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Looker Studio : les dimensions, les métriques et autres types de champs
Looker Studio (appelé Data Studio jusqu’en octobre 2022) est un outil de visualisation des données créé par Google en 2016 et intégré à sa suite Marketing Platform. Le but de cet outil de BI est […]
Ce que vous allez découvrir
- La modélisation des données, c’est quoi ?
- Pourquoi les dimensions et métriques sont essentielles dans l'analyse de données dans Looker Studio ?
- Conclusion
Looker Studio : les dimensions, les métriques et autres types de champs
Looker Studio (appelé Data Studio jusqu’en octobre 2022) est un outil de visualisation des données créé par Google en 2016 et intégré à sa suite Marketing Platform. Le but de cet outil de BI est de permettre à ses utilisateurs de créer des rapports personnalisés, automatisés et actualisés en temps réel.
Idéal pour découvrir le potentiel parfois caché des données !
Effectuons aujourd’hui un focus sur deux termes omniprésents dans Looker Studio : les dimensions et les métriques ! Connaissez-vous vraiment les différences entre elles ? Et les autres types de champs disponibles ?
La modélisation des données, c’est quoi ?
Dans leur quotidien, les professionnels de la data ont pour habitude de modéliser leurs données. Il s’agit d’un processus de manipulation consistant à analyser et de définir les données collectées par une entreprise, ainsi que les relations existantes entre elles.
Modéliser ses données permet d’atteindre ses objectifs pour une entreprise dite “data-driven” (qui base donc sa stratégie sur l’analyse des données).
Les champs
Dans Looker Studio, vous le savez sûrement, il existe des champs. Un champ fait référence à une colonne individuelle de données dans une source de données sous-jacente.
Chaque champ contient un type spécifique d’information, comme le nom d’un produit, le nombre de ventes, une date, etc. Ces champs peuvent ensuite être utilisés pour créer des rapports e
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Data Analyst et rédactrice pour Numeriblog
Data Analyst. J'utilise les données pour développer ma curiosité.
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