¿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? ¡Siga leyendo!
¿Qué es Power Query y su conexión con Data Analysis Expression (DAX)?
En la actualidad, los analistas de datos han comenzado a utilizar numerosas herramientas y software para analizar el conjunto de datos y realizar 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 alto nivel de precisión. La mayoría de las veces, los analistas utilizan estas herramientas debido a Power BI, una aplicación para que los analistas almacenen sus conjuntos de datos, realicen pruebas estadísticas y realicen suposiciones.
Con Power Query, los usuarios pueden realizar múltiples ediciones en los conjuntos de datos y sus tablas. Power BI crea 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, las expresiones de análisis de datos, también conocidas como DAX, se utilizan en Power BI y permiten a los analistas agregar sus datos y realizar cálculos. Sin embargo, el uso de DAX requiere ordenar los 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)?
La expresión de análisis de datos es un lenguaje de programación que muchas personas usan cuando utilizan Power BI. Si conocen la expresión de 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 derivar mejores conclusiones.
Sin embargo, el uso de este lenguaje de programación también tiene otras ventajas. Por ejemplo, no muchos lenguajes de programación de datos ofrecen a los usuarios la flexibilidad de realizar cálculos personalizados con su herramienta, por lo que, al utilizar DAX, los analistas podrán crear distintos tipos de cálculos personalizados.
Por otra parte, con DAX, los usuarios pueden realizar cálculos basados en el tiempo. Para proporcionar una visión más amplia, DAX permite utilizar series de datos basadas en el tiempo, una característica relativamente poco común en muchos lenguajes de programación de datos.
Además, muchas empresas ahora emplean la expresión de análisis de datos (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.
De esta forma, al utilizar DAX y conectarlo con Power BI, las empresas y los usuarios obtendrán un mejor conocimiento de sus operaciones y entenderán qué campos les faltan y cuáles necesitan ser mejor monitoreados y atendidos.
¿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 para los analistas. Numerosas empresas han comenzado a utilizar Power BI en sus operaciones y han visto muchas ventajas.
Una de las ventajas de Power BI es la reducción del tiempo que se dedica a realizar 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 de forma manual.
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 incrementado los comentarios positivos de los usuarios: dado que muchos empleados son propensos a cambiar su proceso de trabajo, la facilidad de uso ha hecho que el cambio sea más llevadero para ellos.
De esta forma, al integrar el uso de Power BI, las empresas podrán ofrecer 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 situaciones de emergencia en sus dispositivos móviles cuando no hay ningún otro dispositivo electrónico disponible, lo que facilita la herramienta escalable En comparación con otros.
¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos es cuando los analistas deben revisar una muestra de datos para eliminar algunos de los datos innecesarios para sus cálculos. Por ejemplo, imagine que tiene 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 los beneficios de los hombres y los de las mujeres, ya 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.
Los analistas deberán transformar los datos únicamente para obtener los resultados de la relación que desean obtener (en este caso, tener únicamente 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, lo que implica que registrarán una parte de sus ventas y ganancias en monedas distintas a su moneda local. Por ejemplo, una empresa con sede en los EE. UU. vende su producto en el Reino Unido y Europa, lo que implica que registrará sus ganancias en dólares estadounidenses (USD), euros (EUR) y libras esterlinas (GBP).
Teniendo en cuenta que las empresas incurren en costos en dólares estadounidenses, la empresa deberá obtener la información de sus ingresos en dólares estadounidenses para comparar el costo de los bienes vendidos (COGS) con sus ingresos en la misma moneda. Para lograr esto, es esencial cambiar el formato de los datos y convertirlos todos a la moneda estadounidense para completar la comparación.
Por lo tanto, la transformación de 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 funciona cada uno de ellos es fundamental para aprovechar al máximo las funciones que ofrece Power BI. A continuación, se indican algunos aspectos que se deben tener en cuenta al utilizar Power Query y DAX:
1- Comprenda 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 la 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 que no sea relevante 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. Algunas de las básicas son las siguientes:
- SUMA
- PROMEDIO
- SI
- CAMBIAR
- TOTALMENTE
Existen muchas otras funciones de DAX que pueden facilitar el trabajo del analista. Por ello, tener todas las tareas escritas y almacenadas en un documento es fundamental para que el acceso a ellas sea más sencillo.
4- Búsqueda de técnicas DAX
Por otro lado, existen muchas técnicas que numerosos analistas comparten en las plataformas sociales en lo que respecta al método DAX. Por lo tanto, manténgase actualizado siguiendo las redes sociales donde las personas comparten sus estrategias.
5- Combina Power Query y DAX
Ahora que sabe cómo funcionan Power Query y DAX, es hora de combinar ambas herramientas y realizar un análisis real. Por ejemplo, un analista puede usar DAX en las tablas que creó previamente con Power Query para comprender la variación interanual de un conjunto de datos, lo que puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales críticas.
6- Comienza a explorar escenarios reales
Después de capacitarse en los conceptos básicos de DAX y Power Query, es hora de explorar y analizar escenarios de la vida real en el mundo empresarial.
Conclusión
Para concluir, el uso de Power BI es una herramienta esencial para los analistas de datos, y la capacitación y el dominio de las funcionalidades que ofrece pueden mejorar la eficiencia de la organización y de los empleados.
