Formation Looker Studio : Perfectionnement – Gestion élaborée des données

Présentation

Cette formation avancée est destinée aux utilisateurs souhaitant exploiter pleinement la puissance de Looker Studio dans la manipulation et la transformation des données. Elle permet d’aller au-delà des fonctionnalités standards pour concevoir des rapports complexes, dynamiques et orientés performance.

Les participants apprendront à modéliser leurs données, créer des calculs avancés et optimiser leurs sources pour des analyses plus fines et stratégiques.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation vous serez capable de :

  • Créer des champs calculés avancés
  • Manipuler les données via des formules complexes
  • Fusionner plusieurs sources de données
  • Mettre en place des filtres et segments dynamiques avancés
  • Optimiser la performance des rapports

Pré-requis

Avoir suivi la formation Initiation ou maîtriser les bases de Looker Studio

Bonne compréhension des indicateurs de performance

Connaissance des fonctions logiques et mathématiques (type Excel)

Pour quel profil ?
Créateurs de rapports
et de tableaux de bord,…
Finance, RH, Ventes,
Chef de projet, etc.

Matériel à disposition
Serveur et Cloud de partage, WIFI
Mac ou PC ayant :

  • Ryzen 7 – M1 – 16-32 Go RAM
  • Disque dur 1To SSD
  • Ecran 24-27 pouces

Et plus encore…
Bonne humeur, devinettes et partage… le petit plus dans un contexte idéal d’apprentissage !
En présentiel : Accueil avec café, thé, madeleine,…
En distanciel : sur Teams ou Zoom à votre convenance.

Contenu de formation

Approfondissement des champs calculés

  • Fonctions conditionnelles (CASE, IF)
  • Fonctions mathématiques avancées
  • Fonctions de texte
  • Fonctions de dates
  • Calculs de ratios et taux d’évolution

Gestion avancée des filtres et segments

  • Filtres complexes
  • Filtres multi-conditions
  • Paramètres personnalisés
  • Contrôles dynamiques avancés

Fusion et modélisation des données

  • Data blending (fusion de sources)
  • Jointures et clés de correspondance
  • Gestion des incohérences de données
  • Limites et bonnes pratiques

Création d’indicateurs avancés 

  • KPI calculés 
  • Comparaison période vs période 
  • Objectifs et seuils d’alerte 
  • Indicateurs conditionnels 

Optimisation des performances 

  • Réduction du volume de données 
  • Structuration des sources en amont 
  • Bonnes pratiques de modélisation 
  • Fiabilisation des calculs 

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