curso Teoria power BI parte cuatro de cuatro

"El aprendizaje no es producido por la
enseñanza. El aprendizaje es producto
de la actividad de los aprendices”.
John Holt

Introducción al análisis
de datos con Power BI
Docente: Leandro Javier Teves
 Ingeniero industrial con experiencia en el área de
planeamiento, gestión y control comercial en el sector de
telecomunicaciones y comercio internacional.
 Analista de Datos en HPH Customs and International
trade.
 Docente y creador de contenido de Excel y Power BI.
 Certificado como Power BI Data Analyst Associate
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684
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msexcelforbusiness@gmail.com

Los datos y la información son el recurso empresarial más estratégico
Análisis de datos y Microsoft

¿Qué es BI?
 Es la habilidad de transformar los datos en
información, y a su vez esta información en
conocimiento para la toma de decisiones.
¿Por qué implementar
Business Intelligence?
 Visibilidad a las áreas clave del negocio.
 Descubrir patrones ocultos en los datos.
 Mantener acceso rápido y oportuno a los datos.
 Realizar análisis predictivos.
 Integrar múltiples fuentes de datos.

Componentes de BI
REPORTES
Visualización de datos
 Reportes
 Dashboard
 Contar historias
Descubrimiento de datos
 Extracción de datos
 Consolidación de fuentes
 Limpieza y transformación
 Automatización
ETL
Modelamiento de datos
 Relaciones
 Fórmulas
 Indicadores
 Optimización
MODELAMIENTO

¿Qué es Power BI?
 Es un servicio de análisis de negocio que proporciona
una vista detallada de los datos más críticos de la
organización.
Beneficios:
 Permite generar reportes y dashboard de forma
intuitiva.
 Capaz de manejar fuentes de información en la nube u
on premise.
 Se conecta a un gran número de fuentes de datos.
 Permite interactuar desde cualquier dispositivo (Ipad,
Iphone, Windows y Android).

Componentes de la Suite de Power BI
Herramienta de escritorio (on premise) que, permite crear
reportes y conectar a muchas fuentes de datos, está
orientado al ambiente de desarrollo y permite crear cálculos
con DAX.
 Power BI Desktop:
Basado en el concepto de desarrollo en la nube, nos permite
compartir informes, crear visualizaciones y paneles.
 Power BI Service:
Permite acceder a los reportes desde un dispositivo móvil y
visualizar paneles e informes desde cualquier lugar.
 Power BI Mobile:

Componentes de Power BI
Power Pivot
Data Analysis EXpression
Power Query
Extract Transform Load
Lenguaje M

Componentes iniciales de Power BI
Componente de Excel con la función de conectarse a múltiples
fuentes para transformarlas y limpiarlas de una manera rápida
y sencilla con la facilidad que se puede automatizar para
ejecutar estas tareas cuantas veces sea necesario (hace uso
del lenguaje M).
 Power Query:
El componente más famoso y conocido con un gran motor
para el moldeamiento cálculo de indicadores y creación de
KPI’s, con una excelente compresión de los datos.
 Power Pivot:
Este componente se encarga de la construcción de reportes
interactivos de una manera más natural y sencilla. Hoy en día
están desatendidos y únicamente se usa tecnologías de Drag
an Drop.
 Power View y
Power Map:

• Proporciona información útil al aprovechar los datos disponibles y
aplicar su experiencia.
• Colabora con las partes interesadas clave en los segmentos verticales
para identificar los requisitos empresariales, limpiar y transformar los
datos.
• Responsable de diseñar y crear modelos de datos, informes y paneles
mediante Power BI.
• Conoce el manejo de Power Query (M) y en la escritura de expresiones
mediante DAX.
Rol del analista de datos en Power BI

Power Query
 Es un motor de procesamiento de datos.
 Permite extraer, transformar y cargar los datos (ETL) al destino donde se
almacenarán.
 Incluye una interfaz gráfica para obtener datos de orígenes y un editor para aplicar
transformaciones.
 El lenguaje de transformación de datos es “M” (todo lo que sucede en la consulta
dentro de Power Query se escribe en este lenguaje, y se puede ver a través del editor
avanzado).
 Usualmente se entra a ver este código solo cuando uno quiere hacer
transformaciones avanzadas, sino basta con la interfaz gráfica.
“Los usuarios empresariales invierten hasta el 80 % de su
tiempo en preparar datos, lo que retrasa el trabajo de
análisis y toma de decisiones”.

Tipos de conexiones
IMPORT
Esta opción permite que las tablas y columnas
seleccionadas se importen a Power BI, es decir
se hace una “copia” exacta de los datos, si la
fuente de datos ha sufrido actualizaciones, es
necesario actualizar en la herramienta para
importar el nuevo conjunto de datos. Las tablas
pueden venir de fuentes de datos diferentes.
Limitación en tamaño de modelo: No podemos
exceder más de 1GB.
DIRECT QUERY
En esta opción no se “copian” los datos, Power
BI consulta directamente los datos requeridos
en las tablas previamente seleccionadas. Al ser
una conexión en vivo no es necesario actualizar
la conexión. Una limitación importante para
esta opción es que todas las tablas requeridas
deben provenir de una sola base de datos.
Limitación en DAX: No podemos usar todas las
expresiones.
Limitación en consultas: La obtención de los
datos va a depender del rendimiento de la base
de datos.

Recursos
Power BI Desktop: https://www.microsoft.com/es-es/download/details.aspx?id=58494
 Conexión SQL:
Servidor: ------
Base de datos: ------
Usuario: ------
Password: ------
 Conexión a WEB: https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_humana_mundial

Transformaciones
1. Primera fila como encabezado, tipo de valores en columnas, reemplazar valores, minúsculas, mayúsculas, recortar.
2. Eliminar columnas, Combinar columnas, duplicar columnas.
3. Dividir y extraer columnas.
4. Crear columnas a partir de ejemplos.
5. Rellenar celdas vacías.
6. Eliminar filas superiores y anexar consultas.
7. Combinar consultas.
8. Anular dinamización de columnas.
9. Dinamizar columnas.
10. Agrupar filas.
11. Concatenar valores agrupados.
12. Convertir reporte de columna en tabla
13. Importar datos de carpetas
14. Columna condicional
15. Referenciar y duplicar consultas
16. Creación de parámetro
17. Crear tabla de calendario: = List.Dates
18. Limpiar espacios excesivos entre palabras: let a = Text.Trim([text]), b = Text.Split (a, " "), c = List.Select (b, each
_<>"") in Text.Combine(c," ")

Crear tabla de Calendario y horas en Power Query
Crear tabla de calendario
Función: List.Dates(start as date, count as number, step as duration) as list
start: #date(año,mes,dia)
count: Número de registros de la tabla calendario
step: #duration(días, horas, minutos, segundos)
Crear tabla de horas
Función: List.Times(start as time, count as number, step as duration) as list
start: #time(hora,minuto,segundo)
count: Número de registros de la tabla de horas (si quiero una tabla desde 00:00:00 hasta 23:59:59 es 86,400)
step: #duration(días, horas, minutos, segundos)

Algunas funciones de Power Query
- Text.Trim: Devuelve el resultado de eliminar los espacios en blanco iniciales y finales de un texto.
Sintaxis: Text.Trim (text)
text: Cadena de texto de dónde se va eliminar los espacios en blanco iniciales y finales.
- Text.Split: Devuelve una lista de los valores de texto resultantes de dividir un valor de texto basado en el delimitador
especificado.
Sintaxis: Text.Split(text as text, separator as text)
text: Cadena de texto de dónde se va crear la lista de valores.
separator: Separador de la cadena de texto que servira para identificar los registros de la lista.
- List.Select: Devuelve una lista de valores de la lista, que coincide con la condición de selección.
Sintaxis: List.Select(list as list, selection as function)
list: Lista de valores
selection: Condición que deben cumplir los registros de la lista. Se expresa: each _ “condición”.
- Text.Combine: Devuelve el resultado de combinar la lista de valores de texto en una cadena.
Sintaxis: Text.Combine(texts as list, optional separator as nullable text)
texts: Lista de valores.
separator: Separador que va separar la lista de valores especificada en una cadena de texto.

- Text.Start: Devuelve los primeros caracteres de una cadena texto desde la izquierda.
Sintaxis: Text.Start(text as nullable text, count as number)
text: Cadena de texto desde dónde se va extraer el texto.
count: Cantidad de caracteres que se va extraer.
- Text.PositionOf: Devuelve la posición de un carácter dentro de una cadena de texto.
Sintaxis: Text.PositionOf(text as text, substring as text)
text: Carácter que se va buscar en la cadena de texto.
substring: Cadena de texto dónde se va identificar el carácter.
* La función tiene otros argumentos adicionales.
- Text.BeforeDelimiter: Devuelve el texto antes del elemento delimitador especificado.
Sintaxis: Text.BeforeDelimiter(text as nullable text, delimiter as text, optional index as any)
text: Cadena de texto de dónde se va extraer los caracteres.
delimiter: Delimitador que se va identificar en la cadena de texto para extraer los caracteres.
* La función tiene otro argumento adicional.
- Text.PadStart: Rellena una cadena de texto por la izquierda con un carácter hasta completar la longitud especificada.
Sintaxis: Text.PadStart(text as nullable text, count as number, optional character as nullable text)
text: Cadena de texto que se va rellenar, si tiene una longitud menor a la especificada.
count: Longitud de la cadena de texto esperada.
Optional Character: Carácter opcional que se usara para completer la longitud especificada. Si no se indica carácter se
llenara con espacios en blanco la cadena de texto.

- Text.Middle: Extrae una cadena de caracteres desde una posición especificada.
Sintaxis: Text.Middle(text as nullable text, start as number, optional count as nullable number)
text: Cadena de texto desde dónde se va extraer el texto.
start: Posición de la cadena de texto desde donde se va extraer el texto (Considerar que el primer carácter tiene posición 0).
count: Longitud que se va extraer de la cadena de texto.

Capturar hora de actualización
1. DateTime.LocalNow: Devuelve fecha y hora del sistema.
2. DateTimeZone.From: Convierte un valor de fecha y hora, a un valor de fecha y hora con zona horaria.
3. DateTimeZone.SwitchZone: Sirve para cambiar la zona horaria, de un valor de fecha y hora con zona horaria.
Entonces, si nosotros queremos capturar la hora de actualización para nuestro Power BI Desktop,
la función seria: = DateTime.LocalNow()
Sin embargo, si queremos capturar la hora del sistema y además queremos subir nuestro reporte a Power BI Service
(considerando que somos de Perú), debemos utilizar la función siguiente:
= DateTimeZone.SwitchZone(DateTimeZone.From(DateTime.LocalNow()), -5)
Debemos tener en cuenta que Power BI Service utiliza la zona horaria UTC.
La zona horaria de Perú es UTC-5.
La zona horaria de México es UTC-6.

Modelo de datos
Un modelo de datos es una colección de
tablas y relaciones, que permiten crear
una estructura lógica de información.
Poder modelar datos nos brinda la
capacidad de definir relaciones entre
diferentes tablas que tengan un
conector en común. Power BI, permite
que hagamos el modelado de manera
sencilla e intuitiva, pues nos ofrece un
entorno fácil de manipular y entender.

Modelo dimensional
Es un modelo de diseño lógico porque representa los procesos comerciales de una empresa. Tiene como
objetivo habilitar informes, consultas y análisis que hacen uso de inteligencia empresarial (Business
Intelligence) y almacenamiento de datos (Data WareHouse).
Tiene su origen en la necesidad de contar con una base de datos que brinde velocidad y alto
rendimiento al acceder a una gran cantidad de datos, lo cual comparado al modelo relacional es
superior, esto se debe a que el modelo dimensional es altamente des normalizado.
 Tabla de hechos (fct – fact tables): Almacena información para medir el negocio, como las ventas,
costos, etc.
 Tabla de dimensiones (dim): Almacena información descriptiva de la tabla de hechos.
 Atributos: Características que describen una entidad (Campos que se encuentran en las tablas).
 Relaciones: Son asociaciones que se crean al momento de vincular dos columnas de tablas distintas.
 Cardinalidad: Hace referencia al número de filas de una tabla que están relacionadas con otra.
 Medidas: Expresión que calcula un valor de los datos en el modelo.
Composición:

Tipos de modelo dimensional
 Esquema estrella
Es un esquema formado por una tabla de hechos, esta tabla de hechos contiene las métricas o los
datos numéricos a usar en el análisis, a lado de la tabla de hechos rodean otras tablas llamadas de
dimensiones que son los valores cualitativos, que proporcionan la descripción a los hechos.

Tipos de modelo dimensional
 Esquema copo de nieve
Es un esquema usado cuando las dimensiones se implementan con más de una tabla de datos. Se
representa como una tabla de hechos conectada con dimensiones anidadas. Al normalizar por
completo las dimensiones el resultado parece un copo de nieve.

¿Qué es DAX?
DAX es un lenguaje de fórmulas utilizado para realizar cálculos avanzados, definir medidas y columnas
calculadas, y realizar análisis de datos en modelos de datos tabulares. Se compone de una amplia gama
de funciones y operadores que permiten realizar cálculos complejos y avanzados sobre los datos.
Características principales:
 Expresiones: DAX permite crear expresiones que realizan cálculos sobre los datos en el modelo
tabular.
 Funciones: Proporciona una amplia variedad de funciones predefinidas para realizar cálculos, desde
operaciones matemáticas simples hasta análisis estadísticos complejos.
 Contexto de filtro: DAX utiliza el contexto de filtro para evaluar las expresiones en función de las
interacciones del usuario y los filtros aplicados en el informe.
 Mejoras en el rendimiento: DAX está diseñado para optimizar el rendimiento de los cálculos en
grandes conjuntos de datos, utilizando técnicas de compresión y agregación.
 Integración con Power BI : Está integrado de forma nativa en Power BI Desktop y se utiliza para definir
medidas y columnas calculadas en modelos de datos tabulares.

• Objetos del lenguaje DAX: Columnas
calculadas, medidas y tablas.
• Conceptos DAX: Contexto de fila, Contexto de
filtro, Transición de contexto.
• Operadores de DAX.
• Buenas prácticas de codificación.
• Conceptos introductorios: Modelamiento de
datos, tipos de esquemas, cardinalidad de
relaciones y dirección de filtro cruzado.
1. Introducción al lenguaje DAX
• Funciones agregativas básicas: SUM, MIN,
MAX, AVERAGE, DISTINCTCOUNT, etc.
• Funciones iterativas: SUMX, MINX, MAXX,
MEDIANX, etc.
• Funciones de texto: CONCATENATEX, MID, LEN,
SEARCH.
• Funciones lógicas básicas: IF, SWITCH,
COALESCE.
• Introducción a CALCULATE.
• Variables en DAX.
2. Conceptos básicos del
lenguaje DAX
• Dominando CALCULATE.
• Funciones de información y lógicas: ISBLANK,
ISFILTERED, ISCROSSFILTERED, RELATED,
USERELATIONSHIP.
• Dominando la transición de contexto.
• Funciones de tabla: FILTER, ALL, VALUES,
SUMMARIZE, etc.
• Funciones adicionales: ALLSELECTED,
SELECTEDVALUE, HASONEVALUE, KEEPFILTERS,
ISINSCOPE, etc.
3. Conceptos intermedios del
lenguaje DAX
• Creación de la tabla de calendario.
• Funciones de tiempo básicas: CALENDAR,
DATEVALUE, EOMOTH, EDATE, DATEDIFF,
WEEKDAY, WEEKNUM, etc.
• Funciones de inteligencia de tiempo:
DATEADD, DATESYTD, DATESMTD,
DATESINPERIOD, PARALLELPERIOD,
DATESBETWEEN, etc.
• Funciones Semi-aditivas: LASTDATE,
LASTNONBLANK, FIRSTDATE, FIRSTNONBLANK.
4. Funciones de inteligencia de
tiempo
• Función RANKX y TOPN.
• Funciones de tabla avanzada:
CALCULATETABLE, SUMMARIZE
+ADDCOLUMNS, CROSSJOIN, UNION,
INTERSECT, EXCEPT.
• Linaje de datos: Función TREATAS.
• Grupo de Cálculo en DAX: Tabular Editor y
Parámetros de campos.
• Funciones adicionales: ROW, GENERATESERIES,
GENERATE.
• Funciones de ventana: INDEX, OFFSET,
WINDOW.
5. Conceptos avanzados del
lenguaje DAX
EL MUNDO DE DAX

Medidas vs Columnas calculadas
Columnas calculadas
Medidas
 Dinámicas: Se calculan dinámicamente en función de las
interacciones del usuario y las selecciones aplicadas en
el informe.
 Contexto de filtro: Responden a filtros aplicados en el
informe, como filtros de página, filtros de reporte y
filtros de visualización.
 Expresiones DAX: Se definen utilizando expresiones
DAX.
 No se almacenan en la tabla: No se almacena
físicamente en la tabla de datos; en su lugar, se calculan
cuando se solicitan en el informe.
 Agregaciones: Se utilizan principalmente para calcular
valores agregados como sumas, promedios, máximos,
mínimos, conteos, etc.
 Utilización en visualizaciones: Se pueden utilizar en
visualizaciones gráficas para mostrar valores calculados
dinámicamente.
 Estáticas: Son estáticas y se calculan una vez cuando se
crea el modelo de datos o cuando se actualizan los
datos.
 Contexto de filtro: No responden a los filtros aplicados
en el informe; sus valores se calculan de manera
independiente a las interacciones del usuario.
 Expresiones DAX: Se definen utilizando expresiones
DAX.
 Almacenadas en la tabla: Se almacena físicamente en la
tabla de datos como una columna adicional con valores
calculados.
 Cálculos en el nivel de fila: Calcula valores basados en
datos de una fila específica de una tabla, y estos cálculos
se aplican a cada fila individualmente.
 Generación de atributos: Son útiles para crear nuevos
atributos en el modelo de datos, así como para realizar
cálculos basados en valores estáticos.

Funciones DAX
Tipo Referencia
Agregación https://learn.microsoft.com/es-es/dax/aggregation-functions-dax
Fecha y hora https://learn.microsoft.com/es-es/dax/date-and-time-functions-dax
Filtro https://learn.microsoft.com/es-es/dax/filter-functions-dax
Financieras https://learn.microsoft.com/es-es/dax/financial-functions-dax
Información https://learn.microsoft.com/es-es/dax/information-functions-dax
Lógicas https://learn.microsoft.com/es-es/dax/logical-functions-dax
Matemática y trigonométrica https://learn.microsoft.com/es-es/dax/math-and-trig-functions-dax
Otras funciones https://learn.microsoft.com/es-es/dax/other-functions-dax
Primarias y secundarias https://learn.microsoft.com/es-es/dax/parent-and-child-functions-dax
Relación https://learn.microsoft.com/es-es/dax/relationship-functions-dax
Estadísticas https://learn.microsoft.com/es-es/dax/statistical-functions-dax
Manipulación de tablas https://learn.microsoft.com/es-es/dax/table-manipulation-functions-dax
Texto https://learn.microsoft.com/es-es/dax/text-functions-dax
Inteligencia de tiempos https://learn.microsoft.com/es-es/dax/time-intelligence-functions-dax
Nuevas funciones https://learn.microsoft.com/es-es/dax/new-dax-functions
https://learn.microsoft.com/es-es/dax/dax-function-reference
Microsoft:

Consejos para trabajar con DAX
1. No olvidar que DAX opera con 3 objetos: Columnas, medidas y tablas.
2. No es recomendable usar columnas calculadas en tu reporte.
3. Las medidas son el objeto más importante de DAX. Úsalas siempre.
4. Es recomendable que siempre utilices medidas explicitas en tu reporte.
5. Intenta no usar tablas calculadas en los reportes.
6. Usa un nombre explicativo en tus objetos y siempre indenta* tu código.
7. Crea siempre una tabla de medidas en tu reporte.
8. Recuerda que las funciones agregativas tienen su versión avanzada.
9. Puedes definir variantes de medidas con CALCULATE.
10. DAX tiene muchas funciones, pero solo es necesario conocer unas cuantas.
*Página que ayuda a dar formato a nuestra formulación DAX: https://www.daxformatter.com/

Contexto de fila
El contexto de fila representa la fila actual en la que nos encontramos durante el proceso de iteración en una tabla.
Solo existe contexto de fila,
cuando estamos en una iteración.
¿En qué objeto de DAX tenemos iteración de manera natural?
En las columnas calculadas. Las medidas y tablas no usan contexto de fila por defecto, sino contexto de filtro.
¿En qué funciones tenemos iteración?
En las funciones X: SUMX, MINX, MAXX, MEDIANX, AVERAGEX, COUNTX, PERCENTILEX.INC, CONCATENATEX, RANKX, ETC.
Estas funciones reciben una tabla, luego generan un resultado virtual a partir de cada iteración evaluando el segundo
argumento en un contexto de fila, y al final a esos resultados parciales se le aplica la función.
¿En qué otras funciones tenemos iteración?
En las funciones de tabla: FILTER, SELECTCOLUMNS, ADDCOLUMNS, TOPN, GENERATE.
En las funciones de inteligencia de tiempos: LASTNONBLANK, FIRSTNONBLANK.
Cualquier columna calculada, o
cualquier expresión que tenga
estas funciones genera un
contexto de fila.
¿Las funciones de relación generan contexto de fila?
Las funciones RELATED y RELATEDTABLE no generan contexto de fila,
sin embargo, si utilizan un contexto de fila.
RELATED: Se usa cuando estoy en el lado múltiple de la relación.
RELATEDTABLE: Se usa cuando estoy en el lado individual de la relación.

Contexto de filtro
El contexto de filtro es el conjunto de filtros que actúan sobre modelos de datos durante la evaluación de una expresión
DAX.
¿Qué es un filtro?
Es un conjunto de valores que puede tomar
una columna, los cuales van a restringir el
número de registros que tiene una tabla.
Todo filtro en DAX es en
realidad una tabla.
El contexto de filtro siempre existe. Si no hay filtro significa que el contexto de filtro es vacío.
Medidas y Tablas.
¿Qué objetos de DAX son afectados por el contexto de filtro?
¿Se puede crear contextos de filtros?
Sí, en Medidas puedo crear con CALCULATE y en Tablas con CALCULATETABLE.
¿La función FILTER genera contexto de filtro?
No, la función FILTER filtra una tabla realizando una iteración y evalúa una expresión.
Cada valor de nuestro informe se calcula bajo un
filtro diferente, bajo restricciones específicas.
¿Cómo se ejecuta el contexto de filtro?
Primero se identifica los contextos de filtros, luego se ejecuta el contexto de filtro sobre las tablas y finalmente se
aplica la fórmula que nos indica la medida.
DISTINCTCOUNT([COLUMN]) = COUNTROWS(VALUES([COLUMN]))
CALCULATE me permite modificar el
contexto de filtro de una expresión.

Transición de contexto
La transición de contexto es la capacidad de CALCULATE (y CALCULATETABLE) de convertir un contexto de fila, en un
contexto de filtro equivalente, que se aplicará al modelo durante la evaluación de una expresión DAX.
 Es una propiedad de CALCULATE. El contexto de fila es la fila actual
en la iteración.
El contexto de filtro es un conjunto
de filtros que afectan al modelo.
 El contexto de fila y el contexto de filtro no son lo mismo.
 Para haber transición de contexto debo cumplir 2 requisitos:
• Estar en una iteración (Contexto de fila).
• Utilizar la función CALCULATE (o CALCULATETABLE).
CALCULATE y CALCULATETABLE
¿Qué funciones generan transición de contexto?
En columnas calculadas no existe contexto de filtro, sin embargo, si aplicamos CALCULATE a una expresión de una
columna calculada, lo que va a pasar es que los datos que se encuentren en la fila de información como parte del
contexto de fila, serán tomado como contexto de filtro.

CALCULATE
Evalúa una expresión en un contexto de filtro modificado.
Sintaxis:
CALCULATE (<expresión>, [filtro 1], [Filtro 2], ...)
Expresión: Expresión que se va a evaluar o una medida.
Filtros:
- Expresiones de filtro booleanas.
- Expresiones de filtro de tabla.
- Funciones de modificación de filtro.
Microsoft: https://learn.microsoft.com/es-es/dax/calculate-function-dax
Cuando hay varios filtros, se pueden evaluar mediante el operador lógico AND (&&), lo que significa que todas las
condiciones deben ser verdaderas, o bien el operador lógico OR (||), lo que significa que cualquiera de las condiciones
puede ser verdadera.
¿Cómo se ejecuta el contexto de filtro con CALCULATE?
Primero se identifica los contextos de filtros y se adicionan los filtros indicados dentro del CALCULATE, luego se ejecuta
el contexto de filtro sobre las tablas y finalmente se aplica la fórmula que nos indica la medida.

Funciones
Acumulativas de tiempo

DATESYTD
Devuelve una tabla que contiene una columna con las fechas del año hasta la fecha, en el contexto actual.
Sintaxis:
DATESYTD(<dates> [,<year_end_date>])
dates: Una columna que contiene fechas.
year_end_date: Cadena literal con una fecha que define la fecha de finalización del año. El valor predeterminado es el 31
de diciembre.
DATESMTD
Devuelve una tabla que contiene una columna con las fechas del mes hasta la fecha, en el contexto actual.
Sintaxis:
DATESMTD(<dates>)

TOTALYTD
Evalúa el valor anual hasta la fecha de la expresión en el contexto actual.
Sintaxis:
TOTALYTD(<expression>,<dates>[,<filter>][,<year_end_date>])
expression: Expresión que devuelve un valor escalar.
dates: Columna que contiene fechas.
filter: Expresión que especifica un filtro que se va a aplicar al contexto actual.
year_end_date: Cadena literal con una fecha que define la fecha de finalización del año. El valor predeterminado es el
31 de diciembre.
TOTALMTD
Evalúa el valor de la expresión del mes hasta la fecha en el contexto actual.
Sintaxis:
TOTALMTD(<expression>,<dates>[,<filter>])
expression: Expresión que devuelve un valor escalar.
dates: Columna que contiene fechas.
filter: Expresión que especifica un filtro que se va a aplicar al contexto actual.

Funciones
Comparativas de tiempo

DATEADD
Devuelve una tabla que contiene una columna de fechas que se han desplazado hacia delante o hacia atrás en el tiempo
según el número especificado de intervalos desde las fechas del contexto actual.
Sintaxis:
DATEADD(<dates>,<number_of_intervals>,<interval>)
number_of_intervals: Entero que especifica el número de intervalos que se van a sumar o restar a las fechas.
interval: Intervalo por el que se van a desplazar las fechas (year, quarter, month o day.)

SAMEPERIODLASTYEAR
Devuelve una tabla que contiene una columna de fechas desplazadas un año atrás en el tiempo desde las fechas de la
columna dates especificada, en el contexto actual.
Sintaxis:
SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)
PARALLELPERIOD
Devuelve una tabla que contiene una columna de fechas que representa un período paralelo a las fechas de la columna
dates especificada, en el contexto actual, con las fechas desplazadas un número de intervalos hacia delante o hacia atrás
en el tiempo.
Sintaxis:
PARALLELPERIOD(<dates>,<number_of_intervals>,<interval>)
number_of_intervals: Entero que especifica el número de intervalos que se van a sumar o restar a las fechas.
intervals: El intervalo según el cual se van a desplazar las fechas. El valor del intervalo puede ser uno de los siguientes:
year, quarter, month.

Tema: Innovación
Fondo del lienzo: #2C0F35
Fondo de objetos visuales: #741D57
Objeto visual por tipo – Movie : #FF719C
Objeto visual por tipo – TV show : #FFBFCD
Objeto visual por clasificación: #FFA7AE
Fondo de valor de segmentador: #4E1645
Link:
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMDJjZjQ4ZmMtZjMyZC00YjdiLTk3ZjAtNDJkY2Y0N2IzOTFkIiwidCI6ImM1MDM4M
WQ5LTA1OTEtNDNjZS04MWUzLTQxNGMzNWI1MzBkZiIsImMiOjR9
Mis primeros Dashboard

Link:
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiN2ExMTc3NTQtNjIzMi00YmJiLWJkZmEtYjY1OGQyMTE3NWU5IiwidCI6ImM1MDM
4MWQ5LTA1OTEtNDNjZS04MWUzLTQxNGMzNWI1MzBkZiIsImMiOjR9
Tema: Rascielos

Link:
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiOWI5ZDgzZTYtMDczYS00MWI1LWE1NzQtNzc4OWQyNDQyMGYxIiwidCI6ImM1M
DM4MWQ5LTA1OTEtNDNjZS04MWUzLTQxNGMzNWI1MzBkZiIsImMiOjR9
Dimensiones: Alto 1400, Ancho 2000
Color de fondo del título: #15616D
Color ventas actual: #118DFF
Color venta año pasado: #374649
Indicador positivo tabla: #74DD87
Indicador negativo tabla: #E64A57

Link:
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYjQwOThiNDgtZjgwZi00YmQ0LWEzYjYtZGU5ZTQ0M2Q0MDBlIiwidCI6ImM1MDM
4MWQ5LTA1OTEtNDNjZS04MWUzLTQxNGMzNWI1MzBkZiIsImMiOjR9
Tamaño del globo de totales: 25

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M4MWQ5LTA1OTEtNDNjZS04MWUzLTQxNGMzNWI1MzBkZiIsImMiOjR9
Objeto visual: Bullet Chart by OKVIZ
Objeto visual: Zebra BI Tables
Tipo de letra: Segoe UI Bold
Tamaño de letra: 12

¿Qué es
visualización
de datos?

Definición de Visualización de Datos
“La representación gráfica de datos o conceptos, que tiene
como resultado una imagen mental o un artefacto externo
que ayude a la toma de decisiones”
Colin Ware
“La representación visual de información diseñada para
permitir la comunicación, el análisis, el descubrimiento y la
exploración”
Alberto Cairo

Definición de Visualización de Datos
1. Buenas prácticas de
visualización de datos.
2. Uso moderado del
color.
3. Análisis y exploración.
4. Intervienen 2
elementos: Los datos y
la visualización

¿Qué es Data Storytelling?
No es más que un enfoque estructurado sobre cómo comunicamos
insights a partir de los datos, e involucra una combinación de tres
elementos: datos, visualización y narrativa.
En Colombia la clase media
aumenta en un 20% y la
tasa de pobreza disminuye
en más del 30%

Texto descriptivo vs texto explicativo
1. Texto descriptivo:
• Se utilizan en tableros exploratorios.
• Son fáciles de detectar porque no enfatizan la conclusión.
• Ejemplo: Devoluciones por motivo.

2. Texto explicativo:
• Se utilizan en tableros aclaratorios o estáticos.
• Ayudar a poner en contexto a la audiencia y resaltar el Insight.
• Ejemplo: El 64% de las devoluciones se debe a la descripción errónea de los
productos en la web.

Texto descriptivo Texto explicativo

Tipos de Visualización de Datos
Visualizaciones
Exploratorias
Visualizaciones
Aclaratorias

Introducción
Datos Maquetar Explorar Historia
Maquetar Audiencia
Insight
Maquetar
Maqueta: https://excalidraw.com/
https://app.moqups.com/
https://app.mural.co/

Pasos del Data Storytelling
Escoge una
visualización
eficaz
Identificar el gráfico correcto
para transmitir el mensaje
Entiende el
contexto
Conocer a mi audiencia
Definir el mensaje
Enfoca la
atención
Posición
Tamaño
Color
Cuenta la
historia
Elimina el
desorden
Evitar carga cognitiva

Escoge una visualización efectiva
https://datavizcatalogue.com/ES/metodos/graficos_de_barras.html#google_vignette

Extra
 Descargar iconos: https://www.flaticon.es/
 Fuentes de datos libres: https://www.datosabiertos.gob.pe/
 Fuentes de datos libres: https://www.kaggle.com/datasets
 RGB colores: https://www.rapidtables.com/web/color/RGB_Color.html
 Fuentes de datos libres: https://data.world/datasets/free
 Fuentes de datos libres: https://dataverse.harvard.edu/
 Fuentes de datos libres: https://datos.gob.es/es
 Fuentes de datos libres: https://datos.gob.mx/
 Fuentes de datos libres: https://www.datos.gov.co/
 Fuentes de datos libres: https://datasetsearch.research.google.com/
 Fuentes de datos libres: https://www.earthdata.nasa.gov/
 Fuentes de datos libres: https://datosabiertos.mef.gob.pe/dataset/
 Descargar iconos: https://www.svgrepo.com/
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