Casos de uso y modelo de datos con DAX

1

¿Cuándo utilizar DAX en Power BI?

2

Modelo de datos del proyecto de ventas de vehículos

3

¿Cómo afecta la dirección de filtro en Power BI?

Quiz: Casos de uso y modelo de datos con DAX

Creación de tablas y columnas con DAX

4

Columna calculada

5

Tablas calculadas

Quiz: Creación de tablas y columnas con DAX

Medidas

6

¿Cuándo crear una medida con DAX?

7

¿Cuáles son las principales funciones de agregación de DAX?

8

Manipulación de texto con DAX

9

Funciones lógicas y condicionales: IF, AND, OR

10

Funciones lógicas y condicionales anidadas: IF, SWITCH

11

Funciones lógicas y condicionales: HASONEVALUE

12

Funciones lógicas y condicionales: SELECTEDVALUE

13

Filtrado de datos con FILTER y SEARCH

Quiz: Medidas

CALCULATE

14

Uso de CALCULATE en Power BI

15

CALCULATE con ALL y ALLEXCEPT

Quiz: CALCULATE

Manejo de Iteradores y contextos

16

Iteradores X: cálculos por fila

17

Clasificación y ordenamiento de datos con RANKX y TOP

18

Evaluación de contextos con CALCULATE

Quiz: Manejo de Iteradores y contextos

Funciones de inteligencia de tiempo

19

Análisis de fechas y tiempo con DAX

20

Análisis de crecimiento acumulado en el tiempo con DAX

Quiz: Funciones de inteligencia de tiempo

Optimización de modelos y escritura de código DAX

21

Uso de variables para optimizar fórmulas en DAX

22

Mejorar legibilidad de código con DAX Formatter

23

Evaluación de modelo de datos con DAX Studio

24

Mantenimiento de modelos de datos con Tabular Editor

25

¿Cómo escribir código DAX con ChatGPT?

26

AI Visuals para interpretar el modelo de datos

Integración de medidas en reporte de Power BI

27

Reporte con medidas de seguimiento comercial en Power BI

28

Integración de visualizaciones de productos de mayor venta y ganancia

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Clasificación y ordenamiento de datos con RANKX y TOP

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Recursos

Aportes 8

Preguntas 2

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“El principio de Pareto o ley de pareto establece que, para muchos resultados, de forma general, el 80 % de las consecuencias provienen del 20 % de las causas” En este escenario, lo que buscamos es identificar a través del valor ACUMULADO de la venta, cuales son las subcategorias de productos, que representan en 80% de la venta, esto permite enfocar los esfuerzos comerciales en estos productos, ya que los demás, por más volumen que representen, solo serán volumen y no tienen un aporte significativo en el total de ventas y por el contrario consumen recursos importantes para el crecimiento de la empresa.

Como ya no me siento tan novata comparto la versión resumida de las dos funciones usadas para determinar el % de pareto. En lugar de crear dos medidas, uso esta sola.
%PARETO = DIVIDE([Valor Modelo], (CALCULATE([Total de Ventas], ALL(dim_vehiculo[modelo_vehiculo]))))

Esta clase aguanta verla tres veces, no porque sea aburrida o dificil de entender sino para que te enamores mas de BI o analisis de datos.
es una belleza.


Me parece una conclusión precipitada pensar que en vender mas se gana mas, porque en los casos reales se debe tener en cuenta la rentabilidad junto con la cantidad vendida. ej es mas rentable vender un producto con 30% de ganancias que uno con 2% de ganancias; falto evaluar el margen de utilidad de los diferentes modelos para dar una conclusión mas acorde a la realidad del negocio

![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-7f703ead-4a3d-4f14-a74f-45119e97f4e5.jpg)
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-008ab362-d04d-4785-819e-bd136f292df7.jpg)
Podemos crear un Diagrama De Pareto que evalue el Margen Bruto para cada Marca de Vehiculo. Esto nos permite identificar las principales Marcas que nos generan Mas utilidades, y por ende, nuestro enfoque debe estar en esas Marcas. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/aa-3b942637-f507-4870-891d-6f22b1cb3fc8.jpg)