Análisis de datos e inteligencia de negocio (Ad y In) con Excel y Power BI. Data Analysis and Business Intelligence (DA and BI)

Creacion de una consulta, conexión a un fichero fuente no normalizado.
Uso de las opciones “Quitar Filas Superiores“ y “Encabezados Promovidos”  opcion Usar la Primera fila como encabezado
Aplicamos filtros para no disponer de determinadas filas, por ejemplo que contiene null en una determinada columna. 
Uso de la opcion “Rellenar Abajo” que accedemos usando el botón derecho sobre la columna deseada y nos da acceso entre otras opciones a esa.
Limpieza. Eliminar los registros que tienen espacios al comienzo y o al final, usando la opcion Transformar-Recortar.
Separar nombre y apellido, con la opcion “Dividir Columnas por delimitador”
Uso de “Remplazar Valores”, por ejemplo, cambiar null por 0
Cambiar tipo de datos de las columnas a traves del icono izquierdo

Cambiar manualmente el nombre a las columnas. Agregar Columna – Columna Condicional agregando condiciones y fórmulas. Combinar dos Consultas. Creacion de una consulta referenciada. Otras acciones como Transformar-Agrupar por.

Resumen: Integración de todos los ficheros actuales y futuros contenidos en una carpeta. integración en una sola consulta de la información de los ficheros contenidos en una misma carpeta
Técnicas y palabras clave: Crear conexiones a una carpeta, cambiar tipo a columna fecha de numero a fechas

Combinar consultas en PQ. Resumen: Combinar consultas en PQ. El sustituto de BuscarV  o relacionando tablas. Técnicas y palabras clave: Grupo Combinar, combinar consultas

Resumen: Usar PQ con el editor avanzado para copiar conexiones y pasos aplicados a cada consulta con el Editor Avanzado de Consulta de PQ (Power Query – Vistas – Editor Avanzado). Función muy útil aplicable por ejemplo para el caso de los diarios contables de A3 cuando aparecen diario por mes en pestañas u hojas distintas.  
Técnicas y palabras clave: Copiar y pegar consulta asi como copiar y pegar pasos aplicados en las consultas a traves del Editor Avanzado de Power Query. Quitar filas superiores. Usar primera fila como encabezado.

Creación de una plantilla para el diario de A3. Consolidar las hojas de un diario de A3. Creación de una plantilla para el diario de A3 “Diario A3 tabular”. Consolidar las hojas (meses) de un diario A3 para un periodo con el Editor Avanzado de Power Query.
Resumen: Contienen muchas de las opciones de uso más frecuente en el Proceso ETL con Power Query. Caso diario de contabilidad de A3.
Técnicas y palabras clave: Creacion de conexión. Quitar filas superiores. Usar la primera fila como encabezado. Convertir los tipos de datos. Filtrar valores con null o en blanco. Rellenar celdas en blanco. Dividir columna – crear una columna condicional - crear columna personalizada. Trabajando con el editor avanzado de PQ, copiando y pegando codigo. Analisis del codigo M generado en PQ. Anexar consultas

PQ
Original
Propuesta

TD y Graficos Dianmicos básicos con segmentadores
Proceso ETL y Modelo de Datos. Depuración de columnas (Ocultación), Quitrar filas con errores, proponer encabezados, cambio de formato a los datos.

TD y Graficos Dianmicos básicos con segmentadores. Base. Creamos modelo de datos con tabla calendario
Proceso ETL y Modelo de Datos. Separar fecha de hora. Confirmar tipo de datos. Crear columnas condicionales por intervalos de tiempo. Quitamos filas vacías, repasamos posibles errores e incongruencia de los datos, etc..

Introducción a las medidas y a los KPI. Conceptos teóricos relacionados con los KPI
DAX: DIVIDE, SUM. Creacion de un KPI.

Función de iteración (SUMX) con RELATED
Proceso ETL y creacion de modelo de datos con tabla calendario.
Funciones DAX tratadas: MAX, SUM, SUMX con RELATED,

De las funciones de agregación (SUM, AVERAGE, MAX…) analizamos AVERAGE, como se utiliza y sus limitaciones asi como el cálculo de %:
Vamos a estudiar cómo obtener valores promedio con la función AVERAGE y calculándolo indirectamente a traves de medidas con la función DIVIDE ya que en ocasiones no es posible aplicar la función. AVERAGE solo vale para calcular la media de los valores de una columna, pero cuando intervienen ortos valores como resultado del precio por cantidad es decir de dos o más columnas necesitamos calcularlo diseñando una medida sin utilizar la función promedio.
Funciones DAX tratadas: AVERAGE, DIVIDE, SUMX

Archivos fuentes: ERP Tiendas Deportes Canarias.xlsx, Calendario de Campañas Especiales.xlsx y Municipios de Canarias.xlsx
Resumen: Creando nuestro calendario de campañas con periodos de fechas personalizados, que en el tiempo no son coincidentes como la semana santa, navidad, carnavales, etc.  Creación de medidas vinculadas a columnas de otras tablas. Limitar selección de elementos en segmentadores. Control de Errores, tratamiento de fechas como valores para operar. Uso de SUMX con RELATED

PQ+PP+DAX
Datos y solucion -Auditoria

Original
Propuesta

Relación de casos básicos de Power BI de introducción al análisis y potencial de esta herramienta. Documentos correspondientes al curso de Ana María Bisbé York - Power BI esencial (Enlace)

DataSet
Modelo sin Medidas
Visualización

Trabajando con campos fechas creacion de columna fecha de referencia, Edad de Referencia y Edad Actual. Uso de la opcion Columna Condicional procedemos a crear cuatro grupos de edad. Modelo de datos y relaciones simples. Tablas y graficos dinámicos basicos basados en modelo de datos.
Trabajando con DAX, creacion de columnas y medidas básicas: Uso de COUNT, AVERAGE, IF

Propuesta Visualizaciones

Query: Copiar consulta, separar columnas, quitar columnas, eliminar filas
Medidas: SUM, SUMX con RELATE, DIVIDE
Visualizaciones: Tarjeta, Mapa, Matriz y Segmentadores

Query: Copiar consulta, separar columnas, quitar columnas, eliminar filas
Medidas: SUM, SUMX con RELATE, DIVIDE, COUNTROWS, AVERAGE, DIVIDE y CALCULATE
Visualizaciones: Mapa, Matriz, Tarjeta y Segmentadores.

Análisis de un proceso de Business Inteligence centrado en el diseño de un modelo de ventas. Creacion de modelo de datos y conexiones, medidas básicas con inteligencia de tiempo y Tablas dinámicas. Conectar y navegar entre paginas y elementos visuales. Control de las iteaciones de los segmentadores.
Indicadores y ratios: % Margen Comercial sobre ventas. Número de Clientes distintos. Numero de productos distintos vendidos. Numero de albaranes u operaciones de venta. Venta media. Venta media por cliente.
Técnicas y palabras clave: SUM, ABS, DISTINCTCOUNT, DIVIDE, CALCULATE, SAMEPERIODLASTYEAR. Crear Jerarquías. Trabajando con segmentadores y control de sus iteracciones. Menú basado en botones y marcadores.

Datos
Modelo sin medidas
Visualización

Funciones DAX tratadas: ADDCOLUMNS, ALLSELECTED, ISBLANK, MAXX, RANKX, SELECTEDVALUE, SUMX Elementos visuales aplicados: Tabla, gráfico de columnas agrupadas y líneas., Tarjeta Otros. Creacion de parametros para establecer formatos condicionales en columnas

Fuente
Solución

Información facilitada del registro de TPV correspondiente a una cafetería. Entre los aspectos técnicos a considerar se requiere aplicar los siguientes:

• Crear rangos de edad de los camareros, para la fecha máxima de los datos de ticket.
• Crear y trabajar con tabla calendario para dias de la semana, mes, etc..
• Contemplar franjas horarias para el análisis (mañana y tarde o mañana, mediodía y tarde, etc.)
• Crear KPI

Contamos con el registro diario de la actividad relacionado con la APP TAXI que ofrece los servicios de contratación de Taxi en distintos municipios de nuestra isla. Entre los aspectos técnicos a considerar se requiere aplicar los siguientes:

• Crear y trabajar con tabla calendario para dias de la semana, mes, etc
• Aplicación de KPI

Presentación - Estructura de un ERP Comercial

Hemos aceptado el desarrollo de un proyecto de analítica de datos para la empresa FRUVE cooperativa agrícola dedicada a la comercialización de productos perecederos de frutas y verduras que opera en diversos países europeos. Este encargo consta de un presupuesto cerrado que tiene las siguientes fases:

1. Fase I Desarrollo de las bases del modelo. Proceso ETL y el diseño del modelo- Solucion ETL y Modelo Excel

2. Fase II Analítica Básica I: Productos, Clientes y Comerciales. Funciones Básicas

3. Fase III Analítica Básica II: Productos, Clientes y Comerciales. Funciones de Filtro

4. Fase IV Analítica de Tiempos. Cumplimiento de pedidos y análisis temporal. Funciones de fecha y hora y funciones de inteligencia de tiempo

Todas las propuestas relacionada con la analítica de datos, tablas y graficos deben estar basados en Excel por requerimiento expreso de la dirección de la empresa, por tanto nuestros diseños se basaran en el uso de tablas y graficos dinámicos, segmentadores, etc.. fundamentados todos ellos en un modelo de datos como el propuesto inicialmente y que podrá ampliarse a medida que la demanda y requerimientos de la empresa asi lo exija.