Abordemos la transformación de datos utilizando Power Query en Power BI. Se presenta un caso básico y otro más avanzado para ilustrar diferentes técnicas de transformación de datos.
Caso 1: Transformación Básica
Se trabajarán con datos que contienen columnas dinámicas, específicamente ventas dispersas hacia la derecha.
El objetivo es estructurar los datos de manera que se pueda visualizar el producto, la fecha y el valor de las ventas en columnas separadas.
Se realiza la importación rápida de los datos a Power BI y se comienza con el caso número uno.
Los pasos incluyen promover la primera fila como encabezado, deshacer la dinamización de columnas y transformarlas en dos columnas separadas: una para la fecha y otra para el valor de las ventas.
Caso 2: Transformación Avanzada
Para este caso, se presenta una tabla más compleja con datos dinámicos que incluyen clientes, tipos de ventas, fechas y valores.
El objetivo es estructurar los datos de manera que se tenga una columna para el cliente, otra para el tipo de venta, la fecha y el valor de la venta.
- Se inicia importando los datos del caso dos a Power BI y se realiza la transformación paso a paso:
- Se promueve la primera fila como encabezado.
- Se combinan las columnas de cliente y tipo de venta para luego separarlas.
- Se transponen los datos para distribuir los productos y servicios a la derecha.
- Se deshace la dinamización de las columnas para tener una columna de cliente y tipo de venta.
- Se separan las columnas combinadas en cliente y tipo de venta.
- Se filtran los totales para eliminarlos de los datos finales.
Este resumen captura los principales puntos discutidos en el video, destacando los procesos y objetivos de transformación de datos con Power Query en Power BI.
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