Visualización de Ventas con DAX en Power BI

Resumen

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¿Cómo afecta la variable tiempo a los resultados de un análisis en Power BI?

En nuestro caso de estudio, para entender cómo el tiempo influye en las ventas de nuestras tiendas, comenzamos abriendo nuestro reporte. Al estar en nuestro reporte, lo primero que hacemos es un gráfico para visualizar las ventas a lo largo del tiempo.

¿Qué pasos seguir para crear un gráfico de ventas?

Acceder a la sección de visualizaciones:
- Seleccionamos la opción de gráfico de líneas.
- Elegimos la variable de tiempo en el eje X.
- Colocamos los niveles de ventas en el eje Y.
Configurar los detalles del gráfico:
- Añadimos filtros para aislar datos específicos.
- Ajustamos los rangos de tiempo según las necesidades del análisis.

¿Qué tipo de análisis podemos hacer con DAX?

El análisis con DAX nos permite:

Comparar ventas año tras año: Utilizamos funciones de fecha para calcular variaciones anuales.
Identificar tendencias estacionales: Filtramos los datos por meses o trimestres.
Proyecciones futuras: Creamos medidas calculadas para prever ventas futuras basadas en tendencias pasadas.

¿Cuáles son las mejores prácticas para usar DAX en análisis temporal?

Usar funciones de fecha específicas: Como DATEADD, DATESYTD para manipular y analizar fechas.
Crear medidas calculadas: Que simplifiquen el análisis recurrente.
Validar los resultados: Comparando diferentes periodos y ajustando los cálculos según sea necesario.

¿Qué más podemos explorar con DAX y el tiempo?

Análisis de cohortes: Segmentar clientes por fecha de adquisición para estudiar su comportamiento.
Evaluar campañas de marketing: Analizar el impacto de campañas en diferentes periodos.
Optimización de inventarios: Predicciones de ventas para mejorar la gestión del stock.