Seleccionar “Cargar” para cargar la tabla, o bien “Transformar datos” para realizar cambios en la tabla antes de cargarlos.
Al seleccionar “Transformar datos”, se inicia el Editor de Power Query, con una vista representativa de la tabla.
Limpia los datos para corregir los errores. Para dar forma a los datos, se utiliza el Editor de Power Query, donde podemos ver errores en los tipos de datos.
Tenemos cuatro columnas (Fecha, Cuenta, Departamento y Suma de importe) a las cuales se le asignó de forma automática un tipo de dato. Para eliminar el tipo de dato vamos a los “Pasos aplicados” y debemos eliminar el paso “Tipo cambiado.” Entonces todas las columnas pasan a ser tipo texto.
Cambia el tipo de dato de la columna Fecha, dando clic sobre “ABC”. Se desplegará un menú para seleccionar el tipo de dato. Selecciona la última opción “Usar configuración regional”. Se abrirá una nueva ventana emergente donde seleccionas el tipo de dato: “Fecha” y “Configuración regional: Inglés (Estados Unidos)” y finalmente Aceptar.
Cambia el tipo de dato de la columna Suma de Importe, dando clic sobre “ABC” y en “Usar configuración regional”. Se abrirá una ventana donde seleccionas el tipo de dato: “Número decimal” y “Configuración regional: Inglés (Estados Unidos)” y finalmente Aceptar.
Power Query muestra las primeras mil filas de datos; podemos tener errores en filas más abajo. Hay que validarlo en la sección de consulta, haciendo clic nos mostrará un nuevo error en la fila 2134. Para solucionar este error, ve a la pestaña Inicio, haz clic en “Reducir filas”-> “Quitar filas”, selecciona “Quitar filas inferiores” y luego en la ventana emergente en número de filas escribe 1 y da clic en “Aceptar”.
Para guardar todo el trabajo realizado en Power Query, en la pestaña Inicio le damos clic en “Cerrar y Aplicar”.
Visualizar la información transformada
Para realizar una visualización en Power BI Desktop, en “Visualizaciones” haz clic sobre “Segmentación de datos” y se generará un cuadro en la página de informe. Debes seleccionar o arrastrar el campo Fecha para rellenar el objeto visual. Esta segmentación de datos nos permitirá filtrar interactivamente la siguiente visualización.
En “Visualizaciones”, haz clic sobre “Gráfico de columnas agrupadas” y se generará el gráfico en la página de informe. Debes seleccionar o arrastrar el campo Fecha a “Eje” y el campo Suma de importe a “Valores” y se rellena el objeto visual.
Cuando usamos el comando “Expandir todo un nivel de jerarquía”, permitirá pasar de Año a Trimestre, luego a Mensual y Diario.
Pasar un archivo en formato de matriz a formato tabular
Ahora transformaremos un archivo con formato incorrecto para Power BI, de manera tal que pueda ser usado en la plataforma.
En Power BI, añadimos una nueva página haciendo clic en el botón “+” en la parte de abajo.
Nos conectamos al archivo Matriz a Tabular.csv. Veremos que este no tiene una estructura adecuada para Power BI, pero damos clic en Cargar igualmente.
Verás en la sección derecha en campos “Matriz a Tabular”, para ver la tabla selecciona en la barra lateral el segundo ícono que corresponde a Datos. Notarás que no tiene la estructura correcta porque la primera fila hace referencia al nombre de la columna. La fila 2 podría ser la cabecera.
Inicia el editor de Power Query haciendo clic en “Transformar datos”. En “Otras consultas”, dale clic sobre “Matriz a Tabular”.
Necesitamos llevar la fila 2 a la cabecera, pero primero hay que eliminar la fila 1. Ve a la pestaña Inicio, luego clic sobre “Reducir filas”, luego clic sobre “Quitar filas”, selecciona “Quitar filas superiores” y luego en la ventana emergente en número de filas: 1 y da clic en “Aceptar”.
Para llevar ahora la primera fila como encabezado, en la pestaña inicio usamos el botón “Usar la primera fila como encabezado”. En “Pasos Aplicados” se genera el paso “Encabezados promovidos”.
La estructura quedó más limpia, pero tenemos aún el error del Total, ya que Power Query no lo reconoce. Haz clic en “Reducir filas”, luego clic sobre “Quitar filas”. Selecciona “Quitar filas inferiores” y luego en la ventana emergente en número de filas: 1 y haz clic en “Aceptar”.
Guarda el trabajo dando clic en “Cerrar y Aplicar” para pasar a Power BI.
Visualizando las transformaciones
Veamos si los datos están listos para el análisis, o si hay alguna otra transformación que debamos realizar.
En “Visualizaciones”, haz clic sobre “Tabla”. Se generará un cuadro en la página de informe.
Selecciona o arrastra el campo Producto a “Valores”, también selecciona enero-16, enero-17 y enero-18.
Responderemos a dos preguntas:
Primera pregunta: ¿Con esta estructura de datos puedes hacer que este gráfico sea dinámico con respecto a las fechas?
No. La fecha como campo no existe, tenemos columnas que hacen referencias al contenido de ellas nada más.
Segunda pregunta: ¿Podrías darme en un indicador (tarjeta) el monto total de la venta de enero-16, enero-17 y enero-18?
En “Visualizaciones”, haz clic sobre “Tarjeta”. Se generará un cuadro en la página de informe.
Vamos a generar una fórmula DAX para calcular el total de ventas de enero-16, enero-17 y enero-18. Sobre el campo Matriz a tabular, da clic derecho y selecciona “Nueva medida”.
En la barra de fórmulas, reemplaza la palabra Medida con lo siguiente: Total de Ventas = SUM ('Matriz a Tabular'[enero-16])+ SUM ('Matriz a Tabular'[enero-17])+ SUM ('Matriz a Tabular'[enero-18])
Selecciona la marca de verificación en la barra de fórmulas o presiona Enter para validar la fórmula y agregarla al modelo.
La nueva medida genera un campo llamado Total de ventas, que debemos arrastrar a “Campos” para que nos genere la tarjeta con el valor correspondiente a la suma total de ventas de los meses seleccionados.
¿Qué pasará cuando llegue la venta de enero-19? La fórmula va a estar limitada a lo que inicialmente hemos puesto. ¿Esto es trabajar de forma automatizada? ¿Para qué vamos a migrar de una plataforma Excel a una como Power Bi si vamos a hacer el trabajo manual?
Transformando las columnas de fechas
Vuelve al editor de Power Query y selecciona la consulta de Matriz a Tabular, a continuación:
Da clic derecho en la columna de Producto y selecciona la opción “Anulación de dinamización de otras columnas”. Esto nos va a generar dos columnas: Atributo y Valor.
Da doble clic sobre Atributo y renombralo como Fechas. Luego, da doble clic sobre Valor y renombralo como Importe.
Cambia el tipo de dato de Fechas a tipo “Fecha”.
Cierra y aplica los cambios.
Elimina la fórmula Total de Ventas dando clic derecho, selecciona “Eliminar del modelo”.
Respondemos la pregunta: ¿Se puede hacer una tabla que muestre los campos, productos e importe y sea dinámica con respecto a las fechas?
Creamos una tabla en “Visualizaciones”.
Seleccionamos o arrastramos los campos Producto e Importe a “Valores”.
En “Visualizaciones”, haz clic sobre “Segmentación de datos” y se generará un cuadro en la página de informe. Luego arrastra el campo Fechas.
Ahora la tabla es dinámica con respecto a la fecha. Solo debemos deslizar sobre la línea y ver cómo se modifica.
Saludos, creo que ya corrigieron los errores que mencionaban en los comentarios porque yo veo bien el video y los datos. Esto de la dinamizacion de otras columnas esta exclente. Aporta un gran valor a esta herramienta y hace que los reportes y graficas sean mas dinamicos y automatizados, me sirviendo mucho esta herramienta en mi trabajo.
Utilicé la transformación Reemplazar Valores para cambiar los meses enero, abril, agosto y diciembre, respectivamente a Jan, Apr, Aug y Dec; ya que generaba errores porque el sistema está en inglés:
Buena tarde, me gustaría compartir con uds una experiencia que me sucedió con un dataset y talvez les pueda servir💚💚, dicho dataset tenia fechas con diferentes formatos, es decir para la misma columna tenia (dd/mm/yyyy) y (mm/dd/yyyy) para el segundo caso Power BI no supo interpretar los datos y tenia para la misma columna texto y fechas, sin embargo por temas de hacer bien el ejercicio recurrí del Excel para poder hacer la limpieza, para ello utilice la siguiente formula 🧑💻
Si tienen alguna manera de hacerlo de forma directa desde Power Bi, no duden en compartirme dicho caso, gracias 💚💚
Los invito conectar a mi LinkedIn 😃 para ampliar nuestra red de contactos 😃 en todo lo que les pueda ayudar, con el mayor gusto, no duden en escribirme 😃
Pésima calidad del curso, aunque la info sea buena, no se alcanza a ver nada de lo que hace el profesor en su pantalla por lo cual es muy difícil saber a donde le esta dando click y lo que esta haciendo.
a mi me ha gustado el curso , de pronto ven los videos en celular o tablet y por eso les parece pequeño , yo lo veo desde mi monitor y no siento esos problemas .
Adicional en colombia esta herramienta es muy utilizada y requerida por las empresas.
Estoy iniciando el curso y no tengo problema con el video ni con el tamaño, quizás lo corrigieron recientemente. El profesor me parece muy bueno y el material y la herramienta fabulosas
Justo estoy tomando el curso y efectivamente ha cambiado mucho Power BI. La fecha la debemos arrastrar y soltar en el Eje X y la suma de importe en el Eje Y
Como dato adicional, para los que nos quedamos pensando como elimina los gráficos de forma rápida: 1. Te paras sobre el grafico a eliminar y presionas la tecla supr. 😉
Por favor! Reediten este video. Creo que el contenido es sumamente importante para quienes estamos incursionando por primera vez en Power BI y no se logra ver cual es la interacción que hace para corregir los errores.
Excelente la teoría sobre el concepto de tipos de estructura: Matriz VS Tabular.
Los ejemplos y los videos están muy buenos y los ejemplos claros.
Renzo, eres un excelente instructor y muy didáctico y recursivo.
Entiendo que el equipo quiso corregir el zoom a la pantalla, sin embargo, hay Serios problemas de coordinación entre lo que Renzo Roca habla y lo que se ve en pantalla.
Adicionalmente en el segundo 22:11 se hizo un procedimiento incorrecto debido a que mezcló campos de la tabla “Tipo de dato” con la tabla “Matriz a Tabular”.
Confieso que no ha sido fácil, esta clase ha sido la más retadora hasta el momento, pero ahí voy, me demoré eternidades, pero saque todo el ejercicio adelante. Gracias Profe y gracias a todos mis compañeros que con sus aportes me ayudan a entender este lenguaje que a veces parece de extraterrestres.
Buena clase, cuando realizó el unpivot pensé “porqué llevo tantos años sin saber que esto existe?”. Me emocioné y todo jaja. Ahora a la expectativa de que más herramientas de automatización tiene power BI, para descubrir cuánto tiempo he perdido por falta de conocimiento :S
La verdad, el tema muy interesante!. Lo malo no se alcanza a ver nada.🧐 Como Consejo traten de darle Fullscreen al video para medio ver algo. Y por ultimo hay algo que no entendí. Nunca explico porque le dio la opción “anulación de dinamización de otras columnas”. Vamos a ver los próximos Videos 😒
Excelente! Me gustó mucho la clase, manejo empíricamente powerbi hace tiempo pero siempre es bueno recibir la mentoría sobre buenas prácticas para seguir aprendiendo.
Por momentos la visualización de los movimientos del puntero no está sincronizada con lo que Renzo explica; hay un Delay en la visualización respecto a lo que el profesor dice.
Otra forma de ver los errores si no te sale en la columna consultas(como a mi) es dando click en el icono a la izquierda de la primera columna y luego click en conservar errores
Mi power BI esta en ingles cuando voy a transformar los datos a ingles me genera error, así que tuve que remplazar los valores que estaban en español a ingles como (“Enero, Abril, Agosto”)
Los que tenemos configurado windows en ingles al cargar el archivo tipo de dato no nos va a arrojar tantos errores, solo debemos retirar el ultimo row de la tabla
Dentro del minuto 1 al minuto 3 aún sigue la imagen, sin embargo de igual forma muchas gracias por la actualización del video. También sería recomendable generar una guía para futuros cursos tal y como lo realizó la compañera Silvina.
A diferencia de otros programas como Excel en donde los tipos de datos son muy flexibles. En power BI necesitamos definirlos bien antes de poder utilizarlos.
Esta propiedad le podemos encontrar similitud a las bases de datos relacionales, donde cada columna tiene que tener bien definido su tipo para evitar errores.
El video en el minuto 22:10 tiene un detalle, ya que está seleccionando del campo “Tipo de dato” la “suma del importe”, cuando realmente debe seleccionar del campo " Matriz a Tabular" la sumatoria del importe, es por esta razón, que al realizar el filtro por fechas, en el video no se mueven los datos. Espero les sea de utilidad.
Para que funcione el Slicer se debe utilizar la suma de la misma tabla Matriz a tabula, en el video se utiliza Suma de importe y no funciona el filtro:
Lenguaje M es el lenguaje de fórmulas de Power Query, que se utiliza para filtrar, transformar y combinar datos de diferentes orígenes en Power BI. Es un lenguaje funcional, que distingue mayúsculas de minúsculas, parecido a F#. Con lenguaje M se pueden crear consultas, aplicar lógica, incluir parámetros y usar funciones para manipular los datos. Lenguaje M también permite definir tipos de datos, operadores, errores y secciones para modularizar el código. Lenguaje M es una herramienta poderosa para crear mashups de datos personalizados y automatizados en Power BI.
El campo valores lo encuentran en dar formato al objeto visual , en este caso para que la leyenda del eje X se ve igual que en el de la clase se dede de seleccionar , concatenar etiquetas
Sería de mucha ayuda que actualicen el vídeo de la clase ya que ahora hay datos que figuran con otros nombres y eso, entorpece la didáctica de la clase al no tener la misma versión que el profesor.
Viendo este curso me doy cuenta que esto es de demasiada práctica para ver todos los tipos de problemas que se pueden presentar. Espero que haya más ejercicios en las siguientes clases porque con todo esto ya me da cosa olvidar.
Al hacer el ejercicio de la matriz, me pasaba que cuando queria interactuar con la fecha me salia en formato tabla, no entendía el porque. Me di cuenta que es importante en Power Query cambiar el formato de texto a fecha y... problema resuelto.
Excelente aporte la indicación de “Anulación de dinamización de otras columnas”. De verdad, ayuda bastante a cortar tiempo modificando el tiempo de los informes.
La verdad si me parece muy util el uso de powerbi, creo que el flujo es algo lento, lo bueno es unir python con powerbui. En python hace todo el ETL y powerbi el tablero
Hasta la fecha usted es el profesor que más me llegó, se aprende bastante rápido gracias a la manera tan relajada en la que explica paso por paso lo que hay que realizar
Al trabajar con Power Query para transformar datos en Power BI hay varios aspectos clave que debes tener en cuenta para realizar una transformación efectiva
Comprende la estructura general de tus datos
Evalúa la calidad de los datos para identificar valores nulos, duplicados, inconsistentes o errores que puedan afectar la calidad de tu análisis.
Asegúrate de que los tipos de datos en cada columna sean apropiados para los análisis que planeas realizar
Determina las transformaciones específicas que debes aplicar a tus datos para que se ajusten a tus necesidades de análisis
Realiza tareas de limpieza
Realiza pruebas a medida que aplicas transformaciones para asegurarte de que los datos resultantes sean coherentes con lo que esperas
Excelente como nos introduce con este taller de casos de uso. Ví muchas quejas, pero al parecer fue mejorado el curso, lo cual me alegra mucho porque acabo de terminar un curso de aws y que va, pura lectura sin valor agregado. Aqui se demuestra lo que se lee.
Tuve algunos problemas con la segunda transformacion sobre la columna de fechas, ya que los meses de enero, abril, agosto y diciembre tienen el nombre completo y ademas mi equipo por defecto es en ingles, lo cual me creaba algunos errores, la manera en que lo pude resolver fue reemplazando enero por jan, abril por apr, agosto por aug y diciembre por dec, despues de ello transforme a formato fecha y funciono.
VI. Transformaciones
a. ¿Qué es una transformación?
i. Comunes: Cambiar tipo de dato, dividir columnas, reemplazar valores, agregar columnas, filtrar datos
ii. Combinaciones: Anexar consultas, combinar consultas, combinar binarios.
b. Tipos de datos:
i. En power bi necesitamos tener bien definidos los tipos de datos
ii. Cada columna debe tener un tipo de dato definido
Hay un caso muy particular que me paso a mi en el caso de tabular una matriz. Supongamos que las fechas no estan tan establecidas por días sino por mes y tenemos dos filas por cada columna de mes, en este caso hacer un unpivot te duplicará el # de meses y no se podrá aplicar un filtro correctamente. En este caso mi solución fue tener que borrar una fila y si quería agregarla a mi reporte, entonces debía crear una medida para así agregarla a mi tabla en la visualización.
Tuve que reemplazar los datos de las fechas porque tenían diferente formato. Eran enero-16, feb-16, diciembre-16, may-16. Esto hacía que al momento de transformarlos a fecha hubieran errores.
A la final los dejé enero-2016 porque solo con el 16 los tomaba en el año actual 2023.
Fue chevere porque vas resolviendo cositas que se pueden encontrar en el camino como Analista de datos.
seria buena idea que en los comentarios el sistema muestre la fecha en que se hizo el comentario para darte una idea si tu podrias tener el mismo problema o algo parecido.
El archivo tipo de dato. txt o .csv que esta en la seccion de recursos esta correcto como esta en el curso pero ahora ya el programa te hace varias correciones automaticamente, por eso cuando lo abres con power query ya no te marca los errores
02-11-2023
¿Por qué los "Errores en las consultas" no me aparece en mis "Consultas"? ¿Dónde las activo?
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Para los que tuvimos el error de convertir a formato fecha en el último ejercicio:
El texto dice ene-16
Utilizamos la herramienta "Remplazar valores"
En dato buscado ponemos 16, 17, 18, etc.
En el reemplazo ponemos 2016, 2017, 2018
Así facilitaremos la conversión de Power Query que no identifica como año nuestro dígito
Que pasa o que puedo hacer? si me dan un archivo excel, donde en una sola columna me dieron varios datos separados por comas.
Eejmplo:
store\_nbr,city,state,type,cluster
Super, esto me emociona cada vez más. Se me ocurren muchas ideas de donde aplicarlo.
Respecto a los comentarios sobre la calidad del video, pude verlo sin inconvenientes.
Yo hubiera esperado que la opción de unpivot apareciera con ese nombre jeje, me parecio rebuscado el nombre que tiene aunque poder traducir “unpivot” igual sería complicado de explicar de una forma mas amigable
Para crear las visualizaciones, primero se pica en el diseño que se desea y se observan los campos aplicables. Desseleccionar para aplicar otro diseño.
En columnas agrupadas sale la información por año por ejemplo, pero en fecha hay día, mes y año. Para ver el día se selecciona la opción arco (expandir todo un nivel en la jerarquía).
Para trabajar tablas en ocasiones se requiere la variable Fecha, con el fin de hacer una consulta dinámica. Para esto volvemos power Query, (transformar - transformar datos) y seleccionamos la columna producto, click derecho y se selecciona anulación de dinamización de otras columnas. De esta manera se transforma la estructura de datos actual a pares de atributo valor. Se tendría una columna de fecha…
Para trabajar tablas en ocasiones se requiere la variable Fecha, con el fin de hacer una consulta dinámica. Para esto volvemos power Query, (transformar - transformar datos) y seleccionamos la columna producto, click derecho y se selecciona anulación de dinamización de otras columnas. De esta manera se transforma la estructura de datos actual a pares de atributo valor. Se tendría una columna de fecha.
Un tema muy importante es el tipo de datos. A diferencia de excel en Power BI se necesita definir muy bien el tipo de dato antes de usarlo.
En Power Query no hay Control - z, no se puede volver atrás. Por cada acción, o por cada paso o transformación se genera un paso aplicado a la derecha el cual contiene información.
En tipo de dato (otras consultas) se hace un muestreo de las 1000 primeras filas. En errores en las consultas salen los demás errores.
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