Transformación de Datos en Power Query: Guía Práctica

En este post, te llevaré a través de un proceso detallado de transformación de datos en Power Query, utilizando dos casos prácticos. La transformación de datos es esencial para preparar tus conjuntos de datos para un análisis efectivo en Power BI. Vamos a sumergirnos en los detalles paso a paso.

 

Caso 1: Transformación de Datos de Ventas

En este escenario, tenemos un conjunto de datos de ventas con dos columnas principales: cliente y detalles de la venta. Nuestro objetivo es desglosar esta información en columnas individuales para cliente, representante de ventas, número de orden, producto vendido, valor vendido y fecha.

• Agregar una columna de índice: Esto nos ayudará a identificar y clasificar cada bloque de filas correspondiente a un cliente específico.
• Clasificación de bloques de filas: Utilizando una columna condicional, asignaremos un índice a cada bloque de filas correspondiente a un cliente.
• Rellenar hacia abajo: Para completar las filas con la información del cliente, utilizaremos la función "Rellenar hacia abajo".
• Dinamización de columnas: Utilizaremos la función "Columna dinámica" para distribuir la información de los detalles de ventas en columnas individuales.
• Formateo de datos: Finalmente, aplicaremos formatos adecuados a cada columna, como texto para cliente y producto, y números decimales para valores numéricos.

Caso 2: Transformación de Datos de Cuentas

En este segundo caso, trabajaremos con datos de cuentas, donde necesitamos desglosar la información de ventas actuales y presupuesto para cada cuenta.

• Rellenar hacia abajo: Comenzaremos llenando hacia abajo las filas para asegurarnos de que la información de las cuentas se extienda correctamente.
• Dinamización de columnas: Al igual que en el caso anterior, utilizaremos la función "Columna dinámica" para dividir los valores de ventas actuales y presupuesto en columnas individuales.
• Cálculos adicionales: Si es necesario, podemos realizar cálculos adicionales, como encontrar la diferencia entre las ventas actuales y el presupuesto.

Al seguir estos pasos, podrás transformar tus conjuntos de datos de manera efectiva en Power Query, preparándolos para un análisis más profundo en Power BI. Recuerda que la transformación de datos es un proceso crucial para obtener información significativa de tus datos.

La transformación de datos en Power Query es una habilidad poderosa que te permite limpiar, estructurar y preparar tus datos para un análisis eficaz en Power BI. Espero que esta guía práctica te haya sido útil. Si te gustó este contenido, no dudes en compartirlo y suscribirte para más consejos y tutoriales sobre Power BI.

Ricardo