Résumé

Qu'est-ce que Power Pivot?

• Introduit dans Excel 2010 et 2013 en tant que module complémentaire, mais désormais natif de l'application, Power Pivot fait partie de la pile de Business Intelligence de Microsoft capable (mais sans s'y limiter) d'analyser le Big Data sans infrastructure ou logiciel spécialisé.
• Selon Microsoft, ' Power Pivot vous permet d'importer des millions de lignes de données à partir de plusieurs sources de données dans un seul classeur Excel, de créer des relations entre des données hétérogènes, de créer des colonnes et des mesures calculées à l'aide de formules, de créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques croisés dynamiques, et analyser plus en détail les données afin que vous puissiez faire des affaires en temps opportun décisions sans nécessiter d’assistance informatique ».
• Power Pivot a été créé en réponse directe aux demandes de Big Data des besoins contemporains de Business Intelligence, que les générations précédentes d'Excel - compte tenu de leur limite de 1 048 576 lignes ou de leurs limitations de vitesse de traitement - ont eu du mal à faire face.
• Power Pivot est exprimé par Microsoft à l'aide de DAX (Data Analysis Expressions), qui est une collection de fonctions, d'opérateurs et de constantes utilisables dans une formule ou une expression pour calculer / renvoyer une ou plusieurs valeurs.

Quels sont les avantages de Power Pivot par rapport à Excel de base?

• Power Pivot vous permet d'importer et de manipuler des centaines de millions de lignes de données alors qu'Excel a une contrainte stricte d'un peu plus d'un million de lignes.
• Power Pivot vous permet d'importer des données à partir de plusieurs sources dans un seul classeur source sans avoir à créer plusieurs feuilles source et à gérer les problèmes potentiels de contrôle de version et de transférabilité.
• Power Pivot vous permet de manipuler les données importées, de les analyser et de tirer des conclusions sans ralentir votre système informatique, comme cela est typique d'Excel de base.
• Power Pivot vous permet de visualiser et de manipuler vos grands ensembles de données avec les graphiques croisés dynamiques et Power BI, là où Excel de base ne dispose pas de ces fonctionnalités.

Comment un expert financier ou un consultant Excel peut-il aider votre entreprise?

• En travaillant à vos côtés en tant que partenaire de pensée pour concevoir, structurer, construire et fournir une gamme de modèles financiers, de budgets et d'analyses / projets Big Data, tous en route vers des décisions concernant des projets captifs, des fusions et acquisitions ou des investissements stratégiques.
• En créant des modèles personnalisés uniques à votre entreprise, à l'aide de Power Pivot et d'autres fonctions Excel spécialisées.
• Par aussi création de modèles préfabriqués et incontournables qui peut être adapté de manière unique par presque tout le monde dans votre organisation, pour presque tous les objectifs, à l'aide de Power Pivot et d'autres fonctions Excel spécialisées.
• En formant des individus ou des groupes au sein de votre organisation sur tout, des bases d'Excel, de la modélisation et de l'analyse aux méthodes quantitatives avancées à l'aide de Power Pivot, des tableaux Power Pivot, des graphiques Power Pivot et de PowerQuery.
• En actualisant chacun de ces éléments et bien d'autres, parallèlement au conception, création et livraison d'une présentation PowerPoint soignée et professionnelle , en avance sur les décisions stratégiques.

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Les nouveaux vêtements de l'empereur: didacticiel Power Pivot

Dans les différents domaines et sous-sous-domaines qui couvrent la finance, l'analyse financière, les marchés financiers et l'investissement financier, Microsoft Exceller est roi. Avec l'arrivée et la croissance exponentielle de Big Data , cependant, motivé par des décennies d'agrégation et d'accumulation de données, l'avènement du stockage cloud bon marché et l'essor de l'internet des objets, c'est-à-dire Commerce électronique, médias sociaux et interconnectivité des appareils - Les fonctionnalités et capacités héritées d'Excel ont été poussées à leurs limites.

Plus précisément, l'infrastructure et les limitations de traitement d'Excel de l'ancienne génération, telles que sa limite de lignes de 1 048 576 lignes, ou le ralentissement inévitable du traitement lorsque de grands ensembles de données, des tableaux de données et des feuilles de calcul interconnectés sont concernés, ont réduit son utilisabilité en tant qu'outil de Big Data efficace. En 2010 cependant, Microsoft a ajouté une nouvelle dimension à Excel, appelée Power Pivot . Power Pivot a offert à Excel des fonctionnalités de veille économique et d'analyse commerciale de nouvelle génération dans sa capacité à extraire, combiner et analyser des ensembles de données presque illimités sans réduire la vitesse de traitement. Malgré sa sortie il y a huit ans, la plupart des analystes financiers ne savent toujours pas comment utiliser Power Pivot et beaucoup ne savent même pas qu'il existe.

Dans cet article, je vais vous montrer comment utiliser Power Pivot pour résoudre les problèmes Excel courants et examiner les avantages clés supplémentaires du logiciel à l'aide de quelques exemples. Ce didacticiel Power Pivot est destiné à servir de guide pour ce que vous pouvez réaliser avec cet outil, et à la fin, il explorera quelques exemples de cas d'utilisation où Power Pivot se révèle souvent inestimable.

Qu'est-ce que Power Pivot et pourquoi est-il utile?

Power Pivot est une fonctionnalité de Microsoft Excel qui a été introduite en tant que complément à Excel 2010 et 2013, et est maintenant une fonctionnalité native pour Excel 2016 et 365. Comme Microsoft explique , Power Pivot pour Excel «vous permet d'importer des millions de lignes de données à partir de plusieurs sources de données dans un seul classeur Excel, de créer des relations entre des données hétérogènes, de créer des colonnes et des mesures calculées à l'aide de formules, de créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques croisés dynamiques, puis analyser plus en détail les données afin que vous puissiez prendre des décisions commerciales en temps opportun sans avoir besoin d’assistance informatique. »

principes et éléments de conception

Le langage d'expression principal utilisé par Microsoft dans Power Pivot est DAX (Data Analysis Expressions), bien que d'autres puissent être utilisés dans des situations spécifiques. Encore une fois, comme l'explique Microsoft, «DAX est un ensemble de fonctions, d'opérateurs et de constantes qui peuvent être utilisés dans une formule ou une expression pour calculer et renvoyer une ou plusieurs valeurs. En termes plus simples, DAX vous aide à créer de nouvelles informations à partir de données déjà présentes dans votre modèle. » Heureusement pour ceux qui sont déjà familiers avec Excel, les formules DAX sembleront familières, car de nombreuses formules ont une syntaxe similaire (par exemple, SUM, AVERAGE, TRUNC).

Pour plus de clarté, les principaux avantages de l'utilisation de Power Pivot par rapport à Excel de base peuvent être résumés comme suit:

• Il vous permet d'importer et de manipuler des centaines de millions de lignes de données là où Excel a une contrainte stricte d'un peu plus d'un million de lignes.
• Il vous permet d'importer des données de plusieurs sources dans un seul classeur source sans avoir à créer plusieurs feuilles source qui souffrent de problèmes de contrôle de version et de transférabilité.
• Il vous permet de manipuler les données importées, de les analyser et de tirer des conclusions sans ralentir votre ordinateur à un rythme d’escargot.
• Il vous permet de visualiser les données avec des graphiques croisés dynamiques et Power BI.

Dans les sections suivantes, je vais parcourir chacun des éléments ci-dessus et vous montrer comment Power Pivot pour Excel peut être utile.

Comment utiliser Power Pivot

1) Importation de grands ensembles de données

Comme mentionné précédemment, l'une des principales limitations d'Excel concerne le travail avec des ensembles de données extrêmement volumineux. Heureusement pour nous, Excel peut désormais charger bien au-delà de la limite d'un million de lignes directement dans Power Pivot.

Pour le démontrer, j’ai généré un exemple d’ensemble de données de deux ans de ventes pour un détaillant d’articles de sport avec neuf catégories de produits différentes et quatre régions. L'ensemble de données résultant est de deux millions de lignes.

En utilisant le Les données onglet sur le ruban, j'ai créé un Nouvelle requête à partir du fichier CSV (voir Créer une nouvelle requête au dessous de). Cette fonctionnalité s'appelait autrefois PowerQuery, mais à partir d'Excel 2016 et 365, elle était plus étroitement intégrée dans l'onglet Données d'Excel.

Créer une nouvelle requête

D'un classeur vierge dans Excel au chargement des deux millions de lignes dans Power Pivot, cela a pris environ une minute! Notez que j'ai pu effectuer une mise en forme légère des données en promouvant la première ligne pour qu'elle devienne les noms de colonne. Au cours des dernières années, la fonctionnalité Power Query s'est considérablement améliorée, passant d'un complément Excel à une partie étroitement intégrée de l'onglet Données de la barre d'outils. Power Query peut faire pivoter, aplatir, nettoyer et façonner vos données grâce à sa suite d'options et à son propre langage, M.

2) Importation de données à partir de plusieurs sources

L'un des autres avantages clés de Power Pivot pour Excel est la possibilité d'importer facilement des données à partir de plusieurs sources. Auparavant, nous étions nombreux à créer plusieurs feuilles de calcul pour nos différentes sources de données. Souvent, ce processus impliquait l'écriture de code VBA et le copier / coller à partir de ces sources disparates. Heureusement pour nous, cependant, Power Pivot vous permet d'importer des données à partir de différentes sources de données directement dans Excel sans avoir à rencontrer les problèmes mentionnés ci-dessus.

En utilisant la fonction de requête de la pièce 1, nous pouvons extraire de l'une des sources suivantes:

• Microsoft Azure
• serveur SQL
• Teradata
• Facebook
• Salesforce
• Fichiers JSON
• Classeurs Excel
• …et beaucoup plus

En outre, plusieurs sources de données peuvent être combinées dans la fonction de requête ou dans la fenêtre Power Pivot pour intégrer des données. Par exemple, vous pouvez extraire des données sur les coûts de production d'un classeur Excel et les résultats de ventes réels du serveur SQL via la requête dans Power Pivot. À partir de là, vous pouvez combiner les deux ensembles de données en faisant correspondre les numéros de lots de production pour produire des marges brutes par unité.

3) Travailler avec de grands ensembles de données

Un autre avantage clé de Power Pivot pour Excel est la possibilité de manipuler et de travailler avec de grands ensembles de données pour tirer des conclusions et des analyses pertinentes. Je vais parcourir quelques exemples courants ci-dessous pour vous donner une idée de la puissance de l'outil.

Les mesures

Les accros d'Excel conviendront sans aucun doute que les tableaux croisés dynamiques sont à la fois l'une des tâches les plus utiles et en même temps l'une des plus frustrantes que nous effectuons. Frustrant en particulier lorsqu'il s'agit de travailler avec des ensembles de données plus volumineux. Heureusement, Power Pivot pour Excel nous permet de créer facilement et rapidement des tableaux croisés dynamiques lorsque vous travaillez avec des ensembles de données plus volumineux.

Dans l'image ci-dessous, intitulée Créer des mesures , notez comment la fenêtre Power Pivot est séparée en deux volets. Le volet supérieur contient les données et le volet inférieur contient les mesures. Une mesure est un calcul effectué sur l'ensemble de l'ensemble de données. J'ai entré une mesure en tapant dans la cellule en surbrillance.

Total Sales:=SUM('Accounting Data'[Amount])

Cela crée une nouvelle mesure qui fait la somme dans la colonne Montant. De même, je peux taper une autre mesure dans la cellule ci-dessous

Average Sales:=AVERAGE('Accounting Data'[Amount])

Créer des mesures

À partir de là, regardez à quelle vitesse il est nécessaire de créer un tableau croisé dynamique familier sur un ensemble de données volumineux.

Créer un tableau croisé dynamique

Tables de dimensions

En tant qu'analystes financiers utilisant Excel, nous devenons aptes à utiliser des formules alambiquées pour plier la technologie à notre volonté. Nous maîtrisons VLOOKUP, SUMIF, et même les redoutés INDEX(MATCH()). Cependant, en utilisant Power Pivot, nous pouvons jeter une grande partie de cela par la fenêtre.

Ajout d'une table créée par l'utilisateur à un modèle Power Pivot

Pour démontrer cette fonctionnalité, j'ai créé une petite table de référence dans laquelle j'ai attribué chaque catégorie à un type. En choisissant «Ajouter au modèle de données», ce tableau est chargé dans Power Pivot (voir Ajout d'une table créée par l'utilisateur à un modèle Power Pivot au dessus de).

J'ai également créé une table de dates à utiliser avec notre ensemble de données (voir Créer une table de dates au dessous de). Power Pivot pour Excel facilite la création rapide d'une table de dates afin de la consolider par mois, trimestres et jours de la semaine. L'utilisateur peut également créer une table de dates plus personnalisée à analyser par semaines, exercices fiscaux ou tout groupement spécifique à l'organisation.

Créer une table de dates

Colonnes calculées

Outre les mesures, il existe un autre type de calcul: les colonnes calculées. Les utilisateurs d'Excel seront à l'aise d'écrire ces formules, car elles sont très similaires à l'écriture de formules dans des tableaux de données. J'ai créé une nouvelle colonne calculée ci-dessous (voir Création d'une colonne calculée ci-dessous) qui trie le tableau des données comptables par montant. Les ventes inférieures à 50 $ sont étiquetées «petites» et toutes les autres sont étiquetées «grandes». La formule n'est-elle pas intuitive?

fichiers d'en-tête en c++

Création d'une colonne calculée

Des relations

Nous pouvons ensuite créer une relation entre le champ Catégorie de la table Données comptables et le champ Catégorie de la table Catégorie à l’aide de la vue Diagramme. En outre, nous pouvons définir une relation entre le champ Date de vente de la table Données comptables et le champ Date de la table Calendrier.

Définition des relations

Maintenant, sans aucun SUMIF ou VLOOKUP fonctions nécessaires, nous pouvons créer un tableau croisé dynamique qui a calculé les ventes totales par année et par type, avec un segment pour la taille de la transaction.

Tableau croisé dynamique utilisant les relations

Ou, nous pouvons créer un graphique des ventes moyennes pour chaque jour de la semaine à l'aide du nouveau tableau Calendrier.

Graphique croisé dynamique utilisant des relations

Bien que ce graphique semble simple, il est impressionnant qu'il ait fallu moins de dix secondes pour créer une consolidation de plus de deux millions de lignes de données, sans ajouter une nouvelle colonne aux données de ventes.

Tout en étant en mesure d'exécuter tous ces scénarios de rapports consolidés, nous pouvons toujours explorer les éléments de campagne individuels. Nous conservons nos données hautement granulaires.

Fonctions avancées

Jusqu'à présent, la plupart des analyses que j'ai présentées sont des calculs relativement simples. Maintenant, je veux démontrer certaines des capacités les plus avancées de cette plate-forme.

Intelligence temporelle

Souvent, lorsque nous examinons les résultats financiers, nous voulons les comparer à une période comparable de l'année précédente. Power Pivot possède des fonctions d'intelligence temporelle intégrées.

Same Period Last Year Sales:=CALCULATE([Total Sales],SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) YOY Sales Growth:=if(not(ISBLANK([Same Period Last Year Sales])),([Total Sales]/[Same Period Last Year Sales])-1,BLANK())

Par exemple, l'ajout de seulement deux mesures ci-dessus au tableau des données comptables dans Power Pivot me permet de produire le tableau croisé dynamique suivant en quelques clics.

Tableau croisé dynamique Time Intelligence

Granularités incompatibles

En tant qu'analyste financier, un problème que je dois souvent résoudre est celui des granularités inadéquates. Dans notre exemple, les données de ventes réelles sont affichées au niveau de la catégorie, mais préparons un budget uniquement saisonnier. Pour aggraver ce décalage, nous préparerons un budget trimestriel, même si les données de ventes sont quotidiennes.

meilleures pratiques de conception de sites Web 2016

Granularités non concordantes - Tableau budgétaire

Avec Power Pivot pour Excel, cette incohérence est facilement résolue. En créant deux tables de référence supplémentaires, ou tables de dimension dans la nomenclature de la base de données, nous pouvons désormais créer les relations appropriées pour analyser nos ventes réelles par rapport aux montants budgétés.

Granularités non concordantes - Relations

Dans Excel, le tableau croisé dynamique suivant se réunit rapidement.

Granularités non concordantes - Budget vs résultats réels

De plus, nous pouvons définir de nouvelles mesures qui calculent l'écart entre les ventes réelles et les ventes budgétisées comme ci-dessous:

Actual-to-Budget Variance:=DIVIDE([Total Sales],[Total Budgeted Sales])-1

En utilisant cette mesure, nous pouvons afficher la variance sur un tableau croisé dynamique.

Granularités non concordantes - Résultats de variance

Pourcentage du total

Enfin, examinons les ventes dans une catégorie particulière en pourcentage de toutes les ventes (par exemple, contribution de la catégorie aux ventes globales), et les ventes dans une catégorie particulière en pourcentage de toutes les ventes du même type (par exemple, contribution de la catégorie au type saisonnier Ventes). J'ai créé les deux mesures ci-dessous:

Total Sales as Percent of All Sales:=[Total Sales]/CALCULATE([Total Sales],ALL('Accounting Data')) Total Sales as Percent of Type:=[Total Sales]/CALCULATE([Total Sales],ALL('Accounting Data'[Category]))

Ces mesures peuvent désormais être déployées dans un nouveau tableau croisé dynamique:

Pourcentage du total

Remarquez comment les calculs sont effectués à tous les deux la catégorie et le niveau de type saisonnier. J'adore la rapidité et la facilité avec laquelle ces calculs sont effectués sur un si grand ensemble de données. Ce ne sont là que quelques exemples de l'élégance et de la puissance de calcul de Power Pivot.

Compression

Un autre avantage est que la taille des fichiers diminue. La taille du fichier d'origine était de 91 Mo, et maintenant elle est inférieure à 4 Mo. Il s'agit d'une compression de 96% du fichier d'origine.

Tailles de fichier

Comment cela peut-il arriver? Power Pivot utilise le xVelocity moteur pour compresser les données. En termes simples, les données sont stockées dans des colonnes plutôt que dans des lignes. Cette méthode de stockage permet à l'ordinateur de compresser les valeurs en double. Dans notre exemple de jeu de données, seules quatre régions sont répétées sur les deux millions de lignes. Power Pivot pour Excel peut stocker ces données plus efficacement. Le résultat est que pour les données qui ont de nombreuses valeurs répétitives, le stockage de ces données coûte beaucoup moins cher.

Une chose à noter est que j'ai utilisé des montants en dollars entiers dans cet exemple d'ensemble de données. Si j'avais inclus deux décimales pour refléter les centimes, l'effet de compression diminuerait à 80% encore impressionnant de la taille du fichier d'origine.

Tabulaire SSAS

Les modèles Power Pivot peuvent également être évolutifs pour l'ensemble de l'entreprise. Supposons que vous construisiez un modèle Power Pivot qui commence à attirer de nombreux utilisateurs dans l'organisation, ou que les données atteignent dix millions de lignes, ou les deux. À ce stade, vous ne voudrez peut-être pas que trente utilisateurs différents actualisent le modèle ou apportent des modifications. Le modèle peut être facilement converti en SSAS Tabular. Toutes les tables et relations sont conservées, mais vous pouvez désormais contrôler la fréquence d'actualisation, attribuer des rôles (par exemple, lecture seule, lecture et traitement) à divers utilisateurs et déployer uniquement un petit frontal Excel qui se connecte au modèle tabulaire. Le résultat est que vos utilisateurs peuvent ensuite accéder au modèle tabulaire déployé avec un petit classeur, mais n'ont pas accès aux formules et aux mesures.

4) Visualisation et analyse des données

Formules CUBE

L'une des demandes constantes de mes clients est que je crée des rapports conformes à une mise en page strictement définie. J'ai des clients qui demandent des largeurs de colonne spécifiques, des codes de couleur RVB et des noms et tailles de polices prédéfinis. Considérez le tableau de bord suivant:

Formules CUBE intégrées

Comment renseigner les chiffres des ventes sans générer de tableaux croisés dynamiques si toutes nos ventes sont hébergées avec Power Pivot pour Excel? Utilisation des formules CUBE! Nous pouvons écrire des formules CUBE dans n'importe quelle cellule Excel et il effectuera le calcul en utilisant le modèle Power Pivot que nous avons déjà construit.

les cinq lois de la perception gestaltiste

Par exemple, la formule suivante est saisie dans la cellule sous 'Ventes totales 2016:'

SumExpPctTotal

La première partie de la formule, surlignée en jaune, fait référence au nom du modèle Power Pivot. En général, il s'agit généralement de ThisWorkbookDataModel pour les versions plus récentes de Power Pivot pour Excel. La partie en vert indique que nous voulons utiliser la mesure Total Sales. La partie en bleu indique à Excel de filtrer uniquement les lignes qui ont une date de vente avec une année égale à 2016.

Dans les coulisses, Power Pivot a construit un cube OLAP (Online Analytical Processing) avec les données, les colonnes calculées et les mesures. Cette conception permet à l'utilisateur Excel d'accéder ensuite aux données en les récupérant directement avec les fonctions CUBE. En utilisant les formules CUBE, j'ai pu construire des états financiers complets conformes à des mises en page prédéfinies. Cette fonctionnalité est l'un des points forts de l'utilisation de Power Pivot pour Excel pour l'analyse financière.

Power BI

Un autre avantage de Power Pivot pour Excel est que vous pouvez rapidement prendre n'importe quel classeur Power Pivot que vous créez et le convertir rapidement en modèle Power BI. En important le classeur Excel directement dans l'application Power BI Desktop ou Power BI Online, vous pouvez analyser, visualiser et partager vos données avec n'importe qui dans votre organisation. Essentiellement, Power BI regroupe Power Pivot, PowerQuery et SharePoint en un seul. Ci-dessous, j'ai créé un tableau de bord en important le précédent classeur Power Pivot pour Excel dans l'application de bureau Power BI. Remarquez à quel point l'interface est interactive:

Power BI

Une grande chose à propos de Power BI est la Q&R en langage naturel. Pour démontrer, j'ai téléchargé le modèle Power BI sur mon compte Power BI en ligne. À partir du site Web, je peux poser des questions et Power BI construit l'analyse appropriée au fur et à mesure que je tape:

Questions et réponses sur le langage naturel

Ce type de capacité de requête permet à l'utilisateur de poser des questions sur le modèle de données et d'interagir avec les données d'une manière plus facile que dans Excel.

Un autre avantage de Power BI est que les développeurs de Microsoft publient constamment des mises à jour. De nouvelles fonctionnalités, souvent demandées par les utilisateurs, sont diffusées tous les mois. Mieux encore, il s'agit d'une transition transparente de Power Pivot pour Excel. Ainsi, le temps que vous avez investi dans l'apprentissage des formules DAX peut être déployé dans Power BI! Pour l'analyste qui doit partager son analyse avec de nombreux utilisateurs sur différents appareils, Power BI peut valoir la peine d'être exploré.

Les meilleures pratiques

Une fois que vous avez commencé, vous devez suivre quelques bonnes pratiques.

La première consiste à décider soigneusement ce qu'il faut importer en premier lieu. Utiliserez-vous un jour l’adresse du domicile du vendeur? Dois-je connaître l'adresse e-mail de mon client dans le contexte de ce classeur? Si l'objectif est d'agréger les données dans un tableau de bord, certaines des données disponibles ne seront pas nécessaires pour ces calculs. Passer du temps à organiser les données entrantes atténuera considérablement les problèmes et l'utilisation de la mémoire plus tard, lorsque votre ensemble de données se développera.

Une autre bonne pratique consiste à se rappeler que Power Pivot n'est pas Excel. Dans Excel, nous avons l'habitude de créer des calculs en développant constamment nos feuilles de calcul vers la droite. Power Pivot pour Excel traite les données le plus efficacement possible si nous limitons ce désir de destin manifeste. Au lieu de créer continuellement des colonnes calculées à droite de vos données, apprenez à écrire des mesures dans le volet inférieur. Cette habitude garantira des fichiers de plus petite taille et des calculs plus rapides.

apprendre à poser des questions de conception ciblées

Enfin, je suggérerais d'utiliser des noms en anglais simple pour les mesures. Celui-ci m'a mis du temps à l'adopter. J'ai passé les premières années à inventer des noms comme Expense Line Item as Percent of Total Expenses, mais une fois que d'autres personnes ont commencé à utiliser les mêmes classeurs, j'ai eu beaucoup d'explications à faire. Maintenant, lorsque je démarre un nouveau classeur, j'utilise des noms de mesure comme

|_+_|

. Bien que le nom soit plus long, il est beaucoup plus facile à utiliser pour quelqu'un d'autre.

Cas d'utilisation du monde réel

Dans cet article, je n'ai présenté que quelques-unes des façons dont Power Pivot pour Excel vous permet de franchir une étape importante au-delà d'Excel simple. J'ai pensé qu'il serait utile de mettre en évidence certains cas d'utilisation concrets dans lesquels j'ai trouvé que Power Pivot pour Excel est extrêmement utile.

Voilà quelque:

• Analysez les performances d'un large portefeuille d'actifs sur des plages de temps variables: Étant donné que Power Pivot pour Excel nous permet de définir des mesures qui comparent une période avec une précédente, nous pouvons rapidement obtenir des performances d'un trimestre à l'autre, d'une année à l'autre et d'un mois à l'autre, le tout sur une base continue en écrire seulement quelques mesures.
• Résumez les données comptables à l'aide de niveaux d'agrégation personnalisés: En identifiant chaque élément du grand livre par son nom, sa catégorie et son état financier, il est possible de créer rapidement des rapports comprenant les éléments de ligne appropriés.
• Les chaînes peuvent identifier les ventes dans les magasins comparables: À l'aide d'un tableau qui cartographie la mise en ligne des magasins, les résultats financiers peuvent être comparés sur une base comparable.
• Identifiez les sous-performants et les sous-performants dans les ventes: Des tableaux croisés dynamiques peuvent être créés qui mettent en évidence les cinq premiers SKU et les cinq derniers SKU par ventes, marges brutes, délais de production, etc.
• Les détaillants peuvent définir des tables de calendrier utilisant une configuration 4-4-5: En utilisant une table de dates personnalisée, un détaillant peut facilement attribuer chaque jour à un 4-4-5 mois spécifique, puis les résultats des ventes quotidiennes peuvent être intégrés au mois correspondant.

Des feuilles de calcul maladroites aux classeurs modernes

En tant qu'analystes financiers, nous devons effectuer des calculs complexes sur des ensembles de données en constante expansion. Étant donné qu'Excel est déjà l'outil analytique par défaut, la courbe d'apprentissage de Power Pivot est facile et de nombreuses fonctions reflètent les fonctions natives d'Excel.

Avec l'utilisation des fonctions CUBE, Power Pivot pour Excel s'intègre parfaitement dans vos classeurs Excel existants. Le gain d'efficacité de calcul ne peut être négligé. En supposant une vitesse de traitement 20% plus rapide, ce qui est prudent, l'analyste financier qui passe six heures par jour dans Excel peut gagner 300 heures par an!

De plus, nous pouvons désormais analyser des ensembles de données beaucoup plus volumineux que nous ne le pouvions auparavant avec notre Excel traditionnel. Avec des modèles conçus efficacement, nous pouvons facilement disposer de 10 fois la quantité de données qui nous était auparavant autorisée dans Excel traditionnel, tout en maintenant une agilité analytique rapide. Avec la possibilité de convertir les modèles de Power Pivot en SSAS Tabular, la quantité de données pouvant être traitée est de 100 à 1 000 fois supérieure à ce que nous pouvons réaliser dans Excel.

La capacité de Power Pivot pour Excel à effectuer des calculs ultra-rapides sur de grandes quantités de données tout en conservant la capacité de se plonger dans les détails peut transformer l'analyse financière des feuilles de calcul encombrantes en classeurs modernes.

Si vous souhaitez essayer Power Pivot pour Excel, vous trouverez ci-dessous quelques éléments utiles pour vous aider à démarrer.

Références et guides utiles

Collie, R. et Singh, A. (2016). Power Pivot et Power BI: guide de l'utilisateur Excel sur DAX, Power Query, Power BI et Power Pivot dans Excel 2010-2016. États-Unis: Holy Macro! Livres.

Ferrari, A. et Russo, M. (2015). Le guide définitif de DAX: Business Intelligence avec Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services et Power BI. États-Unis: Microsoft Press, USA.

Comprendre les bases

Qu'est-ce qu'un tableau Power Pivot?

Power Pivot est une fonctionnalité Excel qui permet l'importation, la manipulation et l'analyse de données volumineuses sans perte de vitesse / fonctionnalité. Les tableaux Power Pivot sont des tableaux croisés dynamiques qui permettent à l'utilisateur de mélanger les données de différentes tables, ce qui leur permet un chaînage de filtres puissant lorsqu'il travaille sur plusieurs tables.

Comment créer un tableau Power Pivot?

Tout d'abord, importez votre ensemble de données dans votre classeur Power Pivot. Ensuite, dans la fenêtre Power Pivot sous l'onglet Accueil Power Pivot, cliquez sur Tableau croisé dynamique. Ensuite, sélectionnez «Nouvelle feuille de calcul» (Excel ajoutera un tableau croisé dynamique vide). Ensuite, sélectionnez le tableau croisé dynamique vide et suivez les instructions qui y sont détaillées.

Comment créer un graphique Power Pivot?

Tout d'abord, importez votre ensemble de données dans votre classeur Power Pivot. Ensuite, créez un tableau Power Pivot. Ensuite, sous l'onglet Power Pivot, cliquez sur la flèche sous Tableau croisé dynamique et sélectionnez Graphique croisé dynamique. Sélectionnez 'Feuille de calcul existante' et cliquez sur 'OK'. Excel ajoutera un graphique croisé dynamique vide à la même feuille de calcul. Suivez les instructions.