Transformación de datos: separar columnas y eliminar valores en blanco

¿Cómo comenzar con la limpieza y transformación de datos en Power BI?

Comenzar con la limpieza y transformación de datos es un paso crucial para asegurar que nuestro análisis y reporte sean precisos y valiosos. En Power BI, este proceso puede parecer complejo al inicio, pero puedes abordarlo paso a paso. Supongamos que tienes tres tablas: clientes, productos y vendedores. Aquí está cómo puedes gestionar su limpieza basándote en las buenas prácticas.

¿Cómo usar la primera fila como encabezado correctamente?

Al abrir la tabla de clientes, es común necesitar que la primera fila funcione como encabezado. Este es un paso esencial porque asegura que cada columna sea etiquetada adecuadamente, ayudando a categorizarlas y organizarlas correctamente.

Para hacerlo en Power BI, simplemente ve a la opción que dice "Usar primera fila como encabezado". Esta acción ajustará inmediatamente la estructura de tus datos, facilitando cualquier análisis posterior.

¿Cómo cambiar tipos de datos?

La correcta identificación de tipos de datos es clave. En nuestras tablas, se detectó que la ID de la sucursal estaba registrada como un número. Sin embargo, esto no siempre es apropiado. Aquí, podría ser mejor cambiarlo a texto para evitar posibles errores futuros. Para cambiar el tipo de datos, selecciona la columna correspondiente y elige "Texto" en las opciones de tipo de datos.

Además, presta atención a las columnas donde los datos podrían necesitar ser transformados, como en el caso del tipo y nivel de cuenta de clientes, que deben ser separados en columnas distintas usando el delimitador de espacio.

¿Cómo dividir columnas por delimitador?

Las columnas que contienen múltiples datos pueden dividirse utilizando un delimitador. Esto es fundamental si necesitas separar datos en columnas diferentes. Por ejemplo, para separar el tipo de cuenta y nivel de cuenta, usa un espacio como delimitador.

Accede al menú de "Transformar" y selecciona "Dividir columna por delimitador". Tal como lo describes, elige el "espacio" como tu delimitador, aplica las opciones por defecto y presiona aceptar. Tras este cambio, asegúrate de renombrar las nuevas columnas para reflejar su contenido: "Tipo de cuenta" y "Nivel de cuenta".

¿Cómo lidiar con valores en blanco e inconsistencias en las tablas?

Los valores en blanco o inconsistencias en las tablas pueden causar problemas analíticos. Identificar y eliminar estos registros es crucial para mantener la integridad de tus datos.

¿Cuándo eliminar registros en blanco?

En la tabla de productos, podrías encontrar registros completos en blanco. Para manejarlos, ve a "Reducir filas" y selecciona "Quitar filas en blanco". Esto asegurará que solo queden los datos útiles. Además, verifica que las barras de estado de tus columnas estén verdes; esto asegura que no haya errores.

¿Cómo ajustar tipos de datos específicos?

En algunas columnas, como el producto ID, puede ser necesario cambiar el tipo de datos a texto, especialmente si la columna es inicialmente de tipo numérico. Esta acción previene interpretaciones erróneas al analizar datos categóricos.

¿Cómo revisar y corregir la tabla de vendedores y el proceso final?

Trabaja en la tabla de vendedores aplicando los mismos principios: usa la primera fila como encabezado y ajusta tipos de datos incorrectos. Verifica que no haya valores en blanco ni inconsistencias y que el tipo de datos ID esté correctamente ajustado a texto.

Al finalizar la revisión de todas las tablas, asegúrate de que todas las barras de estado estén verdes y que los datos sean precisos y útiles para el análisis. Cuando estés seguro de que todo está en orden, selecciona "Cerrar y aplicar". Ten en cuenta que Power BI puede tardar unos minutos en procesar los cambios.

Buenas prácticas al preparar datasets en Power BI

La preparación cuidadosa de los datos garantizará que tus análisis y visualizaciones sean efectivos. Aquí tienes algunos consejos prácticos:

1. Eliminar datos irrelevantes: Siempre considera qué información es esencial para tus análisis y elimina las columnas innecesarias. Esto optimiza el rendimiento y evita confusiones.
2. Verificar el formato de los datos: Los tipos de datos deben ser consistentes y reflejar correctamente la naturaleza del contenido para prevenir errores durante el análisis.
3. Gestionar datos faltantes: Evalúa cómo manejar los datos faltantes en función del contexto. Decide si es mejor eliminarlos o completarlos.
4. Identificar registros duplicados: Los duplicados pueden distorsionar tus resultados. Revisa con el dueño del dato si deben eliminarse.

Estos pasos preparatorios son esenciales por su impacto en la calidad del reporte final que crearás en Power BI. ¡No subestimes la importancia de dedicar tiempo a esta fase, y sigue practicando para dominar la limpieza de datos!