> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.ngsurvey.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.ngsurvey.com/fr/walkthroughs/power-bi-integration/reporting-with-power-bi.md).

# Création de rapports avec Power BI

## 📃 Modèle ngSurvey 

![](/files/1cdfb7fc529edfd8df31f1582333eff2d1ba776a)

Ceci est le modèle avec les questions que nous avons utilisé pour créer un rapport

{% hint style="info" %}
Les réponses des répondants affichées ici ne sont pas réelles et ont été générées spécialement pour cette démonstration
{% endhint %}

## 📈 Exemple de rapport ngSurvey

Ici vous pouvez voir le rapport de données pour chaque question du modèle que nous avons utilisé.

![](/files/4d4b624216a9ed1f11ee1a2f0827526080933e10)

Nous avons 930 répondants uniques provenant de 33 pays

![](/files/c959cebd66af6d127aff022b83017fe46ccf2a7f)

D'après les réponses, vous pouvez voir, par exemple, dans quel domaine combien de personnes prévoient d'utiliser le sondage

![](/files/89137b3a7d56dffae720b3f58dcd127d270b36ca)

Le niveau de préférence est affiché pour chaque note (de 0 à 10) et comme niveau moyen de préférence d'un nombre total de répondants, qui est ici égal à 5,6 sur 10.

## 📊 Exemple de rapport Power BI

Pour créer un rapport croisé plus complet, basé sur les données du sondage, nous avons choisi comme question de valeur la question **"Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre service à vos amis et collègues ?"** pour suivre les résultats selon :

1. **Pays** ("D'où venez-vous ?")
2. **Âge (**"Quel âge avez-vous ?")
3. **Niveau d'éducation** ("Quel est votre parcours éducatif ?")
4. **Domaine d'utilisation** ("Dans quel domaine prévoyez-vous d'utiliser votre sondage ?")

![](/files/fdcf7c17e9310aad3abed310c0b463ee2831cbbb)

![](/files/f4ad1338d3e316ec5e00ffe679db2cca58d48dc9)

![](/files/555416d098caa184d6403b5842b932784e29c9af)

![](/files/44d09af37ca2b68ef2ec3c914a8d6ca33e5b31b0)

1. Il y a 930 répondants uniques
2. Le résultat moyen à la question "Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre service à vos amis et collègues ?" est de 5,59 sur 10
3. Ce **treemap** montre le niveau de préférence selon le pays du répondant. Plus le niveau de préférence est élevé, plus le bloc est grand
4. Le **graphique en ligne** affiche le résultat moyen du niveau de préférence selon l'âge et le parcours éducatif. Il est présenté en 4 groupes selon l'âge des répondants, incluant 5 variantes de parcours éducatif
5. Le **domaine d'utilisation** sélecteur permet de voir les résultats séparément, selon chaque domaine. Par exemple, tous les résultats des répondants qui prévoient d'utiliser leur sondage en Sciences.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.ngsurvey.com/fr/walkthroughs/power-bi-integration/reporting-with-power-bi.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.