¡Hola, amantes de Power BI! En esta ocasión, te guiaremos a través de un emocionante ejercicio donde exploraremos las capacidades de la nueva tarjeta visual lanzada en noviembre de 2023. Esta tarjeta revolucionaria presenta elementos frescos que permitirán potenciar tus análisis de ventas y utilidad bruta.
La nueva tarjeta visual que combina dos elementos clave: las ventas y la utilidad bruta (gross profit). Estos se complementan con datos adicionales para un análisis más profundo, como las ventas del año anterior, la variación respecto al año anterior y la variación en porcentaje tanto para las ventas como para la utilidad bruta.
A través de datos simples con la implementación de medidas DAX para calcular las ventas del año anterior, la variación y la variación en porcentaje. Además, utiliza funciones DAX ingeniosas para agregar flechas que indican si la variación es positiva o negativa, proporcionando una visualización clara y efectiva.
Para la creación de la tarjeta visual, desde la inserción hasta el formato. Utiliza colores llamativos y bordes redondeados para destacar la información clave. La personalización continúa con la inclusión de imágenes representativas para las ventas y la utilidad, agregando un toque visual único.
La atención al detalle continúa con la mejora de las etiquetas, donde ajustamos los títulos y valores para presentar la información de manera clara y concisa. También incorpora flechas que indican la dirección de la variación, mejorando la comprensión de los datos.
Para aprovechar al máximo la nueva tarjeta visual en Power BI para un análisis efectivo de ventas y utilidad bruta. Esta herramienta no solo proporciona datos visuales impactantes, sino que también ofrece la flexibilidad necesaria para adaptarse a diferentes necesidades de análisis.
En esta nueva actualización de Julio 2023 de Power BI relacionada con la etiqueta de datos en los gráficos de línea. Ahora, es posible incluir líneas de guía junto a las etiquetas de datos, lo que ofrece una forma visualmente atractiva de representar la información. En este resumen técnico, exploraremos cómo utilizar esta nueva función y personalizar las líneas de guía en Power BI.
La nueva actualización de Power BI nos permite agregar líneas de guía en los gráficos de línea, las cuales se sitúan cerca de las etiquetas de datos. Esto reemplaza la configuración tradicional en la que las etiquetas de datos estaban directamente pegadas a las líneas del gráfico.
Para aplicar esta función, debemos seleccionar el gráfico y dirigirnos a la opción de etiquetas de datos en el menú de formato. Allí encontraremos una nueva opción llamada "líneas de guía". Podemos elegir la serie con la que deseamos trabajar y configurar la línea de guía para que aparezca encima o debajo de la línea correspondiente.
Además, podemos ajustar el tamaño y la posición de la línea de guía. Para modificar el tamaño, contamos con una escala del 1 al 100, donde podemos aumentar o disminuir el tamaño según nuestras preferencias. Asimismo, podemos elegir la posición de la etiqueta, ya sea automática, encima de la línea o debajo de la línea.
En el ejemplo presentado por Ricardo, se comparaba la evolución de las exportaciones y el producto interno bruto (PIB) en Ecuador desde el año 2000 hasta 2017. Se incluyeron líneas de guía tanto para el PIB como para las exportaciones, con un tamaño de 40 y ubicadas debajo de las líneas respectivas.
La introducción de las líneas de guía en las etiquetas de datos de los gráficos de línea es una excelente adición a las funcionalidades de Power BI. Esta característica proporciona una forma más clara y visualmente atractiva de representar información en los gráficos. Al permitir la personalización del tamaño y la ubicación de las líneas de guía, los usuarios tienen mayor flexibilidad para adaptar los gráficos a sus necesidades específicas. No olvides actualizar tu versión de Power BI para disfrutar de esta nueva herramienta.
En el mundo empresarial, el análisis de datos desempeña un papel crucial en la toma de decisiones estratégicas. Existen situaciones en las que es necesario estudiar y representar visualmente la relación entre dos variables para comprender su interdependencia. Este tipo de análisis, conocido como análisis bivariado, permite a los analistas de datos explorar y evaluar la relación entre diferentes factores con el objetivo de tomar decisiones informadas. En este caso específico, nos centraremos en la relación entre el gasto mensual en publicidad y la cantidad total de cuentas por cobrar.
Planteamiento del caso:
Tybo and Associates, una reconocida firma de abogados, ha estado invirtiendo una considerable cantidad de recursos en su estrategia publicitaria, utilizando principalmente la televisión como medio de difusión. Conscientes de la importancia de la publicidad en la generación de nuevos clientes y la expansión de su negocio, los socios de Tybo and Associates están considerando incrementar su presupuesto publicitario.
Sin embargo, antes de tomar cualquier decisión, desean entender la relación existente entre la cantidad mensual que se invierte en publicidad y la cantidad total de cuentas por cobrar durante ese mismo mes.
En esencia, están buscando determinar si un aumento en el gasto en publicidad resultará en un incremento de las cuentas por cobrar. Este análisis les permitirá evaluar la efectividad de su inversión publicitaria y tomar decisiones más informadas sobre la asignación de su presupuesto.
Análisis considerando un gráfico de dispersión:
Para realizar un análisis más visual y comprensible, se puede utilizar un gráfico de dispersión. Este tipo de gráfico representa los puntos de datos correspondientes a cada mes en un plano cartesiano, donde el eje x representa el gasto en publicidad y el eje y representa la cantidad total de cuentas por cobrar. Cada punto en el gráfico representará un mes específico y su ubicación en el plano mostrará la relación entre ambas variables.
Al examinar el gráfico de dispersión, se pueden identificar diferentes patrones y tendencias. Si existe una correlación positiva entre el gasto en publicidad y las cuentas por cobrar, los puntos tenderán a agruparse en una línea ascendente, lo que indicaría que un incremento en el gasto de publicidad se traduce en un aumento en las cuentas por cobrar.
El gráfico de dispersión es una herramienta visual que se utiliza para explorar la relación entre dos variables numéricas. También se conoce como gráfico de dispersión o gráfico de puntos.
En un gráfico de dispersión, los valores de una variable se representan en el eje horizontal (eje X), mientras que los valores de la otra variable se representan en el eje vertical (eje Y). Cada punto en el gráfico representa una observación y su posición en el plano cartesiano indica los valores de las dos variables correspondientes.
El propósito principal de un gráfico de dispersión es mostrar la naturaleza de la relación entre las dos variables. Puede ayudar a identificar patrones, tendencias, clusters o cualquier tipo de asociación entre las variables. Por ejemplo, se puede utilizar para determinar si existe una correlación positiva (aumento conjunto), una correlación negativa (disminución conjunta) o ninguna correlación entre las variables.
Además de la representación básica de los puntos, se pueden añadir elementos adicionales al gráfico de dispersión para proporcionar más información. Esto incluye agregar una línea de tendencia, que es una línea recta o una curva que muestra la dirección general de la relación entre las variables. También se pueden utilizar colores, formas o tamaños de punto diferentes para representar una tercera variable, lo que permite visualizar más dimensiones en el mismo gráfico.
El gráfico de dispersión es una herramienta poderosa en el análisis de datos, ya que permite identificar patrones visuales y hacer inferencias iniciales sobre la relación entre las variables antes de realizar un análisis más detallado. También es útil para detectar valores atípicos o anomalías que pueden requerir una investigación adicional.
En resumen, el gráfico de dispersión es una representación gráfica que muestra la relación entre dos variables numéricas. Permite visualizar la distribución de los datos, identificar patrones y tendencias, y explorar la correlación entre las variables. Es una herramienta fundamental en el análisis exploratorio de datos y proporciona una base sólida para análisis más profundos y toma de decisiones informadas.
Aplicaciones practicas del grafico de dispersion a nivel empresarial
Análisis de ventas versus gastos de marketing.
Estudio de la relación entre el precio de un producto y su demanda.
Evaluación del rendimiento de empleados en función de su experiencia y resultados.
Identificación de patrones de compra de clientes para segmentar el mercado.
Análisis de la relación entre la satisfacción del cliente y las ventas.
Estudio de la relación entre la calidad del producto y las devoluciones.
Evaluación de la eficacia de las promociones en las ventas.
Análisis de la relación entre el tiempo de respuesta al cliente y la retención de clientes.
Estudio de la correlación entre el nivel de inventario y la rotación de productos.
Beneficios de implementar el uso del grafico de dispersion a nivel empresarial
Identificación de patrones y tendencias: El gráfico de dispersión permite visualizar patrones y tendencias en los datos, lo que facilita la identificación de relaciones entre variables y la comprensión de cómo se comportan conjuntamente.
Análisis de correlaciones: Mediante el gráfico de dispersión, se puede determinar si existe una correlación entre dos variables y, de ser así, si es positiva (ambas variables aumentan juntas), negativa (una variable aumenta mientras la otra disminuye) o inexistente. Esto es fundamental para comprender las interacciones entre las variables y tomar decisiones informadas.
Visualización de datos multivariables: Al utilizar diferentes formas, tamaños o colores para representar una tercera variable en el gráfico de dispersión, se puede explorar simultáneamente la relación entre tres variables. Esto ayuda a identificar patrones más complejos y proporciona una visión más completa de los datos.
Detección de valores atípicos: El gráfico de dispersión facilita la detección de valores atípicos o anomalías en los datos. Estos valores pueden tener un impacto significativo en el análisis y la toma de decisiones, por lo que es crucial identificarlos y comprender su influencia en la relación entre las variables.
Evaluación de la efectividad de estrategias: Al representar variables relacionadas con estrategias de negocio, como gastos de marketing, promociones o calidad del producto, en un gráfico de dispersión, es posible evaluar visualmente la efectividad de estas estrategias y su relación con los resultados empresariales.
Segmentación de mercado: Mediante el análisis de la relación entre variables relacionadas con los clientes, como patrones de compra, satisfacción y retención, el gráfico de dispersión permite segmentar el mercado y comprender mejor las necesidades y preferencias de diferentes grupos de clientes.
Toma de decisiones fundamentada: El gráfico de dispersión proporciona una representación visual clara de las relaciones entre variables, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender la información de manera más intuitiva y fundamentar sus decisiones en datos concretos.
En general, el uso del gráfico de dispersión en el análisis de datos empresariales ayuda a comprender mejor las relaciones entre variables, identificar oportunidades y desafíos, y respaldar la toma de decisiones basada en datos. Esto conduce a una mejor comprensión del negocio, una mayor eficiencia y la capacidad de aprovechar oportunidades para el crecimiento y la mejora continua.
¡Prepárate para experimentar un nuevo nivel de excelencia visual con la última incorporación a Power BI Desktop, ¡la impresionante nueva visualización en forma de tarjeta! El equipo principal de visuales ha estado trabajando arduamente, creando esta obra maestra desde cero. Y ahora, en la versión de junio de 2023, podrás ver cómo su visión cobra vida. Con su diseño elegante y funcionalidad incomparable, la visualización en forma de tarjeta está lista para revolucionar la forma en que interactúas con tus datos utilizando tarjetas. ¡Prepárate para quedar asombrado!
Descripción de la función
La visualización en forma de tarjeta es una de las más utilizadas en los informes. Sin embargo, no ha sido actualizada desde su creación, lo que ha llevado a nuestros usuarios a superponer múltiples elementos visuales o depender de visuales personalizados para crear sus propias visualizaciones en forma de tarjeta.
Este enfoque disminuye el rendimiento del informe y dificulta el acceso, especialmente para la lectura en pantalla y la navegación mediante teclado. Con la nueva visualización en forma de tarjeta, puedes mostrar múltiples tarjetas en un solo contenedor y tener un control total sobre cada componente de cada tarjeta. Este enfoque actualizado mejora el rendimiento del informe, facilitando el acceso y la interacción con los datos para todos los usuarios.
Instrucciones de configuración
Para acceder a la nueva visualización en forma de tarjeta, puedes encontrarla en la galería de visuales, ya sea en la cinta de opciones o en el diálogo del objeto. La función de vista previa está activada de forma predeterminada, para animar a más usuarios a probarla y proporcionar comentarios. Como esta adición no afecta a las visualizaciones en forma de tarjeta existentes, creemos que no causará ninguna interrupción en la experiencia del usuario.
Formato de la nueva visualización en forma de tarjeta
Para cambiar el estilo de tu nueva tarjeta, sigue estos sencillos pasos: primero, haz clic en el icono de edición en el objeto. Luego, haz clic en el botón "Más opciones". Esto abrirá el panel de formato, donde podrás ver todas las configuraciones de formato disponibles. Desde allí, podrás personalizar fácilmente el estilo de tu tarjeta.
Interactividad
La nueva tarjeta admite tanto las herramientas de información por defecto como las herramientas de información de la página del informe. Sin embargo, si deseas llevar tus herramientas de información al siguiente nivel, puedes asignar herramientas de información de "página del informe" a cada tarjeta. Para hacer esto, debes seguir estos pasos: 1) diseñar tu página de herramientas de información y 2) vincularla con el campo al que deseas conectarla.
Para actualizar la información de herramientas de cada campo en tu nueva tarjeta, regresa a la página que contiene tu visualización en forma de tarjeta. 3) Selecciona la visualización, 4) ve al panel de formato, navega hasta Propiedades > Opciones y 5) debajo de Página, selecciona Automático. Esto actualizará automáticamente la información de herramientas para cada tarjeta que esté asignada a una página de herramientas de información.
Hoja de ruta de la nueva visualización en forma de tarjeta
Si has asignado el campo de navegación detallada a otras páginas, cada tarjeta asociada a ese campo tendrá la capacidad de llevarte a esas páginas. Para navegar a estas páginas, simplemente haz clic derecho en la tarjeta con el campo asignado y selecciona el nombre de la página bajo la opción "Navegación detallada". Esto te permitirá acceder fácilmente a la información que necesitas en varias páginas.
Imaginemos una empresa de retail que opera en varias regiones geográficas y necesita analizar las ventas de sus productos en cada una de ellas. Se le pide el desafío de presentar un caso empresarial utilizando un gráfico de caja y bigotes, también conocido como boxplot.
El gráfico de caja y bigotes es una herramienta visual eficaz para comprender la distribución y variabilidad de un conjunto de datos. En este caso, el objetivo es analizar las ventas de la empresa en diferentes regiones y comparar su desempeño. El eje vertical del gráfico representará las ventas, mientras que el eje horizontal mostrará las regiones.
Cada región tendrá su propia caja con límites superiores e inferiores, lo que indica el rango intercuartil, y los bigotes mostrarán los valores mínimos y máximos. Esto permitirá identificar rápidamente las regiones con mayores y menores ventas, así como aquellas con una mayor variabilidad en sus resultados.
A través de este análisis, la empresa podrá tomar decisiones informadas y estratégicas para optimizar sus operaciones en cada región, identificando áreas de mejora y capitalizando oportunidades. El gráfico de caja y bigotes proporcionará una representación visual clara y concisa de los datos, facilitando la interpretación y el proceso de toma de decisiones.
Distribución de los Tiempos de Entrega en Restaurantes de Latinoamérica
Objetivo:
El objetivo de este análisis es examinar la distribución de los tiempos de entrega en diferentes restaurantes de Latinoamérica. Queremos entender cómo varían los tiempos de entrega y si existe alguna tendencia o patrón en la rapidez de servicio de los restaurantes.
Datos:
Contamos con una tabla que incluye información sobre 50 observaciones de clientes, locales de comida y ciudades en Latinoamérica, junto con los tiempos de entrega en minutos. Los tiempos de entrega oscilan entre 5 y 30 minutos.
Método:
Utilizaremos un gráfico de histograma de frecuencias para visualizar la distribución de los tiempos de entrega. Este tipo de gráfico nos permitirá identificar los rangos de tiempo más comunes y comprender cómo se distribuyen los datos en diferentes intervalos.
Preparación de datos: Importaremos los datos en una herramienta de análisis o software de visualización, como Power BI y prepararemos la columna de "Tiempo de entrega" para el análisis del histograma.
Determinación de intervalos: Para construir el histograma, necesitaremos definir los intervalos de tiempo en los que agruparemos los datos. Podemos utilizar reglas generales, como la regla de Sturges, o elegir un número de intervalos que sea apropiado para el tamaño de nuestros datos.
Creación del histograma: Utilizando los datos de tiempo de entrega, crearemos el histograma de frecuencias. En el eje horizontal, colocaremos los intervalos de tiempo, y en el eje vertical, mostraremos la frecuencia de observaciones en cada intervalo.
Interpretación del histograma: Analizaremos el histograma para identificar los intervalos de tiempo más frecuentes y observar cualquier patrón o tendencia. Podemos identificar si existen picos o modas en la distribución, si los tiempos de entrega se concentran en un rango estrecho o si hay una distribución más uniforme.
Análisis:
Ahora, vamos a realizar los cálculos y analizar los resultados con los datos de la tabla generada anteriormente:
Promedio:
Para calcular el promedio, sumamos todos los tiempos de entrega y dividimos la suma por el número total de observaciones:
Calculamos la desviación estándar utilizando los 50 tiempos de entrega de la tabla y el promedio obtenido anteriormente.
Desviación estándar = 5.09 minutos
La desviación estándar de los tiempos de entrega en los restaurantes de Latinoamérica es de aproximadamente 5.09 minutos. Esto indica que los tiempos de entrega tienden a variar alrededor de 5.09 minutos respecto al promedio.
Analisis de las clases y frecuencias
La mayoría de los clientes (14.9%) se encuentran en el intervalo de 12 a 14 minutos.
Los intervalos de 9 a 11 minutos, 18 a 20 minutos y 27 a 29 minutos también tienen una cantidad significativa de clientes, con un 6.4%, 14.9% y 12.8% respectivamente.
Hay pocos clientes en los intervalos extremos, es decir, de 0 a 2 minutos y de 36 a 38 minutos, ambos con una frecuencia absoluta y relativa de 0.
En general, los datos sugieren que la mayoría de los clientes tienden a pasar alrededor de 12 a 14 minutos en los establecimientos de comida, seguidos por intervalos de 9 a 11 minutos y 18 a 20 minutos.
Importancia del analisis para los negocios:
Analizar la respuesta o tiempo de entrega de una orden en un restaurante es crucial por varias razones:
Satisfacción del cliente: El tiempo de entrega de una orden es un factor clave para la satisfacción del cliente. Los clientes esperan recibir su comida de manera oportuna, especialmente si están en su hora de almuerzo o tienen prisa. Si el tiempo de entrega es lento, es más probable que los clientes se sientan frustrados y tengan una experiencia negativa, lo que podría llevarlos a no regresar al restaurante y hablar mal de él.
Retención de clientes: Analizar el tiempo de entrega de las órdenes te permite identificar posibles problemas o demoras recurrentes. Si descubres que el tiempo de entrega es consistentemente lento, puedes tomar medidas para abordar las causas subyacentes, como problemas en la cadena de suministro, falta de personal o ineficiencias en la cocina. Al mejorar el tiempo de entrega, aumentas las probabilidades de retener a tus clientes actuales y generar recomendaciones positivas boca a boca.
Eficiencia operativa: Analizar el tiempo de entrega te permite evaluar la eficiencia operativa del restaurante. Puedes identificar cuellos de botella en el proceso de preparación y entrega de los pedidos y buscar formas de optimizarlo. Esto podría implicar la reorganización de la cocina, la mejora de la capacitación del personal, la implementación de tecnología o la optimización de los procesos internos. Al mejorar la eficiencia, podrás entregar las órdenes más rápidamente y manejar un mayor volumen de clientes.
Competitividad: En la industria de restaurantes, la competencia es feroz. Los clientes tienen muchas opciones y, si un restaurante no puede entregar pedidos de manera rápida y eficiente, es probable que los clientes opten por ir a otro lugar. Analizar y mejorar el tiempo de entrega te permite mantener una ventaja competitiva al proporcionar un servicio más rápido y satisfactorio que otros restaurantes en tu área.
Una empresa dedicada a la venta de productos y servicios a clientes de diversas categorías socioeconómicas. El objetivo de este caso de estudio es analizar los ingresos de los clientes y obtener una comprensión más profunda de la distribución de los ingresos dentro de la base de clientes. Utilizaremos un enfoque basado en histogramas para visualizar y analizar los datos de ingresos.
Basándonos en el análisis del histograma, podemos proporcionar una interpretación más detallada de los datos:
Análisis del Histograma:
Forma del histograma: El histograma muestra una distribución aproximadamente simétrica con una ligera asimetría hacia la derecha. Esto indica que la mayoría de los clientes tienen ingresos anuales en el rango medio, pero también hay algunos clientes con ingresos más altos.
Clase con mayor frecuencia: La clase con la mayor frecuencia se encuentra alrededor del rango de ingresos de 49,000 a 50,400 dólares anuales. Esto indica que hay un grupo considerable de clientes con ingresos en este intervalo.
Dispersión de los datos: La distribución de los ingresos anuales muestra una dispersión moderada. Aunque la mayoría de los clientes se concentran en el rango medio, todavía hay cierta variabilidad en los ingresos de algunos clientes. Esto sugiere que hay clientes tanto con ingresos más altos como con ingresos más bajos en comparación con la mayoría.
En resumen, los datos revelan que la mayoría de los clientes tienen ingresos anuales en el rango medio, con algunos clientes que tienen ingresos más altos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta interpretación se basa en el análisis visual del histograma y no en medidas estadísticas precisas. Para obtener un análisis más completo, se recomienda utilizar medidas estadísticas adicionales, como la media, la mediana y la desviación estándar, para tener una comprensión más precisa de la distribución de los ingresos de los clientes.
Un histograma es una herramienta esencial en el análisis de datos y se utiliza ampliamente en el ámbito empresarial para visualizar la distribución de una variable cuantitativa. Consiste en un gráfico de barras donde cada barra representa una clase o intervalo de valores y la altura de la barra indica la frecuencia con la que ocurren los valores dentro de ese intervalo. El eje horizontal del histograma representa los diferentes intervalos, mientras que el eje vertical muestra la frecuencia o el porcentaje de observaciones que caen dentro de cada intervalo.
El histograma es valioso porque proporciona una representación visual clara y concisa de cómo se distribuyen los datos. Permite identificar patrones, tendencias y anomalías en una variable, lo que puede ser fundamental para la toma de decisiones empresariales informadas. Además, el histograma también puede ayudar a determinar la simetría o asimetría de una distribución, la presencia de valores atípicos o la concentración de valores alrededor de ciertos intervalos clave.
Entre las principales aplicaciones del Histograma en una empresa podemos detallar:
Evaluar la distribución de opiniones o calificaciones de los clientes.
Identificar la distribución de tiempos de entrega de productos.
Comprender la distribución de niveles de satisfacción del personal.
Estudiar la distribución de niveles de inventario en diferentes períodos de tiempo.
Interpretar un histograma implica analizar la distribución de datos representada por las barras del gráfico. La altura de cada barra indica la frecuencia o el porcentaje de observaciones en un intervalo específico. Al observar el histograma, es posible identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos, lo que proporciona una comprensión visual de cómo se distribuyen los valores.
Esto ayuda a tomar decisiones informadas y estratégicas en el ámbito empresarial, al permitir la identificación de áreas de concentración, valores atípicos, simetría o asimetría, y otras características que pueden ser relevantes para comprender el rendimiento y el comportamiento de los negocios.
Agregar calificaciones o puntuaciones a los informes de Power BI para hacer un seguimiento del rendimiento de las métricas clave. Las calificaciones de MAQ Software permiten a los usuarios dividir las calificaciones por puntaje promedio o por grupos específicos, como departamentos individuales.
Casos de uso empresarial:
Investigación de mercado: resaltar el rendimiento de productos específicos, películas o características según los comentarios de los usuarios.
Hospitalidad: comparar las calificaciones de hoteles en diferentes ubicaciones.
Soporte al cliente: analizar el rendimiento empresarial mediante el seguimiento de las calificaciones de soporte al cliente para diferentes productos.
Características clave:
Oportunidades de desglose (calificación promedio, métricas individuales, etc.).
Formas de indicadores configurables (cuatro opciones).
Color de relleno configurable (sólido o degradado).
Ejemplo de un caso empresarial:
En una empresa de servicios financieros, se implementó la función de calificaciones en los informes de Power BI para realizar un seguimiento del desempeño de los empleados. Cada empleado recibió una calificación promedio basada en las evaluaciones de rendimiento trimestrales y se dividió en grupos según los departamentos correspondientes. Este enfoque permitió a la empresa identificar rápidamente a los empleados destacados y aquellos que necesitaban mejorar.
Los informes también brindaron a los gerentes la capacidad de realizar un desglose más detallado de las métricas individuales y analizar la eficiencia y efectividad de cada empleado en áreas específicas. Como resultado, la empresa pudo reconocer y recompensar a los empleados sobresalientes, ofrecer orientación y capacitación adicional a aquellos con calificaciones más bajas, y mejorar el desempeño general del equipo.
La incorporación de calificaciones en los informes de Power BI demostró ser una herramienta valiosa para el monitoreo y la gestión del desempeño de los empleados.
¿Estás buscando contar una historia con tus datos? ¿O alguna vez has deseado que tus gráficos e informes se adapten completamente a tu tema específico? El visual personalizado de diseñador de infografías para Power BI te brinda la flexibilidad para lograr esto ¡y mucho más!.
El visual personalizado de diseñador de infografías te permite controlar la apariencia específica de listas, gráficos de barras y gráficos de columnas con un control preciso de formas, colores y diseño, de modo que puedas representar la información de una manera que cuente la historia de tus datos. Combinado con la capacidad de incluir formas e imágenes personalizadas que se pueden vincular a los datos, este control preciso del diseño te permite crear tanto pictogramas simples como visualizaciones complejas y altamente personalizadas.
El visual personalizado de diseñador de infografías ofrece un conjunto completo de opciones de diseño y personalización gráfica para convertir los datos en información. Dentro de la experiencia de edición para el visual de diseñador de infografías, encontrarás opciones para cambiar la forma utilizada para representar barras y columnas, agregar capas de formas adicionales o elementos de texto y la capacidad de personalizar el color y el diseño. Se incluye un conjunto completo de gráficos de forma predeterminada, pero si no encuentras lo que necesitas, también puedes cargar tus propias imágenes.
Las formas incluso se pueden configurar para valores específicos dentro del gráfico, lo que brinda más opciones de personalización. También puedes optar por mostrar una sola imagen con un relleno de color como un porcentaje del valor total o repetir la imagen para representar una cantidad. Lo mejor de todo es que la capacidad de agregar múltiples capas de formas y elementos de texto que se pueden vincular a los datos significa que puedes personalizar la apariencia del gráfico con pequeños detalles que convierten los gráficos básicos en informes convincentes. ¡Estamos emocionados de ver lo que crearás con el diseñador de infografías y Power BI!
Un histograma es una representación gráfica que muestra la distribución de los datos en forma de barras. Cada barra representa un intervalo o rango de valores y la altura de la barra indica la frecuencia con la que los datos se encuentran dentro de ese intervalo. El histograma es importante para analizar las ventas de una empresa porque permite visualizar y comprender la distribución de los datos, identificando patrones, tendencias y posibles sesgos en las ventas. Esto ayuda a tomar decisiones informadas sobre estrategias de marketing, asignación de recursos y ajustes en la gestión empresarial para mejorar los resultados de ventas.
El siguiente ejercicio muestra como generar un Histograma en Power BI para ver la distribución de las ventas de una empresa por rangos de ventas.
El histograma es una representación visual que muestra la distribución de frecuencia de los datos en forma de barras. Cada barra representa un intervalo de valores y su altura indica la cantidad de datos que caen en ese intervalo. Es una herramienta útil para identificar patrones, tendencias y valores atípicos en un conjunto de datos, permitiendo una comprensión rápida y visual de la distribución de los mismos.
Identificación de la distribución de edades: El histograma permite visualizar cómo se distribuyen las edades en un conjunto de datos. Esto puede revelar si la distribución es simétrica, sesgada hacia un extremo o si hay agrupamientos o brechas significativas en ciertos rangos de edad. Esta información proporciona una comprensión fundamental de la estructura de edades dentro de una población o muestra. El uso de Histograma para analizar rangos o grupos de edades son:
Análisis de tendencias y patrones: Al observar la forma y la altura de las barras en el histograma, es posible identificar tendencias o patrones específicos en relación con las edades. Por ejemplo, podría revelar si hay una concentración de personas en determinados grupos de edad, como una generación específica o un rango etario dominante. También puede ayudar a identificar grupos de edad más pequeños o inusuales que pueden requerir una atención especial.
Detección de anomalías o valores atípicos: El histograma puede mostrar si hay valores atípicos o edades inusuales en el conjunto de datos. Estos valores atípicos pueden indicar situaciones inusuales o excepcionales que podrían requerir un análisis más detallado. Por ejemplo, podrían identificarse casos de personas extremadamente jóvenes o mayores en comparación con la mayoría de la población.
Segmentación de grupos demográficos: El análisis de edades mediante un histograma permite segmentar la población en grupos demográficos más específicos. Esto es útil para comprender las características y necesidades particulares de diferentes cohortes de edad, lo que puede tener implicaciones importantes para el desarrollo de estrategias de marketing, políticas públicas, productos o servicios dirigidos a segmentos de edad específicos.
Las TABLAS en Power BI es presentar datos de manera organizada y estructurada en filas y columnas. Las tablas son particularmente útiles cuando se necesita mostrar información detallada y permitir la interacción con los datos.
Al utilizar tablas en Power BI, puedes lograr varios objetivos:
Presentar datos en un formato tabular: Las tablas permiten mostrar datos en una estructura familiar similar a una hoja de cálculo, donde cada fila representa una entrada individual y cada columna muestra un atributo o medida.
Facilitar la búsqueda y exploración de datos: Las tablas brindan una forma eficiente de buscar información específica mediante la capacidad de filtrar, ordenar y realizar búsquedas dentro de los datos. Esto permite a los usuarios navegar y encontrar rápidamente la información que necesitan.
Mostrar detalles adicionales: Si los gráficos o visualizaciones más grandes no proporcionan suficiente detalle, las tablas pueden usarse para mostrar datos a un nivel más granular. Esto es especialmente útil cuando se necesita acceder a datos específicos o examinar registros individuales.
Complementar otras visualizaciones: Las tablas pueden funcionar como un complemento para otros tipos de visualizaciones, como gráficos o mapas. Puedes utilizarlas para mostrar datos subyacentes o permitir la exploración detallada de los resultados presentados en otras visualizaciones.
Personalización y formateo: Power BI ofrece diversas opciones para personalizar el aspecto y el formato de las tablas. Puedes aplicar formatos condicionales, agregar iconos, resaltar valores importantes y ajustar el diseño para que se ajuste a tus necesidades y preferencias.
Para poder visualizar la variabilidad de los datos tenemos el grafico de Caja y Bigotes. Es un grafico diferente a las visualizaciones tradicionales, ya que nos muestra un resumen estadístico de los datos: valor mínimo, cuartil menor, mediana, cuartil mayor y valor máximo.
Para realizar el grafico se debe;
Ordenar los valores de menor a mayor
Encontrar los cuartiles 1, 2 y 3.
Dibujar la caja tal que los limites sean cuartil 1 y cuartil 3.
Trazar una linea vertical en la mediana
Calcular el rango intercuartílico (cuartil 3 - cuartil 1)
Trazar las líneas (bigotes) hacia el valor mas pequeño y mas grande (dentro de los limites calculados)
Identificar los valores atípicos con un asterisco (*).
Importancia del grafico de Caja y Bigotes o Box Plot :
Un gráfico de caja y bigotes, también conocido como Box Plot, es una herramienta visual que se utiliza en el análisis de datos para representar la distribución y variabilidad de un conjunto de valores. Tiene varias características y proporciona información importante sobre los datos. A continuación, se detallan la importancia y características principales de un gráfico de caja y bigotes:
Resumen de la distribución: El gráfico de caja y bigotes resume la distribución de un conjunto de datos de manera concisa. Muestra la mediana, los cuartiles y los valores atípicos, lo que permite comprender rápidamente cómo se distribuyen los datos y dónde se encuentran las observaciones centrales.
Identificación de valores atípicos: El gráfico de caja y bigotes ayuda a identificar valores atípicos o extremos en un conjunto de datos. Los valores que se encuentran fuera de los límites establecidos por los bigotes (que suelen ser 1.5 veces el rango intercuartil) se representan como puntos o asteriscos, lo que permite detectar observaciones inusuales.
Comparación de distribuciones: Permite comparar la distribución de múltiples conjuntos de datos en una sola visualización. Al colocar varios gráficos de caja y bigotes juntos, es posible analizar y comparar rápidamente las diferencias en la mediana, los cuartiles y la dispersión entre los conjuntos de datos.
Representación de la simetría y asimetría: Un gráfico de caja y bigotes muestra si la distribución de los datos es simétrica o asimétrica. Si la caja está aproximadamente centrada y los bigotes son aproximadamente iguales, la distribución es simétrica. Si la caja está desplazada hacia un extremo y los bigotes no son iguales, indica una distribución asimétrica.
Indicador de la dispersión: El tamaño de la caja y la longitud de los bigotes en el gráfico de caja y bigotes proporcionan información sobre la dispersión de los datos. Una caja más grande y bigotes más largos indican una mayor variabilidad en los datos, mientras que una caja más pequeña y bigotes más cortos indican una menor variabilidad.
Visualización de tendencias y patrones: El gráfico de caja y bigotes es útil para identificar tendencias o patrones en los datos a lo largo del tiempo o en diferentes grupos. Al comparar múltiples gráficos de caja y bigotes, se pueden detectar cambios en las medianas, variabilidad o presencia de valores atípicos a lo largo de diferentes categorías.
En resumen, el gráfico de caja y bigotes es una herramienta importante en el análisis de datos, ya que permite resumir la distribución, identificar valores atípicos, comparar distribuciones, representar simetría o asimetría, indicar la dispersión y visualizar tendencias. Es una forma eficiente y efectiva de obtener información clave sobre un conjunto de datos y comunicar hallazgos importantes.
Aplicaciones en el ámbito empresarial:
El gráfico de caja y bigotes tiene diversas aplicaciones en el ámbito empresarial y económico. A continuación, te presento algunos ejemplos específicos de cómo se utiliza en la vida real:
Análisis de ventas: En el análisis de ventas, el gráfico de caja y bigotes se utiliza para examinar la distribución de las ventas por diferentes regiones, períodos de tiempo o categorías de productos. Permite identificar las regiones con mayores ventas, las diferencias en la variabilidad de las ventas entre categorías y posibles valores atípicos que puedan requerir una investigación adicional.
Estudios de mercado: En los estudios de mercado, el gráfico de caja y bigotes se utiliza para analizar la distribución de precios de productos o servicios. Ayuda a comprender cómo se distribuyen los precios, identificar valores atípicos que puedan indicar productos de lujo o descuentos extremos, y comparar la distribución de precios entre diferentes competidores o segmentos de mercado.
Análisis de costos: En el análisis de costos, el gráfico de caja y bigotes se utiliza para examinar la distribución de los costos de producción o los gastos operativos. Permite identificar los rangos intercuartiles de los costos, detectar valores atípicos que puedan indicar ineficiencias o gastos excepcionales, y comparar la variabilidad de los costos entre diferentes departamentos o áreas de negocio.
Evaluación de rendimiento financiero: En la evaluación del rendimiento financiero de una empresa, el gráfico de caja y bigotes se utiliza para comparar los indicadores financieros clave, como el margen de beneficio, el retorno de la inversión o los ingresos por ventas. Permite identificar las medianas y variabilidades de los indicadores financieros entre diferentes años fiscales, unidades de negocio o competidores, facilitando la identificación de fortalezas y debilidades.
Análisis de riesgos: En el análisis de riesgos financieros, el gráfico de caja y bigotes se utiliza para evaluar la distribución de posibles pérdidas o fluctuaciones en los precios de activos financieros, como acciones o commodities. Permite identificar los rangos de pérdidas potenciales, identificar valores atípicos que puedan indicar eventos inusuales o riesgos extremos, y analizar la variabilidad de los rendimientos entre diferentes instrumentos financieros.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo se aplica el gráfico de caja y bigotes en el ámbito empresarial y económico. Su versatilidad y capacidad para resumir y visualizar la distribución de datos lo convierten en una herramienta valiosa en la toma de decisiones, la identificación de patrones y la detección de valores atípicos en una amplia gama de contextos.
Ejemplos de aplicación del grafico de Caja y Bigotes:
Un histograma de frecuencias es un tipo especial de grafica de barras que muestra la distribución y variabilidad de un conjunto de datos.
Los histogramas representan datos cuantitativos continuos en barras verticales u horizontales. Su uso radica en su potencial para mostrar distribuciones de datos cuantitativos.
Los histogramas se utilizan principalmente en variables numéricas continuas como son: altura, peso, longitud, tiempo, temperatura, densidad, etc.
Las barras o columnas están divididas por intervalos o clases. Las frecuencias o alturas de las barras miden las veces en la que los datos se repiten.
¿Cómo saber si un histograma es normal?
Distribución normal o Gaussiana. Una variable que se distribuye de manera normal tiene un histograma (función de densidad) con forma de campana, con un pico y es simétrica alrededor de la media.
La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos.
La frecuencia relativa se puede expresar en tantos por ciento. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.
La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se representa por Ni. Se puede expresar en tantos por ciento.
Las barras animadas son una poderosa herramienta de visualización en Power BI que permite representar datos de una manera dinámica y atractiva. Estas barras, también conocidas como gráficos de barras animadas o barras de progreso animadas, son especialmente útiles cuando se quiere mostrar el progreso o la evolución de una métrica a lo largo del tiempo.
La característica distintiva de las barras animadas es su capacidad para mostrar la transición suave de un valor inicial a un valor final a través de una animación visual. Esto permite a los usuarios identificar fácilmente los cambios y las tendencias en los datos de manera intuitiva y rápida.
El uso de las barras animadas en Power BI es amplio y versátil. Por ejemplo, se pueden utilizar para visualizar el avance de objetivos o metas, el rendimiento de ventas, el seguimiento de proyectos, el progreso de tareas, el flujo de efectivo, entre otros. Además, las barras animadas pueden personalizarse con diferentes colores, tamaños y estilos para adaptarse al diseño y la temática de cada informe o panel.
Al agregar barras animadas a un informe de Power BI, se puede establecer la duración de la animación, lo que permite controlar la velocidad de transición entre los valores. Esto es especialmente útil cuando se desea resaltar cambios significativos en los datos o realzar la atención del espectador hacia una métrica en particular.
En resumen, las barras animadas en Power BI ofrecen una manera impactante y efectiva de visualizar y comunicar datos en tiempo real, destacando el progreso y la evolución de las métricas clave. Su uso puede ayudar a los usuarios a entender rápidamente la situación actual y las tendencias de los datos, mejorando la toma de decisiones informadas y facilitando la presentación visualmente atractiva de los resultados.
En este video se presenta una demostración sobre cómo utilizar gráficos de barras animados en Power BI. Comienza invitando a los espectadores a descargar una visualización animada llamada "Anime" desde el Marketplace de Microsoft. Luego, muestra cómo importar y configurar los datos de los estudiantes por país y año. Ajusta la duración de la animación para que el gráfico avance más lentamente y realiza algunos cambios en el título y los colores. Finalmente, destaca que esta visualización mejorada puede ser compartida en la web o en la aplicación de Power BI.
Puntos clave del video:
Se presenta una visualización de gráficos de barras animados en Power BI llamada "Anime".
Se muestra cómo importar y configurar los datos de los estudiantes por país y año.
Se ajusta la duración de la animación para una presentación más lenta y clara.
Se realizan cambios en el título y los colores del gráfico.
Se destaca la posibilidad de compartir la visualización en la web o en la aplicación de Power BI.
Se anima a los espectadores aplicar este tipo de gráficos en sus proyectos.
