Análisis de Ventas y DAX en Sucursales Comerciales

Resumen

¿Cómo mejorar la limpieza de datos en Power BI usando DAX?

Para cualquier analista de datos, encontrar registros incompletos o erróneos es un desafío común. Usar DAX (Data Analysis Expressions) para corregir estos problemas no solo mejora la calidad de los datos, sino que también facilita un análisis más preciso y confiable. A lo largo de esta clase, exploramos la manera de asignar sucursales incorrectas o faltantes usando columnas calculadas y cómo esto puede impactar significativamente en la calidad de los resultados.

¿Cómo solucionar registros incompletos con DAX?

Al enfrentarse a registros que no tienen una sucursal asignada en una base de datos, DAX proporciona herramientas eficaces para corregir estos problemas.

Crear una columna calculada: Utiliza el operador IF para establecer condiciones y acciones. En este caso, identificamos si sucursal ID está en blanco y asignamos el valor correcto usando la función RELATED de DAX.
```
NuevaColumna = IF(ISBLANK(Tickets[sucursal ID]), 
                  RELATED(Vendedores[sucursal ID]), 
                  Tickets[sucursal ID])
```
Actualizar relaciones en el modelo: Después de corregir los registros, es necesario actualizar la relación en el modelo de datos para que use la nueva columna ajustada.
Revisión visual del impacto: Cambia a la vista de informes y verifica que los valores ya no están en blanco y se asignan correctamente a sus sucursales.

¿Cómo realizar conteos efectivos de productos y vendedores?

Realizar conteos precisos de productos y vendedores es crucial para obtener un análisis detallado. Aprender a reciclar medidas existentes y aplicar la distinción correcta puede mejorar significativamente la calidad de su análisis.

Conteo de productos: Emplea COUNT DISTINCT para contar productos usando su producto ID único. Esto evita contar el mismo producto más de una vez incluso si ha cambiado de nombre.
```
ConteoDeProductos = COUNTROWS(FILTER(Tabla, ISDISTINCT(Productos[ID])))
```
Conteo de vendedores: De manera similar, utiliza el vendedor ID para contar cada vendedor de forma única, asegurando que los nombres duplicados no alteren el análisis.
```
ConteoDeVendedores = COUNTROWS(FILTER(Tabla, ISDISTINCT(Vendedores[ID])))
```

¿Cómo utilizar formatos condicionales para visualizar datos?

Una visualización clara puede hacer maravillas en la interpretación de datos. Aplicar formatos condicionales en columnas de ventas totales, por ejemplo, resalta rápidamente las diferencias y patrones en sus datos.

Aplicar formato de color: Asigne colores de fondo que varíen desde un color claro para las ventas bajas hasta un color oscuro para las ventas altas. Esto puede ayudar a destacar tendencias y excepciones dentro de la información.
Interacción visual con tablas: Ordena las tablas por conteo de productos o vendedores para evaluar su impacto en las ventas totales. Esto ofrece una vista rápida de cuáles son las sucursales más efectivas en ventas respecto a la cantidad de productos o vendedores que manejan.
Perspectiva por sucursal: Al ordenar los datos, es evidente que sucursales como Monterrey Centro son altamente efectivas, tanto en la oferta de productos como en la capacidad de venta de sus vendedores.

Fomentar la limpieza de datos y el uso eficaz de medidas en DAX maximiza no solo la precisión de los análisis, sino también la claridad y perspicacia de los informes generados. ¡La práctica y el rigor en el análisis de datos son clave para lograr resultados excepcionales! Continúa profundizando en estos conocimientos y explora otras funciones de DAX que pueden enriquecer tus reportes en Power BI.