Créer des modèles de données dans Excel : Le guide classique vs. L'approche alimentée par l'IA

Points Clés

  • La création de modèles de données Excel nécessite traditionnellement des compétences techniques avancées en Power Query et Power Pivot que la plupart des utilisateurs métier n'ont pas le temps de maîtriser
  • L'approche IA de Excelmatic élimine la complexité de la modélisation de données - il suffit de télécharger vos fichiers et de décrire l'analyse souhaitée en langage naturel
  • La plateforme gère automatiquement les relations, les fusions et les calculs qui nécessitent typiquement des dizaines d'étapes manuelles et des connaissances techniques
  • Pour les équipes commerciales, marketing et opérationnelles ayant besoin d'analyses multi-sources rapides, Excelmatic fournit une modélisation de données instantanée sans la surcharge technique

Les modèles de données nous permettent de charger, d'intégrer et d'analyser des données provenant de multiples sources, facilitant une vision plus dynamique et perspicace des données. Ceci est essentiel lorsqu'une seule feuille de calcul ne suffit plus pour répondre à vos questions métier.

À travers les sections de ce tutoriel, nous explorerons les méthodes traditionnelles pour créer des modèles de données dans Excel, en utilisant des outils puissants comme Power Query, Power Pivot et les PivotCharts. Mais nous présenterons également une alternative révolutionnaire, alimentée par l'IA, qui atteint les mêmes objectifs en une fraction du temps.

Commençons !

Comment Créer un Modèle de Données dans Excel

Il existe deux principales approches pour créer un modèle de données : la méthode moderne, alimentée par l'IA, et la méthode traditionnelle, manuelle.

L'Approche Moderne : Utiliser un Agent IA comme Excelmatic

excelmatic

Pour une vitesse et une simplicité maximales, Excelmatic est le meilleur choix. Excelmatic est conçu pour gérer des tâches complexes de données en utilisant des commandes en langage naturel. Le processus est incroyablement simple :

  1. Téléchargez vos fichiers : Téléchargez tous vos fichiers de données liés (par exemple, Orders.xlsx et Products.xlsx).
  2. Formulez votre demande : Posez une question en langage naturel, comme "Combinez ces fichiers et montrez-moi la quantité totale vendue pour chaque nom de produit."
  3. Obtenez votre résultat : Excelmatic comprend automatiquement les relations, fusionne les données, effectue le calcul et délivre un rapport ou un graphique final instantanément.

result

Cette approche contourne les processus complexes et multi-étapes des méthodes traditionnelles, que nous explorerons ensuite.

L'Approche Traditionnelle : Étapes Manuelles dans Excel

Pour ceux qui préfèrent un contrôle manuel ou souhaitent comprendre les mécanismes sous-jacents, voici les étapes générales :

  1. Formatez vos données en tant que tableaux.
  2. Créez des relations entre les tableaux.
  3. Utilisez Power Query pour charger et transformer les données.
  4. Utilisez Power Pivot pour la modélisation de données avancée.
  5. Utilisez les Tableaux Croisés Dynamiques et les PivotCharts pour visualiser vos données.

Quand Utiliser un Modèle de Données dans Excel

Créer un modèle de données dans Excel est particulièrement utile dans plusieurs scénarios courants, y compris le nettoyage des données, l'intégration et la transformation des données, et l'analyse de données complexe. Voici quelques-uns des principaux avantages.

  • Facilite le Nettoyage des Données : Les modèles de données aident à nettoyer et standardiser différents ensembles de données pour maintenir l'uniformité et la cohérence. Ceci est crucial lors du traitement de données provenant de sources différentes, nécessitant un mélange et un prétraitement.
  • Effectue ou Résout l'Intégration et la Transformation des Données : Avec le modèle de données en place, toutes les données disponibles de toute autre source peuvent facilement être intégrées et transformées, et les utilisateurs de données peuvent recevoir une vue unifiée facile à traiter et analyser.
  • Améliore la Visualisation des Données : Les modèles de données soutiennent le développement de visualisations de données avancées telles que les PivotCharts et les rapports Power View.
  • Améliore la Sécurité et la Gestion des Données : Avec un modèle de données, un accès contrôlé à différentes parties de vos données peut être réalisé. Vous aurez plus de facilité à gérer les autorisations et les données au sein du modèle pour réduire les risques d'accès non autorisé et de violations de données.
  • Rationalise le Reporting des Données : Grâce aux modèles de données, le reporting peut être entièrement automatisé, facilitant ainsi le processus de reporting et de prise de décision. Cela permet aux rapports et tableaux de bord d'être ajustés dynamiquement en cas d'insertion de nouvelles données.
  • Gère les Grands Ensembles de Données : Les modèles de données peuvent fonctionner avec de grands ensembles de données dans Excel, surmontant les contraintes des feuilles de calcul Excel traditionnelles.
  • Permet l'Analyse de Données Complexe : La fonctionnalité de création de relations entre plusieurs tables de données permet une analyse de données avancée qui pourrait ne pas être facile avec les fonctions Excel classiques.

Comment Créer un Modèle de Données en Important des Données (La Méthode Manuelle)

Dans cette section, nous allons parcourir le processus traditionnel de création d'un modèle de données dans Excel en important des ensembles de données d'exemple. Nous utiliserons deux ensembles de données d'exemple : Order et Product. Vous pouvez créer des ensembles de données similaires pour suivre.

La première étape consiste à importer des données dans Excel. Commencez par ouvrir un nouveau classeur Excel, puis cliquez sur l'onglet Données. Sous Obtenir des données, sélectionnez Obtenir des données > À partir d'un fichier > À partir d'un classeur Excel.

Using Excel data models to importing data into Excel 1

Importation de données dans Excel. Image par l'Auteur

Sélectionnez le classeur Order.xlsx, puis cliquez sur Importer. Cela ouvrira la fenêtre Navigateur : Sélectionnez la table Sheet1.

Excel data models navigator window 2

La fenêtre Navigateur dans Excel. Image par l'Auteur

Cliquez sur l'option Charger vers qui ouvrira la fenêtre Importer des données. Dans la boîte de dialogue, sélectionnez Créer uniquement une connexion et cochez Ajouter ces données au modèle de données. Cliquez sur OK.

Import Data window with Excel data models 3

Fenêtre Importer des données. Image par l'Auteur

Répétez les étapes ci-dessus pour charger la feuille Product. Une fois ces deux tâches terminées, votre classeur Excel ressemblera à ceci :

Excel data models queries & connections pane in Excel data model 4

Volet Requêtes et Connexions. Image par l'Auteur

Félicitations ! Vous avez importé les deux feuilles dans le fichier Excel. L'étape suivante consiste à établir des relations entre les tableaux importés. Pour ce faire, allez dans l'onglet Outils de données et cliquez sur Relations.

Data Tools tab in Excel data model 5

Onglet Outils de données. Image par l'Auteur

Une nouvelle fenêtre apparaîtra.

Manage Relationships window in Excel data model 6

Fenêtre Gérer les relations. Image par l'Auteur

Cliquez sur Nouveau pour créer une relation. La fenêtre contextuelle Créer une relation s'ouvrira. Définissez la relation comme indiqué ci-dessous.

Create Relationship window in Excel data model 7

Fenêtre Créer une relation. Image par l'Auteur

Cliquez sur OK. La relation est établie, et vous pouvez la confirmer dans l'onglet Connexions.

Queries & Connections pane in Excel data model 8

Volet Requêtes et Connexions. Image par l'Auteur

L'étape suivante consiste à créer le Tableau Croisé Dynamique. Allez dans l'onglet Insertion et cliquez sur Tableau croisé dynamique. Ensuite, dans la boîte de dialogue Tableau croisé dynamique, sélectionnez Utiliser le modèle de données de ce classeur.

PivotTable dialog box in Excel data model 9

Boîte de dialogue Tableau croisé dynamique. Image par l'Auteur

Sélectionnez l'emplacement pour le Tableau Croisé Dynamique. Cliquez sur OK. Le Tableau Croisé Dynamique s'ouvrira et vous pourrez voir les champs sous Champs du tableau croisé dynamique.

PivotTable Fields in Excel data model 10

Champs du tableau croisé dynamique. Image par l'Auteur

Pour construire le Tableau Croisé Dynamique, faites glisser les champs vers les zones Lignes et Valeurs :

  • Lignes : ProductName
  • Valeurs : Quantity

Le Tableau Croisé Dynamique résultant ressemblera à ceci :

PivotTable Fields pane in Excel data model 11

Volet Champs du tableau croisé dynamique. Image par l'Auteur

L'Avantage Excelmatic : De 15 Clics à 1 Invite

Le processus de 15+ étapes ci-dessus est puissant, mais complexe et long. Avec Excelmatic, vous pouvez obtenir le même résultat en quelques secondes.

  1. Téléchargez Order.xlsx et Product.xlsx.
  2. Demandez : "En utilisant ProductID pour lier les fichiers, montrez-moi la quantité totale pour chaque ProductName."

C'est tout. Excelmatic gère la connexion, la relation et la création du Tableau Croisé Dynamique automatiquement, vous donnant la réponse finale instantanément.

Comment Créer un Modèle de Données en Utilisant Power Query (La Méthode Manuelle)

Pour cette section, nous utiliserons les données stockées dans le fichier Excel nommé Sample_Data. Ce fichier est également disponible via le lien fourni dans la section précédente. Il y a deux tableaux dans la feuille nommée Data.

Excel tables to join in Excel data model 12

Tableaux Excel à joindre. Image par l'Auteur

Nous allons construire des modèles de données dans cette feuille Excel existante. Pour commencer, sélectionnez n'importe quelle cellule dans le tableau Customer ID and Name puis sélectionnez Ctrl + T.

Selecting a cell in a table in Excel data model 13

Sélection d'une cellule. Image par l'Auteur

Cela ouvre une fenêtre contextuelle Créer un tableau.

Create table pop-up in Excel data model 14

Fenêtre contextuelle Créer un tableau. Image par l'Auteur

Cliquez sur OK. Maintenant, donnons un nom à ce tableau. Allez dans la fenêtre contextuelle Création de tableau et sous Nom du tableau, renommez le tableau en CustomerPQ.

Table Design context window in Excel data model 15

Fenêtre contextuelle Création de tableau. Image par l'Auteur

Répétez le processus pour le deuxième tableau. Cette fois, définissez le nom sur PurchasePQ.

Two tables in Excel ready for Data Model in Excel 16

Deux tableaux dans Excel prêts pour le Modèle de Données. Image par l'Auteur

Maintenant, avec le tableau PurchasePQ actif, allez dans Données, et sélectionnez À partir d'une plage de tableau. Cela ouvrira l'Éditeur Power Query.

Opening the Power Query Editor in Excel data model 17

Ouverture de l'Éditeur Power Query. Image par l'Auteur

Pour créer une connexion et ajouter le tableau au Modèle de Données, cliquez sur l'onglet déroulant de Fermer et charger, et sélectionnez Fermer et charger vers…

Closing the Power Query Editor in Excel data model 18

Fermeture de l'Éditeur Power Query. Image par l'Auteur

Dans la fenêtre Importer des données, sélectionnez Créer uniquement une connexion et cochez Ajouter ces données au modèle de données.

Import Data window in Excel data model 19

Fenêtre Importer des données. Image par l'Auteur

Répétez tout ce processus pour le tableau CustomerPQ. Une fois terminé, l'onglet Requêtes et Connexions affichera les deux tableaux.

Queries and Connections pane in Excel data model 20

Requêtes et Connexions. Image par l'Auteur

Nous sommes maintenant prêts à établir des relations. Dans l'onglet Données, allez dans la section Outils de données, et cliquez sur Gérer le modèle de données.

Data Tools pane in Excel data model 21

Outils de données. Image par l'Auteur

Cela ouvrira Power Pivot pour Excel. Cliquez sur la Vue Diagramme.

Diagram View in Excel data model 22

Vue Diagramme. Image par l'Auteur

Vous pouvez voir qu'il y a deux tableaux, mais pas encore connectés. Allez dans l'onglet Création et cliquez sur Créer une relation.

Design tab in Excel data model 23

Onglet Création. Image par l'Auteur

Une nouvelle fenêtre s'ouvrira. Remplissez les détails pour lier les tableaux par Customer ID.

Create a Relationship window in Excel data model 24

Fenêtre Créer une relation. Image par l'Auteur

Cliquez sur OK. La relation est maintenant établie.

Window showing Relationship is established in Excel data model 25

Fenêtre montrant que la relation est établie. Image par l'Auteur

Enfin, vous pouvez insérer un Tableau Croisé Dynamique à partir du Modèle de Données et faites glisser Customer Name vers Lignes et Purchase vers Valeurs pour obtenir votre rapport récapitulatif.

PivotTable Output in Excel data model 26

Résultat du Tableau Croisé Dynamique. Image par l'Auteur

L'Avantage Excelmatic : Sauter les 20+ Clics

Power Query est un outil fantastique, mais comme vous pouvez le voir, il nécessite de naviguer dans plusieurs menus et fenêtres. Excelmatic simplifie l'ensemble de ce flux de travail.

  1. Téléchargez le fichier Sample_Data.xlsx.
  2. Demandez : "Sur la base des deux tableaux dans la feuille, quel est l'achat total pour chaque nom de client ?"

Vous obtenez le même résultat sans jamais ouvrir Power Query ou Power Pivot.

Comment Créer un Modèle de Données Directement dans Power Pivot

Cette méthode est similaire à l'approche Power Query mais commence directement depuis l'onglet Power Pivot.

Pour commencer, allez dans la feuille nommée Power Pivot dans le fichier de données d'exemple, et créez des tableaux pour nos deux enregistrements, en les nommant CustomerPP et PurchasePP.

Two tables used for Excel data model 27

Tableaux de données des enregistrements. Image par l'Auteur

L'étape suivante consiste à ajouter ces tableaux au modèle de données. Sélectionnez le tableau CustomerPP, allez dans l'onglet Power Pivot, et sélectionnez Ajouter au modèle de données.

Add to Excel Data Model under PowerPivot in Excel 28

Ajouter au Modèle de Données sous PowerPivot. Image par l'Auteur

Cela ouvrira une fenêtre contextuelle Power Pivot pour Excel.

Power Pivot for Excel pop-up with Excel data model 29

Fenêtre contextuelle Power Pivot pour Excel. Image par l'Auteur

Enregistrez et fermez cette fenêtre. Répétez le même processus pour le tableau PurchasePP. Une fois les deux tableaux dans le modèle, vous pouvez établir la relation entre eux en utilisant la Vue Diagramme et la boîte de dialogue Créer une relation, comme nous l'avons fait dans la section Power Query.

Relationships are established in Excel Data Model 30

Les relations sont établies. Image par l'Auteur

À partir de là, créer un Tableau Croisé Dynamique est facile. Le résultat final sera le même rapport récapitulatif que nous avons vu précédemment.

PivotTable summary with Excel Data Model 31

Récapitulatif du Tableau Croisé Dynamique. Image par l'Auteur

Comment Créer une Visualisation avec PivotChart

Une fois que vous avez créé le Tableau Croisé Dynamique par l'une des méthodes manuelles, il est facile d'insérer un PivotChart. Avec le Tableau Croisé Dynamique sélectionné, allez dans l'onglet Insertion.

PivotTable summary inside an Excel Data Model 32

Récapitulatif du Tableau Croisé Dynamique. Image par l'Auteur

Cliquez sur PivotChart, sélectionnez le type de graphique souhaité (comme un graphique à barres), et cliquez sur OK.

Using Data Models in Excel with the Insert Chart options 33

Options Insérer un graphique. Image par l'Auteur

Cela créera le PivotChart suivant.

Using Data Models in Excel with PivotCharts 34

Visualisation PivotChart. Image par l'Auteur

L'Avantage Excelmatic : Obtenez des Graphiques Directement

Pourquoi créer un tableau juste pour faire un graphique ? Avec Excelmatic, vous pouvez sauter l'étape intermédiaire et obtenir votre visualisation directement.

Après avoir téléchargé vos fichiers, demandez simplement : "Créez un graphique à barres montrant le montant total des achats pour chaque client."

Vous obtenez un graphique prêt pour la présentation en une seule étape.

Questions et Problèmes Courants sur les Modèles de Données Excel

Bien que puissante, la modélisation de données manuelle peut entraîner des problèmes. Voici quelques problèmes courants et leurs solutions.

Que dois-je faire si un problème de modèle de données empêche Microsoft Excel d'ouvrir un classeur ?

Cela peut se produire en raison de problèmes de corruption ou de compatibilité.

  1. Ouvrir en Mode Sans Échec : Maintenez la touche Ctrl enfoncée tout en démarrant Excel.
  2. Vérifier les Mises à Jour : Assurez-vous qu'Excel est à jour (Fichier > Compte > Options de mise à jour).
  3. Réparer Office : Utilisez l'outil de réparation Office depuis le Panneau de configuration.
  4. Désactiver les Compléments : Allez dans Fichier > Options > Compléments et désactivez tous les compléments.

Comment puis-je résoudre les erreurs dans le modèle de données ?

  1. Vérifier les Types de Données : Assurez-vous que les colonnes utilisées pour les relations sont cohérentes (par exemple, les deux sont des nombres).
  2. Valider les Relations : Vérifiez à nouveau que les relations sont correctement définies entre les bonnes colonnes.
  3. Revoir les Calculs : Vérifiez les colonnes calculées et les mesures DAX pour les erreurs.
  4. Actualiser les Données : Assurez-vous que toutes les connexions de données sont mises à jour.

Beaucoup de ces problèmes proviennent de la complexité du processus manuel. Les outils IA comme Excelmatic gèrent ces connexions et calculs en arrière-plan, réduisant considérablement le risque de telles erreurs et vous faisant gagner un temps précieux de dépannage.

Réflexions Finales

Merci d'avoir suivi ce tutoriel ! Vous avez appris les méthodes traditionnelles et puissantes pour créer des modèles de données dans Excel, une compétence cruciale pour une analyse de données sérieuse. Maîtriser Power Query et Power Pivot vous donne un contrôle granulaire sur vos données.

En même temps, vous avez vu comment Excelmatic révolutionne ce processus. Pour la vitesse, l'efficacité et la facilité d'utilisation, la méthode alimentée par l'IA est souvent supérieure. Elle automatise les étapes fastidieuses, vous permettant de passer de données brutes à des informations critiques en quelques secondes.

Le meilleur outil dépend de vos besoins. Pour une transformation de données manuelle approfondie, les outils classiques sont excellents. Pour un reporting rapide et précis qui permet aux équipes métier de prendre des décisions basées sur les données sans expertise technique, Excelmatic est votre meilleur choix.

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Qu'est-ce qu'un modèle de données dans Excel, et en quoi est-il utile ?

Avec un modèle de données dans Excel, il est possible de joindre des données provenant de multiples sources (comme différentes tables ou fichiers) en un seul ensemble de données cohérent. Cela vous permet d'effectuer des analyses complexes et de créer des rapports (comme des Tableaux Croisés Dynamiques) qui seraient impossibles avec une seule table plate.

Puis-je mettre à jour mon modèle de données si mes données sources changent, et comment le faire ?

Oui. Dans la méthode traditionnelle, vous allez dans l'onglet Données et cliquez sur Actualiser tout. Cela met à jour votre modèle et tous les Tableaux Croisés Dynamiques connectés. Avec un outil IA comme Excelmatic, vous téléchargez généralement le(s) nouveau(x) fichier(s) et reposez votre question.

Puis-je utiliser des données de bases de données externes dans mon modèle de données Excel ?

Oui, la fonctionnalité "Obtenir des données" d'Excel prend en charge la connexion à des bases de données externes comme SQL Server, Oracle et d'autres. C'est un scénario où les connecteurs directs de la méthode traditionnelle sont très puissants. Excelmatic fonctionne principalement avec des fichiers téléchargés.

Comment supprimer un tableau du modèle de données ?

Pour supprimer un tableau manuellement, ouvrez la fenêtre Power Pivot (Données > Gérer le modèle de données), faites un clic droit sur l'onglet du tableau que vous souhaitez supprimer, et sélectionnez Supprimer. Dans un flux de travail IA, vous ne téléchargez simplement pas le fichier que vous souhaitez exclure.

Quels sont les avantages de l'utilisation de Power Query par rapport à un outil IA ?

Power Query offre un contrôle granulaire, étape par étape, sur les transformations de données, ce qui est idéal pour les tâches de nettoyage hautement complexes et uniques. Un outil IA comme Excelmatic fournit les mêmes résultats pour la plupart des tâches courantes (fusion, synthèse, nettoyage) avec beaucoup moins d'effort, en utilisant le langage naturel au lieu d'une interface graphique.

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