Procesos en proyectos transfórmalo en Power Query

Aprenderemos a transformar datos utilizando Power Query en Power BI. Utilizaremos un ejemplo donde tenemos datos de empresas, proyectos, procesos, desembolsos y fechas asociadas a cada proyecto. El objetivo es estructurar estos datos de manera que podamos realizar análisis posteriormente.

Paso 1: Importar los Datos

• Abrir Power BI: Inicia Power BI y crea un nuevo documento.
• Importar Datos: Ve a la pestaña "Inicio" y selecciona "Obtener datos". Luego, elige la opción correspondiente al formato de tus datos, en este caso, Excel.
• Seleccionar Datos: Selecciona el archivo de Excel que contiene tus datos.

Paso 2: Transformar los Datos

• Limpieza de Columnas: Identifica las columnas relevantes (Empresa, Proyecto, Proceso, Desembolso, Fecha) y elimina las filas o columnas innecesarias.
• Estandarización de Nombres de Procesos: Utiliza Power Query para estandarizar los nombres de los procesos (por ejemplo, de "proceso uno" a "proceso 1").
• División de Columnas: Divide la columna que contiene información sobre el proceso y la fecha en dos columnas separadas.
• Formato de Columnas: Asegúrate de que las columnas tengan el formato adecuado (texto, fecha, decimal, etc.).

Paso 3: Visualización de Datos

• Crear Visualizaciones: Utiliza las herramientas de visualización de Power BI para crear gráficos que muestren los desembolsos por proyecto, los flujos de efectivo por proceso, etc.
• Filtrado de Datos: Agrega segmentadores o filtros para explorar los datos por proyecto, fecha, o cualquier otra dimensión relevante.
• Análisis de Datos: Utiliza las visualizaciones para analizar los flujos de efectivo, identificar patrones o tendencias, y tomar decisiones informadas.
• Creación de Informes: Crea informes interactivos que permitan a los usuarios explorar y entender los datos de manera intuitiva.

Aprendimos a transformar datos utilizando Power Query en Power BI. Esta herramienta nos permite limpiar, estructurar y visualizar datos de manera eficiente, facilitando el análisis y la toma de decisiones.

Si deseas profundizar en este tema, te recomiendo explorar recursos adicionales como cursos en línea o documentación oficial de Power BI. ¡Espero que este tutorial haya sido útil para ti!

¡Gracias por tu atención y hasta la próxima!

 

 

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

Transponer Múltiples Columnas y Múltiples Encabezados

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. 

 

 

Dividir una columna con respuestas de preguntas de opción múltiple

En este artículo, aprenderemos cómo dividir una columna que contiene respuestas múltiples en una encuesta en Power BI. Muchas veces nos encontramos con encuestas que incluyen preguntas de opciones múltiples, y necesitamos analizar cada opción por separado. Vamos a ver cómo hacer esto paso a paso utilizando Power Query en Power BI.

Paso 1: Importar los datos

Comenzamos importando los datos de nuestra encuesta en Power BI.

Paso 2: Identificar la columna con respuestas múltiples

Una vez que tenemos nuestros datos cargados, identificamos la columna que contiene las respuestas múltiples. En nuestro caso, esta columna se llama "Deportes".

Paso 3: Crear una nueva columna personalizada

Para dividir las respuestas múltiples en filas individuales, creamos una nueva columna personalizada. Esto lo hacemos seleccionando la opción "Agregar columna" y luego "Columna personalizada".

Paso 4: Utilizar la función Text.Split:

En la ventana de creación de columnas personalizadas, utilizamos la función Text.Split para separar las respuestas múltiples. La fórmula que utilizamos es: Text.Split([Deportes], ","). Esto divide las respuestas en una lista separada por comas.

Paso 5: Expandir las nuevas filas

Después de aplicar la función Text.Split, seleccionamos la opción "Expandir en nuevas filas" para desglosar cada respuesta en filas individuales.

Paso 6: Limpiar los datos (opcional)

Es posible que después de expandir las nuevas filas, necesitemos limpiar los datos eliminando espacios adicionales o caracteres no deseados.

Paso 7: Formatear los datos

Una vez que hemos dividido las respuestas múltiples en filas individuales, podemos formatear los datos según sea necesario para nuestro análisis.

Paso 8: Visualizar los datos

Finalmente, podemos crear visualizaciones con los datos divididos para analizar las respuestas de manera más efectiva.

En este artículo, hemos aprendido cómo dividir una columna que contiene respuestas múltiples en una encuesta utilizando Power Query en Power BI. Esta técnica nos permite analizar cada opción de manera individual y obtener una mejor comprensión de nuestros datos de encuesta.

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Dividir una columna

En transformación de datos en Power BI tenemos en Power Query una herramienta llamada "split column" en Power BI para dividir una columna y extraer información útil en el análisis de datos. Se ejemplifica la situación en la que se tiene una columna con una descripción de actividad económica y se desea extraer solamente el código de esa descripción. 

Se explica que se puede duplicar la columna original y luego utilizar la función "split column" para dividirla según el número de caracteres deseados. Se menciona la opción de separar por delimitador o por número de caracteres. Se muestra cómo realizar la división de la columna y se obtiene una nueva columna con el código deseado. También se menciona la posibilidad de eliminar columnas duplicadas. El texto finaliza agradeciendo por ver el video y animando a suscribirse al canal para más contenido relacionado con el análisis de negocios en Power BI.

El uso de la función "split column" en Power BI proporciona beneficios significativos a los expertos en análisis de datos. Esta función permite separar una columna en subcolumnas según delimitadores o número de caracteres, lo que facilita extraer información útil para análisis posteriores. Al obtener datos estructurados, el filtrado, segmentación y visualización se vuelven más accesibles. 

La capacidad de dividir columnas complejas en segmentos más manejables mejora la capacidad de realizar análisis detallados y obtener conocimientos precisos. En resumen, la función "split column" en Power BI es una herramienta poderosa para manipular y transformar datos, lo que contribuye a una mejor comprensión y toma de decisiones informadas en el análisis de datos.