Introducción a Power BI

1

Análisis de datos estratégicos con Power BI

2

Instalación de Power BI en tu computadora paso a paso

3

Exploración de Interfaz en Power BI: Vistas y Paneles Principales

Quiz: Introducción a Power BI

Importar y limpiar datos con Editor de Power Query

4

Configuración de Conexiones en Power BI: Excel y Google Sheets

5

Exploración de Datos en Power BI para Análisis Avanzado

6

Limpieza y Transformación de Datos en Power BI

7

Limpieza y Transformación de Datos en Power BI

8

Creación de Columnas Personalizadas en Power BI

Quiz: Importar y limpiar datos con Editor de Power Query

Modelo de datos en Power BI

9

Modelado de datos: creación y conexiones en Power BI

10

Modelo Estrella en Power BI: Conexiones y Relaciones de Tablas

Quiz: Modelo de datos en Power BI

Funciones esenciales de DAX

11

Columnas Calculadas vs Medidas en Power BI con DAX

12

Tablas calculadas con DAX en Power BI: Creación de calendario

13

Análisis de Datos con DAX: Resolviendo Problemas Comunes

14

Ventas Comparativas con DAX en Power BI

Quiz: Funciones esenciales de DAX

Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI

15

Visualización de Datos en Power BI: Gráficos Esenciales y su Uso

16

Interacciones y filtros en Power BI: optimización de reportes

17

Principios de diseño para reportes visuales eficientes

18

Visualización de datos efectiva en Power BI

19

Creación de gráficos de dispersión en Power BI

20

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

21

Uso de Power BI Service para Compartir Informes

22

Creación de Cuenta de Prueba en Power BI Service

23

Publicación de reportes en Power BI Service paso a paso

24

Exportación de Datos de Power BI a Excel

Quiz: Compartir informes con Power BI Service

Resultados del análisis en Power BI

25

Análisis de Datos en Power BI: Interpretación y Resultados

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Curso de Power BI

Curso de Power BI

Diana Lucía Martínez

Diana Lucía Martínez

Visualización de Datos en Power BI: Gráficos Esenciales y su Uso

15/25
Recursos

¿Por qué es crucial la selección adecuada de visualizaciones de datos?

La visualización de datos es una herramienta esencial en el análisis de datos, que permite comunicar hallazgos complejos de manera clara y efectiva. La forma en que presentamos nuestros datos puede determinar el entendimiento del mensaje por parte del público objetivo. En este sentido, la selección adecuada de visualizaciones no solo es necesaria, sino imperativa para maximizar el impacto y la comprensión de la información presentada.

En la práctica, hemos explorado dos tipos de visualizaciones hasta ahora: tablas y gráficos de líneas. Cada uno presenta sus ventajas y limitaciones que se deben considerar para cumplir con los objetivos específicos de cada análisis.

¿Cómo pueden las tablas y tarjetas de datos optimizar la comunicación de información?

Las tablas ofrecen un amplio contexto de un dato, facilitando que los usuarios se concentren en la línea de información que más les interesa. Por ejemplo, en el ámbito educativo, podemos identificar la cantidad de estudiantes inscritos en diferentes temas. Sin embargo, un exceso de datos en tablas puede ser abrumador. Aquí es donde las tarjetas de datos entran en juego al destilar la información a un mensaje simple y directo, como el porcentaje de estudiantes interesados en un tema específico.

  • Ventajas de las tablas:

    • Claridad y detalle de los datos.
    • Facilitan comparación directa entre diferentes variables.
  • Desventajas de las tablas:

    • Pueden ser abrumadoras si contienen demasiados datos.
  • Cuándo usar tarjetas de datos:

    • Cuando el objetivo es comunicar una estadística puntual de forma clara y sencilla.

¿Por qué el gráfico de dispersión es ideal para identificar relaciones?

El gráfico de dispersión es fundamental cuando se desea evaluar la relación entre dos variables. Por ejemplo, en un contexto de aprendizaje en línea, podemos trazar en el eje X el tiempo que un estudiante lleva registrado en la plataforma y en el eje Y las horas de estudio realizadas. Este gráfico ilustra cómo a medida que aumenta el tiempo de registro, también aumentan las horas dedicadas al estudio.

  • Utilidades del gráfico de dispersión:

    • Visualiza la relación entre dos variables.
    • Identifica patrones, tendencias o correlaciones.
  • Ejemplo práctico:

    • Relacionar la duración del registro de un estudiante con su rendimiento académico o compromiso.

¿Qué visualización es más eficaz para seguir tendencias temporales?

Los gráficos de líneas son excepcionales cuando el objetivo es mostrar la evolución de una variable a través del tiempo. Nos permiten identificar cambios significativos, como la variación en el número de alumnos inscritos a lo largo del tiempo, y asociar estos cambios a acciones específicas, como campañas de marketing exitosas.

  • Propósitos de los gráficos de líneas:

    • Mostrar tendencias a lo largo del tiempo.
    • Identificar picos o valles que puedan estar asociados a eventos concretos.
  • Evoluciones y variaciones:

    • Normalmente usado para diferenciar grupos dentro de los datos temporales (por ejemplo, ocupación de alumnos a lo largo del tiempo).

¿Cómo elegir el gráfico adecuado para maximizar el impacto visual?

Cada tipo de gráfico tiene su propósito y seleccionar el correcto es clave para comunicar el mensaje deseado eficientemente. Por ejemplo, un gráfico de barras puede resolver la falta de claridad en un gráfico de pastel al comparar diferentes categorías mediante una representación sencilla y directa.

  • Condiciones para elegir el gráfico adecuado:

    • Gráficos de barras: Compara magnitudes o cantidades.
    • Gráficos de pastel: Representa partes de un todo, aunque puede ser engañoso con muchas categorías.
    • Gráficos de dispersión: Investiga correlaciones entre variables.
    • Mapas de calor: Identifica densidades o patrones complejos.
  • Recomendación: Explorar recursos educativos como "Storytelling with Data" y cursos en plataformas como Platzi para profundizar en técnicas de visualización de datos.

El viaje en la visualización de datos es fascinante y fundamental para comunicar efectivamente el valor que yace en nuestros datos. Continuar aprendiendo y practicando mejorará no solo nuestras habilidades técnicas, sino también nuestra capacidad para transmitir claramente información vital.

Aportes 16

Preguntas 3

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-a5377e61-16c9-47a6-8e6d-8ae0387bbc5f.jpg) 🔝Mapa de calor ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-3f5aa1ac-222a-4f87-8427-eee41f268d0b.jpg) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-97ba0cda-9c8d-42a7-b4a7-fe94133ab4be.jpg) 🔝Gráfico de Pay o Circular ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-3fc5f34e-3316-47fb-96f1-7287e028a5b7.jpg) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-8603e09e-1a08-4f78-9f10-09a9081bca84.jpg) 🔝Gráfico de Barras ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-4ae3c3ea-e593-454c-8a4a-091a990b2b97.jpg) 🔝Gráfico de dispersión ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-2ababbf1-4dcb-49b5-9e79-2e5aeae2a794.jpg) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-858f9fe1-bccf-46d8-b373-e32e025eeb74.jpg) 🔝Gráfico de líneas <https://platzi.com/p/iecgerman/>
Resumen 📝 ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/FormasDeVisualizaci%C3%B3n-83c7ab64-ac9f-4fb7-b84f-ebfef914b1cf.jpg)
Hay muchas formas de mostrar los datos, estas están deben ser seleccionados según el objetivo y/o tarea asignada. Algunos tipo de visualizaciones: * Tablas: nos muestra un amplio contexto de un dato. Ayuda a dar contexto, al contener mucha información puede abrumar y/o confundir * Tarjetas de datos: es un texto que muestra proporciones, porcentajes acompañadas de un pequeño lema. Ayuda a dar datos concretos. Soporta un mensaje * Mapa de calor: compara datos, resalta valores alto, bajos e intermedio. Ayuda a entender comportamientos. * Gráfico de pie o circular: Ayuda a comprar grupos de diferentes clases o magnitudes en relación al total. División de la partes en relación con el todo. * Gráfico de barras: se utiliza para comparar diferentes valores y sacar conclusiones rápida a traés de la visualización de los datos en barras de diferentes magnitudes. * Gráfico de dispersión: Podemos evaluar sí una variable tiene relación o no con otra. Se suele acompañar y/o complementar con el Coeficiente de correlación de Pearson. * Gráfico de lineas: Ayuda a visualizar la evolución de una variable a lo largo del tiempo.
Las graficas utilizadas en esta clase son sensacionales 🤠🤠🤠
Tres años en Platzi y no me he graduado, quiero decir que voy a mi ritmo
Me es incomodo que en la clase 14 (examen) pregunten por fomulas que no expliquen para que sirven"ALLEXCEPT".
El modelado de datos es el proceso de crear una representación abstracta de la estructura de los datos en un sistema. Esto incluye definir cómo se organizan, relacionan y almacenan los datos. En el contexto de Power BI, el modelado de datos es crucial para garantizar que las visualizaciones sean claras y efectivas. Se utilizan tablas, relaciones y medidas para transformar datos en información útil, lo que permite realizar análisis y generar informes precisos. Un buen modelado de datos facilita la toma de decisiones informadas en los negocios.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/imagen-a5a3875d-95e8-4696-8832-5ad517ae50e1.jpg)
En las tablas de datos me parece bastante positivo agregar color o íconos a los valores para hacerlo más amigable a la vista.
Depende del objetivo es como visualizaremos nuestra data. get it. 🧠✨
una pregunta, cuando se explica el grafico de dispersión, el eje X vendría siendo las Horas de estudio y no el tiempo en la plataforma verdad ?
En el quiz pasado, creo que hay una pregunta que puede ser confusa. La pregunta que nos dice en que contexto es mejor usar una medida o una columna calculada tiene como respuesta "el rango de edad de un cliente" pero justamente dice que el rango es mejor calcularlo como columna y no como medida.
En la clase se mencionan varios tipos de visualizaciones de datos, entre los cuales destacan: 1. **Tablas**: Muestran un amplio contexto de datos. 2. **Gráficos de líneas**: Ideales para mostrar la evolución de datos en el tiempo. 3. **Tarjetas de datos**: Resumen de información clave. 4. **Mapas de calor**: Agrupan datos por temas e intervalos. 5. **Gráficos de pie (pastel)**: Comparan proporciones entre categorías. 6. **Gráficos de barras**: Comparan magnitudes entre grupos. 7. **Gráficos de dispersión**: Evaluar relaciones entre dos variables. Cada tipo tiene sus objetivos y es importante seleccionar el adecuado según el mensaje que se quiera transmitir.
Exelente!!, entender cuando usar cada tipo de grafica
Gráfico de Pay, sí y solo sí se comparan hasta tres categorías... Es Ley como la Ley de la gravedad... jejeje
Excelente clase, explicado muy sencillo y directo al grano!