Transformaciones Avanzadas en Power Query para Recursos Humanos

¿Qué es una transformación en Power Query?

Las transformaciones en Power Query son herramientas poderosas que permiten ajustar y modelar datos para satisfacer necesidades específicas. En su esencia, una transformación en Power Query puede realizar diversas tareas, como cambiar el tipo de dato, dividir columnas, reemplazar valores o filtrar datos. Estas acciones aseguran que la información sea eficazmente modelada para un análisis posterior. Además, Power Query ofrece la posibilidad de combinar consultas y anexar datos para obtener resultados más complejos y alineados con objetivos específicos.

¿Cómo se realiza un ejercicio de transformación en Power BI Desktop?

Trabajar con Power BI Desktop implica un enfoque práctico para aplicar transformaciones. Un ejemplo práctico en el ámbito de los recursos humanos podría involucrar el registro de horas de entrada y salida de los trabajadores. A continuación, se describen los pasos principales de un ejercicio de transformación:

1. Importación de datos:

   • Navegar a la sección de obtener datos.
   • Seleccionar el tipo de archivo, como texto o CSV.
   • Identificar los archivos relevantes dentro de una carpeta específica.

2. Limpieza inicial de datos:

   • Eliminar columnas y filas innecesarias para simplificar la estructura de los datos.
   • Utilizar opciones como "Quitar filas superiores" para deshacerse de lo innecesario.

3. Creación de encabezados:

   • Utilizar la primera fila como encabezado, lo que permite organizar adecuadamente los datos y hacerlos más comprensibles.

¿Cómo se agregan columnas condicionales en Power Query?

Agregar columnas condicionales es esencial para enriquecer el conjunto de datos con informaciones derivadas de los valores originales.

1. Agregar columna con lógica condicional:

   • Elegir "Agregar columna" y luego "Columna condicional".
   • Definir una lógica clara, por ejemplo, si un campo comienza con una letra específica, asignar un valor correspondiente a la nueva columna.
   • Repetir el proceso para otras variables relevantes, como un identificador o clave.

2. Revisar tipos de datos:

   • Es necesario asignar el tipo de dato correcto a cada columna nueva. Los tipos de datos pueden ser texto, número entero, entre otros, y deben reflejar la naturaleza de los datos contenidos.

¿Cómo corregir y ajustar datos problemáticos?

Durante la transformación de datos, es común encontrar inconsistencias que deben ser solucionadas.

• Reemplazo de valores no válidos:

  • Detectar valores incorrectos o inconsistencia en los datos, como espacios indeseados.
  • Utilizar la función "Reemplazar valores" para corregir formatos. Por ejemplo, transformar "punto espacio m punto" en "AM" o "PM".

• Filtrar filas y ajustar tipos de datos:

  • Continuar eliminando filas innecesarias, ya sea al inicio o al final.
  • Asignar correcta y finalmente los tipos de datos apropiados a cada columna, asegurando así que las operaciones sucesivas sean válidas y precisas.

Transformar y limpiar datos en Power Query es fundamental para garantizar que el análisis y las decisiones basadas en datos sean acertadas. Conocer y aplicar estas técnicas permite trabajar con datos de manera más efectiva, extrayendo conocimientos significativos. ¡Es un camino fascinante hacia la estructuración de datos y su aprovechamiento al máximo!