Análisis de Series Temporales con Power BI

¿Qué son las series temporales y cómo transforman el análisis de datos?

Las series temporales son una herramienta poderosa en análisis de datos, revelando patrones y tendencias a lo largo del tiempo. Estas series incorporan un componente temporal en los datasets, permitiendo una interpretación más rica y capaz de responder preguntas críticas para los clientes. Al integrar el tiempo en formatos como años, meses, días, horas y minutos, los analistas de Business Intelligence (BI) pueden diseñar soluciones integrales basadas en datos más enriquecidos.

¿Cómo enriquecen los datos el uso de series temporales?

• Análisis de causa y efecto: Permiten realizar análisis sobre datos históricos para identificar causas de tendencias actuales.
• Predicciones futuras: Facilitan la creación de modelos predictivos para imaginar diversos escenarios hipotéticos.
• Mejora de la visualización: Aporta profundidad al análisis visual, mejorando así la comunicación de tendencias y patrones a los interesados.

¿Cómo se implementan las series temporales en un tablero de Power BI?

Para comprender plenamente el impacto de las series temporales, a continuación se detalla un ejemplo práctico mediante Power BI. Este enfoque se centra en ayudar a una compañía a predecir costos de servicios públicos.

Diseño del tablero en Power BI

Comencemos por entender cómo se configura el tablero. El requisito proviene del área de servicios de una compañía que necesita un análisis histórico de gastos públicos para ajustar presupuestos.

Estructura del tablero

1. División por secciones:

   • Encabezado: Filtro por servicio (ej. alcantarillado, luz, gas).
   • Cuerpo: Tres áreas divididas para consumo, cargo fijo y valor unitario.
   • Pie: Área más amplia para mostrar el total de gastos.

2. Visualizaciones y filtros:

   • Usar gráficos de líneas por su capacidad de interpretación temporal.
   • Configurar filtros de datos de forma lateral para facilitar la selección por el usuario.
   • Implementar mosaicos en los filtros para mejorar la visualización.

Proceso de construcción del tablero

• Configuración de gráficos:

  • Minuciosamente arrastrar métricas al eje correspondiente (eje Y para la medida, eje X para el tiempo).
  • Reproducción de configuraciones mediante el uso de la herramienta "copiar estilo".

• Añadiendo tendencias y predicciones:

  • Incluir líneas de tendencia para observar direcciones futuras de servicios individuales.
  • Configurar previsiones de precios y consumo para meses futuros, ajustando duraciones e intervalos de confianza para precisión.

Conclusiones sobre la aplicación de las series temporales

Gracias a la aplicación de series temporales, es posible resolver preguntas críticas como el desglose de servicios en un tablero dinámico, la inspección de tendencias históricas, y la proyección de comportamientos futuros. Esto permite no solo visualizar datos pasados, sino también anticipar futuros, todo mejorado por un diseño atractivo y funcional que asegura claridad en la toma de decisiones.

Invitación al lector

Finalmente, se invita a los lectores a aplicar esta metodología, personalizar sus propios tableros usando herramientas como ColorHund para la estética, y compartir sus experiencias. ¡El poder de los datos está en sus manos! Experimentar, compartir y seguir aprendiendo constantemente.