People]), LASTNONBLANK ('Finance Data' [Date], IF (CALCULATE (CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Budget People]), ALL (Accounts) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Budget People]), ALL (Accounts)))), ALL (Accounts))

Création d'une mesure d'effectif de fin de prévision

Vous pouvez créer une mesure d'effectif de fin de prévision comme suit:

Compte de fin des prévisions: = CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Forecast People]), LASTNONBLANK ('Finance Data' [Date], IF (CALCULATE (SUM ('Finance Data' '[Forecast People]), ALL (Accounts) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Finance Data' [Forecast People]), ALL (Accounts)))), ALL (Accounts))

Création de la mesure d'effectif réel de fin d'année précédente

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif de fin réel de l'année précédente comme suit:

Effectif réel de fin d'année précédente: = CALCULATE ('Finance Data' [Actual Ending Head Count], DATEADD ('Date' [Date], - 1, YEAR))

Analyse des données avec la fin des mesures d'effectif

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Année fiscale et Mois de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures Effectif final réel, Effectif final budgétaire, Effectif final prévu, Effectif final réel de l'année précédente du tableau Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Dans le chapitre précédent, vous avez appris à calculer les effectifs de fin pour une période donnée. De même, vous pouvez créer l'effectif mensuel moyen pour une sélection de mois donnée.

L'effectif mensuel moyen est la somme des effectifs mensuels divisée par le nombre de mois de la sélection.

Vous pouvez créer ces mesures à l'aide de la fonction DAX AVERAGEX.

Création d'une mesure d'effectif moyen réel

Vous pouvez créer la mesure Effectif moyen réel comme suit -

Effectif moyen réel: = MOYENNEX (VALEURS ('Données financières' [Mois d'exercice]), [Nombre réel d'effectifs finaux])

Création d'une mesure d'effectif moyen budgétaire

Vous pouvez créer la mesure Effectif moyen réel comme suit -

Effectif moyen du budget: = MOYENNEX (VALUES ("Données financières" [Mois d'exercice]), [Nombre d'effectifs de fin de budget])

Création de la mesure de l'effectif moyen des prévisions

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif moyen prévu comme suit -

Effectif moyen prévu: = MOYENNEX (VALEURS ('Données financières' [Mois fiscal]), [Nombre réel d'effectifs finaux])

Création de la mesure d'effectif moyen réel de l'année précédente

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif moyen réel de l'année précédente comme suit:

Effectif moyen réel de l'année précédente: = CALCULATE ('Finance Data' [Actual Average Headcount], DATEADD ('Date' [Date], -1, YEAR))

Analyse des données avec des mesures d'effectif moyen

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Année fiscale et Mois de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures Effectif moyen réel, Effectif moyen budgétaire, Effectif moyen prévu, Effectif moyen réel de l'année précédente du tableau Données financières aux Valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Dans les chapitres précédents, vous avez appris à créer des mesures du nombre de mois et des mesures de l'effectif moyen. Vous pouvez utiliser ces mesures pour calculer les mesures d'effectif de base -

Effectif total réel
Effectif total du budget
Prévision de l'effectif total

Dans les chapitres suivants, vous apprendrez à utiliser ces mesures d'effectif de base dans d'autres calculs tels que les mesures d'effectif annuel et de variance.

Création d'une mesure d'effectif total réel

Vous pouvez créer la mesure d'effectif total réel comme suit -

Effectif total réel: = 'Données financières' [Effectif moyen réel] * 'Données financières' [CountOfActualMonths]

Création de la mesure de l'effectif total du budget

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif total du budget comme suit -

Effectif total du budget: = 'Données financières' [Effectif moyen budgétaire] * 'Données financières' [CountOfBudgetMonths]

Création de la mesure de l'effectif total prévisionnel

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif total prévisionnel comme suit -

Effectif total prévu: = 'Données financières' [Effectif moyen prévu] * 'Données financières' [CountOfForecastMonths]

Dans le chapitre précédent, vous avez appris à créer des mesures d'effectif de base, c'est-à-dire l'effectif total réel, l'effectif total budgétaire et l'effectif total prévu.

Dans ce chapitre, vous apprendrez comment créer des mesures d'effectif d'une année à l'autre et comment vous pouvez analyser les données avec ces mesures.

Création d'une mesure de l'effectif final réel d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'effectif réel à la fin d'une année sur l'autre comme suit -

Effectif final réel sur un an: = [Effectif final réel] - [Effectif final réel de l'année précédente]

Création d'une mesure d'effectif moyen réel d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'effectif moyen réel d'une année sur l'autre comme suit:

Effectif moyen réel annuel: = [Effectif moyen réel] - [Effectif moyen réel de l'année précédente]

Création d'une mesure d'effectif total réel d'une année à l'autre

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif total réel d'une année sur l'autre comme suit -

Effectif total réel annuel: = [Effectif total réel] - [Effectif total réel de l'année précédente]

Analyse des données avec des mesures d'effectif réel d'une année sur l'autre

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre fiscal et Mois de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures - Nombre réel d'effectifs à la fin, Nombre réel d'effectifs à la fin de l'année précédente, Nombre réel à la fin d'un an aux valeurs.
Insérez un segment dans le champ Année fiscale.
Sélectionnez FY2016 dans le Slicer.

Créez un autre tableau croisé dynamique sur la même feuille de calcul comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre fiscal et Mois de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures - Effectif moyen réel, Effectif moyen réel de l'année précédente, Nombre moyen effectif annuel annuel aux valeurs.

Connectez le Slicer à ce tableau croisé dynamique comme suit -

Cliquez sur le slicer.
Cliquez sur l'onglet Options sous Outils de segment sur le ruban.
Cliquez sur Signaler les connexions.

La boîte de dialogue Connexions de rapport s'affiche.

Sélectionnez les deux tableaux croisés dynamiques ci-dessus.
Cliquez sur OK.

Création d'une mesure d'effectifs de fin de budget d'une année sur l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'effectif de fin de budget annuel comme suit:

Effectif de fin de budget annuel: = [Effectif de fin de budget] - [Effectif de fin réel de l'année précédente]

Création d'une mesure de l'effectif moyen du budget annuel

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif moyen du budget annuel comme suit:

Effectif moyen du budget annuel: = [Effectif moyen du budget] - [Effectif moyen réel de l'année précédente]

Création de la mesure de l'effectif total du budget annuel

Vous pouvez créer la mesure de l'effectif total du budget annuel comme suit:

Effectif total du budget annuel: = [Effectif total du budget] - [Effectif total réel de l'année précédente]

Création d'une mesure des effectifs de fin de prévision d'une année sur l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'effectif de fin de prévision d'une année sur l'autre comme suit:

Effectif de fin de prévision annuel: = [Nombre d'effectifs de fin de prévision] - [Effectif de fin réel de l'année précédente]

Création d'une mesure de l'effectif moyen prévisionnel d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure d'effectif moyen prévisionnel d'une année à l'autre comme suit:

Effectif moyen prévu sur l'année: = [Effectif moyen prévu] - [Effectif moyen réel de l'année précédente]

Création d'une mesure de l'effectif total prévisionnel d'une année sur l'autre

Vous pouvez créer une mesure de l'effectif total prévisionnel d'une année sur l'autre comme suit:

Effectif total prévu sur l'année: = [Effectif total prévu] - [Effectif total réel réel de l'année précédente]

Vous pouvez créer les mesures de l'effectif d'écart en fonction des mesures d'effectif que vous avez créées jusqu'à présent.

Création d'un écart par rapport à la mesure d'effectif de fin de budget

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure d'effectif de fin de budget comme suit -

VTB Ending Head Count: = 'Finance Data' [Budget Ending Head Count] - 'Finance Data' [Actual Ending Head Count]

Création d'un écart par rapport à la mesure d'effectif moyen du budget

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure de l'effectif moyen du budget comme suit -

Effectif moyen VTB: = 'Données financières' [Effectif moyen budgétaire] - 'Données financières' [Effectif moyen réel

Création d'un écart par rapport à la mesure de l'effectif total du budget

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure de l'effectif total du budget comme suit -

Nombre total d'employés VTB: = "Données financières" [Effectif total budgétaire] - "Données financières" [Nombre total d'employés réel]

Création d'un écart par rapport à la mesure d'effectif de fin de prévision

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure d'effectif de fin de prévision comme suit -

VTF Ending Head Count: = 'Finance Data' [Prévision Ending Head Count] - 'Finance Data' [Actual Ending Head Count]

Création d'un écart par rapport à la mesure de l'effectif moyen prévu

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure de l'effectif moyen prévu comme suit -

Effectif moyen VTF: = 'Données financières' [Effectif moyen prévu] - 'Données financières' [Effectif moyen réel]

Création d'un écart par rapport à la mesure de l'effectif total prévu

Vous pouvez créer un écart par rapport à la mesure de l'effectif total prévu comme suit -

Effectif total VTF: = 'Données financières' [Effectif total prévu] - 'Données financières' [Effectif total réel]

Création d'un écart de prévision par rapport à la mesure d'effectif de fin de budget

Vous pouvez créer un écart de prévision par rapport à la mesure d'effectif de fin de budget comme suit -

Prévision VTB Ending Head Count: = 'Finance Data' [Budget Ending Head Count] - 'Finance Data' [Forecast Ending Head Count]

Création de l'écart de prévision par rapport à la mesure d'effectif moyen du budget

Vous pouvez créer l'écart de prévision par rapport à la mesure de l'effectif moyen du budget comme suit -

Prévision VTB Average Head Count: = 'Finance Data' [Budget Average Headcount] - 'Finance Data' [Forecast Average Headcount]

Création de l'écart de prévision par rapport à la mesure de l'effectif total du budget

Vous pouvez créer un écart de prévision par rapport à la mesure de l'effectif total du budget comme suit:

Prévision du nombre total d'employés VTB: = "Données financières" [Effectif total du budget] - "Données financières" [Effectif total prévu

Vous avez découvert les deux grandes catégories de mesures -

Mesures financières.
Mesures de l'effectif.

La troisième grande catégorie de mesures que vous apprendrez est les mesures du coût des personnes. Toute organisation sera intéressée de connaître le coût annualisé par habitant. Le coût annualisé par tête représente le coût pour l'entreprise d'avoir un employé sur une base annuelle.

Pour créer des mesures de coût par tête, vous devez d'abord créer certaines mesures préliminaires de coût des personnes. Dans le tableau Comptes, vous avez une colonne - Sous-classe qui contient des personnes comme l'une des valeurs. Par conséquent, vous pouvez appliquer un filtre sur la table Comptes dans la colonne Sous-classe pour obtenir le contexte de filtre sur la table Données financières pour obtenir le coût des personnes.

Vous pouvez utiliser ainsi des mesures de coût en personnel et des mesures de nombre de mois pour créer des mesures de coût en personnel annualisé. Vous pouvez enfin créer des mesures de coût par tête annualisé à partir des mesures de coût annualisé des personnes et des mesures du nombre moyen de personnes.

Créer une mesure du coût réel des personnes

Vous pouvez créer la mesure Coût réel des personnes comme suit:

Coût réel des personnes: = CALCULATE ('Données financières' [Somme réelle], FILTER ('Données financières', ASSOCIÉES (Comptes [Sous-classe]) = "Personnes"))

Création de la mesure de coût des personnes du budget

Vous pouvez créer la mesure Budget People Cost comme suit:

Budget People Cost: = CALCULATE ('Finance Data' [Budget Sum], FILTER ('Finance Data', RELATED (Accounts [Sub Class]) = "People"))

Création de la mesure des coûts des personnes prévisionnelles

Vous pouvez créer la mesure Prévision du coût des personnes comme suit:

Prévision du coût des personnes: = CALCULATE ('Finance Data' [Forecast Sum], FILTER ('Finance Data', RELATED (Accounts [Sub Class]) = "People"))

Création d'une mesure du coût effectif annualisé des personnes

Vous pouvez créer une mesure de coût réel annualisé en personnel comme suit:

Coût réel annualisé des personnes: = IF ([CountOfActualMonths], [Real People Cost] * 12 / [CountOfActualMonths], BLANK ())

Création d'une mesure de coût des ressources humaines à budget annualisé

Vous pouvez créer une mesure de coût en personnel du budget annualisé comme suit:

Coût des personnes au budget annualisé: = IF ([CountOfBudgetMonths], [Budget People Cost] * 12 / [CountOfBudgetMonths], BLANK ())

Création d'une mesure de coût des personnes prévisionnelle annualisée

Vous pouvez créer une mesure de coût en personnel prévisionnel annualisé comme suit:

Coût annuel des personnes prévu: = IF ([CountOfForecastMonths], [Forecast People Cost] * 12 / [CountOfForecastMonths], BLANK ())

Création de la mesure du coût par tête annualisé réel

Vous pouvez créer une mesure de coût par tête (CPH) annualisé réel comme suit:

CPH annualisé réel: = IF ([Effectif moyen réel], [Coût effectif réel annualisé] / [Effectif moyen réel], VIDE ())

Création de la mesure du coût par tête annualisé du budget

Vous pouvez créer une mesure de coût par tête (CPH) annualisé budgétaire comme suit:

Budget CPH annualisé: = IF ([Budget Average Headcount], [Annualized Budget People Cost] / [Budget Average Headcount], BLANK ())

Création de la mesure du coût par tête annualisé prévisionnel

Vous pouvez créer une mesure de coût par tête (CPH) annualisé prévu comme suit:

CPH annualisé prévu: = IF ([Effectif moyen prévu], [Coût personnel prévisionnel annualisé] / [Effectif moyen prévisionnel], VIDE ())

Création de la mesure du coût par habitant annualisé réel de l'année précédente

Vous pouvez créer la mesure du coût par habitant annualisé réel (CPH) de l'année précédente comme suit:

CPH annualisé réel de l'année précédente: = CALCULATE ([CPH annualisé réel], DATEADD ('Date' [Date], - 1, YEAR))

Analyse des données avec des mesures du coût par tête

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre Fiscal et Mois Fiscal de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures CPH annualisé réel, CPH annualisé budgétaire et CPH annualisé prévisionnel aux colonnes.
Ajoutez le champ Année fiscale à partir de la table de date aux filtres.
Sélectionnez FY2016 dans le filtre.

Créez un autre tableau croisé dynamique de puissance comme suit -

Ajoutez le champ Trimestre fiscal de la table de dates aux lignes.
Ajoutez les mesures CPH annualisé réel et CPH annualisé réel de l'année précédente aux colonnes.
Insérez un segment dans le champ de la table Année fiscale à partir de la date.
Sélectionnez FY2015 et FY2016 sur le Slicer.

Vous avez appris à créer des mesures pour le coût annualisé par habitant et l'effectif total. Vous pouvez utiliser ces mesures pour créer des mesures de variance de taux et de variance de volume.

Les mesures de variance de taux calculent la part de la variance de devise causée par les différences de coût par habitant.
Les mesures de la variance de volume calculent la part de la variance de devise liée à la fluctuation de l'effectif.

Création d'écart par rapport à la mesure de taux budgétaire

Vous pouvez créer la mesure d'écart par rapport au taux budgétaire comme suit:

Taux de VTB: = ([Budget annualisé CPH] / 12- [CPH annualisé réel] / 12) * [Effectif total réel]

Créer un écart par rapport à la mesure du volume budgétaire

Vous pouvez créer la mesure Ecart par rapport au volume budgétaire comme suit -

Volume VTB: = [Nombre total de têtes VTB] * [Budget annualisé CPH] / 12

Analyse des données avec des écarts par rapport aux mesures budgétaires

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre Fiscal et Mois Fiscal de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures CPH annualisé réel, CPH annualisé budgétaire, taux VTB, volume VTB, somme VTB aux valeurs.
Ajoutez les champs Année fiscale à partir de la table Date et Sous-classe de la table Comptes aux filtres.
Sélectionnez FY2016 dans le filtre de l'exercice.
Sélectionnez Personnes dans le filtre de sous-classe.
Filtrer les étiquettes de ligne pour les valeurs du trimestre fiscal FY2016-Q1 et FY2016-Q2.

Vous pouvez observer ce qui suit dans le tableau croisé dynamique ci-dessus -

La valeur de somme VTB affichée est uniquement pour la sous-classe - Personnes.
Pour le trimestre fiscal FY2016-Q1, la somme VTB est de 4 705 568 $, le taux de VTB est de 970 506 297 $ et le volume de VTB est de -965 800 727 $.
La mesure du taux de VTB calcule que 970 506 297 $ de l'écart par rapport au budget (somme VTB) sont causés par la différence de coût par tête et que -965 800 727 $ est causée par la différence d'effectifs.
Si vous ajoutez le tarif VTB et le volume VTB, vous obtiendrez 4 705 568 $, la même valeur que celle renvoyée par la somme VTB pour les personnes de sous-classe.
De même, pour le trimestre fiscal FY2016-T2, le taux de VTB est de 1 281 467 662 $ et le volume de VTB de -1 210 710 978 $. Si vous ajoutez le taux VTB et le volume VTB, vous obtiendrez 70 756 678 $, qui correspond à la valeur de la somme VTB indiquée dans le tableau croisé dynamique.

Création d'une mesure de taux d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure de taux d'une année à l'autre comme suit:

Taux annuel: = ([CPH annualisé réel] / 12- [CPH annualisé réel de l'année précédente] / 12) * [Effectif total réel]

Création d'une mesure de volume d'une année à l'autre

Vous pouvez créer une mesure de volume d'une année à l'autre comme suit:

Volume annuel: = [Effectif total réel annuel] * [CPH annualisé réel de l'année précédente] / 12

Création d'un écart par rapport à la mesure du taux de prévision

Vous pouvez créer la mesure de l'écart par rapport au taux de prévision comme suit:

Taux VTF: = ([CPH annualisé prévu] / 12- [CPH annualisé réel] / 12) * [Effectif total réel]

Création d'un écart par rapport à la mesure de volume de prévision

Vous pouvez créer la mesure Variance par rapport au volume prévu comme suit:

Volume VTF: = [Nombre total de têtes VTF] * [CPH annualisé prévu] / 12

Analyse des données avec des écarts par rapport aux mesures de prévision

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre Fiscal et Mois Fiscal de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures CPH annualisé réel, CPH annualisé prévu, taux VTF, volume VTF, somme VTF aux valeurs.
Ajoutez les champs Année fiscale à partir de la table Date et Sous-classe de la table Comptes aux filtres.
Sélectionnez FY2016 dans le filtre de l'exercice.
Sélectionnez Personnes dans le filtre de sous-classe.
Filtrer les étiquettes de ligne pour les valeurs du trimestre fiscal FY2016-Q1 et FY2016-Q2.

Création d'un écart de prévision par rapport à la mesure de taux budgétaire

Vous pouvez créer la mesure Écart de prévision par rapport au taux budgétaire comme suit:

Taux de VTB prévu: = ([CPH annualisé du budget] / 12- [CPH annualisé prévu] / 12) * [Effectif total prévu]

Création d'un écart de prévision par rapport à la mesure du volume budgétaire

Vous pouvez créer la mesure Écart de prévision par rapport au volume budgétaire comme suit:

Volume VTB prévu: = [Nombre total de têtes VTB prévu] * [Budget CPH annualisé] / 12

Analyse des données avec l'écart des prévisions par rapport aux mesures budgétaires

Créez un tableau croisé dynamique puissant comme suit -

Ajoutez les champs Trimestre Fiscal et Mois Fiscal de la table Date aux Lignes.
Ajoutez les mesures Budget CPH annualisé, CPH annualisé prévu, Taux VTB prévu, Volume VTB prévu, Somme VTB prévisionnelle aux valeurs.
Ajoutez les champs Année fiscale à partir de la table Date et Sous-classe de la table Comptes aux filtres.
Sélectionnez FY2016 dans le filtre de l'exercice.
Sélectionnez Personnes dans le filtre de sous-classe.
Filtrer les étiquettes de ligne pour les valeurs du trimestre fiscal FY2016-Q1 et FY2016-Q2.