¿Quiere saber cómo las herramientas Power Query y Data Analysis Expression mejoran la eficiencia del análisis de datos en Power BI, desde la limpieza de conjuntos de datos hasta la agregación de datos? ¡Lea más!
¿Qué es Power Query y su conexión con Data Analysis Expression (DAX)?
Hoy en día, los analistas de datos han comenzado a utilizar numerosas herramientas y software para analizar el conjunto de datos y hacer suposiciones basadas en las conclusiones. Power Query y Data Analysis Expression son las herramientas más utilizadas.
Ambas herramientas han proporcionado importantes beneficios a los analistas debido a su facilidad de uso y su alto nivel de precisión. La mayoría de las veces, los analistas utilizan estas herramientas gracias a Power BI, una aplicación para que los analistas almacenen sus conjuntos de datos, realicen pruebas estadísticas y hagan suposiciones.
Con Power Query, los usuarios pueden realizar múltiples ediciones en los conjuntos de datos y sus tablas. Entonces, Power BI creando una tabla basada en otra tabla se ha vuelto útil para limpiar conjuntos de datos y realizar nuevas pruebas.
En otras palabras, puede haber ocasiones en las que un analista desee realizar pruebas específicas sin valores atípicos en el conjunto de datos pero no desee eliminar el original. Para lograr esto, los analistas pueden crear nuevas tablas basadas en las ya existentes y limpiar los valores atípicos, lo que les permitirá obtener resultados precisos.
Por otro lado, en Power BI se utilizan expresiones de análisis de datos, también conocidas como DAX, que permiten a los analistas agregar sus datos y realizar cálculos. Sin embargo, utilizar DAX requiere ordenar conjuntos de datos en tablas, lo que hace que la combinación de Power Query y DAX sea ventajosa.
¿Qué es la expresión de análisis de datos (DAX)?
Data Analysis Expression es un lenguaje de programación que muchos usan cuando usan Power BI. Conocer la expresión del análisis de datos. Las personas pueden comprender y analizar sus datos de manera más eficiente y clara.
En otras palabras, al utilizar el lenguaje de programación Data Analysis Expression, los usuarios pueden comprender mejor diferentes modelos de datos, realizar cálculos adicionales sobre los datos, obtener diferentes tipos de cálculos y obtener mejores conclusiones.
Sin embargo, también existen otros beneficios al utilizar este lenguaje de programación. Por ejemplo, no muchos lenguajes de programación de datos brindan a los usuarios la flexibilidad de tener cálculos personalizados con su herramienta; por lo tanto, al usar DAX, los analistas podrán crear diferentes tipos de cálculos personalizados por ellos.
Por otro lado, al utilizar DAX, los usuarios pueden realizar cálculos basados en el tiempo. Para proporcionar más información, DAX permite el uso de series de datos basadas en el tiempo, una característica relativamente poco común en muchos lenguajes de programación de datos.
Además, muchas empresas ahora emplean Data Analysis Expression (DAX) para el análisis de datos, aprovechando la integración de un concepto de lógica empresarial dentro del lenguaje de programación. En otras palabras, muchas empresas utilizan DAX para analizar sus ventas, campañas de marketing, ganancias, tasas de conversión y muchos otros cálculos esenciales para comprender el éxito de una empresa.
Por lo tanto, al utilizar DAX y conectarlo a Power BI, las empresas y los usuarios obtendrán una mejor visión de sus operaciones y comprenderán qué campos les faltan y a cuáles deben monitorearse y prestarse mejor atención.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar Power BI?
Como se mencionó anteriormente, Power BI se ha convertido en una de las herramientas de visualización de datos más poderosas de los analistas. Numerosas empresas han comenzado a utilizar Power BI en sus operaciones y han observado muchas ventajas.
Una de las ventajas de Power BI es la reducción del tiempo de pasos innecesarios que antes los analistas debían realizar manualmente. Por ejemplo, antes de Power BI, muchos analistas tenían que introducir conjuntos de datos en herramientas, lo que consumía mucho tiempo manualmente.
Sin embargo, con la introducción de Power BI, estos empleados han podido dedicar más tiempo a los pasos más vitales del proceso de visualización de datos.
Por otro lado, Power BI ha aumentado la productividad y la colaboración entre los empleados de una organización, ya que proporciona un espacio compartido donde los empleados pueden colaborar y trabajar en proyectos simultáneamente.
Además, Power BI ha proporcionado a sus usuarios una plataforma fácil de usar. La facilidad de uso de la herramienta ha hecho que trabajar con ella sea más agradable y cómodo para los empleados.
Además, esta característica de facilidad de uso ha aumentado los comentarios positivos de los usuarios; dado que muchos empleados son propensos a cambiar en su proceso de trabajo, la facilidad de uso ha hecho que el cambio sea más llevadero para ellos.
Por lo tanto, al integrar el uso de Power BI, las empresas podrán proporcionar una plataforma fácil de usar para los usuarios. Por último, Power BI permite a los usuarios utilizar la herramienta en cualquier dispositivo electrónico, independientemente del tamaño de la pantalla.
En otras palabras, los empleados pueden trabajar en sus proyectos en caso de emergencia en sus dispositivos móviles cuando no hay ningún otro dispositivo electrónico disponible, lo que hace que la herramienta escalable comparado con otros.
¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos ocurre cuando los analistas deben revisar una muestra de datos para limpiar algunos de los datos innecesarios para sus cálculos. Por ejemplo, imagine tener un gran conjunto de datos que tiene numerosos coeficientes que tienen un impacto significativo en las ganancias de un producto.
Para entender qué género ha estado más interesado en el desarrollo, los analistas deben calcular la relación entre hombres-beneficio y mujeres-beneficio. Dado que el conjunto de datos proporciona muchos otros factores, como la fecha de compra, las tasas de conversión de marketing, la satisfacción del cliente, el número de devoluciones, etc.
Se pedirá a los analistas que transformen los datos solo para obtener los resultados de la relación que desean obtener; en este caso, teniendo solo el género como coeficiente dependiente en la ecuación. Por otro lado, la transformación de datos también consiste en cambiar el formato de un conjunto de datos específico.
Numerosas empresas operan a nivel mundial; esto implica que registrarán una parte de sus ventas y ganancias en monedas distintas de su moneda local. Por ejemplo, una empresa con sede en EE.UU. vende su producto en Reino Unido y Europa, lo que implica que registrará sus beneficios en dólares estadounidenses (USD), euros (EUR) y libras esterlinas (GBP).
Teniendo en cuenta que las empresas incurren en costos en USD, la empresa deberá obtener su información de ingresos en USD para comparar el costo de los bienes vendidos (COGS) con sus ingresos en la misma moneda. Para lograr esto, es fundamental cambiar el formato de los datos y convertirlos todos a moneda USD para completar la comparación.
Por lo tanto, transformar datos es una de las funciones más utilizadas por los analistas de datos, ya que proporciona muchos beneficios al calcular medidas estadísticas, crear hipótesis y llegar a las conclusiones de hipótesis más precisas.
Estos son algunos de los pasos en los que se utilizan Power BI y Data Analyst Expressions para acelerar el proceso de transformación de datos:
Pasos para dominar Power Query y DAX para la transformación de datos
Educar a los empleados sobre cómo opera y funciona cada uno es esencial para utilizar mejor las funciones que ofrece Power BI. A continuación se detallan algunas cosas a considerar al usar Power Query y DAX:
1- Comprender cómo funciona Power Query en Power BI
El objetivo principal de Power Query implica recopilar conjuntos de datos de diversas fuentes de datos y aplicar ediciones y transformaciones después de importarlos a la herramienta.
2- Cargar datos en transformación de datos en Power BI
Después de cargar los conjuntos de datos y combinarlos en Power BI, el método de consulta de energía permite a los usuarios editar y eliminar cualquier dato innecesario irrelevante para el análisis de datos.
Ahora que el conjunto de datos está completo, el análisis puede transformarlo en Power BI para realizar pruebas estadísticas utilizando numerosos métodos, uno de los cuales es el método DAX.
3- Comprender las funciones y fundamentos de DAX
Conocer las funciones necesarias durante el proceso es vital para utilizar el método DAX. Algunos de los básicos son los siguientes:
- SUMA
- PROMEDIO
- SI
- CAMBIAR
- TOTALYTD
Muchas otras funciones DAX pueden facilitar el trabajo del analista. Por lo tanto, tener todas las tareas escritas y almacenadas en un documento es crucial para que el acceso a ellas sea más accesible.
4- Búsqueda de técnicas DAX
Por otro lado, existen muchas técnicas que numerosos analistas comparten en las plataformas sociales cuando se trata del método DAX. Por lo tanto, actualícese siguiendo las redes sociales donde las personas comparten sus estrategias.
5- Combinar consulta de energía y DAX
Ahora que sabe cómo funcionan Power Query y DAX, es hora de combinar ambas herramientas y realizar análisis reales. Por ejemplo, un analista puede usar DAX en las tablas que creó previamente usando Power Query para comprender la variación anual de un conjunto de datos, lo que puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales críticas.
6- Empieza a explorar escenarios reales
Después de formarse en los conceptos básicos de DAX y Power Query, llega el momento de explorar y analizar escenarios de la vida real en el mundo empresarial.
Conclusión
En conclusión, el uso de Power BI es una herramienta esencial para los analistas de datos, y capacitar y dominar las funciones ofrecidas puede mejorar la eficiencia de la organización y de los empleados.
