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Configuración de Conexiones de Datos en Power BI
Análisis de Datos: Exploración y Definición de Preguntas en Power BI
Limpieza y Preparación de Datos en Power BI
Limpieza y Transformación de Datos en Power BI
Creación de Columnas Personalizadas con Power Query en Power BI
Quiz: Importar y limpiar datos con Editor de Power Query
Modelo de datos en Power BI
Modelado de Datos: Conceptos y Buenas Prácticas en Power BI
Construcción de Modelos de Datos en Power BI
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Funciones esenciales de DAX
Creación de Columnas Calculadas y Medidas con DAX en Power BI
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Quiz: Funciones esenciales de DAX
Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI
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Interacciones y filtros en Power BI para análisis de ventas
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Configuración de Gráficos de Dispersión en Power BI
Uso de Temas en Power BI para Mejorar el Diseño de Reportes
Quiz: Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI
Compartir informes con Power BI Service
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Publicación y Compartición de Reportes en Power BI Service
Exportar Datos de Power BI a Excel: Guía Práctica
Quiz: Compartir informes con Power BI Service
Resultados del análisis en Power BI
Análisis de Resultados en Power BI: Transformando Datos en Conocimiento
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El éxito de un análisis de datos depende en gran medida de la calidad de los datos con los que se trabaja. A través de Power BI, podemos utilizar múltiples técnicas para limpiar y procesar nuestros datos, permitiéndonos construir informes que realmente respondan a nuestras preguntas. Aquí te explicamos algunos de los métodos clave utilizados para preparar datos en Power BI.
Para consolidar los datos y facilitar su análisis, es esencial unificar información proveniente de diferentes fuentes, como es el caso de los datos de ventas por año. En este caso, hemos combinado nuestras tablas de 2021, 2022 y 2023 en un solo conjunto de datos.
Anexar Consultas
para combinar los datos de los tres años en una nueva tabla única llamada "tickets".Hacemos clic derecho en cada tabla del año en el panel de consultas y seleccionamos 'Habilitar carga'. Esto desactivará la vista de estas tablas en el reporte, porque están reemplazadas por la tabla combinada.
A menudo, los conjuntos de datos pueden contener errores, como filas en blanco o formatos de datos incorrectos. Power BI proporciona herramientas para resolver estos inconvenientes.
Reducir Filas
y selecciona Quitar filas en blanco
para deshacerte de los registros no deseados.Reemplazar Valores
y corrigiendo manualmente el código M, reemplazando el texto por null
.En la columna cliente ID, seleccionamos Reemplazar valores, ingresamos 'none' y para reemplazar con, escribimos 'null'. Luego corregimos en código M a 'null'.
Además de limpiar, es crucial estructurar las tablas de forma que los datos sean intuitivos de analizar. Esto implica asegurarnos que las columnas y categorías estén correctamente organizadas y alineadas con la lógica de negocio.
Rellenar hacia abajo
para asignar automáticamente categorías a las subcategorías que carecían de estas.Una vez que los valores en blanco han sido convertidos a nulos, aplica la función 'Rellenar hacia abajo' en las categorías de productos que portada en el encabezado.
Explorar las funcionalidades de Power BI nos ofrece múltiples herramientas para asegurar que nuestro conjunto de datos esté completamente preparado para análisis. Desde la combinación de tablas hasta el uso correcto de tipos de datos y manejo de valores nulos, cada paso es esencial para un análisis de datos exitoso. ¡No te detengas aquí, sigue aprendiendo y mejorando tus habilidades en Power BI!
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