Vous appliquerez des fonctions avancées de tableur pour construire un modèle de budget financier. Vous automatiserez les valeurs récapitulatives et comparerez les résultats réels aux objectifs afin d'évaluer la performance du budget.

Vous reconnaîtrez les principaux composants d'une suite de veille stratégique et comprendrez comment ils sont liés aux flux de travail de l'information financière.

Vous appliquerez des outils de visualisation de données pour créer et publier un graphique à partir d'un ensemble de données. Vous affinerez les visuels pour plus de clarté et partagerez vos observations via le service Power BI.

Vous reconnaîtrez l'utilité des fonctions fondamentales pour le chargement des données et l'inspection initiale. Vous explorerez la structure des ensembles de données et identifierez les problèmes de qualité potentiels avant l'analyse.

Vous appliquerez des techniques de nettoyage de données à un ensemble de données spécifié à l'aide d'un cahier de calcul. Vous normaliserez les formats, résoudrez les valeurs manquantes et préparerez les données pour une analyse fiable.

Vous vous souviendrez des commandes permettant de gérer les paquets et d'inspecter les cadres de données. Vous examinerez la structure des données et confirmerez que vous êtes prêt pour l'analyse catégorielle.

Vous appliquerez l'analyse de fréquence pour résumer la distribution des données catégorielles. Vous interpréterez les modèles et préparerez les résultats en vue de l'établissement de rapports.

Vous vous souviendrez des définitions et des exemples de données structurées, semi-structurées et non structurées. Vous comprendrez comment la structure des données affecte l'information financière et la gouvernance.

Vous appliquerez des outils d'importation de données pour transformer des données JSON semi-structurées en un format tabulaire. Vous automatiserez les flux de travail de transformation pour soutenir les rapports évolutifs.

Vous créerez un modèle de données en étoile en définissant les relations entre les tables et les colonnes calculées. Vous structurerez les ensembles de données financières afin d'établir des rapports précis et efficaces.

Vous appliquerez des règles de sécurité au niveau des lignes à un rapport publié. Vous veillerez à ce que les informations financières sensibles restent protégées tout en favorisant la collaboration.

Vous appliquerez Power Query pour automatiser le nettoyage des données et documenter la logique de transformation. Vous construirez des flux de travail reproductibles qui réduiront les efforts manuels et amélioreront la fiabilité.

Vous appliquerez des formules de recherche avancées pour créer des outils de recherche de données flexibles. Vous concevrez des modèles dynamiques qui récupèrent les données financières de manière efficace et précise.

Dans ce projet, vous nettoierez et transformerez les données financières brutes du commerce de détail et construirez un tableau de bord structuré pour l'examen de la direction. Vous normaliserez les champs de données incohérents, convertirez les données semi-structurées sur les dépenses en format tabulaire et calculerez les principales mesures financières, notamment les ventes, le coût des marchandises vendues et le bénéfice d'exploitation. En utilisant l'ensemble des données nettoyées, vous concevrez un tableau de bord clair et professionnel qui visualisera les tendances des ventes, la répartition des dépenses et les performances du magasin. Vous fournirez également des commentaires écrits expliquant les tendances financières et l'importance du nettoyage des données avant l'analyse. Ce projet simule une véritable mission de transformation de données financières et de création de rapports, couramment effectuée par des analystes financiers et commerciaux débutants.