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Power Bi para la Gestión - Semana 3 — Transcript

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0:02bienvenidos nuevamente al curso de Power
0:04bi para
0:07gestión hasta ahora hemos trabajado con
0:10conjuntos de Data usualmente pueden
0:13venir en distintas queries cuando hemos
0:16querido trabajar con información que
0:17pertenecen a queries distintas lo que
0:19hemos hecho ha sido unir ambas queries y
0:22crear una sola hoja una sola planilla
0:24donde aparece toda la información pero
0:27no siempre vamos a querer trabajar de
0:28esta forma a veces cada query va a tener
0:31una cantidad tan grande de información
0:33que crear una sola hoja que contenga
0:35toda la Data puede no ser
0:38particularmente práctico en esta unidad
0:40lo que vamos a evaluar es Cómo podemos
0:42trabajar con cueres distintas que nos
0:44permitan cruzar variables que provienen
0:46de queries distintas sin la necesidad de
0:49unir todos los datos en un solo lugar
0:52para esto uno de los elementos más
0:54importantes para poder evaluar qué tan
0:57posible viable es este tipo de análisis
0:59es es la granularidad la granularidad
1:02consiste en el contexto que se encuentra
1:05descrito en cada fila de las queries con
1:08las que estamos trabajando una forma de
1:11ejemplificar esto es básicamente
1:13preguntarnos Qué cosa nos está diciendo
1:16esta fila dentro de esa tabla y aquello
1:19que la fila nos permite describir de
1:22forma unitaria es la granularidad de esa
1:25query por ejemplo en la tabla que ven en
1:28la pantalla lo que tenemos es
1:29información sobre nombres de personas y
1:33Las edades que tienen cada una de estas
1:35personas por lo que la granularidad
1:38podría invocarse de la siguiente manera
1:41esta queri tiene una granularidad que
1:43nos permite analizar una fila por
1:46persona sin embargo ese no va a ser
1:48siempre el caso a veces las tablas
1:50conforme van teniendo mayor información
1:53mayor cantidad de datos quizás no nos
1:55permitan hacer un análisis tan simple
1:58como el que acabamos de hacer por
2:00ejemplo en contextos que son más
2:03complejos conforme existe más
2:06información la granularidad también va a
2:08ser un poco más compleja en el caso que
2:11ven en pantalla por ejemplo tenemos una
2:14columna con los nombres de las personas
2:17con el curso que
2:19están desarrollando y la nota que han
2:22obtenido en cada uno de estos cursos
2:25como se dan cuenta la idea de una fila
2:27por persona ya no se aplica porque vemos
2:30en la columna de nombre que los nombres
2:32de las personas están repetidas Entonces
2:35cuál es el contexto único que nos
2:37escribe cada fila no es una persona por
2:41fila no es un curso por fila Tampoco
2:44porque los cursos también pueden estar
2:45repetidos lo que tenemos es una
2:48granularidad de una fila por persona por
2:52curso la granularidad es un aspecto muy
2:55importante cuando decos comenzar a
2:57trabajar con relaciones entre nuestras
3:00tablas para crear finalmente un modelo
3:02de
3:05datos ahora que hemos visto en qué
3:08consiste la granularidad de cada tabla
3:11podemos ver en qué se diferencia las
3:13distintas estructuras que puedan tener
3:15el tipo de información unitaria que nos
3:17dan dependiendo de cómo están eh
3:19conformadas o qué tipo de variables
3:21tienen esto es un aspecto sumamente útil
3:23cuando intentamos identificar los
3:26distintos tipos de relación que podemos
3:28crear entre las tablas que pertenecen a
3:31nuestro modelo de datos los tipos de
3:33relación tienen que ver con la forma en
3:35que dos tablas distintas conversan entre
3:38sí hasta ahora hemos sido capaces de
3:40unir dos queries utilizando algún tipo
3:43de columna común una variable que
3:46comparten esas dos tablas ahora si bien
3:49hemos usado esas columnas comunes para
3:51poder hacer que estas tablas conversen
3:54entre Sí en un mismo idioma y unir los
3:56datos que la componen también podemos
3:58utilizar esas columnas comunes para
4:00identificar las relaciones que pueden
4:02tener y poder utilizar variables que
4:04provienen de dos tablas distintas sin la
4:06necesidad de unirlas o compilar lasas en
4:09un solo lugar en este sentido vamos a
4:12tener distintos tipos de relación un
4:15tipo de relación inicial y quizás el más
4:17simple de todos es la relación uno con
4:20uno o one to One en este caso las
4:23columnas comunes de ambas queries tienen
4:26valores únicos en ambos lugares por
4:29ejemplo en este caso la primera query
4:32tiene nombres de personas y sus
4:34respectivas edades mientras que la
4:36segunda query tien nombres de personas y
4:39el distrito en el cual viven en este
4:42caso las columnas comunes vendrían a ser
4:44la columna de nombre y como podemos
4:46observar los valores que se encuentran
4:48en la columna nombre son únicos en ambos
4:52casos de esta forma si quisiéramos
4:54relacionar estas dos tablas tendríamos
4:56que hacerla con una relación uno con uno
5:00porque ambas columnas comunes tienen
5:03valores únicos en ambas tablas eso nos
5:07va a permitir por ejemplo eh cruzar o
5:10analizar la información de edad con la
5:12información de distrito si esta tabla se
5:14ampliara quizás Podríamos sacar
5:16evaluaciones como promedio de edad por
5:19Distrito o valor máximo de la edad por
5:22Distrito ahora no todas las relaciones
5:24van a ser tan simples en algunos casos
5:27vamos a tener relaciones como la guant o
5:30uno con varios o varios con uno esto
5:33suele ser el tipo de relación más común
5:35cuando trabajamos con power bi y
5:37consiste en que las columnas comunes de
5:39ambas queries tienen valores únicos en
5:42una tabla y valores repetidos en otra
5:45tabla por ejemplo en este caso la
5:47primera query tiene la tabla que ya
5:49habemos visto antes es decir nombres de
5:51personas y sus respectivas edades en la
5:54segunda query tenemos información un
5:56poquito más detallada tenemos los
5:58nombres de las las personas el curso en
6:01el cual se encuentran y la nota que han
6:03obtenido como podemos ver en la segunda
6:05query la columna de nombres tiene
6:07nombres repetidos Eso significa de que
6:11una sola persona ha participado en más
6:14de un curso quizás para hacer que estas
6:16dos columnas conversen Tendremos que
6:18tomar en consideración esos distintos
6:20niveles de granularidad esto es
6:22importante porque vamos a poder obtener
6:24información por ejemplo Cuál es el
6:27promedio de nota porque cada una de las
6:30personas una vez que hayamos seteado la
6:32relación entre las dos tablas pero
6:34primero es importante identificar cómo
6:36estas dos tablas conversan entre sí
6:38finalmente la relación más compleja que
6:41puede presentarnos los datos es la
6:43relación de varios con varios o many to
6:45many en este caso las columnas comunes
6:48tienen valores repetidos en ambas
6:51queries tal es el caso del ejemplo que
6:53les muestro en la pantalla por ejemplo
6:55la primera tabla tiene nombres repetidos
6:59cursos repetidos y las notas para cada
7:03persona por cada curso en cambio la
7:06segunda query la segunda tabla tiene
7:08cursos repetidos horarios repetidos y la
7:11cantidad de matriculados por curso por
7:14horario entonces vemos Que ambas tablas
7:18tienen niveles iguales de granularidad
7:21pero nos dan información distinta en
7:23este caso las columnas comunes vendrían
7:25a ser curso entonces Cómo podemos unir
7:28Cómo podemos trabajar trar con dos
7:30tablas que nos presentan información
7:33repetida en las columnas que comparten
7:35eso lo vamos a ver más adelante pero es
7:37importante que sepamos reconocer Cuáles
7:40son los tipos de relación que podemos
7:41encontrar en nuestra Data antes de
7:44incorporarlas a nuestro modelo de
7:48datos H hemos visto cómo pueden existir
7:52distintos tipos de relaciones entre las
7:54tablas que hemos incorporado a nuestro
7:56modelo de datos hemos visto el caso de
7:58las relaciones uno con uno las
8:00relaciones uno con varios o varios con
8:02uno que es simplemente la situación
8:03inversa las relaciones de varios con
8:06varios todo esto dependiendo de la
8:08granularidad que tienen las tablas que
8:10incorporemos y cuáles son las columnas
8:13comunes comparten dos queries o más sin
8:16embargo también existe un elemento
8:18sumamente importante que nos permite
8:21identificar como dos tablas o más
8:23conversan entre sí Y es el caso de las
8:26direcciones de nuestras relaciones en el
8:29caso de las direcciones vamos a
8:31encontrar dos tipos las relaciones que
8:34tienen una dirección
8:36bidireccional y las relaciones con una
8:38dirección unidireccional en el caso de
8:41las relaciones bidireccionales se pueden
8:43segmentar los datos en cualquier
8:45dirección en el ejemplo que ven en
8:47pantalla por ejemplo tenemos dos tablas
8:49la primera tabla tiene nombres de
8:51personas el curso en el que se
8:53encuentran en la nota que han obtenido
8:55por ese curso si se dan cuenta la
8:57columna nombre tiene valores únicos que
9:00no se repiten la segunda tabla tiene
9:02información de los nombres información
9:04de distrito y la edad de cada una de
9:07estas personas la granularidad de estos
9:10datos en ambos casos es de una fila por
9:14persona y las columnas comunes que
9:17comparten ambas tablas tienen valores
9:19únicos para cada una de las personas que
9:22aparecen en ellas esto nos hace suponer
9:25que la relación que existe entre ambas
9:26tablas es de uno con uno cierto y la
9:29dirección que tienen entre sí es
9:32bidireccional porque al ser una relación
9:34uno con uno se pueden utilizar las
9:38variables de una tabla para segmentar el
9:40análisis de los valores de otra tabla
9:43por ejemplo la relación bidireccional
9:46nos permitiría utilizar el curso para
9:51segmentar el análisis de la edad el
9:54curso se encuentra en la tabla a y la
9:57edad se encuentra en la tabla B de esa
9:58misma forma se podría utilizar la
10:00variable Distrito que se encuentra en la
10:02query B para analizar el valor de nota
10:06que se encuentra en la query a esto se
10:08puede hacer porque se trata de una
10:10relación bidireccional y vamos a ver en
10:13qué casos esto no ocurre en el caso de
10:16las relaciones unidireccionales se
10:18pueden segmentar los datos en una sola
10:21dirección y es lo que vamos a encontrar
10:23usualmente en las relaciones de uno con
10:25varios en el ejemplo que ven en pantalla
10:27la quería tiene información de personas
10:31en determinados cursos y las notas que
10:33han obtenido en esos cursos mientras que
10:35la qerib tiene información sobre los
10:38horarios de los cursos y los créditos de
10:40cada uno de estos como pueden ver la
10:43columna común que comparten es la
10:45columna curso mientras que en la quer B
10:47la columna curso tiene valores únicos en
10:50la quer a la columna curso tiene valores
10:53repetidos lo cual nos hace enfrentarnos
10:55a una relación de varios con uno sin
10:58embargo esa relación de varios con uno
11:01tiene una sola dirección y esta
11:03dirección va de la tabla B hacia la
11:05tabla A qué cosa quiere decir eso que
11:08puedo utilizar variables que provienen
11:10de la tabla B para analizar los valores
11:12de la tabla a Pero no es así en
11:15viceversa por ejemplo puedo analizar
11:17Cuál es el promedio de nota por cada
11:19horario estas variables provienen de
11:21tablas distintas estoy utilizando la
11:24columna horario para segmentar los
11:26valores de la tabla a pero no puedo
11:29hacer lo contrario es decir no puedo
11:30utilizar una variable como nombre para
11:32analizar el creditaje que están
11:35asumiendo en un determinado ciclo Esto
11:37se debe únicamente a la dirección la
11:40dirección nos lleva a segmentar la Data
11:43utilizando variables de B para analizar
11:46los valores de a pero no podemos hacer
11:49lo contrario ahora que ingresemos
11:51nuestra Data real al modelo de datos en
11:54Power bi vamos a ver qué implicancias
11:56prácticas tiene esto dentro de el
11:59análisis de las
12:02visualizaciones para poder ejemplificar
12:05los conceptos que acabamos de compartir
12:07es decir la granularidad las relaciones
12:10entre las tablas y la dirección de estas
12:12relaciones vamos a utilizar un caso
12:14práctico que nos permite trabajar con
12:16Data en nuestro entorno de Power bi el
12:18caso que vamos a utilizar Esta vez tiene
12:21que ver con una base de datos de
12:23facturas es decir la facturación de una
12:25tienda en este caso una tienda de
12:27electrónicos para el de junio 2021 es
12:30decir dentro de un solo mes qué
12:33artefactos ha vendido esta tienda y a
12:36través de la información de la base de
12:37datos vamos a poder hacer seguimiento de
12:40qué tanto esas facturas que hemos
12:42emitido se han ido pagando en el tiempo
12:45además se cuenta con información sobre
12:47los tipos de productos y tipos de marcas
12:49que se han vendido Además del tarifario
12:52los precios según estas dos
12:54características finalmente se cuenta con
12:56información sobre los pagos que que han
12:58sido sido realizados hasta el momento
13:00las personas que han comprado en nuestra
13:01tienda no siempre han cancelado en el
13:03momento algunas Sí algunas han hecho un
13:05solo pago al contado y han cancelado la
13:08totalidad del monto de estos artefactos
13:09sin embargo otras personas han decidido
13:11hacer pagos en dos partes distintas otro
13:14grupo de personas esperemos que sean la
13:16menor cantidad son personas que no han
13:18hasta ahora no han llegado a pagar la
13:21totalidad del monto algunas no han hecho
13:23ni un solo pago algunas tal vez han
13:25hecho un pago o dos pagos pero hasta
13:27ahora no han cubierto la totalidad del
13:29mundo Entonces si queremos hacer
13:31seguimiento a esta información si
13:33Queremos saber cuánto nos falta cobrar
13:35Si queremos un porcentaje de cobranza
13:37hasta ahora vamos a utilizar el
13:39siguiente caso para hacer este tipo de
13:41evaluación al finalizar el caso lo que
13:44vamos a lograr es primero modelar los
13:46datos obtenidos en Power query con
13:48nuevos tipos de transformaciones en este
13:50caso específico vamos a trabajar con las
13:53funciones de append pivot y un pivot
13:56Además vamos a ser capaces de gestionar
13:58las relaciones y direcciones que existen
14:01entre las tablas de nuestro modelo de
14:02datos vamos también a identificar nuevas
14:05funcionalidades de la sintaxis dax para
14:08hacer mediciones y finalmente vamos a
14:11incorporar elementos interactivos Al
14:13momento de construir nuestros reportes
14:16en base a visualizaciones que nos
14:18permitan analizar los
14:22datos en el caso dirigido para esta
14:25semana lo que vamos a tener es la
14:27siguiente base de datos que nos ofre es
14:28información de distintas características
14:31en el archivo Excel adjunto a esta
14:34semana van a encontrar seis tablas la
14:37primera tabla dedicada a las facturas
14:39nos da información sobre el producto la
14:43marca el ID de la factura que se se ha
14:45emitido es decir la venta y la fecha en
14:48que se realizó la venta vamos a tener
14:50también tablas que nos permiten hacer
14:52una etiquetado de las marcas y de los
14:55productos que hemos vendido Además vamos
14:57a tener un tarifario con el costo o el
14:59precio de cada una de estas marcas y sus
15:03productos y finalmente vamos a tener dos
15:05tablas vinculadas a los pagos de estas
15:08facturas primero vamos a tener el caso
15:11de los primeros pagos que se han hecho
15:13sobre una determinada factura y en caso
15:15no se haya pagado la totalidad del saldo
15:18que se debe vamos a tener una segunda
15:20tabla con las segundas cuotas que se han
15:23pagado esto no significa de que todas
15:25las facturas han sido pagadas en su en
15:27su totalidad en algunos casos algunas
15:30personas pueden no haber pagado en
15:32ninguna cuota el monto que nos deben o
15:34quizás algunas personas han hecho dos
15:36pagos pero aún no terminan de cubrir el
15:39monto adeudado lo que vamos a hacer
15:41ahora es agregar todas estas tablas para
15:45ser transformadas en Power
15:50query vamos a esperar algunos segundos y
15:53vamos a ver de que automáticamente se va
15:56a abrir el editor del entorno de Power
15:58query y vamos a tener la información de
16:00las tablas que hemos mencionado hasta el
16:04momento Recuerden que más allá de lo que
16:07vayamos a hacer lo primero que tenemos
16:10que evaluar es saber si es que Power
16:12query está identificando correctamente
16:15las características de nuestros datos
16:17por ejemplo en la tabla de facturas
16:21queremos definitivamente que la columna
16:23fecha tenga un formato de fecha de
16:26calendario este loguito nos indica es el
16:29ojito de calendario nos indica que esto
16:31ya está ocurriendo en el caso de marca
16:33vamos a tener un código numérico y una
16:37etiqueta en formato de texto en el caso
16:40de los pagos vamos a tener valores
16:43principalmente numéricos en el caso del
16:45monto quizás podríamos
16:49cambiarlo a un valor con decimales
16:52dependiendo del tipo de información que
16:54tenemos les puedo adelantar de que en
16:56este caso la tabla no incluye valores
16:59decimales por lo que no es necesario
17:01Tenemos también una segunda tabla para
17:03la segunda cuota de
17:05pago y también una tabla de leyenda para
17:08producto para marca y los tarifarios de
17:12cada una de estas combinaciones
17:14dependiendo del producto y la marca cada
17:16artefacto va a tener un precio en
17:23particular lo que queremos hacer a
17:25continuación como primer paso de nuestro
17:27análisis o de nuestras transformaciones
17:29en Power query es ser capaces de anexar
17:33las dos tablas de pago que tenemos en
17:35nuestra fuente sabemos que tenemos una
17:38tabla para la primera cuota de pagos y
17:41una tabla para nuestra segunda cuota de
17:43pagos quizás Esto se debe a que se
17:46realizan en días distintos quizás una se
17:48realiza al inicio del mes y otra se
17:50realiza al finalizar el mes Lo
17:53importante es analizar Cuál ha sido el
17:55comportamiento de nuestros compradores
17:58de nuestros clientes Ahora nosotros ya
18:00hemos trabajado anteriormente con la
18:03opción de combinar consultas combinar
18:06queries esto implicaba principalmente
18:08incorporar nuevas columnas a una de
18:11nuestras tablas sin embargo en este caso
18:14no queremos agregar columnas lo que
18:16queremos hacer es agregar filas y es por
18:19eso que vamos a utilizar la opción de
18:22combinar Pero esta vez no vamos a
18:24utilizar combinar consultas sino que
18:26vamos a anexar con consultas por lo que
18:29van a encontrar en Power bi si es que
18:32tuvieran la versión en inglés la
18:34funcionalidad de
18:36append para anexar consultas voy a
18:39apretar el
18:41botón y me ofrece la opción de anexar
18:44dos tablas o tres o más tablas en esa
18:48situación lo único que debemos hacer es
18:50seleccionar si es que quisiéramos anexar
18:53dos tablas seleccionar la tabla que
18:55vamos a anexar no la tabla en en la cual
18:58nos encontramos sino la tabla que vamos
19:01a incorporar a esta tabla actual para
19:04que no nos confundamos ya Power bi nos
19:06indica En cuál es la tabla en la cual
19:09nos encontramos la tabla actual que
19:10vendría a ser la de la primera cuota de
19:12pago lo que nosotros queremos hacer es
19:15anexar la segunda cuota de pago a esta
19:18primera tabla obviamente no vamos a
19:21elegir nuestra tabla actual sino la
19:23tabla que queremos anexar a esta tabla
19:25Así que vamos a elegir pago
19:27dos si es que quisiéramos anexar más de
19:30dos tablas es decir tres tablas o más
19:32las opciones que nos aparezcan van a ser
19:34un poco
19:36distintas vamos a tener automáticamente
19:42incorporada automáticamente incorporada
19:44vamos a tener nuestra tabla actual es
19:47decir la tabla de pago uno y desde el
19:50menú de la izquierda vamos a tener que
19:52agregar la tabla que queremos anexar en
19:56este caso solamente tenemos dos tablas
19:58Así que vamos a volver vamos a ir a dos
20:01tablas vamos a anexar el pago dos y
20:03colocamos
20:07aceptar quiero que revisen bien lo que
20:10ha ocurrido si vamos al paso
20:12anterior podemos observar que nuestro
20:15perfilamiento de la columna solamente
20:18tenemos un tipo de dato es decir el dato
20:22pago uno primera cuota determinado por
20:25este uno en la columna de pago pero una
20:28vez que realizamos el anex amiento de la
20:31segunda tabla ese perfilamiento va a
20:33variar ahora tenemos dos casos distintos
20:36si lo utilizamos con la zapita para
20:39filtrar vamos a ver que ahora tenemos
20:41dos tipos de valores primera cuota y
20:44segunda cuota eso significa que nuestra
20:47funcionalidad de anexar consultas ha
20:50funcionado
20:55correctamente otra funcionalidad
20:58importante para transformar nuestra Data
21:01y adecuarla al tipo de análisis que
21:03queremos realizar está en las
21:04funcionalidades de pivot o unpivot para
21:08nuestra Data esto lo vamos a encontrar
21:11en nuestra versión de español de Power
21:13bi dentro de estos botones si vamos al
21:16menú a la pestaña transformar vamos a
21:19encontrar primero el botón de columna
21:20dinámica es decir pivotear la Data y la
21:24opción de anular la dinamización de las
21:26columnas Es decir de es pivotear la Data
21:29pivotear también a veces se interpreta
21:32como transponer la Data y en qué
21:35consiste pivotear la Data por
21:40ejemplo Aquí voy a retirar de la vista
21:42Disculpen el perfil de la columna y me
21:43voy a quedar solamente con esta
21:45información Okay voy a ir a transformar
21:47y voy a seleccionar la columna pago
21:49cierto en esa tabla pago uno yo he
21:52incorporado además la información sobre
21:54la segunda cuota de los
21:57datos además algo que no mostré en el
21:59video anterior es que he deshabilitado
22:01la carga de la tabla pago dos porque ya
22:03tengo toda la información en la tabla
22:05pago uno Incluso en pago uno podría
22:09Modificar el nombre para que la tabla
22:11sea de pagos en
22:14general en la tabla pagos en general voy
22:18a tener la columna pago donde van a
22:20figurar la primera y segunda cuota
22:21cierto pero qué pasaría si yo no
22:23quisiera tener los valores de primera y
22:26segunda cuota en una sola columna sino
22:28que quisiera una columna para la primera
22:31cuota y una segunda columna para la
22:34segunda
22:36cuota para eso puedo utilizar la
22:38funcionalidad pivotear voy a hacer lo
22:40siguiente voy a seleccionar la columna
22:43pago simplemente haciendo clic en la
22:44cabecera voy a acercarme al icono
22:47columna dinámica hago clic y me va a
22:50mencionar Use los nombres de la columna
22:53pago es decir los valores de la columna
22:55pago pago uno y pago dos para crear
22:58columnas nuevas y quiero que los valores
23:00asignados a esas columnas nuevas no van
23:03sean del ID sino que sean que provengan
23:07del monto de la misma
23:10tabla Es decir para cada una de esas
23:13columnas primera cuota y segunda cuota
23:15va a incorporar los valores de monto y
23:18esto lo va a hacer dentro de cada ID que
23:22analiza si colocamos aceptar Qué cosa
23:26obtenemos tenemos dos columnas la
23:29primera
23:32columna cuotas uno voy a cambiar el
23:36nombre para que sea un poquito más eh
23:38fácil de observar y una segunda columna
23:40con la cuota dos y esto lo está notando
23:44para cada fila que existe en la tabla
23:46porque eso es
23:47importante si se dan cuenta no todos los
23:51pagos o no todas las facturas han
23:53recibido una segunda cuota pero cuando
23:55no han recibido una segunda cuota no
23:58hemos eliminado la fila de la factura
24:00sino que simplemente en la segunda
24:02columna que incorpora los valores de la
24:04segunda cuota ha aparecido un valor nulo
24:07esos valores nulos no aparecían
24:08inicialmente en nuestra tabla de datos
24:11pero al transponer la información han
24:13sido rellenados de forma
24:15automática esto nos ayudaría bastante si
24:18es que quisiéramos incorporar las
24:21columnas cuota uno y cuota dos a nuestra
24:24tabla facturas ahí sí podríamos utilizar
24:26la funcionalidad de cominar consultas
24:29porque nos permitiría simplemente
24:30agregar nuevas columnas a una base que
24:32ya
24:33existe ahora es importante que nos
24:36preguntemos Qué cosa nos conviene hacer
24:39nos sirve que la Data se encuentre
24:42estructurada de esta
24:43forma yo les podría argumentar que sí
24:46porque nos permite incorporar esas
24:48columnas a una tabla más grande que
24:50vendría a ser la tabla de facturas si
24:52quisiéramos incorporar en la tabla
24:53facturas toda la información existente
24:56en nuestra base sin embargo debo hacerme
25:00también una pregunta qué
25:02ocurriría si existiera una cuota 3 o una
25:06cuota cuatro o si quisiera agregar
25:08información de una cuota 5 6 7 y
25:11etcétera etcétera esas
25:14funciones de agregar estas nuevas
25:16columnas estas nuevas cuotas no se
25:18encuentran automatizadas en Power bi o
25:21en Power query en este
25:23caso Quizás lo que nos sirva más es
25:26conservar una sola columna donde se
25:28denote Cuál es la cuota que se está
25:30pagando y el monto de esa
25:34cuota para hacer esto bueno primero
25:37podríamos ir a nuestros pasos aplicados
25:40y retirar la dinamización de las
25:43columnas pero otra forma de hacerlo si
25:45es que la Data automáticamente la
25:47hubiéramos encontrado de acuerdo a esta
25:49estructura es con los siguientes pasos
25:52vamos a seleccionar las dos columnas que
25:54deseamos despote vamos ir a transformar
25:58y seleccionamos este botón llamado
26:00anular dinamización de columnas vamos a
26:03ver qué
26:04ocurre
26:06automáticamente colocado los atributos
26:08en una sola columna los atributos son
26:10básicamente las cabeceras de la
26:12estructura anterior como ven pueden
26:15colocar cuota un cuota dos dependiendo
26:18de Cuál es la estructura de nuestros
26:19datos el nombre de la columna Ahora va a
26:22ser
26:24cuota y al lado va a tener el valor el
26:27monto de cada una de esas cuotas que se
26:29han ido pagando eso ya no nos va a
26:31permitir combinar las queries en el
26:34sentido de agregar nuevas columnas a la
26:36tabla facturas porque la granularidad de
26:40las dos
26:41tablas se ha cambiado
26:44cierto la tabla de facturas tiene una
26:47granularidad de información por factura
26:50por ID de factura la granularidad de la
26:55tabla pagos es factura por cuota o cuota
26:59por factura
27:02cierto Entonces si ya no podemos unir
27:05estas dos tablas Cómo podemos hacer que
27:08el análisis incorpore variables de ambas
27:12tablas ya no vamos a unir las consultas
27:14ya no vamos a unir las queries sino que
27:17vamos a
27:23relacionarlas hemos realizado
27:25transformaciones en nuestra base de
27:26datos utilizando las funcionalidades de
27:30anexar pivotear o transponer y despote
27:33una vez que hemos realizado estas
27:35transformaciones hemos vuelto a nuestro
27:37entorno de Power bi y solamente tenemos
27:39aquellas tablas que nos van a servir
27:41para nuestro análisis algo que hemos
27:43hecho de forma distinta respecto a lo
27:46desarrollado en la semana pasada es que
27:48no hemos incorporado toda la información
27:50en una sola hoja en una sola tabla que
27:53nos sirva como una planilla enorme que
27:55contenga toda la Data sino que hemos
27:57conservado la información en distintas
28:00tablas Cómo podemos hacer que estas
28:01tablas conversen entre sí a través de
28:04las relaciones para evaluar las
28:06relaciones que existen dentro de nuestro
28:09modelo vamos a ir a nuestro visor de
28:11modelo que es este tercer ítem que se
28:13encuentra en la eh barra de la izquierda
28:17vamos a ir al visor de modelo y vamos a
28:18encontrar todas aquellas relaciones que
28:21Power bi ha sido capaz de identificar de
28:24forma automática en nuestras tablas
28:27agregadas al archivo de esta forma ha
28:30incorporado cinco relaciones distintivas
28:34las primeras relaciones tienen que ver
28:36con aquellas que van desde las tablas
28:38marca y recordemos que la tabla marca
28:40tiene eh la variable de código de la
28:43marca y su etiqueta y se
28:46relaciona con la tabla facturas de la
28:49siguiente manera voy a pasar el mouse
28:52por esa relación y vamos a ver cómo al
28:54prenderse nos va a indicar algunas
28:56cositas primero
28:58nos indica que de que la variable marca
29:00es decir el código de la marca es la
29:03columna común que permite que estas dos
29:05tablas se relacionen Además nos indica
29:08que la relación es de uno con varios
29:11porque tiene valores únicos en la tabla
29:14marca y valores repetidos en la tabla
29:18facturas podemos emitir más de una
29:22factura para la misma marca pero cada
29:24marca tiene una sola
29:26etiqueta Asimismo observamos de acuerdo
29:29a la flecha que figura entre la relación
29:32que la dirección es
29:34unidireccional y va desde la tabla marca
29:38hacia la tabla
29:39facturas Eso quiere decir que podemos
29:41utilizar variables de la tabla marca
29:44como la etiqueta de marca para segmentar
29:47el análisis de los valores que existen
29:49en la tabla factura pero no podemos
29:52hacer lo contrario no podemos utilizar
29:55variables de de la tabla facturas para
29:58segmentar el análisis de las variables
30:00de la tabla
30:02marca de esta misma forma vemos que la
30:05tabla producto se
30:07relaciona con la tabla facturas en una
30:10relación de uno con varios con la misma
30:12dirección Es decir desde la tabla
30:15producto hacia la tabla
30:17facturas y esto también ocurre con las
30:19tablas Marc y producto que tienen una
30:22relación de uno con varios con la tabla
30:24tarifario y siempre la dirección
30:29tiene la dirección hacia la tabla que
30:32presenta los valores
30:35repetidos por último tenemos la relación
30:38que existe entre la tabla facturas y la
30:41tabla
30:42pagos la tabla
30:45facturas tiene valores únicos de la
30:49variable ID es decir el ID de la factura
30:53y la tabla pagos puede tener valores
30:56repetidos del valor ID Esto se debe a
31:00que cada factura puede estar siendo
31:03pagada con más de una
31:06cuota Esas son las variables o las
31:09relaciones que Power bi identifica de
31:11forma automática si nosotros quisiéramos
31:15agregar una relación adicional que Power
31:19bi no ha sido capaz de identificar
31:21tendríamos que utilizar el botón
31:23administrar
31:26relaciones como ven en el menú de
31:29administrar relaciones se encuentran las
31:31cinco relaciones que hemos mencionado si
31:34quisiéramos que Power bi identifique
31:38automáticamente una vez más las
31:40relaciones que existen vamos a utilizar
31:42el botón detección
31:44automática pero no se han encontrado
31:46relaciones nuevas as mismo puedo editar
31:50las relaciones que ya
31:51existen por ejemplo en el caso de la
31:54relación entre la tabla facturas y la
31:55tabla marca podemos vamos indicar cuál
31:57es la columna que relaciona ambas tablas
32:01determinar la cardinalidad o el tipo de
32:04la relación y la dirección del filtro
32:07cruzado es decir la dirección de la
32:11relación será única cuando la relación
32:14es unidireccional y ambas cuando la
32:17relación Es
32:18bidireccional por último podemos
32:20identificar Si queremos que esta
32:22relación esa relación se encuentre
32:24activa o
32:26no además podemos eliminar relaciones o
32:31agregar nuevas relaciones que tal vez
32:33por alguna razón Power bi no ha sido
32:36capaz de identificar de forma
32:39automática
32:42ahora en esta situación tenemos algo que
32:45nos llama la
32:47atención tenemos una tabla facturas que
32:51contiene el producto características del
32:55producto sobre el cual se ha facturado
32:57es decir la marca del producto o del
32:59artefacto Y qué tipo de producto es este
33:03artefacto tenemos la fecha en que se
33:05emitió la factura tenemos el ID de la
33:08factura pero tal vez nos convendría
33:10Tener información sobre el
33:12precio del artefacto el precio de la
33:15factura y esta se encuentra en la tabla
33:20tarifario la única forma en que en que
33:23las tablas facturas y tarifario pueden
33:25conversar entre
33:27sí es a través de las columnas comunes
33:31que
33:32tienen sin embargo si observamos la la
33:36Data podemos ver que la tabla
33:39facturas tiene valores repetidos para la
33:42columna producto y valores repetidos
33:46para la columna marca en el caso de la
33:49tabla
33:50tarifario existen también valores
33:52repetidos para la variable producto y
33:55valores repetidos para la tabla marca
33:59esto quiere decir que cualquier tipo de
34:02relación que vincule las tablas facturas
34:04de las tablas
34:06tarifario incluiría una relación de
34:09varios con varios donde las columnas
34:12comunes entre ambas queries tienen
34:14valores
34:15repetidos en este caso debemos analizar
34:20si es que Existe alguna solución para
34:22este problema Esto se debe a que Power
34:25bi
34:27puede incorporar relaciones de varios
34:29con varios pero no suele ser muy hábil
34:32Al momento de analizar estas
34:36relaciones en esta situación debemos
34:38considerar Qué cosa queremos hacer y eso
34:41lo vamos a hacer en el próximo
34:49V en el video anterior identificamos cóm
34:54nuestro modelo de datos incorporaba dos
34:57tablas que podían tener una potencial
35:00relación de varios con varios entre sí
35:03se trata de las tablas facturas y las
35:05tabl y la tabla tarifaria la relación
35:08varios con varios se debe a que las
35:11columnas que comparten las columnas
35:14comunes entre sí que vendrían a ser
35:16tanto marca como
35:18producto en ambas queries tienen valores
35:22repetidos en el caso de la tabla
35:24facturas se puede emitir una factura más
35:28de una factura por cada marca o más de
35:30una factura por cada
35:32producto en el caso de la tabla
35:35tarifario sabemos que cada producto se
35:39emite o se presenta en más de una marca
35:42y que cada marca produce más de un
35:48producto una solución posible para este
35:54problema estaría en crear un una
35:57relación unitaria entre las tablas
36:00facturas y
36:01tarifario en base a las dos columnas que
36:04comparten Porque si bien marca y
36:07producto tienen valores repetidos en
36:09ambas queries la combinación de ambas es
36:12decir la variable que concat marca y
36:17producto podría generar una relación de
36:21uno con
36:22varios sin embargo en este caso lo único
36:26que queremos hacer es incorporar el
36:28valor costo de la tabla tarifario a
36:31nuestra tabla facturas no es necesario
36:35crear una relación entre ambas Así que
36:37vamos a hacer lo
36:40siguiente vamos a ir a transformar los
36:48datos y seleccionaremos la siguiente
36:51opción vamos a ir a combinar
36:55consultas Y en este caso vamos a
36:59seleccionar la tabla facturas y la tabla
37:02tarifario en ambos casos vamos a
37:05seleccionar dos
37:09columnas y vamos a encontrar como esta
37:12relación esta combinación Mejor dicho
37:14tiene un tipo es una combinación de
37:17externa izquierda donde la selección
37:20coincide en el totalidad de las filas de
37:23la primera tabla es decir vamos a ar el
37:28precio o nuestra columna costo a la
37:31tabla
37:34facturas y al extender o ampliar esta
37:39combinación vamos a elegir
37:41únicamente la variable costo sin usar el
37:45nombre original como prefijo colocamos
37:49aceptar y ya tenemos el costo unitario
37:52por cada combinación de producto y
37:55marca
37:57esto significa que nuestra tabla
37:58tarifario ya no va a ser útil porque
38:00hemos incorporado su información
38:02principal a nuestra tabla facturas Así
38:05que vamos a
38:06quitar la carga o Deshabilitar la carga
38:09de esta tabla a nuestro modelo de
38:13datos iremos a
38:16continuar y vamos a volver a nuestro
38:19entorno de Power bi Únicamente con Las
38:22Cuatro Tablas que nos
38:25quedan cuando aplicamos los cambios en
38:27nuestro modelo podemos
38:30ver cómo las relaciones han sido
38:32afectadas por esos cambios
38:36realizados esta no siempre va a ser una
38:39solución para potenciales relaciones de
38:41varios con
38:44varios vamos a seguir explorando el uso
38:47de la sintaxis dax para crear nuevas
38:50mediciones explícitos por ejemplo en el
38:53presente caso tenemos la oportunidad de
38:55saber Cuál es el porcentaje de las
38:58facturas que ya han sido pagadas por
39:02nuestros clientes es decir el total de
39:06los montos pagados dividido entre el
39:08total del monto facturado en ocasiones
39:12anteriores si quisiéramos realizar este
39:14tipo de operaciones haríamos lo
39:16siguiente crearíamos una nueva medida
39:19que tuviera las siguientes
39:20característica una medida que me permita
39:22hallar la sumatoria de todos los montos
39:25pagados vamos a colocarle
39:30pagados ser igual a la sumatoria de
39:34todos los montos pagados los montos
39:37pagados los vamos a encontrar en la
39:39tabla pagos con el nombre de columna
39:44valor Listo ya tenemos nuestra primera
39:49medición luego podemos
39:52crear una medición que nos permita
39:55hallar el total de los montos facturados
39:58vamos a colocarle
40:01facturado un seguimos la misma lógica
40:04cierto
40:06sumar el costo la columna costo de
40:10nuestra tabla
40:15facturas podemos crear una tercera
40:20medida llamada porcentaje un utiliza
40:24estas dos medidas previas para realizar
40:27la división simplemente vamos a utilizar
40:30pagados
40:32uno
40:33entre facturados
40:40uno otra forma resumida de realizar esta
40:45medición
40:46obviando el paso de crear nuevas
40:50divisiones o crear nuevas
40:55mediciones
40:59por ejemplo podemos crear una segunda
41:02versión de esta medición en donde
41:07directamente ingresemos los términos o
41:11parámetros de las mediciones anteriores
41:14cierto la sumatoria del pago valor entre
41:18la
41:19sumatoria del costo de la tabla
41:25facturado
41:28sin embargo dax nos permite utilizar una
41:31tercera opción en donde vamos a utilizar
41:34la ayuda de variables auxiliares para
41:37almacenar ciertos valores voy a crear
41:41una nueva medida que va a ser llamada
41:44porcentaje
41:473 y para activar el uso de variables
41:51temporales y auxiliares voy a hacer lo
41:53siguiente apretaré alt
41:56para bajar algunos renglones dentro de
41:59mi fórmula el botón de tabulación para
42:02avanzar en la sangría y colocaré el
42:05valor
42:10bar a continuación le daré un nombre a
42:12esta variable podría ser pagados esta
42:17variable auxiliar pagados 3 va a estar
42:19compuesto por la
42:23sumatoria del valor de los pagos
42:29nuevamente alt enter y agrego una
42:31variable auxiliar más que vendrá a ser
42:34facturados tres y tendrá la
42:37sumatoria de Los costos de
42:42facturados m agrego nuevos renglones y
42:46voy a utilizar el comando
42:51return y lo que voy a hacer que se
42:53imprima finalmente en esta variable va a
42:55ser hacer lo siguiente
42:58dividir donde utilice la variable
43:02pagados
43:043 como numerador y la variable auxiliar
43:09facturados tres como denominador esto es
43:13interesante si se dan cuenta al lado del
43:17listado donde aparece facturados 3
43:19aparece esta x entre paréntesis Esto
43:23indica que se trata de una variable
43:24auxiliar temporal que solo existe en el
43:26contexto de esta Fórmula en particular
43:29pagados tres y facturados tres no existe
43:32en ningún otro lugar salvo en esta
43:34fómula y es por eso que podemos
43:37utilizarla para generar la misma
43:43división ahora esas son tres formas de
43:47hacer lo mismo Cómo podemos validarlo
43:50voy a crear tres visualizaciones de
43:55tarjeta
43:57voy a crear dos más simplemente
43:59apretando control c y control b
44:03chica en la primera tarjeta voy a
44:06colocar porcentaje
44:07un 0.74 es decir el 74 por de lo
44:12facturado ya ha sido pagado en la
44:15segunda tarjeta voy a colocar porcentaje
44:17dos y obtengo lo mismo y en la tercera
44:20tarjeta voy a colocar porcentaje 3 y
44:23obtendré también lo mismo en realidad
44:26podría cambiar también el tipo de esta
44:28variable indicar que se trata de un
44:30porcentaje
44:33cierto puedo hacer lo mismo con las tres
44:41mediciones y podemos observar que hemos
44:44obtenido exactamente el mismo resultado
44:46con las tres mediciones ahora en qué ha
44:50variado
44:52esto En el caso de porcentaje uno
44:56hemos creado antes dos mediciones que
44:59nos permitan crear una tercera medición
45:01en el caso de porcentaje dos hemos
45:04incorporado las funciones directamente
45:06en la fórmula pero en porcentaje tres
45:09hemos creado variables
45:12auxiliares cuyos valores han sido
45:14asignados con las funciones de
45:17sumatoria para el caso
45:19puntual estas tres modalidades podrían
45:22ser redundantes pero en algunos casos
45:25adicional esto puede ser de mucha
45:30utilidad además trabajar con variables
45:34auxiliares nos permite darle una
45:36estructura a nuestras fórmulas que
45:38amplía el universo de posibles
45:40resultados por ejemplo en este caso
45:43hemos seleccionado como valor de retorno
45:46la división entre pagados y facturados
45:48para obtener el porcentaje de cobranza
45:50cierto sin embargo podemos utilizar
45:52otras funciones para que esta medición
45:55se convierta en un
45:56indicador dependiendo de Qué tan alto es
45:59el porcentaje de cobrado por factura por
46:03ejemplo como valor de retorno voy a
46:06utilizar la función
46:09If en donde si el porcentaje de cobranza
46:14es
46:15mayor
46:190.5 es decir al 50% del
46:23cobro el el resultado será bien Y de lo
46:28contrario
46:30Será mal es decir también o mal se
46:34encuentra el proceso de
46:40cobranza entonces nuestro nuestra
46:42medición ya no sería un porcentaje
46:44cierto Sería más bien un
46:51indicador nos va a retornar un valor de
46:54texto bien o
46:57mal si colocamos esto en una tabla por
47:04ejemplo vamos a seguir la siguiente
47:06estructura vamos a tener un
47:08indicador cada ID de
47:12factura Y cómo
47:15sabemos este indicador está bien o mal
47:17porque tenemos nuestro nuestra medición
47:19de porcentaje dos si se dan cuenta
47:23cuando el porcentaje es de cobranza es
47:26May 0.5 es decir al 50% el indicador nos
47:31dice de que la cobranza va en buen
47:33camino y si la cobranza está por debajo
47:36del
47:3750% hay que hacer algunos ajustes porque
47:40no se está cobrando lo
47:42suficiente esto también nos serviría si
47:45en vez del ID de la factura utilizáramos
47:47por ejemplo el tipo de
47:51producto Aquí vemos que para cada tipo
47:53de producto la facturación está bien en
47:57los tres casos cierto entonces utilizar
48:00variables auxiliares nos permite
48:01utilizar o generar una estructura de dax
48:05un poco más flexible un poco más amplia
48:08nos permite Añadir variedad a los
48:10posibles resultados que vamos a
48:15obtener por
48:18último Cómo podemos explicar lo que
48:21hemos hecho a otra persona quizás otra
48:24persona podría leer nuestro código en
48:26dax y no entender claramente Cuál ha
48:30sido el proceso que se ha seguido para
48:32agregar comentarios que explican las
48:35fórmulas que utilizamos para crear
48:37mediciones en dax podemos hacer lo
48:39siguiente en este caso por ejemplo vamos
48:42a agregar nuevas
48:44filas y para ingresar comentarios es
48:47decir palabras explicaciones frases que
48:50no tengan ninguna implicancia en el
48:52cálculo de la Fórmula vamos a utilizar
48:54los parámetros
48:55Slash y asterisco para crear este
48:58espacio donde Podemos agregar
49:00observaciones y comentarios ejemplo esta
49:03medida
49:07indica la
49:10cobranza va en buen o mal
49:14camino para cerrar esta sección de
49:18comentarios simplemente utilizamos los
49:20símbolos inversos asterisco y Slash y
49:24con eso Hemos agregado observaciones a
49:26nuestro código en dax apretamos enter Y
49:30ahí se va a quedar eo cuando volvamos a
49:33nuestra nueva medición de indicador el
49:36comentario de explicativo se va a
49:38mantener
49:41ahí un elemento importante para analizar
49:45los datos en Power bi se trata de las
49:48opciones de drill Up y drill down o cóm
49:53se conoce en el cliente en en español de
49:56Power bi explorar a profundidad y
50:00resumir para esto vamos a conservar
50:03nuestra tablita que tiene el porcentaje
50:06de cobranza y el indicador de cobranza
50:09vamos a
50:10retirar las primeras dos
50:14tarjetas y vamos a hacer un poco más
50:22grande vamos a retirar de esta tabla
50:26nuestra columna de
50:28ID y Vamos a ingresar otro tipo de
50:31agrupaciones que nos parecen de interés
50:33por ejemplo podemos utilizar la etiqueta
50:36de
50:37marca etiqueta de
50:40producto ojo que estas etiquetas se
50:43encuentran en otras tablas distintas a
50:46facturas pero como esas tablas se
50:48encuentran relacionadas podemos cruzar
50:51variables que provienen de una query
50:53para segmentar la Data de otra
50:57cuer siempre considerando la dirección
50:59de las
51:01relaciones en este caso la dirección de
51:04la relación entre marca y facturas es
51:07unidireccional lo cual nos indica que
51:09podemos utilizar las categorías de la
51:11tabla marca para analizar las variables
51:14de la tabla factura podemos utilizar las
51:17variables de la tabla producto para
51:19analizar las variables o segmentar las
51:21variables de la tabla factura no
51:24podríamos hacer el sentido
51:29contrario en esta tabla podemos ver
51:32entonces cuál es el porcentaje de
51:34cobranza y su indicador para cada
51:38combinación de variable me refiero la
51:41combinación entre marca y
51:43producto pero también podemos convertir
51:47esa tabla en un
51:50gráfico voy a seleccionar un gráfico de
51:52barras de columnas agrupadas
51:56voy a utilizar una estructura bastante
52:04similar arlo aquí abajo listo para que
52:08se vea un poco
52:09mejor en ese gráfico voy a colocar en el
52:12eje
52:14x la etiqueta de marcas y si se dan
52:18cuenta en el eje x cuando
52:20incorporo las etiquetas de marca me
52:23queda un espacio en blanco bast pequeño
52:25por debajo de la etiqueta de marca eso
52:28significa que puedo seguir agregando más
52:30variables a este listado Así que debajo
52:33de marca voy a agregar la etiqueta de
52:36productos en el eje y voy a utilizar mi
52:40medición porcentaje dos que sabemos
52:45tiene el porcentaje de
52:49cobranza si se dan cuenta en el eje x he
52:53incorporado dos variables cierto
52:55etiqueta de marca y la etiqueta de
52:56producto pero a priori solo se muestra
52:59la etiqueta de
53:01marca Entonces cómo puedo ver la
53:05etiqueta de
53:07producto esto lo puedo lograr utilizando
53:11las opciones de explorar a profundidad y
53:15resumir para activarlas puedo
53:18utilizar este conjunto de iconos que
53:21aparece en la parte superior derecha del
53:23gráfico cuando se selecciono la opción
53:26de explorar a
53:28profundidad haciendo un clic voy a ver
53:31como ahora me permite hacer un clic en
53:34algún punto de datos para poder
53:36explorarlo a profundidad es decir hacer
53:38un drill
53:40down Así que voy a hacer un drill Down
53:43en la marca
53:44kosiba cuando hago clic en esta barra me
53:47dirige a los datos por producto de la
53:52marca
53:54osiva
54:02si quisiera
54:04volver al nivel superior de análisis
54:06solamente tengo que hacer clic en esta
54:08flechita que va hacia arriba y me dice
54:10resumir o drill app y ya he vuelto al
54:13nivel de marca de nuevo al apretar el
54:16bón el botón de explorar en profundidad
54:19puede elegir cualquier punto de datos es
54:21decir alguna de las de las marcas por
54:23ejemplo voy a hacer quentao me va a
54:26dirigir a los datos de etiqueta por
54:30producto para ese conjunto de datos de
54:35esa marca en particular si se dan cuenta
54:39es lo mismo que se está replicando en la
54:40tabla de arriba de nuevo voy a elegir
54:44aora pel y voy a ver cómo a partir de
54:48esta selección en el gráfico también
54:49estoy seleccionando los datos en la
54:51tabla veo que el móvil tiene un
54:54porcentaje de cobr Anza de
55:2476.77.78 segmentación de los productos
55:26en cada marca
55:28sino los productos en el total de la dat
55:33y además tengo la
55:35opción de expandir todo el nivel en la
55:37jerarquía para ver todas las posibles
55:42combinaciones como pueden ver son
55:44exactamente las mismas combinaciones que
55:46aparecen en la tabla Incluso si lo
55:48ordeno por el porcentaje de cobranza voy
55:51a tener el mismo
55:54orden vuelvo a resumir para volver al
55:57nivel de
55:58marca Este es un elemento interactivo
56:01para nuestros reportes y visualizaciones
56:04que le permita al usuario tener cierto
56:06control sobre los distintos tipos o
56:08niveles de análisis en donde puede
56:11evaluar distintos valores en este caso
56:14sería el porcentaje de marca el
56:15porcentaje de cobranza y conforme
56:19conforme vayamos seleccionando algunos
56:20de estos valores también podemos ver
56:22como tiene un correlato en la
56:27superior en el contexto de la evaluación
56:30a profundidad con las opciones de drill
56:33Up y drill down Hemos llegado a un
56:35elemento interesante de la visualización
56:38de datos con power vi como sabemos en
56:41este gráfico hemos incorporado dos
56:43variables a nuestro eje x nuestro eje
56:45horizontal de esta forma hemos
56:47construido una especie de jerarquía
56:49entre estos dos niveles de análisis en
56:50qué otras situaciones también puedo
56:52evaluar
56:53jerarquías
56:55la jerarquía automática que es generada
56:58por Power bi es la jerarquía de fecha si
57:01se dan cuenta en mi columna fecha tengo
57:04una sol Pita que me permite ver a
57:06profundidad que existe una jerarquía de
57:08fechas la jerarquía está formada por el
57:12año el trimestre el mes y el día que
57:15puede ser extraído de mi valor de fecha
57:18original si incorporo a mi gráfico la
57:21jerarquía de fechas por
57:23ejemplo
57:26puedo seleccionar Cuáles de estos
57:28elementos de la jerarquía deseo
57:31conservar por ejemplo como mi Data de
57:34este caso es solamente correspondiente a
57:37un mes dentro de la temporalidad de la
57:40tienda voy a quitar los niveles de año y
57:42trimestre Pero me quedo con mes y día sé
57:45que el mes es únicamente de junio pero
57:48si explora a profundidad podría ver los
57:51resultados a nivel de día
57:53cierto
57:58yo no tengo que agregar a mi gráfico una
58:01columna de mes y una columna de Día de
58:03forma individual Me basta con agregar la
58:08jerarquía de fechas en su totalidad para
58:10tener estas opciones Cómo puedo hacer
58:13algo similar con mis columnas de marca y
58:19producto para crear una jerarquía dentro
58:22de una determinada tabla tengo que
58:24hacerlo lo siguiente y para eso voy a
58:25quitar mi jerarquía de
58:28fecha Quiero crear una jerarquía que
58:31contenga la marca y el producto es decir
58:33la combinación de marca y producto para
58:36eso voy a seleccionar en marca los tres
58:38puntitos que me permiten crear una
58:42jerarquía y podemos ver cómo se crea
58:44esta opción marca jerarquía y producto
58:49lo puedo agregar a la jerarquía marca
58:52jerarquía para que ambos elementos
58:55aparezcan automáticamente en una misma
58:59jerarquía voy a cambiarle de nombre
59:03jerarquía
59:06un de esta forma en mi tabla ya no tengo
59:10que agregar de forma individual la marca
59:12y el producto sino que puedo ingresar
59:14directamente la
59:19jerarquía y automáticamente incorpore
59:22esas dos columnas puedo hacer lo mismo
59:23con mi gráfico
59:27voy a colocar en el eje x y
59:29automáticamente ya aparece la jerarquía
59:31en distintos niveles de análisis si
59:33quisiera profundizar también puedo
59:38hacerlo sin embargo aquí tengo un
59:40problema cierto que me está apareciendo
59:43los códigos de las variables marca y
59:46producto pero a mí me gustaría tener una
59:48jerarquía con las etiquetas de estos
59:51valores para Eso debería volver a Power
59:57query y voy a agregar a mi tabla de
1:00:02facturas las etiquetas correspondientes
1:00:05voy a ir a combinar
1:00:08consultas y Quiero agregar mis etiquetas
1:00:12de
1:00:16marca voy a colocar
1:00:20aceptar me voy a quedar con la etiqueta
1:00:22de marca
1:00:26Y también voy a combinar para agregar la
1:00:29etiqueta de
1:00:37producto me quedo solamente con la
1:00:40etiqueta del
1:00:44producto Esto hace que la existencia de
1:00:47las tablas marca y producto ya no sea
1:00:50tan útil pero por ahora las voy a
1:00:51conservar voy a cerrar y aplicar
1:00:56y ahora vamos a ver cómo en mi tabla
1:00:59facturas aparecen estas nuevas variables
1:01:02de
1:01:04etiquetado Así que con la etiqueta la
1:01:07etiqueta de marca voy a agregarle a mi
1:01:09jerarquía
1:01:13uno la etiqueta de producto también voy
1:01:15a agregarle a mi jerarquía
1:01:19uno lo que ya no necesito es marca y
1:01:23producto
1:01:31ojo no estoy eliminando la columna marca
1:01:33estoy eliminando la columna marca de mi
1:01:36jerarquía
1:01:40uno no le estoy eliminando el modelo
1:01:43solamente de esta jerarquía y ahora
1:01:46sí cuando incorpore la jerarquía
1:01:50uno va a utilizar el etiquetado
1:01:59ya no tengo que agregar las variables
1:02:02marca y producto de forma individual
1:02:04sino que me voy a valer de la opción de
1:02:06crear jerarquías para ingresarlas
1:02:08automáticamente para agregar distintos
1:02:10niveles de análisis a mis
1:02:16visualizaciones Power vi nos ofrece una
1:02:19gran cantidad de visualizaciones para
1:02:21poder analizar la Data de forma correcta
1:02:23dependiendo del tipo de variable el tipo
1:02:26de análisis que queremos realizar y las
1:02:29relaciones o patrones que buscamos
1:02:31identificar Dentro de este análisis sin
1:02:34embargo para algunos el menú de
1:02:37visualizaciones que Power bi nos ofrece
1:02:39puede no ser suficiente Y para estas
1:02:42personas Power bi ofrece más
1:02:44visualizaciones que pueden ser
1:02:46descargadas y agregadas a nuestro panel
1:02:50de visualizaciones este grupo de
1:02:52gráficos o objetos los elementos que
1:02:55pueden ser incorporados se sitúan en la
1:02:58tienda de visualizaciones que funciona
1:03:00como las tiendas usuales para descargar
1:03:04aplicaciones a nuestro celular Dónde
1:03:06encontramos esta tienda basta con abrir
1:03:09nuestro panel de visualizaciones Buscar
1:03:11esos tres puntitos que dicen obtener más
1:03:15objetos visuales Cuando hacemos clic
1:03:18tenemos la opción de obtener más objetos
1:03:21visuales y la tienda se va a abrir la la
1:03:24palabra
1:03:25tienda implica que vamos a comprar Pero
1:03:29ese no es necesariamente el caso algunas
1:03:32estas visualizaciones y en realidad la
1:03:34gran mayoría pueden descargarse de forma
1:03:37gratuita y usualmente son construidas
1:03:40por usuarios que son parte de la
1:03:42comunidad de Power bi utilizan la
1:03:45plataforma y la estructura de Power bi
1:03:47para crear nuevas formas de visualizar
1:03:50la Data Y nosotros que somos parte de
1:03:53esta comunidad nos beneficiamos de estos
1:03:56aportes por ejemplo un gráfico que a mí
1:03:58me gusta mucho es el gráfico tipo sanki
1:04:01que nos permite ver la distribución de
1:04:04una cierta
1:04:05eh evaluación de una de un valor o una
1:04:09medición para ver cómo fluye entre un
1:04:13tipo de variable y otra vamos a buscarlo
1:04:16buscaremos sanki y nos ofrece El Sanky
1:04:20Chart en realidad ha sido diseñado por
1:04:23la misma Corporación Microsoft esto ya
1:04:25de entrada nos permite tener cierta
1:04:27seguridad sobre lo que vamos a
1:04:29descargar esta nueva visualización y la
1:04:32vamos a agregar a nuestro
1:04:35archivo toda visualización que
1:04:38descarguemos de la tienda va a
1:04:42importarse en esta parte inferior por
1:04:44debajo de las visualizaciones
1:04:46tradicionales y ahora vamos a ver qué
1:04:48cosa nos permite crear este sany Chart
1:04:51por ejemplo voy a colocar aquí un
1:04:53poquito más más arriba lo que yo quiero
1:04:55ver es cómo
1:04:57fluye cómo fluyen las ventas dependiendo
1:05:01del producto y la marca del artefacto
1:05:04que se ha vendido para esto voy a hacer
1:05:06lo siguiente voy a seleccionar mi sany
1:05:08Chart y en origen voy a colocar mi
1:05:11etiqueta de marca en destino voy a
1:05:14colocar mi etiqueta de producto y en
1:05:16peso voy a colocar la sumatoria del
1:05:19costo o el precio cierto porque la
1:05:22sumatoria me va a dar el monto monetario
1:05:24total del volumen de ventas de cada
1:05:27artefacto como pueden ver aquí vemos a
1:05:30modo de flujo Qué tipo de elementos o
1:05:33artefactos son los que se han vendido
1:05:35más en este caso las laptops de marca
1:05:39kosiba se han vendido a un volumen de
1:05:4191000 de 91000 soles o dólares
1:05:47dependiendo de Cuál ha sido la moneda en
1:05:50la cual figuran nuestros datos en el
1:05:53caso de las
1:05:54tablets vemos que las tablets taos han
1:05:57vendido con un volumen de
1:05:5929,900 soles o dólares ese tipo de
1:06:03gráficos pueden ayudar a que nuestro
1:06:05análisis sea incluso más intuitivo que
1:06:08ofrezcan información de una manera más
1:06:10claro más simple para nuestros usuarios
1:06:12y no debemos preocuparnos porque no
1:06:13aparezca de forma eh Por defecto en
1:06:17nuestro programa de Power bi también
1:06:19podemos descargarlas de esta tienda de
1:06:23aplicaciones de visualizaciones Les
1:06:25recomiendo acceder a esta pequeña tienda
1:06:27para ver qué otros tipos de
1:06:29visualización existen van a encontrar
1:06:32algo que se ajuste a sus requerimientos
1:06:34de
1:06:37análisis Power bi nos ofrece ciertas
1:06:40características y elementos que hacen
1:06:42que nuestros reportes sean más
1:06:44interactivos Siempre vamos a estar a
1:06:46disposición para presentarle reporte a
1:06:48los posibles clientes de este si
1:06:50nuestros usuarios de reporte desean
1:06:53navegar por las páginas y la información
1:06:55que presentamos en estos reportes
1:06:57podemos utilizar estos elementos para
1:06:59que esa dinámica sea un poco más
1:07:01interactiva entre estos elementos se
1:07:03encuentran los cuadros de texto los
1:07:05botones las formas y las imágenes
1:07:08podemos encontrarlas en la pestaña
1:07:11insertar bajo la sección de elementos el
1:07:15cuadro de texto por ejemplo nos podría
1:07:16servir para agregar una cabecera a la
1:07:18página de reporte una especie de título
1:07:22las formas no permiten maquillar lo que
1:07:25estamos presentando para que sea más eh
1:07:28interesante para el ojo además las
1:07:32imágenes nos podrían servir para
1:07:33incorporar el logo de nuestra
1:07:35organización al reporte sin embargo un
1:07:38elemento muy importante para generar
1:07:41este tipo de interactividad es el de los
1:07:44botones cuando clic en botones voy a
1:07:47encontrar una variedad de ellos lo
1:07:49interesante de estos botones uno es que
1:07:51tienen distintas formas Pero además lo
1:07:56interesante es que a estos botones
1:07:58podemos agregarles
1:08:00acciones a qué me refiero con
1:08:05esto imagínense que en mi reporte yo
1:08:07tengo más de una página para eso voy a
1:08:10crear una página adicional donde voy a
1:08:13copiar mi gráfico de
1:08:16sanki control x para cortar control b
1:08:19chica para pegar y
1:08:22listo
1:08:25ya tengo una página nueva con mi gráfico
1:08:27de
1:08:28sanki voy a llamarle esa página
1:08:32sanki uno estoy
1:08:35conservando la
1:08:37tabla Y el gráfico de
1:08:40análisis para analizar el porcentaje de
1:08:51cobranza ya tengo una primera la página
1:08:54con el porcentaje de
1:08:57cobranza tengo dos páginas en mi reporte
1:09:00Cómo puedo utilizar los botones para
1:09:03hacer que este reporte sea un poquito
1:09:04más Dinámico quizás me convendría
1:09:07generar una página de índice que me
1:09:09permita movilizarme alguna de estas
1:09:11páginas para eso voy a crear una nueva
1:09:13página voy a colocar al inicio voy a
1:09:16titular índice insertar algunos
1:09:18elementos en esta página por ejemplo
1:09:21insertar un cuadro de texto que me
1:09:24permite identificarlo como índice del
1:09:31reporte dar un
1:09:33poquito el tamaño de la
1:09:37letra voy a colocarlo en una parte un
1:09:40poco más central de reporte para que se
1:09:41vea
1:09:47mejor y este índice debería permitirme
1:09:51movilizarme ya sea a la página de
1:09:53porcentaje de cobranza o la página que
1:09:56tiene el gráfico de sanes puedo
1:09:58incorporarlas a través de los botones en
1:10:01este caso voy a considerar un botón en
1:10:06blanco en este botón en
1:10:10blanco voy a agregar lo
1:10:13siguiente primero voy a
1:10:16ir
1:10:22general
1:10:24voy ir a botón estilo y voy a hacer clic
1:10:28en texto en texto voy a agregar
1:10:33porcentaje de
1:10:39cobranza este texto lo voy a poder
1:10:45agrandar puedo poner negritas ya tengo
1:10:49el botón que me va a permitir
1:10:51movilizarme a la página de cobranzas
1:10:53Pero cómo puedo asignarle esta acción
1:10:55primero tengo que
1:10:57seleccionarlo y en la sección
1:11:00acción primero
1:11:03habilito y en tipo de acción donde dice
1:11:07atrás voy a elegir la opción navegación
1:11:10de páginas el destino de esta navegación
1:11:13va a ser mi página porcentaje de
1:11:15cobranza Quiero crear
1:11:19también un botón que me permita ir a mi
1:11:22página s
1:11:24para esto voy a copiar y pegar solo que
1:11:28en este caso el texto ya no será
1:11:31porcentaje de cobranza sino que será
1:11:35s y la acción ya no será la navegación
1:11:40de página con destino a porcentaje de
1:11:42cobranza sino con destino a
1:11:45s Cómo sé que esto ha
1:11:48funcionado activar las acciones que
1:11:50hemos asignado un determinado botón
1:11:52tenemos que ar control en el cliente de
1:11:55escritorio de Power bi cuando
1:11:57publiquemos este reporte en la web ya no
1:11:59será necesario Pero conforme trabajemos
1:12:02en el aplicativo de escritorio de Power
1:12:04bi tenemos que apretar el botón control
1:12:06en estos momentos estoy apretando el
1:12:08botón control Aunque no me crean lo
1:12:10estoy haciendo en ese momento aunque no
1:12:12lo vean les pido que me
1:12:14crean control y hago clic En porcentaje
1:12:17de cobranza y ya me ha movilizado a la
1:12:20página
1:12:22por hecho lo mismo para
1:12:26mi también me permite movilizarme ahora
1:12:31me gustaría también incorporar un botón
1:12:33que me permita Volver al inicio para eso
1:12:36voy a hacer lo siguiente voy a
1:12:37incorporar un
1:12:40botón me permita
1:12:44volver este me puede
1:12:51servir esta flecha que va hacia atrás
1:12:53tiene la acción atrás pero la acción
1:12:55atrás en realidad lo que hace es lo
1:12:58siguiente me permite volver a la página
1:13:01anterior de este informe per no quiero
1:13:03volver a la página anterior quiero
1:13:05explícitamente volver a la página
1:13:10índice y voy a copiar este
1:13:13botón en mi página
1:13:15sangi de esta forma si parto desde mi
1:13:19índice y aprieto control puedo ir a mi
1:13:21página porcentaje de cobranza
1:13:24y Volver al
1:13:26índice sanki y Volver al índice como ven
1:13:31los botones me permiten generar
1:13:35interactividad o interacción entre los
1:13:37usuarios de mi reporte y la Data que
1:13:40están analizando y los distintos
1:13:41elementos de reporte como pueden ser las
1:13:43páginas má adelante vamos a ver cómo
1:13:46podemos utilizar los botones para Añadir
1:13:49características incluso más
1:13:52interesantes
1:13:54Power bi nos ofrece ciertas
1:13:57opciones para agregar mayor interacción
1:14:00a nuestros reportes hemos visto
1:14:02anteriormente como la incorporación de
1:14:04botones ayuda a que el usuario se
1:14:06relacione con la Data que se encuentra
1:14:08en el reporte pueda manejarse por sí
1:14:11mismo y direccionar su análisis qué
1:14:14páginas quiere
1:14:15ir si es que quiere ir a una página de
1:14:18índice para Navegar a lo largo de las
1:14:22páginas otra opción interesante para
1:14:24generar este tipo de interacción es el
1:14:26uso de marcadores piensen cuando navegan
1:14:30en internet cuando encontramos una
1:14:32página que nos gusta le tomamos una foto
1:14:35copiamos la dirección a un listado de
1:14:37marcadores o favoritos Cómo podemos
1:14:40aplicar esta lógica a nuestros reportes
1:14:42de Power bi para eso vamos a hacer lo
1:14:46siguiente mi
1:14:47intención es
1:14:50crear un par de botones que nos perm
1:14:53permitan hacer Que aparezca o
1:14:56desaparezcan los análisis de tabla y
1:14:59gráfico de nuestro indicador de
1:15:02porcentaje de
1:15:04cobranza para eso voy a hacer lo
1:15:07siguiente
1:15:09primero voy a abrir los paneles de
1:15:12marcadores y
1:15:15selección esos paneles encuentran en la
1:15:17pestaña Ver bajo el campo de mostrar
1:15:21paneles voy a checar los campos de
1:15:23Campos voy a checar los
1:15:26eh los paneles de Campos y visualización
1:15:29porque quiero concentrarme en los
1:15:30marcadores y la selección de objetos a
1:15:34continuación voy a colocar el gráfico de
1:15:37tabla encima de gráfico de barras tienen
1:15:40un tamaño bastante
1:15:42similar Así que uno siempre va a ser
1:15:45capaz de cubrir al
1:15:47otro Entonces yo quiero incorporar
1:15:50botones insertar botones
1:15:59permitan ver que una de estas dos
1:16:04opciones de
1:16:07visualización aparezcan de forma frontal
1:16:12según lo que quiere el usuario Entonces
1:16:14por ejemplo voy a crear un
1:16:18botón cuyo
1:16:20texto va a decir
1:16:25tabla voy a subirle aquí un poquito el
1:16:30letra voy a copiarlo y pegarlo para que
1:16:34el otro botón diga
1:16:43graf ahora tengo que hacer lo siguiente
1:16:46si se dan cuenta mi panel de
1:16:51selección todos los el entos que
1:16:53aparecen en mi página porcentaje de
1:16:57c y yo puedo seleccionar si es que deseo
1:17:01que estos elementos se muestren o se
1:17:03oculten ejemplo si quisiera ocultar el
1:17:07título porcentaje de
1:17:09cobranza podría
1:17:11ocultar el cuadro de texto que lo
1:17:15contiene haciendo clic en este pequeño
1:17:18icono de ojo me permite ocultar este
1:17:21objeto visual
1:17:25entonces voy a hacer lo
1:17:27siguiente con la misma lógica de tomarle
1:17:31foto a mi reporte o a mi página para
1:17:34crear un marcador voy a utilizar el
1:17:36panel de
1:17:38marcadores en un primer caso voy a
1:17:44ocultar no la tabla sino que voy a
1:17:47Ocultar mi
1:17:49gráfico oculto mi gráfico y hago que la
1:17:52tabla aparezca se dan
1:17:54cuenta el gráfico ha sido
1:17:58ocultado Y a esta situación le voy a
1:18:01tomar una foto con la opción Agregar
1:18:04agregar I va a ser
1:18:07llamado voy a hacer lo contrario voy a
1:18:10hacer que la tabla desaparezca y que el
1:18:13gráfico apare voy a tomar una segunda
1:18:16foto agregar y esta se va a llamar
1:18:21gráfico
1:18:24Cómo funciona esto si se dan cuenta
1:18:26cuando hago clic en tabla aparece la
1:18:29tabla es decir las opciones de selección
1:18:32han variado se selecciona tabla pero no
1:18:35se selecciona gráfico cuando hago clic
1:18:37en gráfico ocurre lo opuesto la tabla no
1:18:40está seleccionada y gráfico sí Ahora lo
1:18:43único que tengo que hacer es ir a mi
1:18:46panel de visualizaciones y seleccionar
1:18:49los botones botón tabla le voy a dar una
1:18:52acción y esta acción ya no va a ser la
1:18:54de Navegar entre páginas sino le voy a
1:18:57dar un marcador es marcador va a ser el
1:18:59de tabla a mi botón gráfico le voy a
1:19:03asignar la acción del marcador gráfico y
1:19:07ahora si es ca control para
1:19:11activar las funciones de estas de esos
1:19:13botones cuando hago clic en tabla me va
1:19:16aparecer el análisis del indicador en
1:19:18tabla cuando hoo clic en gráfico me va a
1:19:20aparecer el análisis de for
1:19:24gráfica forma de utilizar los
1:19:27marcadores haer que nuestros reportes
1:19:29sean más dinámicos y el usuario elija
1:19:33qué tipo de análisis desea
1:19:39priorizar que ya hemos visto distintos
1:19:42elementos como son los botones Los
1:19:46favoritos o marcadores y anteriormente
1:19:50hemos visto cómo se puede trabajar con
1:19:53para crear filtros dentro de la página
1:19:56vamos a hacer lo siguiente vamos a
1:19:58combinar esos tres elementos para darle
1:20:01una función interactiva a nuestros
1:20:04reportes por
1:20:06ejemplo en este caso voy a ir a mi
1:20:09página de sanki que tiene este tipo de
1:20:12gráfico donde figura el volumen de
1:20:16ventas dependiendo de el tipo de marca y
1:20:20el tipo de
1:20:21producto
1:20:23voy a incorporar un filtro a esta página
1:20:27y ese filtro lo voy a hacer lo voy a
1:20:29incorporar
1:20:31agregando la función de segmentación de
1:20:34datos esta visualización la vamos a
1:20:36colocar aquí en la cabecera mejor aquí
1:20:41abajo colocarlo aquí
1:20:48abajo y vamos a colocarle un título a
1:20:51esta página Okay vamos a copiar este
1:20:54cuadro de texto control
1:20:59c gráfico sang listo hemos puesto un
1:21:05título a nuestra página un más
1:21:09ordenado volvemos a nuestro slier este
1:21:12slier yo quiero que tenga la variable
1:21:17fecha para Que aparezca este tipo
1:21:21de que nos este gráfico como de
1:21:25Campanas nos permite identificar un
1:21:29segmento particular de los días que
1:21:32aparecen en mi base de datos ya les
1:21:34había dicho de que la base de datos
1:21:36contiene información de junio de 2021
1:21:38bueno con este slier puedo desplegar a
1:21:41lo largo de un conjunto de días en
1:21:45particular sin embargo me gustaría crear
1:21:49un botón que me permita restablecer
1:21:52hacer las modificaciones que yo haga
1:21:54sobre este filtro o incluso que pueda
1:21:58hacer respecto al interacción que tengan
1:22:01con el gráfico por
1:22:03ejemplo mi gráfico mi mi página original
1:22:07se va a ver de esa manera con el filtro
1:22:10con el slicer restablecido es decir sin
1:22:13filtrar ningún tipo de día y una vez que
1:22:15trabaje con
1:22:16él puedo quizás
1:22:19seleccionar conjunto de días en
1:22:21particular vo hacer clic sobre un valor
1:22:25específico de mi gráfico Necesito un
1:22:28botón que me permita restablecer esas
1:22:30modificaciones que he hecho para volver
1:22:32al punto de inicio y comenzar de nuevo
1:22:36mi
1:22:37análisis para esto voy a utilizar
1:22:40obviamente los botones pero también voy
1:22:43a utilizar la función
1:22:46marcadores Recuerden que la función de
1:22:49marcadores me
1:22:51permite tomarle una foto al estado
1:22:54actual de mi
1:22:57página para esto voy a habilitar el
1:23:00panel de marcadores y voy a hacer lo
1:23:05siguiente voy a ir a
1:23:08insertar botones y voy a agregar el
1:23:12botón
1:23:14restablecer Ese botón restablecer me va
1:23:18a permitir reiniciar las modificaciones
1:23:21que ya haga sobre la
1:23:24página para reiniciar lo que ya haga
1:23:27sobre la página primero debo tomarle
1:23:29foto al Estado inicial de la página que
1:23:31vendría a ser este cierto no he filtrado
1:23:33ningún dato y no he hecho clic en
1:23:35ninguna parte de mi gráfico Así que le
1:23:37voy a tomar una foto
1:23:39agregar y le voy a colocar como nombre
1:23:44inicio
1:23:47ahora si yo le asigno este marcador a
1:23:50este botón voy a volver a este estado
1:23:53original vamos a hacer lo siguiente
1:23:56vamos a ir al botón establecer vamos a
1:23:58habilitarlo una acción y esta acción
1:24:00nuevamente va a ser la de un
1:24:02marcador y ese marcador va a ser el
1:24:06marcador
1:24:07inicio listo ahora qué tengo que
1:24:11hacer Voy a generar algún tipo de
1:24:14modificación sobre las visualizaciones
1:24:16que aparecen en este reporte por ejemplo
1:24:18voy a seleccionar conjunto específico de
1:24:20días esto tiene implicancias tanto en mi
1:24:23slier como en el gráfico Pero qué pasa
1:24:26si selecciono apretando control mi botón
1:24:30restablecer he vuelto o he
1:24:34reiniciado el análisis que estaba
1:24:36haciendo en esta página voy a
1:24:40seleccionar otro conjunto específico de
1:24:42días voy a seleccionar un elemento
1:24:45particular del
1:24:47gráfico esto podría ser parte de un
1:24:49análisis que realiza una persona
1:24:53que quiere analizar específicamente las
1:24:55ventas de la marca
1:24:58Tao pero otro usuario no puede puede
1:25:01tener un objetivo distinto Por lo cual
1:25:04querrá iniciar su análisis de otra forma
1:25:06para eso simplemente tendría que apretar
1:25:09control y restablecer el análisis o el
1:25:12estado de esta página de esta forma
1:25:16incorporado una funcionalidad más a mi
1:25:18reporte le va a permitir al usuario
1:25:20decidir tomar decisiones sobre cuál es
1:25:24la ruta de
1:25:27análisis y he juntado distintos
1:25:31elementos presentado
1:25:34anteriormente que juntos puedan crear
1:25:37ese tipo de
1:25:41interacción durante esta unidad hemos
1:25:44presentado algunos conceptos que nos
1:25:46permiten sentar las bases para trabajar
1:25:49el conjunto de relaciones de nuestro
1:25:51modelo de datos es decir la forma en que
1:25:55distintas tablas o distintas fuentes de
1:25:57datos pueden conversar entre sí para
1:26:00abastecer de información Cruzada a
1:26:03nuestros reportes en este sentido hemos
1:26:05hablado sobre granularidad es decir el
1:26:08contexto específico que describe cada
1:26:11fila dentro de una tabla y los tipos de
1:26:14relación Es decir la forma en que se
1:26:17comportan las columnas comunes que
1:26:19tienen dos tablas que pueden unirse o
1:26:22que pueden conversar entre sí esos tipos
1:26:24de relación pueden ser One to One cuando
1:26:27poseen la misma granularidad y las
1:26:29columnas comunes poseen valores únicos
1:26:33pueden ser One to many o many to One si
1:26:37es que en una de las queries la columna
1:26:40común presenta valores únicos y en la
1:26:42otra query valores repetidos o many to
1:26:46meni cuando ambas queries presentan
1:26:48valores repetidos en sus columnas
1:26:51comunes cada uno de estos tipos nos
1:26:53permiten agregar valor a nuestro
1:26:56análisis además hemos hablado sobre la
1:26:58dirección de estas relaciones como puede
1:27:01ser unidireccional o bidireccional lo
1:27:04cual va a determinar los tipos de
1:27:06análisis o de cruce de variables que
1:27:08podemos incorporar a nuestro reporte si
1:27:10se trata de una relación bidireccional
1:27:13cualquier variable que viene de una
1:27:15query puede segmentar el análisis de las
1:27:18variables de La segunda cuer si se trata
1:27:20de una dirección unidireccional
1:27:23solamente la tabla que contiene valores
1:27:26únicos es capaz de segmentar los valores
1:27:28de la tabla que contiene los valores
1:27:30repetidos más no viceversa además hemos
1:27:33visto Cómo podemos trabajar relaciones
1:27:36que a priori son many to many Cómo
1:27:39podemos alterar nuestro modelo de datos
1:27:43para no tener que enfrentarnos
1:27:44directamente a este tipo de relaciones
1:27:47debido a la complejidad de su análisis a
1:27:49nivel práctico también hemos visto Cómo
1:27:51podemos incorporar nuevas
1:27:52transformaciones utilizando el
1:27:54complemento Power query les hemos
1:27:56presentado las opciones de anexar
1:27:59columna anexar Data que lo conocen
1:28:02también como la funcionalidad append
1:28:04también hemos visto Cómo podemos
1:28:06transponer o pivotear Data en base a
1:28:09determinadas columnas en el marco de
1:28:12nuestro trabajo con la sintaxis dax
1:28:15hemos hablado sobre Cómo podemos
1:28:16incorporar variables auxiliares a
1:28:19nuestras fórmulas es decir almacenar dos
1:28:22cálculos a variables que solamente
1:28:24existen en el contexto de una fórmula en
1:28:27particular principalmente para ampliar
1:28:29nuestras capacidades con lo que podemos
1:28:31presentar calcular o estimar con las
1:28:34funciones de dax además hemos visto como
1:28:36no tenemos que limitarnos Al conjunto de
1:28:38visualizaciones que nos ofrece Power bi
1:28:40por defecto podemos ingresar a la tienda
1:28:42de visualizaciones para descargar
1:28:44visualizaciones de terceros es decir
1:28:46nuevos gráficos nuevas tablas nuevos
1:28:48elementos que van a agregar valor y
1:28:50variedad a la forma en que presentamos
1:28:52los patrones de nuestra Data también
1:28:54hemos utilizado las funcionalidades de
1:28:56explorar a profundidad y resumir o drill
1:28:58down y drill Up en inglés Esto se ha
1:29:01visto acompañado con una breve
1:29:02explicación de cómo funcionan las
1:29:04jerarquías dentro de nuestras tablas
1:29:07Cómo podemos utilizarlas para agregar
1:29:08distintos niveles de análisis a nuestras
1:29:11visualizaciones por último hemos
1:29:12utilizado algunos elementos como los
1:29:15botones y los marcadores o favoritos
1:29:18para darle mayor dinamismo e interacción
1:29:20a nuestros reportes para sus usuarios
1:29:22recuerden no Siempre vamos a estar al
1:29:24costado de nuestros usuarios para
1:29:26llevarlos de la mano a través del
1:29:27Análisis tenemos que darles herramientas
1:29:30para que ellos puedan Navegar las
1:29:31páginas de nuestro reporte y sentar la
1:29:34ruta del Análisis que crean conveniente
1:29:36Este es el resumen de lo que hemos visto
1:29:38en esta tercera semana del curso de
1:29:39Power bi para gestión ahora tenemos que
1:29:42validar si es que estos conocimientos
1:29:44han sido apropiados por ustedes Así que
1:29:47a continuación podrán participar de los
1:29:50formatos de autoevaluación de la
1:29:52presentación del caso
1:29:54calificado

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