Power Pivot analyse et modélisation de données puissantes dans Excel

PLAN Vue générale Démarrer le complément Power Pivot dans Microsoft Excel Intégration des données Création des relations Création d’une colonne calculée Mesures explicites vs mesures implicites Colonnes et champs calculés Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique Élaborer des KPI avec Power Pivot

Power Pivot est un complément Excel que vous pouvez utiliser pour effectuer une analyse performante des données et créer des modèles de données élaborés. Power Pivot vous permet de modifier de grandes quantités de données à partir de différentes sources, d’effectuer une analyse des informations rapidement et de partager des analyses en toute simplicité. Dans Excel et Power Pivot, vous pouvez créer un Modèle de données, c’est-à-dire une collection de tables avec des relations. Le modèle de données que vous voyez dans un classeur dans Excel est le même modèle de données qui s’affiche dans la fenêtre Power Pivot. Toutes les données que vous importez dans Excel sont disponibles dans Power Pivot, et inversement. Power Pivot prend en charge des fichiers d’une taille pouvant atteindre 2 Go et vous permet d’utiliser jusqu’à 4 Go de données en mémoire. Vue générale

Démarrer le complément Power Pivot dans Microsoft Excel Power Pivot est un complément, que vous pouvez utiliser pour effectuer une analyse de données puissantes dans Excel. Le complément est intégré à certaines versions d’Excel, mais par défaut, il n’est pas activée. Voici comment vous activez Power Pivot avant d’utiliser pour la première fois. 1.Accédez à Fichier > Options > Compléments. 2.Dans la zone Gérer, cliquez sur Compléments COM> Atteindre. 3.Case à cocher Microsoft Office Power Pivot, puis cliquez sur OK. Si vous avez d’autres versions du complément Power Pivot, ces versions sont également répertoriées dans la liste Compléments COM. Veillez à sélectionner le complément Power Pivot pour Excel.

Le ruban comporte désormais un onglet Power Pivot. Démarrer le complément Power Pivot dans Microsoft Excel

Ouvrez la fenêtre Power Pivot Démarrer le complément Power Pivot dans Microsoft Excel Cliquez sur Power Pivot. Il s’agit de l’onglet où vous utilisez des tableaux croisés dynamiques Power Pivot, des champs calculés et des indicateurs de performance clés (KPI), et créez des tables liées. Cliquez sur Gérer. La fenêtre Power Pivot est désormais active. Vous pouvez alors cliquer sur Obtenir des données externes pour utiliser l’Assistant Importation de table pour filtrer des données à mesure que vous les ajoutez à votre fichier, créer des relations entre les tables, enrichir les données avec des calculs et des expressions, puis utiliser ces données pour créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques croisés dynamiques.

Intégration des données Access  Ouvrir Excel  Aller sur l’onglet PowerPivot  Cliquer sur « PowerPivot Window » pour accéder à l’écran de chargement des données. Une nouvelle fenêtre apparait.  Nous souhaitons charger des données d’une base ACCESS donc cliquer sur « From DataBase » et sélectionner « From Access »

 Cliquer sur parcourir pour aller chercher le fichier ERP.accdb  Laisser les champs « Nom Utilisateur » et « Mot de passe » à vide  Tester la connexion en cliquant sur le bouton correspondant en bas à droite de l’écran ; le message suivant doit alors apparaître : Intégration des données Access

 Sélectionner les 3 tables sources  Renommer la table « CRM » avec un nom convivial « Clients »  Cliquer sur « Terminer » Intégration des données Access

 Cliquer sur « Fermer » Les données des 3 tables de la base Access ont été importées dans PowerPivot. Ces données sont réparties dans 3 onglets de la fenêtre PowerPivot, un par table (Calendrier, Clients, Ventes). Intégration des données Access

Intégration des données Excel Nous allons maintenant enrichir notre application PowerPivot en intégrant les données du fichier Excel BUDGET.xlsx  Toujours dans ce même écran « PowerPivot Window », cliquer sur « From Files » Sélectionner « From Excel »

 Cliquer sur parcourir pour aller chercher le fichier BUDGET.xlsx  Tester la connexion en cliquant sur le bouton correspondant en bas à droite de l’écran ; le message suivant doit alors apparaître : Intégration des données Excel

Intégration des données Texte Nous allons maintenant intégrer les données du fichier texte RH.txt  Toujours dans ce même écran « PowerPivot Window », cliquer sur « From Files »  Sélectionner « From Text »  Cliquer sur parcourir pour aller chercher le fichier RH.txt  Bien sélectionner le séparateur de colonnes « Point-virgule (;) »  Cocher « Use first row as Column Headers »  Cliquer sur Terminer en bas à droite de l’écran.

Création des relations

Toujours dans cette même fenêtre PowerPivot, sélectionner l’onglet « Table »  Cliquer sur « Manage Relationship »

On voit que les relations existantes dans la base ACCESS ont été importées automatiquement dans PowerPivot. Reste donc à créer les relations pour relier les données des fichiers Excel et Texte au model.  Cliquer sur Créer  Sélectionner les mêmes valeurs que sur l’image ci-dessus  Cliquer sur Créer  Renouveler l’opération pour créer les relations suivante : o Budget - Client No / Clients - Client No o Budget- Commercial No / RH - Commercial No o Ventes – Commercial No / RH – Commercial No Création des relations

Création d’une colonne calculée Notre application PowerPivot est maintenant prête à l’emploi. Cependant, avant de commencer à exploiter ces données en créant des tableaux croisés dynamiques, nous allons d’abord l’enrichir en créant une colonne calculée, « Marge ».  Cliquer sur l’onglet « Ventes » dans la fenêtre PowerPivot  Dans le tableau, cliquer sur « Ajouter une nouvelle colonne »  Saisir la formule suivante pour cette nouvelle colonne : « ='Ventes'[CA]- 'Ventes'[COGS] »  Renommer la colonne « Marge » La construction du model de l’application PowerPivot est donc maintenant terminée. Une deuxième étape consiste à utiliser ces données pour créer des tableaux de bord, c’est le sujet du prochain tutoriel…à suivre.

 Saisir la formule suivante pour cette nouvelle colonne : « ='Ventes'[CA]-'Ventes'[COGS] »  Renommer la colonne « Marge » La construction du model de l’application PowerPivot est donc maintenant terminée. Une deuxième étape consiste à utiliser ces données pour créer des tableaux de bord Création d’une colonne calculée

Mesures explicites vs mesures implicites vous vous êtes sans doute rendu compte qu’il y avait divers moyens de créer des mesures. Plusieurs d’entre vous me disent être confus par rapport à toutes ces possibilités et vous me demandez quelles sont les meilleures approches à adopter à cet égard. Cet article vise donc à vous expliquer en quoi consiste une mesure et comment distinguer les mesures implicites des mesures explicites lorsque vous travaillez avec Power Pivot. Enfin, il vise à vous expliquer pourquoi il est préférable de travailler avec des mesures explicites et vous incite donc à vous initier au DAX (le langage de programmation de Power Pivot). Qu’entend-on par mesure? Pour illustrer le concept de mesures, nous utiliserons des tableaux croisés dynamiques. Mesures en provenance d’un cube OLAP Pour ceux qui élaborent des tableaux croisés dynamiques à partir de données de cubes OLAP, vous êtes habitués de voir les mesures avec le symbole de sommation (tel qu’illustré sur l’image suivante).

Visuellement, vous pouvez les différencier des dimensions, qui ressemblent plutôt à ceci: Seules les mesures peuvent être utilisées dans la section “VALUES” ou “VALEURS” de votre tableau croisé dynamique. Mesures dont les données sont dans Excel ou dans Power Pivot Si vous élaborez des tableaux croisés dynamiques à partir de données dans Excel ou dans Power Pivot, le concept de mesures est plus subtil. En effet, vous pouvez utiliser n’importe quel champ d’une table et le placer dans la section “VALUES” ou “VALEURS” de votre tableau croisé dynamique. Mesures explicites vs mesures implicites

Vous pouvez donc, par exemple, glisser 3 fois le champ “Ventes” de votre table de ventes dans la section “VALUES” ou “VALEURS” de votre tableau croisé dynamique et ensuite présenter le tout selon la somme (Ventes), le nombre (NbTransactions) et la moyenne (MoyenneVentes). Mesures explicites vs mesures implicites

Cela dit, vous pouvez également présenter ces 3 mesures en % de la colonne (ou autre), grâce aux paramètres de champs de valeurs. Mesures explicites vs mesures implicites

Et finalement, vous pouvez également prendre n’importe quel champ qui sert davantage de dimension, comme la Description des canaux ci-bas, et en faire une mesure (vous ne pourrez évidemment pas faire de somme sur la description des canaux mais vous pourrez présenter le nombre de canaux). Mesures explicites vs mesures implicites

Qu’entend-on par mesure implicite dans Power Pivot? Toutes les mesures énumérées ci-haut pour les données en provenance de Power Pivot sont des mesures implicites. De même, lorsque vous utilisez la somme automatique dans Power Pivot, vous créez des mesures implicites. Mesures explicites vs mesures implicites

Pour voir les mesures implicites créées via votre tableau croisé dynamique dans votre modèle de données, vous pouvez utiliser le bouton “Show Implicit Calculated Fields” ou “Montrer les champs calculés implicites” dans le menu “Advanced” ou “Avancé”. En vue de diagramme, vous distinguerez les mesures implicites grâce aux icônes qui les accompagnent. Mesures explicites vs mesures implicites

Qu’entend-on par mesure explicite dans Power Pivot? Les mesures explicites, dans Power Pivot, sont celles que l’on crée en langage DAX. On peut créer des mesures directement dans le bas d’une table dans Power Pivot, tel qu’illustré ci-bas: Mesures explicites vs mesures implicites

Ou encore les créer à partir d’Excel: Mesures explicites vs mesures implicites

Pourquoi il est préférable d’opter pour les mesures explicites dans Power Pivot? Vous savez sans doute qu’il est possible de migrer un modèle Power Pivot sur Analysis Services. Quand vous le faites, seules les mesures explicites sont migrées. Dans mon exemple ci-haut, seule la marge en % (créée en DAX) a été convertie en mesure sur Analysis Services. Lorsque vous utilisez Power View, toutes les données qui ont un format de nombre pourront faire l’objet de mesures. Toutefois, ces mesures ne pourront être présentées que selon les options suivantes: Mesures explicites vs mesures implicites

De plus, toutes les mesures implicites créées à partir de l’interface de tableau croisé dynamique ne seront pas accessibles. Donc, si on voulait présenter les ventes en % du total d’une colonne, par exemple, la seule façon serait par le biais d’une mesure explicite en DAX. Enfin, notons qu’il n’y a pas de fonctionnalité pour transformer une mesure implicite en mesure explicite. Donc, mieux vaut prendre l’habitude de créer des mesures explicites dès le départ. Mesures explicites vs mesures implicites

Colonnes et champs calculés Colonnes calculées Comme son nom l’indique, une colonne calculée, est une colonne de calculs, que l’on peut ajouter à une table source dans un modèle de données PowerPivot. Pour illustrer le concept de colonnes calculées, nous allons travailler avec le modèle de données suivant. Pour illustrer le principe des colonnes calculées, nous allons tenter de calculer la marge brute par catégorie de produits/services.

Étapes d’élaboration D’abord, nous allons préparer un tableau croisé dynamique avec les ventes et les coûts des ventes par catégorie par année (voir image suivante). Colonnes et champs calculés

Pour déterminer la marge brute par catégorie, nous devrons effectuer une soustraction entre les ventes et le coût des ventes. Pour ce faire, nous ajouterons une colonne de données dans la table des ventes. Colonnes et champs calculés

Par la suite, nous ajusterons notre tableau croisé dynamique, afin qu’il présente la marge brute par catégorie. Il est donc possible d’utiliser les colonnes calculées, lorsque le calcul s’applique à chaque ligne d’une table et qu’il peut par la suite être agrégé selon une dimension donnée. Colonnes et champs calculés

Champs calculés Dans certaines situations, toutefois, les calculs que vous devrez faire ne s’appliqueront pas à une logique de lignes individuelles d’une table mais plutôt à une aggrégation de lignes. Dans ce cas, vous devrez avoir recours aux champs calculés. Poursuivons notre exemple avec le calcul de la marge brute par catégorie mais cette fois-ci, en % des ventes au lieu d’en $. Vous pourriez ajouter une colonne de calcul supplémentaire dans la table des ventes pour obtenir la marge brute en %, ligne par ligne, mais lorsque viendrait le temps d’aggréger le tout par catégorie, Excel ferait la somme des % de marges, ce qui donnerait des résultats complètement erronés. Ce que l’on cherche à obtenir, c’est plutôt le % de la somme des marges par catégorie. Voilà pourquoi vous devez utiliser les champs calculés plutôt que les colonnes calculées, dans ce contexte bien précis. Pour ajouter un champs calculé, vous devez aller dans le menu PowerPivot et repérer l’option Champs calculés, puis cliquer sur Nouveau champs calculé. Vous pourrez ensuite indiquer dans quelle table vous souhaitez insérer ce nouveau champs calculé et vous pourrez le nommer et le décrire. Colonnes et champs calculés

Ensuite, il vous suffira d’inscrire la formule recherchée. Dans notre cas, nous souhaitons qu’Excel fasse d’abord la somme des marges en $ et divise ensuite le tout par la somme des ventes, de façon à obtenir une marge en %. Les champs calculés, comme les colonnes calculées, deviennent un nouveau champs à utiliser dans vos tableaux croisés dynamiques. Colonnes et champs calculés

Voici le résultat final: Colonnes et champs calculés

Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot Lorsque vous travaillez avec des modèles de données qui sont utilisés par plusieurs analystes, il devient intéressant de créer des hiérarchies pour certaines dimensions du modèle de données. Comment créer une hiérarchie Supposons le modèle de données suivant:

Pour créer une hiérarchie de dates (calendrier) débutant par la dimension Year (Année), faites un clic droit de souris sur Year (Année) et choisissez Create Hierarchy (Créer une hiérarchie). Répétez le même processus pour toutes les dimensions que vous souhaitez ajouter dans votre hiérarchie de dates. Par exemple, j’ai ajouté le trimestre, le nom du mois, le numéro de la semaine et le jour. Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot

Vous pouvez ensuite utiliser vos hiérarchies dans vos analyses de données, notamment dans vos tableaux croisés dynamiques, tel qu’illustré ci-bas (dans cet exemple, notre hiérarchie de dates a été utilisée comme étiquette de lignes): Dans Power View, vous pouvez créer une visualisation de vos ventes (ou autres mesures) selon votre hiérarchie de dates. Cela vous permettra ensuite de double-cliquer sur une année pour voir la même information sous forme de trimestres et ainsi de suite. Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot

Avantage des hiérarchies Les hiérarchies permettent de choisir un axe d’analyse à plusieurs niveaux, sans avoir à faire l’effort de le définir le chemin d’analyse à chaque fois. En créant à l’avance une hiérarchie dans le modèle de données, l’utilisateur pourra simplement choisir cette hiérarchie pour l’ajouter à son analyse, notamment aux dimensions de son tableau croisé dynamique. Les hiérarchies présentent donc d’une économie de temps pour l’analyste. Accès aux hiérarchies Une fois que vous avez créé une hiérarchie, vous pouvez choisir de “cacher” les champs individuels de la hiérarchie aux usagers. Pour ce faire, vous pouvez simplement cliquer sur l’option “Hide from client Tools”, du côté de Power Pivot. Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot

Autrement, vos tableaux croisés dynamiques vous présenteront votre hiérarchie de dates et vos champs individuels de dates comme options de champs du tableau croisé dynamique. Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot

Quand utiliser les hiérarchies Avant d’engorger votre modèle de données de hiérarchies diverses, vous devriez d’abord vous poser les questions suivantes: Est-ce que la hiérarchie que je tente de définir a un réel sens d’un point de vue analytique? Est- ce réellement une piste de forage intéressantes pour les analystes? Y a-t-il une réelle plus value à analyser les données sous cet angle? Exemples de hiérarchies courantes: Temporelles (tel qu’illustré ci-haut) Géographiques : Continent, Pays, Région, Ville, Code postal, Rue Opérationnelles: Catégorie de produits, Sous-catégorie de produit, Marque, Produit Est-ce que le nombre de niveaux dans ma hiérarchie est assez élevé pour justifier la création d’une hiérarchie en soi? Et à l’inverse, est-ce que ma piste de forage contient trop de niveaux? Cela pourrait devenir confus pour les usagers. Comment et pourquoi créer des hiérarchies dans Power Pivot

Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants Si vous utilisez Excel 2010, vous avez accès à une fonctionnalité intéressante au niveau des graphiques, qui n’est pas présente dans les versions d’Excel antérieures: les “segments” (ou “slicers”). Cet article vous explique comment utiliser les “segments” (ou “slicers”) et vous montre un exemple de tableau de bord créé à l’aide de cette fonctionnalité.. ÉTAPE 1 Utilisez d’abord une base de données et créez un tableau croisé dynamique.

ÉTAPE 2 Cliquez sur le tableau croisé dynamique et insérez un (ou des graphiques). Ceux-ci seront liés au tableau croisé dynamique. ÉTAPE 3 Cliquez sur le menu “Insérer” et puis sur “Segment” (ou “Slicer” en anglais) ÉTAPE 4 Vous allez voir tous les champs de votre base de données apparaître dans une fenêtre: Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

ÉTAPE 5 Cochez les champs qui vous intéressent et vous obtiendrez quelque chose comme ça: Vous comprendrez que dans l’exemple ci-dessus, j’ai caché le tableau croisé dynamique et je n’ai fait aucune sélection dans les “segments” (ou “slicers”) encore. Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

ÉTAPE 6 Sélectionnez seulement les options que vous souhaitez voir sur votre graphique. Dans l’exemple suivant, on suppose que vous souhaitez voir les ventes de bicyclettes rouges en Europe en 2009: Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

ÉTAPE 7 Finalement, construisez votre tableau de bord à votre guise. Note: Les “segments” (ou “slicers”) agissent principalement comme les filtres dans les tableaux croisés dynamiques mais ils sont beaucoup plus conviviaux. Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

Ce chapitre a pour but de construire un model PowerPivot se fondant sur plusieurs sources de données : Base Access, Fichier Excel et fichier Texte ; de créer des relations entre ces différentes données et enfin de créer des colonnes calculées pour enrichir le model. Scenario Une personne d’une entreprise souhaite réaliser un tableau de bord croisant à la fois des données provenant des systèmes informatiques (Ventes, CRM) avec d’autres données non structurées (Budget Excel, fichier Texte RH). PowerPivot, add-in d’Excel 2010 est donc l’outil idéal pour réaliser cette opération. Voici une liste des données qui sont à sa disposition :  Base Access : ERP.accdb Cette base de données Access contient des informations sur les clients de l’entreprise (CRM) ainsi que sur les ventes 2009 (CA, COGS, Unités) et une table calendrier. Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

Fichier Excel : BUDGET.xlsx Ce fichier Excel contient le budget de l’entreprise pour 2009 par client et par commercial (CA, Quantité) Fichier Texte : RH.txt Ce fichier texte a été fourni par le service RH et contient des informations plus complètes sur les commerciaux (Nom, Ville, Salaire) Toutes ces données vont devoir être importées dans PowerPivot avant d’être utilisées dans la construction de tableaux de bord. Utiliser les “slicers” pour des tableaux de bord performants

Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique Lorsque vous élaborez un tableau de bord, vous devez toujours penser à produire des graphiques qui seront faciles à comprendre par les usagers. Vous ne voulez pas que l’information soit confuse ou sujette à interprétation. Pour cette raison, il est utile de connaître la fonctionnalité “Afficher les données sans items” dans les tableaux croisés dynamiques. L’article suivant vous explique comment et quand utiliser cette fonctionnalité. Données d’origine Dans notre exemple, nous avons des ventes mensuelles par région et cela pour les régions A, B, et C. Le but ultime est d’introduire une courbe de l’évolution des ventes mensuelles dans notre tableau de bord, et de laisser l’usager choisir une région (voir la section à droite de l’image ci-bas).

Jusqu’ici, tout va bien. Lorsque l’usager clique sur A, il voit l’évolution des ventes mensuelles de la région A. Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique

Toutefois, lorsqu’il clique sur la région C, il voit une évolution des ventes mensuelles, mais partielle. En effet, les ventes de la région C ne débutent qu’en juin. Toutefois, en passant d’une région à l’autre, l’usager peut mésinterpréter l’information car les courbes ne sont pas tout à fait comparables. Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique

Pour assurer une plus grande cohérence, nous pourrions simplement faire un clic droit de souris sur l’un des mois de notre tableau croisé dynamique et cliquer sur “Paramètres de champs” ou “Field Setting”. Ensuite, nous pourrions aller dans l’onglet “Disposition et impression” et cocher la case “Afficher les éléments sans données” ou “Show items with non data”. Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique

Nous obtiendrions le résultat suivant, davantage comparable avec les graphiques précédents. Afficher les éléments sans données dans un tableau croisé dynamique

Si vous utilisez déjà les icônes dans les options de format conditionnel d’Excel, vous apprécierez les options de KPI disponibles via Power Pivot. Le chapitre suivant vous explique comment créer un KPI (Key Performance Indicator ou Indicateur de performance clé) avec des icônes (indicateurs visuels) dans Power Pivot. Étape 1 : Créer des mesures dans Power Pivot Dans l’exemple suivant, on a inséré deux calculs. Le premier est la MB Moyenne, soit la marge brute moyenne. Pour calculer cette marge brute, j’utilise la fonction DAX Calculate et la fonction All. La fonction Calculate est définie comme suit: CALCULATE(,, …). Le premier paramètre est donc une opération à effectuer sur des données identifiées. Dans notre exemple, le premier Calculate effectue une somme de la colonne Marge, de la table Ventes. Le deuxième paramètre (et les suivants) servent à préciser les filtres à effectuer avant d’effectuer l’opération en question. Dans notre exemple, nous souhaitons obtenir la marge brute de l’ensemble des données. Ce faisant, nous avons utilisé la fonction All, qui est définie comme suit: ALL( { | [, [, [,…]]]} ). Élaborer des KPI avec Power Pivot

Dans notre exemple, nous avons simplement indiqué qu’il fallait faire la somme des marges pour toutes les données de la table de ventes. Nous avons procédé de la même façon pour calculer l’ensemble des ventes et ainsi obtenir un ratio de marge brute global. Élaborer des KPI avec Power Pivot

Notre deuxième formule est plus simple. Cette formule sera utilisée pour déterminer la marge brute de diverses dimensions de notre modèle de données, comme nous le verrons plus loin. Nous ne souhaitons pas appliquer de filtre précis, outre ceux qui seront utilisés dans notre reporting (soit via les tableaux croisés dynamiques, les graphiques croisés dynamiques ou Power View). Élaborer des KPI avec Power Pivot

Étape 2: Créer un KPI dans Power Pivot Pour créer un KPI concernant notre marge brute, nous avons simplement effectué un clic droit de souris et nous avons choisi l’option Create KPI. Par la suite, il est possible de revenir sur cette option et utiliser Edit KPI settings pour modifier le KPI défini. Élaborer des KPI avec Power Pivot

Dans la boîte de dialogue suivante, nous avons indiqué que nous souhaitions créer un KPI basé sur notre calcul de marge brute moyenne, soit notre champ calculé. Nous aurions pu également définir une valeur absolue comme KPI. Ensuite, nous avons décidé qu’une marge brute équivalent à 95% de la marge brute moyenne des ventes était insuffisante (rouge) et qu’une marge brute équivalent à 105% de la marge brute moyenne était largement satisfaisante (vert), tout le reste étant acceptable (jaune). Élaborer des KPI avec Power Pivot

Alternative du côté d’Excel À noter qu’il est également possible de créer, modifier et supprimer des KPIs, directement via le menu PowerPivot de votre fichier Excel. Élaborer des KPI avec Power Pivot

Étape 3: Analyse autour du KPI Un KPI défini dans Power Pivot pourra être utilisé dans une visualisation Power View, comme c’est le cas ci-bas. Élaborer des KPI avec Power Pivot

Il pourra également être utilisé dans un tableau croisé dynamique, tel qu’illustré dans les deux exemples suivants: Élaborer des KPI avec Power Pivot