Introducción a Power BI
¿Por qué usar Power BI?
Instalación de Power BI
Exploración de vistas e interfaz de Power BI
Quiz: Introducción a Power BI
Importar y limpiar datos con Editor de Power Query
Carga de datos desde Excel y Google Sheets en Power BI
Exploración del conjunto de datos
Transformación de datos: combinar tablas y reemplazar valores
Transformación de datos: separar columnas y eliminar valores en blanco
Modificación y creación de columnas en Power Query
Quiz: Importar y limpiar datos con Editor de Power Query
Modelo de datos en Power BI
¿Qué es el modelado de datos?
Crear y administrar relaciones de tablas
Quiz: Modelo de datos en Power BI
Funciones esenciales de DAX
Introducción a DAX: medidas y columnas calculadas
Creación de tabla de fechas
Tablas y columnas con DAX
Funciones de fechas y de filtrado
Quiz: Funciones esenciales de DAX
Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI
Tipos de visualizaciones de datos
Diseño de visualizaciones interactivas en Power BI
Principios de diseño y mejores prácticas para visualizaciones de datos
Ajuste de gráficos de líneas y tablas
Ajuste de gráficos de dispersión y de barras
Uso de plantillas para informes
Quiz: Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI
Compartir informes con Power BI Service
Power BI Service: ¿Cómo compartir un informe de Power BI?
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Quiz: Compartir informes con Power BI Service
Resultados del análisis en Power BI
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El gráfico de dispersión es una herramienta invaluable en el análisis de datos, ya que nos permite visualizar la relación entre dos variables. En Power BI, este tipo de gráfico puede optimizarse para asegurar que la información se transmita clara y efectivamente. Aquí te mostramos cómo hacerlo.
Un gráfico de dispersión puede mejorar considerablemente con la adecuada configuración de sus ejes:
Modificación del rango de eje:
Eliminar detalles innecesarios:
Una línea de tendencia es crucial para mostrar la relación entre las variables:
Para que un reporte sea realmente útil, los filtros deben ser intuitivos y accesibles:
Si un filtro es complicado, podría disminuir el valor interpretativo del reporte:
Este enfoque asegura que los usuarios puedan manipular los datos de manera directa y eficiente, obteniendo así resultados significativos.
Los gráficos de barras son comúnmente utilizados para mostrar tendencias o comparaciones de datos en un periodo de tiempo. Sin embargo, se deben cuidar ciertos aspectos para que su interpretación sea clara.
A continuación, algunas estrategias para optimizar tus gráficos de barras:
Elección del fondo:
Etiquetas de datos:
Uso del color correcto:
Personalizar colores puede ayudar a destacar datos importantes:
Finalmente, asegúrate de configurar los filtros de manera que sean útiles y fáciles de usar, permitiendo una selección clara de los datos que se desean analizar.
Con estos ajustes, estarás mejorando significativamente la interpretación y la utilidad de tus recursos visuales en Power BI, mejorando así la experiencia del usuario final. ¡Continúa explorando y optimizando tus reportes para llevar tus habilidades al siguiente nivel!
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