Crea informes impactantes con Power BI

1. Introducción: Hola y bienvenidos a la clase toda su fuerza con Microsoft Power BI. Soy Sunil Gupta, tu instructor para esta clase. Y tengo 12 años de experiencia trabajando para ciencia de datos, machine learning, AI ended analytics. Así que en esta clase exploraremos las potentes funciones de Power BI y aprenderemos a usarlo para crear impresionantes visualizaciones y tablero interactivo que pueden ayudarte a darle sentido a tus datos. Si usted es un analista de negocios, científicos de datos, o simplemente alguien que quiere obtener mejores conocimientos de sus datos. Esta clase le proporcionará las habilidades y conocimientos para crear historias de datos convincentes y paneles que pueden impulsar la toma de decisiones informadas. Por lo que esta clase comenzará desde lo muy básico, desde descargar el Microsoft Power BI hasta crear un informe básico, crear el lienzo, agregar el fondo para comerlos, y sus opciones de gráfico a los informes y luego crear el grupo de trabajo interactivo. Así que comencemos y exploremos el mundo de la visualización de datos con Power BI dentro de la clase. 2. Descarga e instalación de Power BI: En esta conferencia vamos a descargar el Power BI. Entonces, para descargar el Power BI, necesitamos ir al Google y simplemente escribir Power BI, descargar y presionar Enter. Verás la tabla forestal. Digo primero, puede que veas el segundo o algo así, pero hay que ir a las descargas Power BI, power bi.microsoft.com. Haga clic aquí. Te llevará a la página principal de Power BI en el sitio web de Microsoft. Y aquí puedes ver varias opciones como Power BI, extra arriba en mi puerta de enlace de datos on-premise de Microsoft. ¿Bien? Entonces necesitas ir al producto y nosotros necesitamos en los productos x. Y puedes ver nuestro BI Desktop o ser un profesional o un móvil Power BI premium, Power BI embebido y Power BI Report Server para todas las visualizaciones y la próxima creación de empleo y creación de informes. Así que tenemos que hacer clic en la barra. Siguiente trabajo. Y cuando llegues a esta página, verás que van desde los datos dentro hasta x. Y con las tiendas de gangas y con barra obtén extra, crea ricos informes interactivos con UW deja que el análisis en tu dedo se pegue gratis. Entonces aquí puedes ir en detalle lo que Barbie puedo hacer si quieres leer al respecto. Bien, pero para descargar, necesitamos hacer clic en la opción Descargar gratis, y esto te llevará a la Microsoft Store. Así que haz clic en abrir. Microsoft Store abrirá aquí. Entonces ahora este es el Power BI. Ya lo he descargado. Si no has descargado, verás aquí, molesta. Da clic en la puerta y se descargará en tu siguiente top. Entonces esta es una aplicación de escritorio que tienes que descargar. No es necesario descargar el Dr. todavía. Así que haga clic en la puerta y se descargará e instalará en su sistema. Simplemente haz clic en Abrir aquí. Se descarga e instala. Haga clic en Abrir y Microsoft Power BI se abrirá en su próxima parada. Entonces es bastante sencillo. No es necesario descargar el archivo punto EXE o MSA. Solo tienes que ir a Microsoft Store. Da click ahí y mira esto es lo que se alimenta. Esta es la página principal cuando descargas y abres Power BI por primera vez, veremos esta página, vea esta página de inicio después de Power BI Desktop. Aquí puedes ver la vista del reporte. Aquí puedes ver la vista de datos donde puedes ver tus tablas. Aquí, puedes ver la vista del modelo, donde puedes ver tus modelos, cómo están conectados. Y en la página del menú se puede ver el inicio. Entonces puedes ver el inserto donde puedes insertar una nueva clave visual influencers, árbol de descomposición, narrativa inteligente, todas esas cosas que aprenderemos. Después modelar. Se puede ver la vista, se puede ver y ayudar. Y aquí puedes ir a ver el Microsoft Power BI, siguiente guía relacionada que había sido creada por Microsoft. Y aquí puedes ver la opsin de buenos datos donde puedes ver las diversas opciones como el libro de Excel. Si desea obtener los datos del libro de Excel. flujo de datos del conjunto de datos de Microsoft Power BI eran SQL Server, Analytic Service, texto del servidor de análisis o archivo CSV. Si quieres obtener de la web eso también podemos hacer. Entonces hay varias opciones que puedes. Si quieres obtener tus datos, libro de Excel, hub de datos, SQL Server. Entonces todos los trabajos y aquí, y aquí también se puede ver SQL Server. Entonces todas estas opciones están aquí. Y aquí también puedes ver agregar datos a tu reporte. Puede obtener datos de importación de datos de Excel. Puede importar datos desde SQL Server, o simplemente pegarlos en una tabla en blanco. Puede probar un conjunto de datos de muestra que Microsoft haya dado. Bien, entonces todas estas cosas se verán a partir de la próxima conferencia en adelante. Entonces esta es la visión general de Microsoft Power BI. Una vez que hayas terminado con el reporte, podrás guardar tus datos. Si quieres importar desde algún lugar, puedes importar tu fuente para exportar, puedes exportar. Y hay otra opción o Nick, cuando creas tus datos puedes enumerar, bien, así que este publics se habilitará cuando creamos algunas visualizaciones y lo haga dashboard. Si generamos algunos informes, se habilitará el botón Publicar. Y es bastante sencillo de habilitar. Y es bastante sencillo visualizarlos con tu alta dirección o tu cliente tratado poniendo el ID de correo electrónico y pueden abrirlo en cualquier plataforma como pueden abrirlo en el móvil usando Power BI, mobile. Esa es nuestra herramienta de visualización donde podrás ver toda tu visualización en un móvil. ¿Bien? Entonces nos vemos dentro de la siguiente conferencia donde veremos, voy a tratar de importar los datos de excel. 3. ENTORNOS FRONTERAS Y TRASERAS POWER BI: Hola y bienvenidos de nuevo. Espero que estés disfrutando de esta clase. Y en esta conferencia voy a hablar de entornos Power BI. Entonces, ¿cuáles son los entornos que tenemos en Power BI? Eso es muy importante de entender. Entonces déjame comenzar rápido. Entonces Power BI tiene en realidad son para terminar momento. Se puede decir uno cada front end donde hacemos todas las visualizaciones y es parte de Análisis, donde se pueden ver los gráficos e informes y dashboards Entonces esa es la parte front-end. El otro son los entornos back-end donde importamos las tablas de datos, los conjuntos de datos, diversas bases de datos y diversas fuentes de datos que tenemos nuestro Power BI, generación de informes y creación de dashboard y todo lo demás. ¿Qué son los bi? Entonces hay básicamente a la inscripción, front-end y back-end Entonces cuando nos fijamos en el power bi, entonces esta zona donde estamos a toda nuestra parte de Visualización, esta es la parte front-end de lo que podemos ver aquí en la parte frontal, en la parte front-end de la vaina Y cuando usamos esto, Obtener Datos y obtener los datos de las diversas fuentes. Entonces esta es la parte back-end donde tenemos la opción radius para importar desde diversas fuentes de datos que sobresalen o fluyen datos hacia texto SQL Server o archivo CSV desde el vape, podemos exportar los Entonces todos estos otros de vuelta en cosa de piel delgada. Entonces estos son los dos momentos finales que tenemos en Power BI y Microsoft Power bi es un potente Business Intelligence contado que permite a los usuarios analizar datos y Sales Insights. La biodegradación consiste en entornos front-end y back-end, cada uno realizando diferentes operaciones para apoyar el análisis y visualización de datos Así que tanto estos entornos front-end como Mackinder, importantes porque retroceden y restablecen los datos Y front end visualizamos los datos. Creamos tablas, gráficas, donde viste ahora regularizando nuestras herramientas que usamos para visualizar los datos y luego terminamos basándonos en no Visualización Podemos analizar los datos para que podamos hacer la parte de Análisis de Datos en el front-end Así que permítanme entrar un poco más de detalle sobre el entorno front-end Entonces, para Internet momento en el poder, bi es la interfaz de usuario donde se llevan a cabo los datos, donde se realiza el análisis y visualización de datos. Como dije aquí, cuando creamos informes y todo lo que se hace. Sea lo que sea que podamos ver la interfaz de usuario, es parte del entorno front-end Las operaciones clave en el entorno front-end incluyen la conexión de datos Simplemente puede conectarse a las diversas fuentes de datos utilizando la base de datos. Bases de datos como SQL, mi secuela, o lo que sea que estés usando que podemos conectarnos con Power BI y luego con los servicios en la nube Entonces el segundo es el modelado de datos. Modelado de datos. Esto implica transformar y sorber los datos que no hiciste Power Query Editor Para crear un modelo de datos que sirva. Nuestro análisis de datos necesita conexión de datos para conectarse con las fuentes de datos. Modelado de datos para transformar y guardar los datos para Análisis de Datos. Creación de paneles, solo, puede crear paneles e informes interactivos creando imágenes y definiendo lecciones entre los conjuntos de datos y varias otras opciones Y también podemos sumar mayores y cálculo. Podemos agregarle nuestros propios cálculos. Podemos agregar nuestras propias especialidades al conjunto de datos que tenemos y podemos crear un informe El cuarto es muy importante que cada Visualización, por lo que Power BI ofrece una amplia gama de visualizaciones como tablas, gráficos, mapas y tablas para presentar el tiempo en bidireccionales power bi, lejos. Barbara es muy popular y te lo dijo porque ofrece una gama muy amplia de herramientas de visualización, como tablas, gráficos, mapas y tablas de datos para presentar datos de manera muy intuitiva y lista para presentar datos de manera muy intuitiva y muy moderna. Así podemos visualizar los datos con mucha facilidad. Y los datos que ponen a su hijo, o los Gráficos e Informes creados con herramientas de visualización de datos en power bi son de naturaleza muy atractiva , muy en dos. Entonces astronauta, los miras, entenderás alguna parte Los datos que no puedes analizar o no puedes entender mirando la hoja de cálculo Entonces, cuando visualizas datos, tienes la mejor comprensión. Entonces la siguiente parte es la creación del dashboard. Así que una vez que tengamos los informes y todos, podremos juntar los informes. Podemos ponerlo en un dashboard y crear unos dashboards que contarán una historia a los usuarios Por lo tanto, los paneles permiten al usuario crear una vista consolidada de múltiples Informes, proporcionando una visión general holística de los datos Entonces como se tienen los datos, así como dije, podemos crear diversos reportes y gráficas en RBA Pero cuando juntamos todos los informes y las opiniones, hacemos un tablero. Y el tablero será toda la historia de los datos y agregará análisis de datos que desea hacer en el conjunto de datos. Eso mediante la creación de informes y gráficos y tablas que pones en una página y que se llama barra de tareas Por lo que el dashboard será muy intuitivo, enfoque muy holístico, RPA, presentando datos o analizando los datos Entonces, un tablero tendrá múltiples Informes, refugio y gráficos, y estarán interrelacionados cuando cambies un parámetro, tú, todos los gráficos y tablas estarán cambiando en base a eso Así que eso te dará una visión muy amplia del Análisis de Datos y ninguna creación de dashboard es muy importante. Y los dashboards son básicamente ellos, una vista consolidada de los múltiples Informes Y luego la cápsula parte muy importante también. Colaboración y uso compartido Power BI permite a los usuarios colaborar en Report y Dashboard y compartirlos con las partes interesadas secularmente En el poder, bi o cualquier otra herramienta de inteligencia de negocios hoy en día, tenemos esta oportunidad colaborar con los miembros de nuestro equipo son los grupos de interés. Y podemos ver lo que estamos creando como informe o dashboard que podemos compartir directamente con los stakeholders o los miembros de nuestro equipo y nuestros gerentes, nuestra alta dirección. Y pueden tener una visión en vivo de lo que estás haciendo y qué informes has creado. Y si quieren agregar algo a eso, pueden pasar algo a eso. También pueden hacerlo en Dashboards. Por lo que es una manera muy fácil de colaborar con el tema. Y C son los informes que has creado con tu alta dirección o los líderes del equipo, o incluso los stakeholders de la empresa, o incluso los clientes son, aunque estés basado en equipo Por lo que no sólo te permitirá colaborar con ellos, es muy fácil decir agregar reportes y dashboards con ellos. Y ellos pueden tener la misma visión, lo que tú estás teniendo. Simplemente pueden hacer click en las cosas y tener un muy buen Análisis si quieren hacer sobre los datos. Por lo que esta es una característica muy importante perturbadora y colaboración en el Power BI, lo que la hace muy, muy importante Herramienta de análisis de datos Power BI. Esa herramienta de análisis. Ahora entendamos sobre el back-end y la mujer. Así que de vuelta en la inscripción en power bi es donde ocurren el procesamiento, almacenamiento y administración de datos . Entonces obviamente en el backend, siempre almacenamos los datos, ¿verdad? Entonces todas las bases de datos y servidores de bases de datos son parte de lo del backend Entonces en el backend, Luego calentando, incluso en el Power BI también el lugar donde almacenamos los datos Gestionamos los datos y hacemos el tratamiento de los datos, ¿verdad? Así que el entorno back-end de Power BI también es el mismo donde estamos Hacemos el Datastore es Procesamiento de Datos y Gestión de los Entonces, todos estos tres importantes procesamiento de datos, almacenamiento y administración de datos se producen en el entorno back-end de Power BI, y las operaciones clave que realizamos en el entorno back-end en power via incluyen actualización de datos Power BI, puedo actualizar automáticamente los datos para mostrarme a insights como Ali o lo que sucedería si algunas empresas El sitio web de comercio electrónico está ahí y tienen la fuente de datos o tienen sus restaurados que suelen inflamarse. En nuestra base de datos. Seleccionamos las tablas de datos de entre los muertos, de sus tablas de base de datos y rehacemos algunos análisis al respecto Creamos reportes, dashboards y análisis financieros o lo que sea Análisis, Distancia del cliente y lo que quieras que hagas sobre esos datos Pero el problema eran los datos en el entorno del comercio electrónico o cualquier mujer hoy en día en línea, cada negocio está en línea, cada Nuestros segundos nuevos datos se están agregando a las tablas. Son los datos se están actualizando cada vez. El problema era que los datos, la IP tendía a retroceder los datos Si se atendieron los datos atrás, ha caminado y ahora está enviando un informe a la dirección El escenario se ha cambiado por completo porque en esos diez días que tienen, habrían corrido alguna campaña. Habrían conseguido los nuevos rituales y cualesquiera que sean los Informes que tú o tú hayas creado, eso ha cambiado. Entonces eso no sirve de nada por ahora después de diez días. Entonces ese problema se soluciona en power bi, porque aquí los datos, si se está recogiendo un dato de cualquier servidor de base de datos y ese Servicio de Base de Datos tablas de datos que se haya actualizado. Entonces, ¿qué hará Power BI? Se actualizará automáticamente las tablas de datos. Y cuando se actualicen las tablas de datos, llevará toda la información nueva las tablas donde estamos procesando en nuestro entorno back-end, en Power BI, incluso las referencias de power bi a las que contestaremos también se actualizarán Y tus reportes también van a cambiar en base a los nuevos datos que hayan ingresado. Entonces de esa manera, Power bi, automáticamente los datos de la frase de diversas fuentes, sean cuales sean las fuentes que esté obteniendo datos que se actualizarán automáticamente Solo necesita programar el intervalo en qué intervalo desea obtener los datos y actualizar los datos en el back-end del power bi Entonces, en esos intervalos, supongamos que está seleccionando por cada 10 h, cada día, o cada día alterno, cada 24 h, o cada 10 min. Cualquiera que sea el intervalo que seleccionaré en el intervalo de datos, esos datos se actualizarán y esperarán en eso No necesitas hacer nada. Tus reportes, tus Dashboards se actualizarán automáticamente y tus reportes y tus Dashboards, siempre que lo digas, será muy, muy relevante y será muy, muy útil para que la alta dirección analice, analice los datos en tiempo real Así que los datos actualizan características muy, muy importantes en power bi Luego viene la transformación de datos, Power Query Editor libra las operaciones de transformación de datos y limpieza en el back-end, lo que permite el modelado de datos en el front-end Entonces para la transformación de datos es muy, muy importante en si vas por un analista de datos tiene razón. ¿Por qué? Porque si trabajas en los datos sin procesar y no vas a transformar, no vas a agregar algunas nuevas mayores y características y Columnas a las tablas No podrá obtener la vista correcta de los datos o la información de los personajes o el Análisis correcto. No vas a poder hacer. Tienes el, todas las cosas Columnas están ahí en tus datos. Como tener la información del usuario, qué cosas compró, cuál era el precio, y qué precio se ha vendido. Y todos esos teoremas para cosa de ganancias y pérdidas. Entonces esas medidas puedes agregar, transformas los datos, creas nuevos campos, agregas nuevos cálculos. Si quieres calcular los ingresos en base a algunas otras cosas, o quieres calcular los descuentos en una fórmula diferente? Entonces todas esas cosas que podemos hacer con la herramienta de transformación digital que se ha proporcionado en el Power BI, Power Query Editor. Entonces esta cosa, Transformación, Transformación de Datos y limpieza o presencia o hecho en back-end que pueda hacer el modelado de datos en el front-end, procesamiento back-end de Transformación y operaciones de limpieza en el back-end de Power, BI le permitirá hacer el modelado de datos de una manera mucho mejor en el Entonces ese es el poder de la Transformación de Datos en power bi. Luego viene la compresión de datos, compresión de datos Power BI comprime los datos y optimiza los datos para reducir los requisitos de almacenamiento Datos para reducir los requisitos de almacenamiento mientras se mantiene el rendimiento de las consultas. Por lo que Power BI tiene una característica muy importante y muy potente de compresión de datos donde Power bi, unidad no o hacer nada para comprimir los datos, están ahorrando espacio. Power BI, automáticamente comprimirás tus datos y optimizarás esos datos para reducir los requerimientos de almacenamiento de manera que no necesitarás unas historias muy altas son el lugar para almacenar los datos, ¿verdad? Por lo que el requerimiento de almacenamiento se reducirá. Pero al mismo tiempo, Power BI se asegurará de que esto comprimiendo una Brita y optimizando los datos para el requisito de almacenamiento, para reducir el requisito de almacenamiento no martillará el rendimiento de la consulta Por lo que a pesar de que el power bi, comprimiendo tus datos y optimizando los datos, no obstaculizará el rendimiento de tu consulta No tomará mucho tiempo Será mucho más rápido y ágil. Bueno ya que no estaba comprimido. Por lo que Power BI hará la compresión de datos por su cuenta. Luego viene la seguridad y la autenticación. Eso es algo muy, muy importante para cualquier aplicación de nivel empresarial, ¿ verdad? Brackets Power BI Estudiar. El entorno back-end de Power BI maneja la autenticación de usuarios, el control de acceso y la seguridad de los datos, lo que garantiza que solo los usuarios autorizados puedan acceder a la información confidencial Así que a pesar de que Power bi te está dando la opción de compartir tus dashboards, cereal Report, y colaborar con otros Al mismo tiempo, también se está asegurando que el entorno back-end maneje la autenticación del usuario y el control de acceso Entonces, mientras configura la configuración informes y tablero, puede dar el control de acceso a los usuarios y miembro de su equipo de que solo pueden realizar esas tareas en particular. Al igual que solo pueden ver, o solo pueden comer, o pueden modificar todos estos. Pueden eliminar o no pueden eliminar. Solo tienen acceso confiable a todo este tipo de control de acceso que puede hacer a través del entorno back-end o Power BI Y cada usuario será autenticado, y luego se le permitirá registrar el sistema Y también asegura tus datos. Entonces eso sólo autorizó. Simplemente puede acceder a la información sensible. Porque la empresa, todas las cosas que se están almacenando como un nivel de datos. Por lo que también se asegurará de que sus servidores o sus bases de datos estén seguros y que toda la información confidencial esté segura correctamente. Entonces el almacén de datos es Power BI almacenar datos en Cloud Storage, lo que permite una consulta rápida y eficiente a nuestra manera, cuando importaste un Power BI, restauró los datos en un almacenamiento basado en la nube para que no tengas que preocuparte por las historias, las cosas y todo Y lo es, se ha instalado en la Nube. Es muy rápido y eficiente. Cuando se consulta el intervalo de tiempo y el tiempo de recuperación, consulta y recuperación cuando se consulta algo y se obtiene el ritual, el tiempo entre la consulta está entrando y el resultado está saliendo es muy, muy mínimo en el caso de las transacciones basadas en la nube Por lo que este Datastore es, ya que está en la Nube visita es muy rápida y eficiente La consulta y la recuperación ambas son muy, muy mínimo tiempo tomará y es muy eficiente, y te dará el muy buen rendimiento también Por lo que la optimización del rendimiento también es atendida por el power bi back y la inscripción. Inscripción. Entonces lo que va a hacer, optimizará la consulta Educación y aprovechará el almacenamiento en caché, técnicas de almacenamiento en caché para mejorar el Entonces Power BI, utilizar internamente las adivinanzas o técnicas para mejorar el rendimiento general de manera que la unión no se preocupe por todas estas técnicas de casting y cómo mejorar u optimizar la consulta Educación, todas esas cosas entorno de back-end Power bi se encargará automáticamente de estas cosas Entonces, esto se trata de la introducción front-end y back-end para Power BI Y en la próxima conferencia veremos cómo. Bien, vamos, hagamos esto en este discurso de conferencia. Así que veremos que el entorno front-end y back-end y front-end y back-end en Power BI trabajan juntos para proporcionar una experiencia fluida de analistas de datos que Las operaciones frontales desencadenaron procesos de backend como los datos, los elogios y los datos, algo Entonces, desde el front-end, puedes controlar los procesos back-end Y solo puedes interactuar con Visualización en el front-end, que luego envía consultas al backend, qué recuperación de datos y procesamiento Entonces cada vez que proponga algo en el front-end, obviamente volverá al backend y recuperará los datos y procesos Y luego te mostrará que el Jad da como resultado en forma de las gráficas y tablas atrás y responderá a estas consultas recuperando los datos solicitados y devolviendo el resultado al front-end Visualización Eso es algo muy normal que todos conocemos. Revisemos rápidamente el entorno front-end y la espalda y cuáles son las principales cosas que hacen Por lo que el entorno front-end se utilizará para los modelos de datos Y luego tenemos las Expresiones de Análisis de Datos, consulta DAX a las mayores calculadas y Columnas. Y luego se utilizará front-end para informes y dashboards y se abusará para la creación de informes y dashboards, la creación y publicación y configuración también se realizará a través del Para el backend, tenemos el Connect and extract, reconectamos a la fuente de datos y extraemos los Esa operación la hacemos, luego transformamos y guardamos los datos. Después hacemos la optimización de perfil y consulta. Y luego tenemos las operaciones de margin append en el back-end Entonces cuando resumimos esto, tenemos cuatro puntos entorno Microsoft Power, BI, front-end y back-end colaboran para ofrecer una solución integral de inteligencia empresarial entorno front-end te permite simplemente conectarte a los datos, crear reportes y dashboards, y colaborar con otros, como los miembros de tu equipo, tus gerentes, tus stakeholders, tus clientes, qué, quien quieras, puedes dar acceso y puedes colaborar con ellos Y dijo que informa que los entornos back-end manejan procesamiento de datos, almacenamiento, seguridad y rendimiento o para optimización. Y el último punto está en, el último punto es la interacción entre el front-end y el back-end asegura un análisis de datos fluido y eficiente Experiencia. interacción entre el entorno front-end y el entorno back-end es tan fluida que no sentirá ningún retraso en el procesamiento de datos Tan pronto como haces clic en algún Informe, arrastras y sueltas los campos y mayores Visualizarás rápidamente los datos y es muy suave y eso te dará la experiencia de Análisis de Datos muy fluida y eficiente. Entonces esto es lo que quería transmitir sobre los entornos front-end y back-end del power bi Espero poder leer lo que quisiera de una manera muy clara y concisa. Espero que hayas entendido. Si tienes alguna duda, puedes comentar y preguntar. Dentro de la siguiente conferencia. 4. Conectores POWER BI: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender sobre los fundamentos de Power BI. A continuación algunas cosas en ética, y ese es el tipo de conectores de datos que cubren la nivelación. Entonces como ya he dicho antes, también, Power way proporciona una gran cantidad de conectores para bases de datos. Al igual que no se restringe a un tipo de base de datos que puedes usar con Power BI. Proporciona una gran cantidad de conectores de datos, casi todo tipo de nuestros conectores de datos para conectarse con cualquier tipo de fuente de datos que esté utilizando. Microsoft Excel, microsoft Excel o mi, mi secuela o SQL Servers o la secuela no Bases de datos como MongoDB agarraron bases de datos, GraphQL en orden, no orden, Neo4j, cualquier tipo de bases de datos que esté utilizando que pueda conectarse con Power BI muy fácilmente porque conectores de datos incorporados en los que puede simplemente hacer clic y proporciona la ruta de origen de datos y se conectará Entonces eso es lo que, esa es la flexibilidad en que es que las características se proporcionan en Power BI, eso lo hace tan, tan grande. Y ese Power BI es el número uno en el mercado en estos momentos. Y piensa que esto se debe a que desde Microsoft, es muy útil ya que puedes usarlo con todos los demás microsoft Office 360 pipe o aplicaciones proporcionadas en un entorno de oficina, es muy fácil de gel con las otras herramientas que estés usando con Excel o PowerPoint o cualquier cosa que estés usando. Por lo que es muy fácil conectarse con Microsoft junto con todas las demás herramientas. sea AWS o Google, GCP, sea lo que sea que esté usando, puede conectarse fácilmente con Microsoft Power BI Entonces eso es lo que vamos a aprender, son tipos de conectores de datos disponibles en Microsoft Power BI. Microsoft Power BI ofrece una amplia gama de conectores de datos que permiten a los usuarios conectarse a diversas fuentes de datos. Qué fines de análisis y visualización. Entonces, obviamente, cuando estás usando Microsoft Power BI, así que cuando te conectas a una fuente de datos, recopilarás para nuestros fines de análisis de datos solo para análisis y visualización de datos. Entonces eso es lo que hacemos con el Power BI. Por lo que estos conectores facilitan la integración perfecta de datos de diferentes sistemas en Power BI. Entonces, sea cual sea el sistema, cualquiera que sea el servidor que esté imágenes para el almacenamiento de su base de datos, generando imágenes para el almacenamiento de su base de datos, le proporcionará la facilidad perfecta, la integración perfecta de datos de diferentes. Entonces no habrá rezago ni nada. Será muy fluida y también será muy eficiente. Vamos a entender qué otros recopiladores de datos tienen nivel en Power BI. Así que Power BI proporciona conectores para bases de datos populares como Microsoft SQL Server y Microsoft. Servidor secuela de Microsoft, Microsoft Excel. Incluso nuestra base de datos Oracle también es parte de mi secuela, también, post-escasez, genial también, proporciona los conectores Estos conectores son, estos conectores permiten simplemente establecer una conexión a establecer una conexión a sus bases de datos e importar tablas, vistas, incluso el procedimiento almacenado directamente en el Power BI. Simplemente puede aprovechar las capacidades de consulta de los conectores de base de datos para recuperar y transferir datos antes del análisis. Por lo que estas bases de datos pueden extenderse. Los conectores no solo son para tirar, también te da las capacidades de consulta de esas bases de datos para que no solo recuperes, sino que también puedas transformar tus datos y luego puedas iniciar tu análisis para que puedas transformar tus datos antes de hacer el análisis. Entonces, ¿cuáles son los conectores de archivos son nuestros niveles? Así que el soporte basado en energía conecta el sentido para diferentes formatos de archivo, así como Excel, CSV, xml, JSON y C. En el punto, solo puede importar datos de cada formato de archivo Power BI para su análisis y visualización, conectores de archivos permiten a los usuarios acceder y actualizar los datos de archivos locales son archivos almacenados en almacenamiento basado en la nube Servicios como OneDrive o SharePoint. Por lo que no solo proporciona los conectores de base de datos, también proporciona los conectores de archivos. Luego también proporciona los conectores de servicio Cloud así como dije antes, Power BI se integra con varios servicios en la nube permitiendo a los usuarios conectarse a sus, permitiendo a los usuarios conectarse a sus datos almacenados en play pumps como la marca Microsoft, G'day, Salesforce, Google Analytics y SharePoint Online Por lo que estos conectores de servicios en la nube en línea también se pueden integrar fácilmente con el Power BI. Estos conectores proporcionan acceso directo a los datos en la Nube, lo que permite crear reportes y dashboards basados en el tiempo real y dichas actualizaciones duales de datos Entonces, como también lo hemos comentado en la conferencia anterior. Entonces, cuando conectamos Our Power BI a cualquier fuente de datos o a través Beta Cloud Service o los conectores de archivos, o incluso los conectores de base de datos. No sólo te dará acceso a los datos en la Nube o las bases de datos, sino que además te permitirá crear reportes y dashboards en tiempo real Y se puede ir con el tiempo real como. Y cuando los datos se están reformulando, se reflejarán en Power BI, o se puede decir actualización de datos de doble punto En ese momento se actualizará y reflejará en tus reportes de datos y visualizaciones de datos como lo que hayas creado Los conectores de servicios en línea también son compatibles, hasta ahora ofrece conectores para servicios populares en línea como Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics y SharePoint Online Bien. Por lo que estos conectores permiten al usuario conectarse a sus datos en línea servicios, cuentas y datos detallados para su análisis y visualización. Simplemente puede obtener datos de múltiples servicios en línea para crear informes y paneles consolidados Entonces, supongamos que tiene un negocio y sus datos se almacenan en varias ubicaciones diferentes, diferentes. Barbie, puedo sacar datos de los múltiples servicios en línea y crear informes consolidados para ti. Y que esos informes se puedan combinar entre sí. Los informes de pausa se pueden combinar para crear un panel consolidado. Así que eso te estará dando el enfoque holístico de tu visión holística de tu negocio, lo que está pasando en nuestros valores, nuestras fuentes de datos. Cuando se juntan en Power BI, te dará una muy buena visualización de todo de una manera muy holística, real. Los conectores de big data también admiten el soporte basado en energía para los conectores para plataformas de big data como Apache Spark, Hadoop, Azure, Data Lake Storage y Estos conectores permiten a los usuarios conectarse a grandes volúmenes de datos, volúmenes de datos estructurados y no estructurados Análisis avanzado y visualización. Simplemente puede aprovechar Power Query Editor para transformar y guardar datos antes de importarlos a Power BI. Y también es compatible con los conectores personalizados. Barbie permite a los usuarios construir un conector personalizado para conectarse a las fuentes de datos patentadas o especializadas. Supongamos que va, si tiene una gran empresa y tiene sus propias fuentes de datos propietarias, son fuentes de datos muy especializadas para su propia necesidad. Power BI se puede personalizar para obtener datos o conectarse a ellos Esas son fuentes de datos patentadas también. Para que también sea posible el envenenamiento de caché. Los conectores personalizados proporcionan flexibilidad para integrarse con fuentes de datos únicas que no están cubiertas en los conectores integrados integrados. Por lo tanto, hay conectores incorporados que le permitirán conectarse con los conectores de big data. conector de servicios en línea o conectores de servicios en la nube son conectores archivados o conectores de bases de datos. Junto con eso, lejana también tiene conectores personalizados que le permitirán conectarse a las fuentes de datos patentadas que no están disponibles en los conectores incorporados Entonces eso también es posible. Y con eso solo puedes desarrollar conectores personalizados usando Power Query SDK. Entonces, la consulta de Power BI le permite crear conectores personalizados para su vuelo espacial y fuentes de datos patentadas. Y aprovecha los conectores desarrollados por la comunidad Power BI Así que la comunidad gay bar está creciendo y es muy rápida incluso ahora. Y muchas personas han creado los conectores personalizados para conectarse a fuentes de datos patentadas o específicas. Y si tu fuente de datos es similar a ellos, puedes usar esos Conectores Personalizados también puedes usar esos Conectores Personalizados creados por la comunidad. Entonces, lo que podamos entender de esto, permítame resumir esto por usted Power BI proporciona conectores de datos de configuración integrales que le permiten conectarse a diversas fuentes de datos para analizarlos y visualizarlos. Pero los conectores de bases de datos le permiten simplemente conectar dos bases de datos populares y tablas importantes vistas y procedimientos almacenados. Procedimientos, conectores de archivos, formatos de archivo Fabrega como Excel, CSV, XML y Cloud Service Connectors proporciona acceso directo a los datos almacenados en plataformas Cloud como Judas y Google Analytics Los conectores de servicio en línea permiten al usuario conectarse a los servicios en línea como Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics, Big Data Connectors facilita e integra los datos de plataformas de big data como Apache Spark, azure, Data Lake y muchos más conectores personalizados que ofrecen flexibilidad para conectarse a fuentes datos apropiadas y especializadas Entonces estos son los conectores de datos disponibles en Microsoft Power BI. Déjame mostrarte aquí también. Entonces cuando vienes al Microsoft Power BI, y aquí puedes ver hay una opción de libro de Excel está ahí Entonces, cuando haces clic en aquí, puedes ver aquí importar datos de un libro de Microsoft Excel Luego la segunda opción, más fácil, una pierna Data Hub, lo que eres detestable Y así si quieres importar datos de tu organización, puedes hacer click aquí. Puede abrir un conjunto de datos de Power BI o incluso data marts o lake house o almacenes Si quieres conectarte, puedes conectarte con aquí. Entonces tenemos la opción SQL Server aquí. Entonces tenemos el, si quieres ingresar tus datos por ti mismo y puedes crear una tabla directamente haciendo clic en ingresar datos aquí. Luego, Dataverse se conecta a una base de datos a través puntos finales SQL para que también puedas conectarte a la base de datos Y aquí puedes ver las fuentes recientes que has utilizado. Aparte de esto, también tenemos los buenos datos a menudo aquí. Entonces aquí puedes ver esa lista actualizar fuentes de datos comunes. Así que levante las fuentes de datos comunes. Puede ver su libro de Excel, dataset de Power BI, flujo de datos, SQL Server Analysis Services, Analysis Services Puedes ver tu Live Connect para conectar nuestros datos de importación desde SQL. Conectamos nuestros datos de importación de SQL Server Analysis Services, base de datos, archivos de texto o CSV que quieras importar que puedas hacer. Puede importar datos directamente desde la página web. Simplemente puede proporcionar la URL, su página web y extraerá los datos de esa página web. Puede usar el feed de OData para importar datos de un feed de OData Puedes crear una consulta desde cero y puedes sacar los datos. Puede usar las aplicaciones de plantillas de Power BI, instalar un conjunto de datos preconstruido e informar en el servicio Power BI Y si haces clic en más, te dará todas las demás opciones como puedes ver aquí. Estas son las bases de datos. Aquí se enumeran todos los tipos de bases de datos o conectores. Y si quieres ver los conectores, puedes ver tu texto de Excel, CSV, xml, carpeta JSON, PDF, carpeta SharePoint, todas estas cuatro bases de datos. Puedes ver tu SQL Database Server, servidor datos SQL, datos extra Análisis de Servidores SQL, lo que llamo base de datos IBM Db2 base de datos, IBM informática informática base de datos, IBM mysock llamado Database Postgres, Sybase, Teradata, base de datos SAP hana, Encuesta SAP Business permite servidores de aplicaciones, servidor de mensajes SAP Business de base de datos SQL, base de datos extra Análisis de Servidores SQL, lo que llamo base de datos IBM Db2 base de datos, IBM informática informática base de datos, IBM mysock llamado Database Postgres, Sybase, Teradata, base de datos SAP hana, Encuesta SAP Business permite servidores de aplicaciones, servidor de mensajes SAP Business Warehouse. Así que todos los trabajos y otros Amazon rojo impala, Google BigQuery, Google BigQuery un jurado, porque copo de nieve, espacio Entonces todos estos se hacen en un tenor. A escala de datos de conectores BI, en realidad estamos viendo la realidad el nodo. Entonces todos los trabajos y los puedes encontrar aquí. Por lo que casi todo tipo de bases de datos, los conectores están disponibles aquí en Microsoft fabric preview. Aquí podrá ver nuestra base de datos de almacén, data marts, Power Platform Para que pueda ver que sus datos fueron flujo de datos, servicios de trabajo, base de datos y servicios que puede conectar a través de servicios en línea Puedes ver aquí, levantar servicios en línea, salesforce, dulce IQ, curso Spark, asiento de marzo, QuickBooks Entonces todos los trabajos y GitHub. Salesforce, Dynamics, Microsoft Dynamics, Investigación, T5, Microsoft Exchange SharePoint Todo lo que puedas conectar. También se puede ver al otro. ¿Bien? Entonces estos son los, estos son los conectores de base de datos disponibles en Power BI. Puedes verlas todas listadas aquí. Hay tantos de todo, casi todo lo que necesites será nuestra etiqueta aquí. Conectores. Nos vemos dentro de la siguiente conferencia. 5. Crea informes básicos con POWER BI: Ahora tenemos el conocimiento básico de Power VA y diferentes conectores de datos. Y también tenemos la comprensión de Power Interface. Vamos a crear un proyecto sencillo. Hagamos las prácticas. Te enseñará uno por uno cómo crear estos, eso, cómo crear un gráfico y es mejor hacerlo práctico con todos ellos conjunto de datos Entonces tengo mi pequeño conjunto de datos de Newark y es un archivo CSV. Entonces primero lo que hacemos, da clic en el obtener datos, y aquí seleccionaremos la barra de texto CSV Y aquí solo voy a importar este NY properties Sales dot CSV file you just import this data will be important here. Entonces ahora tenemos la N por N, el cielo subrayan propiedad del partido Entonces propiedad. Primero, déjeme cancelar esta propiedad. Bien. Ve aquí. Ahora, voy a ir otra vez a obtener datos, texto. Es menos CSV y los TODOS seleccionan esto. Entonces ahora hemos hecho UAC, ambientes de subrayado, propiedad de subrayado New Relic, y eso se llama Entonces se trata de datos de propiedad de Neera. Desde pequeño, bien. Aquí tenemos el Área ID, barrio, enlace, categoría clase intereses, lambda pies cuadrados. Faltan estos datos, cruzan los pies cuadrados o ahí lo había construido en qué año y lo selló y precio de venta. Entonces estos son los datos Columnas que tenemos en nuestro conjunto de datos. Pero cuando miras aquí, rehabilitación, precio de venta, sí, Pero los precios de venta vienen con $1 adjunto al final Entonces, cuando estés cargando directamente este conjunto de datos, ¿qué pasará? Esto será considerado como un TextField, ¿verdad? Esto se considerará o bien los textos se llamarán dólar se adjunta al precio de venta. Entonces necesitamos transformar estos datos primero para que se considere el número ADA o el precio. ¿Bien? Entonces, para los datos antes de cargarlos, puedes ir y cargar directamente, o puedes hacer clic en Transformar. Para que puedas hacer las dos cosas. Bien, pero te sugiero que antes de cargarte solo transforme los datos. Así que simplemente haz clic en Transformar datos. Después de cargar también puedes transformar los datos, ¿bien? No es un problema. Entonces aquí necesitamos precios de venta, precios, coser como TextField aquí y aquí Cada entrada que tiene $1 adjunto a ella, ahí es donde se considera como una cadena. Bien, entonces para hacer eso, qué tenemos que hacer, qué voy a hacer, voy a dar clic, seleccionaré esta columna. Voy a la transformación de tu casa, y luego transforme, luego selecciono los valores Reemplazar. Así que haga clic en Reemplazar valor verá que a opsinas Reemplazar Valores y reemplazar Errores, verá ese sustituto último este momento voy a usar los valores de reemplazo, así que simplemente haga clic en eso. Y aquí lo que quiero hacer, quiero reemplazar el dólar por el blanco, bien, así que lo que sea que quieras reemplazar, para eso, encontrará el signo del dólar en los valores de columna y lo reemplazará con nosotros. En blanco. ¿Bien? Así que solo haz clic en OK y ya no está. ¿Bien? Y nos vemos. Todos los valores en dólares han sido reemplazados. Ahora, voy a cambiar el tipo de datos a número entero, ¿de acuerdo? Y vamos a hacer clic en el número entero. Entonces ahora se ha cambiado. ¿Bien? Ahora, da clic en Cerrar y aplicar. Así que simplemente haz clic en Cerrar y Aplicar. Ahora cargará los datos. ¿Bien? Ahora, aquí, subiendo los datos, puedes ver aquí en la esquina derecha, poder y por qué y eso se llama propiedad subrayado celdas que vienen aquí y ver tu precio de venta viene como un número ¿Bien? Entonces ahora, como nuestros datos han sido anotados en nuestro Power BI, ¿qué cosa podemos hacer? Puedes, puedes ver Vista de informes, Vista de datos, y el modelo con tres vistas de nivel en la vista de informe no es visualmente nada porque aquí construiremos nuestras imágenes en base a nuestros datos El segundo es Data View. Queremos ver tus datos. Puede hacer clic en la Vista de datos y puede ver su tabla aquí. Entonces el precio CEA, todo, todo eso Columnas y filas se han importado aquí. Entonces si quieres crear algún modelo, si tienes una o dos tablas, puedes crear el modelo y puedes ver la vista del modelo. Sí. Así que la vista del modelo, UW, y esta es la vista del tablero Y en la esquina derecha aquí se pueden ver dos opciones, en realidad tres opciones, filtros que veremos más adelante para aplicar filtros y visualizaciones Y hay otro tipo diferente de visualizar sentido de nivel como un gráfico de barras, gráfico de columnas, gráfico de barras, gráfico columnas agrupadas, gráfico de barras Por gráfico, Gráfico de Donut, todo tipo de gráficos o su carta de mapa, todo está disponible aquí Y luego tenemos la opción de datos aquí. En la opción de datos, puedes ver tu tabla, cualquiera que sea la tabla de datos que hayas importado que Will, podemos llevarnos bien con las columnas, nombres o direcciones. Sí, clase de construcción, bruto, cuadrado, id, el terreno es cuadrado precio de venta aquí, edificio. Por supuesto profundo, aquí se ha dado todo. Entonces para comenzar a crear Visualización, simplemente arrastre aquí este precio de venta. Y ahora puedes ver que tu sencillo gráfico de barras ha sido creado. Este es un gráfico de barras agrupadas que se ha creado aquí. Entonces ahora esto está mostrando la suma de todas las Ventas. Ahora bien, si quiero poner algo más, yo, si quiero poner datos aquí, puedo arrastrar y soltar aquí Datos de Ventas. Y ahora obtendrá la doncella, la fecha, fecha en el eje x y eje y desde el Bien, él, desde aquí puedes seleccionar el precio de venta que quieres resumir o quieres mostrar el sentido promedio de suma o promedio up que puedes ver aquí. Puedes contar para las Ventas, puedes. Entonces estas son las cosas que puedes hacer desde aquí. ¿Bien? Entonces por ahora voy a seguir algunas de las ventas. Por lo que se trata de un gráfico de columnas agrupadas estándar que se ha creado Ahora bien, si quieres cambiarlo a gráfico de barras, puedes hacerlo así. Bien, entonces lo que sea que quieras crear, puedes saberlo así, ¿de acuerdo? Si quieres crear un poco más, simplemente puedes hacer clic en las celdas que aquí. Y ahora estás destruyendo la fecha. Y si quieres visualizar, supongamos que quieres realinear el precio de venta aquí, puedes arrastrar aquí Ahora lo selló y volvemos a vender precio, podemos ver y queremos crear un gráfico de líneas. Puedes crear un gráfico de líneas basado en eso, ¿de acuerdo? Si quieres agregar Área, puedes poner Área aquí y te mostrará esa fecha en base a los mismos datos. Y va a hacer agrego una fecha con la idea con esta luz coloreada. Lo siguiente tú, una cosa más que puedes hacer, también puedes crear un gráfico de mapa. Crear gráfico de mapa. Entonces necesitas ir a las opciones y ajustes. Haga clic en opsinas. Tienes que ir a la seguridad. Y sin embargo esto opsin map y Field Map visuales hay que verificar, bien, entonces esto debe ser revisado para que podamos hacer el mapa Gráfico Así que usa el mapa Gráfico, podemos simplemente, si quieres todo el código y probablemente quieras hacer un mapa y hacer click en el mapa y CNO ellos. Mapa ha sido ¿no escuchaste? Déjame solo minimizar, minimizar. Arrastre esto aquí. Y lo que me pregunto ¿ quiero hacerlo a lo grande? ¿Bien? Ahora, si quieres poner Área, puedes poner Área en esta. Entonces ahora si quieres poner el ahora, puedes ver aquí ArcMap Chart está listo Puedes ver aquí e incrustarlo en la ubicación si balanceas el código y todos los demás detalles, ¿bien? Por supuesto, en la cinta que quieres refresco puedes ver a un artista. Entonces en resumen Precio de venta basado en ese código postal. Entonces todas estas cosas podemos hacer aquí. Entonces esto es para crear unas visualizaciones simples usando ambos para ser C. Este es un gráfico circular simple Entonces estas son las cosas que puedes hacer. Puedes seleccionar cualquier fecha aquí y y escribir cosa cuando podamos, puedes seleccionar un código de trabajo y se cambiará. Entonces esto es importante, así sea, eliminará cualquier interactivo. No sólo esto va a cambiar, sino que todos los demás Gráficos cambiarán, pero sí. Bien. Espero que consigas el entendimiento. Así que en la próxima conferencia intentaremos hacer más de crear unos informes más basados en nuestros datos. 6. Importación de datos en la final de Power BI: Entonces ahora vamos a aprender a importar datos de Excel a Microsoft Power BI. Entonces, cuando vengas aquí por primera vez, veremos los datos agregados a tu reporte. Y aquí puedes ver el opsin importar datos desde Excel, importar datos desde SQL Server, y pegar datos en una tabla en blanco e intentar un conjunto de datos de muestra y obtener datos de otra fuente. Puedes ver las diversas opciones aquí. Aparte de esto, puedes ver aquí en el menú de inicio puedes ver buenos datos. Entonces, cuando haces clic aquí, puedes ver las fuentes de datos comunes. Libro de Excel Power, BI dataset, todas las fuentes de datos las puedes ver aquí. Puedes ver aquí Libro de Excel, SQL Server. Por lo tanto, ingrese los datos manualmente aquí. Copia y pega o puedes ingresar una tabla, tabla. Quieres ingresar manualmente, ingresa manualmente que también puedes hacer aquí. Entonces, por ahora, lo que haremos, usaremos la semilla de Excel para nuestro análisis de datos y la creación de dashboard para esta clase. Por lo que voy a hacer clic en importar datos de Excel. Puedes hacer click aquí. También puedes ir desde aquí. ¿Bien? Así que haz clic en importar datos de Excel. Y voy a usar estos datos de RRHH. Entonces seleccionaré ese asiento y haré clic en Abrir menú. Haga clic en Abrir. El asiento extra estará abierto. Y aquí se puede ver que hay dos cosas. Cable. Uno, sólo tienes que hacer clic aquí. Puedes ver los datos, puedes ver aquí. Se pueden ver los datos de RRHH. Entonces voy a hacer clic en los datos de RRHH y voy a, lo que voy a hacer, voy a hacer clic en la celda de carga, dar clic en la tabla de datos de HR y dar clic en la carga. Entonces, cuando cargues el Microsoft Power BI comenzará a cargar los datos en el Power BI desde el archivo Excel. Ahora, tan pronto como importe los datos, verá imágenes de voluntad con sus datos. Entonces, ¿dónde está el auditor? No puedo ver ninguna mesa aquí, ¿verdad? Es solo decir que nuestro arrastrar y soltar desde el DataFrame y en el informe Canvas a esta prohibición que estamos viendo aquí. Este es el lienzo, toda esta área se llama Canvas y aquí podemos crear nuestros reportes de eventos y dashboard. Bien, Entonces, ¿dónde están nuestros datos para ver la auditoría o necesitamos hacer clic en la Vista de datos Esta es la vista predeterminada. Esta es la vista de datos y este es el modelo. Hay tres vistas en Microsoft Power BI. Esa es la primera es la vista del informe, segunda es la vista de datos y la tercera es la vista del modelo. Entonces ahora mismo estamos en la vista del informe. Ahora, en cuanto haga clic en la Vista de Datos, puede ver aquí nuestra tabla sobre nuestros datos de Excel asiento se ha cargado aquí. Entonces es un enorme conjunto de datos que hemos cargado allí 1,471 filas en este conjunto de datos. Pero puedes ver aquí la columna uno, columna dos, el encabezado no está aquí, ¿ verdad? En nuestro Excel. Nos vemos ahí. Nombres de columna, pero aquí no es visible, ¿verdad? Entonces, ¿cómo hacer eso? Entonces iremos a la vista del informe, iremos a los datos transformados. Mira aquí, cuando vengas aquí puedes ver que transforman datos, transforman datos, ¿verdad? Así que simplemente haces clic en la lengua a partir de los datos. Y nuestra mesa se va a abrir aquí. Nos vemos en nuestros datos y nos vemos. El nombre de nuestra primera columna es Tristen en viajes de negocios recientes, subrayado CF, banda de edad en el Departamento de Trabajo reciente, todas estas cosas. En realidad esa no es nuestra primera fila, estas son nuestras columnas. Pero al cargarlo tiene Bárbara se considera como regla. Entonces, ¿cómo podemos hacer eso? Cómo podemos, cómo podemos resolver este problema y haciendo este pincel a cualquiera de las columnas. Entonces, para hacer eso, tenemos que venir aquí. Puedes venir aquí y ver que el enorme costo creció como cabecera. Justo aquí. Se puede ver la opsin, regla de costo enorme. Puedes ver el cursor aquí. Enorme empujón para preguntar. Simplemente da click aquí y la primera fila se convertirá, oye ahí. Simplemente haga clic aquí y vea, ya sabe, nuestra tabla. Nuestra mesa está perfectamente bien. Y la primera fila se ha convertido en el encabezado. Así que ahora nuestros encabezados están correctamente hechos. De esta manera, podemos llegar a la Transformación de Datos y click en aquí enorme primera fila como encabezados. Y nuestra primera fila se convertirá en el encabezado de nuestra mesa. Bien, Así que de esta manera podremos transformar nuestros datos después de astronauta que hayas hecho con la transformación, solo tienes que hacer clic en Cerrar y Aplicar aquí. Simplemente haga clic en Cerrar y Aplicar. Ahora está aplicando los cambios que hemos aplicado en nuestro conjunto de datos. ¿Bien? Entonces ahora veremos el valor de retorno. Entonces ahora al hacer clic en la Vista de datos, vea su desgaste en la primera columna. Viajes de negocios, todas estas columnas se han convertido en la primera columna. El encabezado está correctamente alineado, ¿verdad? Podemos llegar a las imágenes o a la vista del informe y a la vista moderna. Puedes ver todos los detalles de la columna que tienes. Aquí puedes ver qué tipo de datos es que puedes ver en la vista moderna? Colab, puedes expandirte. ¿Bien? Entonces Data View, Report View y model view que espero que entiendas y como podemos importar un conjunto de datos desde el Excel a la barra donde eso también podemos ver. Ahora, podemos ver varias opciones aquí. Ahora, cuando vengas aquí, verás que aquí hay tres opciones. Datos. En datos, se pueden ver todas las columnas en nuestro conjunto de datos que se ha enumerado aquí, ¿verdad? Bien. Y luego tenemos la visualización donde se pueden guardar opciones para crear el gráfico de informe, gráfico circular, gráfico de barras, gráfico de columnas, todas estas opciones, gráfico de donas, gráfico circular, todas estas opciones están aquí. Entonces esta es una opsin de visualización y luego tenemos el filtro. Si queremos aplicar filtro eso también puedes hacer. Entonces. Tenemos tres opciones importantes dadas aquí, visualización de datos y los filtros de filtración. Así que usaremos esto para crear nuestro panel de control e informes. Entonces primero intentaremos crear reportes y luego reportes de Margo e intentaremos maquillar dashboard en Power, BI y data. Eso, eso es lo que va a ser lo muy, muy interactivo. Y será realmente increíble cuando vendiste la visualización que creamos en Data Power BI. Será realmente increíble y podrás impresionar a tu cliente porque será muy dura visualización dinámica y el asfalto. Entonces nos vemos dentro de la siguiente conferencia donde intentaremos crear algunos reportes. Son algunos gráficos aquí en este lienzo en blanco. 7. Importación de datos de la web: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a aprender sobre una característica muy importante de Microsoft Power BI. Y esta característica es muy importante en estos días porque mayor parte de la fuente de datos que queremos recorrer nuestro, nuestro nivel en línea. Por lo que es muy importante obtener los datos que están disponibles en línea fácilmente para nuestro Microsoft Power BI y comenzar a caminar directamente sobre esos datos. Entonces, ¿qué solía pasar? Tenemos nuestros datos en algún sitio web, supongo Ana Wikipedia o en alguna parte, y queremos obtener esos datos. Necesitamos copiar los datos. Tenemos que poner eso en la hoja de Excel y luego transformar esos datos, trabajar en esos datos, luego guardar esos datos de Excélsior. Ese asiento de Excel en el Microsoft Power BI, y luego superior importante en el Power BI, esa hoja de Excel que hemos sacado de la web. Podemos caminar. Pero Microsoft Power BI ha dado una característica muy importante donde simplemente podemos poner la dirección URL web del sitio web donde esa tabla está disponible en la web. Y Microsoft Power BI extraerá todos los datos esa tabla en el Microsoft Power BI en una tabular, en formato Excel, y escribirá en el Power BI, podemos comenzar a trabajar en esos datos. Entonces esta es una característica bastante importante que podemos obtener datos de cualquier fuente, incluso de la web. Al igual que hemos visto cómo podemos importar los datos desde el Excel. Mira como podemos, veremos como podemos hacer el SQL Server y SQL Server. Y en esta conferencia veremos cómo podemos obtener los datos de la web. Así que mira aquí, cuando haces clic en esto, Obtener datos, buenos datos, puedes ver el libro de Excel Power BI dataset data flow data data data was SQL Server, Analysis Services, techs y archivos CSV. Y aquí puedes ver web. Entonces, ¿para qué sirve esta ola? Esta ola es para importar datos de la página web. Entonces, si tienes datos en una tabla en cualquier sitio web que quieras son importantes para el Power BI y quieres transformar los datos o trabajar en esos datos, o usar esos datos para la creación e informe de tu tablero, Chris, y definitivamente puedes hacerlo con la ayuda de la opción web aquí. Entonces déjame mostrarte que esta es una página de Wikipedia. Somos lista de países y su población es citar wikipedia punto orgía. Aquí podemos ver la lista de países y dependencias por población. Entonces aquí, si te desplazas hacia abajo, puedes ver que los países se clasifican como en función de la población de China es los países más poblados. El rango es uno, luego llega a India en la segunda posición. Y C aquí, su población, ese porcentaje de población. El restaurante a la pared. Y sobre lo que hizo lo que hizo este dato se actualiza que está ahí. Y como fuente. Y en el Norte. Por lo que todos los países del mundo han actualizado los datos de su población en este sitio web de Wikipedia. Ahora bien, si quiero trabajar en esta mesa de población del país en el mundo. Lo que puedo hacer, simplemente puedo borrar. Puedo, puedo copiar estos datos y ponerlos en la x, z y luego guardar esa hoja de Excel e importarlo esa excelencia en el Microsoft Power BI. Esa es la única manera que es la forma tradicional de hacerlo. Pero puedo importar estos datos tal como son, como lo es en mi Power BI. ¿Cómo podemos hacer eso? Solo necesitas simplemente copiar la URL. Así que voy a copiar esta URL aquí. Este copiarlo. Y luego tenemos que ir al Microsoft Power BI para dar click en el Obtener datos. Tenemos que ir a la web, importar datos de la página web. Haga clic en eso y se le avisará. Ver, este aviso vendrá de web. Básico. Los adultos se quedarán con el básico. Y aquí está, pidiéndole que ponga la URL. Yo solo pegaré, pegaré la URL que copié. Entonces esta es la URL que tenemos, corporativo wikipedia.org slash wiki slash lista de países y el embarazo por población. Entonces esta es la URL de donde quiero extraer los datos o la tabla. Entonces después de poner esa URL, solo tenemos que hacer click en, Bien. Haga clic en Bien. Y Power BI es lo suficientemente inteligente como para buscar todas las tablas disponibles en ese sitio web en particular. Entonces mira, ahora está obteniendo las tablas de esa página web. Ahora mira aquí estas son las mesas que tienen nivel sobre eso. Sitios web. Entonces mira aquí, esta es la tabla que clasificación de país, nombre de país, porcentaje de población, fuente de datos de población. Y también esta es la, esta es exactamente la clasificación país población, porcentaje, población fuente de datos y nodos. Entonces exactamente lo mismo se ha poblado aquí dentro del Power BI y todos los datos se han poblado aquí. Aparte de eso, también hay algunas otras tablas, como la columna uno, la columna dos. Esta columna de tabla, todas estas tablas suplementarias también están ahí. Entonces ahora, ¿cuáles son las mesas que quieres? Simplemente puedes hacer clic en eso. Entonces quiero que el nombre de este país y los datos de población respectivos sean importantes. Entonces da click en esta opción y aquí, hay dos opciones. Puedes cargar o puedes transformar los datos aquí mismo. Entonces lo que voy a hacer, solo cargaré los datos. Y último irá por la transformación de los datos. Bien. Haga clic en cargar, y esa tabla se cargará en nuestro Microsoft Power BI. Entonces mira aquí se está cargando. Tomará unos segundos. Y los modelos de datos más antiguos se agregarán aquí, c. Así que ahora estamos en las imágenes. Pero cuando vengas aquí vista de datos, puedes ver la tabla aquí, ver el rango de la tabla, país , población, población , porcentaje, fecha, fuente y nodos. Entonces todas estas cosas se han agregado aquí, bien, directamente en nuestro Microsoft Power BI. Ahora, una vez que tenemos esto siendo agregado, podemos llegar al reporte o visuales, visuales de dolor. Y aquí podemos comenzar a crear nuestros reportes. Aquí puedes ver el detalle de la tabla. Cuáles son las columnas están ahí, bien, y aquí dw puede ver los datos. Entonces supongamos que si quieres transformar los datos, simplemente puedes apoyar no quiero, no me preocupa demasiado la fecha. Así que simplemente puedo seleccionar la columna de fecha o fecha y simplemente puedo eliminarla. Así que basta con hacer clic aquí y eliminar. No se requiere columna de fecha de registro para mi nada. Así que he eliminado y de manera similar las fuentes tampoco se requieren para las redes sociales, así que voy a eliminar Norte tampoco requerido. Entonces eliminaré las notas, manejo de columnas, y sanaré si puedes ver tu rango. Y aquí, si quiero renombrar esta columna, así puedo ir y dar clic en Cambiar nombre. Y aquí sólo puedo quitar la dependencia de qué país. Entonces ahora el nombre de la columna es país, población. Sólo voy a ver qué es lo que se da aquí. Por lo que se da como población. Así que lo voy a mantener así, éste, voy a poner porcentaje de población, ¿de acuerdo? Así que sólo voy a quitar esto y voy a poner párroco hizo antes. Entonces ahora el nombre de la columna es rango, país, población y porcentaje de población. Así que de esta manera podemos transformar el conjunto de datos. Si quieres cambiar el nombre de este país, solo tienes que hacer clic en este y simplemente poner tu nombre. Sólo puedes poner fraudes. Bien. Nos vemos desde Yeti, usted contiene el tipo de datos. Todas estas cosas que puedes hacer. De nuevo si tu licenciatura o nueva columna, puedes hacerlo también. Basta con quitar al depredador y todos los países vendrán aquí. Ahora si quieres agregar algo de tortilla, simplemente puedes dar click aquí. Y puedes llegar a los datos aquí dentro. Se puede poner el rango, país, rango, población. Entonces nos vemos. Ahora tenemos esta corteza de color rojo oscuro pesar de que nombre de país y porcentaje de población, botón de contacto, esta población. Bien. Así que de esta manera podemos obtener los datos de la web y utilizarlos parte de nuestro reporte. 8. Importación de datos de Access: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender sobre una característica muy importante, nuevamente, conectándonos a esas fuentes de datos. Entonces hemos visto cómo podemos conectarnos a nuestro Excel, lo hace, y cómo podemos, cómo podemos importar los datos de la x y la z Entonces hemos visto cómo podemos apoyar esos datos desde el sitio web en la última conferencia. Ahora, veremos cómo podemos importar datos de la base de datos. Entonces porque en realidad en el mundo real, cuando caminamos sobre los datos de algunas empresas o alguna organización, mayoría de las veces, tendremos los datos ya sea en Excel o en una base de datos. En una base de datos como iguales o Word o Microsoft Access o cualquier servidor DBMS. O incluso en algunos casos en las bases de datos no secuela como MongoDB o algo agarró base de datos como una gráfica, DB y L. Así que es importante saber que podemos obtener los datos de todas estas fuentes de datos. Y Microsoft Power BI nos ha dado la opción de obtener datos de cualquiera de estas fuentes de datos. Entonces, cuando hagamos clic en Más, veremos los lugares desde donde podemos obtener los datos. Entonces aquí puedes ver que lo nombras y obtendrás la opsin. Así como de todas partes se puede tener de Google Analytics, del informe de vendedor de la sesión de estudio de dinámica de Common Data Service cinco. Tengo cifras, datos, GitHub, LinkedIn, Ventas, así Mixpanel, QuickBooks, asiento inteligente. Entonces, siempre que almacene sus datos u otras aplicaciones donde almacene datos desde allí, puede obtener los datos fácilmente en Microsoft Power BI. Eso es lo grandioso de Microsoft Power BI aquí puedes ver esa base de datos GOD Power Platform. Entonces aquí puedes ver la lista de bases de datos desde donde puedes importar los datos al Power BI aquí. Sequel Server, base de datos de acceso, SQL Serverless Analytics y ¿qué base de datos? Base de datos Oracle, base de datos IBM Db2, base de datos informática de IBM, tarro de cuello de IBM, mi base de datos secuela para base de datos SQL , bases de datos Sybase, datos de datos, SAP, SAP hana , almacén de negocios SAP, Amazon Redshift, Impala Google BigQuery, Google BigQuery o en agilidad, lo que el coche Snowflake. Entonces todas las fuentes de datos las puedes ver aquí, MariaDB. Entonces todas estas cosas están disponibles los servicios en línea. Puedes ver tus servicios en línea, como dijo Michael, Point Online, Microsoft Exchange Online estadísticas dinámicas a cinco agenda online DevOps para temas, Google Analytics, Adobe Analytics, GitHub, LinkedIn. Así embudo desde cualquier lugar. Entonces tenemos todas las opciones, así que deberíamos estar sabiendo cómo hacerlo. Y por eso estoy tratando de agregar las conferencias sobre todas y cada una de las cosas, como obtener los datos del libro de Excel, obtener los datos de la web, obtener los datos de ellos, nuestras bases de datos. Entonces en esta conferencia, lo que voy a hacer, seleccionaré la base de datos de Microsoft Access. Bien, entonces desde la base de datos de Access, cómo podemos obtener los datos en nuestro Power BI. Eso es lo que vamos a ver en esta conferencia. Entonces déjame explicarte desde lo real aquí. Tenemos que venir de, venir a la Obtener Datos. Da click ahí y luego simplemente haces clic en Más. Y luego haga clic en modo. Te llevará al navegador get data. Aquí simplemente da clic en base de datos y aquí veremos la diversidad de parada que hace o que son nuestro nivel. Así que haga clic en Access database en este caso, y luego haga clic en Conectar destino. Cuando nos conectamos y necesitamos ir al directorio donde hemos guardado nuestro archivo de base de datos de Access. Así que aquí he guardado un archivo de base de datos de North wind dot ac dot DB Access aquí. Seleccionaré ese archivo y eléctrico y muchas veces simplemente haga clic en Abrir. Y en cuanto hagas clic en Abrir, te mostrará las diversas opciones aquí. Por lo que en Navigator te mostrará que las opsinas divididas. Entonces mira, hay muchas cosas que se están mostrando aquí. Entonces déjame decirte cuáles son estas opsinas. Cuando veas aquí hay dos cajas rectangulares o cuadradas aquí. Este es el símbolo de una consulta. Entonces cuando obtenemos datos de una base de datos, así en esa base de datos debemos haber realizado algunas consultas, debemos haber realizado algunas operaciones de unión. Tendríamos algunas mesas temporales, algunas mesas permanentes y relaciones entre las mesas también, ¿verdad? Entonces las bases de datos harán todo tipo de cosas. Entonces, cuando importamos datos de una base de datos a nuestro Power BI, también importará todas esas cosas. Importará las consultas como puedes ver aquí, cliente extendido, esto es una consulta, embrasure consulta extendida o subtotal de pedido. Esto también es una consulta. Por lo que todas estas consultas que hemos escrito en la base de datos que también es serán importantes. Y este es el símbolo de consulta. Entonces estas son las consultas que se están sembrando aquí. Y luego tenemos la, esta TMP es una tabla temporal que se había creado en la base de datos de Access Alia. Bien. Entonces estos son el TNP o el símbolo para las bases de datos temporales. Entonces estas son las estas son las tablas temporales que se han creado en la base de datos de Access. ¿Bien? Y cuando venimos aquí, estas son las mesas sobre las que queremos caminar. Entonces estas son las mesas reales, clientes, clientes, empleados, detalles del pedido, pedidos, productos y proveedores. Entonces estas son las consultas. Estas son las mesas temporales, y estas son las mesas sobre las que vamos a caminar en base a estas mesas. Se han creado estas tablas temporales. Y en base a estas tablas, estas consultas se han escrito para obtener la información requerida de la tabla, como ventas de productos por categoría. Productos en pedido pendiente soporta subclase extendida, subtotal de orden extendida, todas estas cosas hemos escrito una consulta, ¿de acuerdo? Entonces ahora lo que podemos hacer, solo podemos seleccionar las tablas. ¿Bien? Entonces, si lo deseas, puedes seleccionar todas las tablas y hacer clic en Cargar, o puedes ir a transformar los datos también. Entonces lo que voy a hacer aquí, solo voy a seleccionar clientes, empleados son que son productos y proveedores. Entonces como sabemos, cuando tenemos más de una tabla en nuestra base de datos, mantenemos alguna relación entre las mesas como cliente y empleado, como orden. Entonces la tabla de detalles del pedido habrá algunos escuchados con los clientes porque el efectivo para los clientes que solo tenemos los detalles del pedido, ¿verdad? Entonces un detalle del pedido, tendremos la referencia del producto, la referencia del producto, tendremos la tabla del producto tendrá la referencia para el más empinado. Supongamos que vamos a tener las referencias para los suministros. Por lo que todas estas mesas tendrán alguna relación entre sí. Y cuando importemos estas tablas, Microsoft Power BI, también importaremos la relación entre estos modelos de datos también. Entonces Microsoft Power BI es lo suficientemente inteligente como para importar las relaciones también y para adaptarse a cómo va a funcionar de manera muy inteligente. Lo que voy a hacer, seleccionaré todas las mesas excepto la tabla de órdenes. No se importarán las tablas de pedidos. ¿Bien? Bien, pero lo que vamos a hacer, vamos a seleccionar aquí, existe la opción de seleccionar unas tablas relacionadas. Entonces, cuando selecciono cliente implica detalles del pedido, productos, puertos marítimos y proveedores. Y cuando haga clic en, voy a, dejaré la tabla Pedidos y no seleccionaré la tabla DoorDash. Pero cuando haga clic aquí, seleccione las tablas relacionadas. Lo que hará Microsoft Power BI, buscará nuestras tablas y encontrará las tablas relacionadas. Y en base a la relación entre las tablas, automáticamente seleccionará las tablas que se omita. Entonces, si existe alguna relación entre estas tablas y órdenes, las tablas de pedidos serán seleccionadas automáticamente por el Power BI. Bien, Así que aquí no estoy seleccionando la tabla Pedidos, y sólo voy a hacer clic en Seleccionar una tabla relacionada. Y solo voy a hacer clic aquí y ver, ver la tabla de pedidos ha sido seleccionada automáticamente por el Microsoft Power BI porque también tiene la relación con otras tablas. Entonces si lo deseas, puedes seleccionar R, Puedes. Haga clic aquí, y Microsoft Power BI es lo suficientemente inteligente como para seleccionar las tablas relacionadas entre sí por defecto o por sí mismo. Entonces ahora tenemos la tabla seleccionada. Ahora voy a hacer clic en la carga. Así que basta con hacer clic en la carga y se cargarán las tablas. Consulta aquí todas las mesas clientes implica las partes, proveedores, productos. Estos se están cargando en nuestro Microsoft Power BI. Bien, entonces cargará los datos, cargará las relaciones también, y creará un modelo de datos también. Entonces ahora estamos en el informe. Will visuales arpegio. Así que ahora voy a dar click en la Vista de Datos. Y cuando damos click en Data View, podemos ver la tabla aquí. Entonces podemos ver que esta es la tabla de clientes. Podemos hacer clic en el empleado y la tabla de empleados. Entonces tenemos la tabla de detalles del pedido, tenemos la tabla de pedidos, tenemos las tablas de productos, y tenemos esta súper estable, y luego tenemos la tabla de suministros. Así que nos vemos en la tabla de clientes tiene la identificación, apellido de la empresa, nombre , ID de correo electrónico, y título del trabajo, rareza, teléfono, fax ciudad. Todos estos detalles están ahí para los detalles del cliente. Todos los datos del cliente se han almacenado aquí. Entonces tenemos el empleado donde tenemos el ID del empleado, apellido de la empresa, nombre, dirección de correo electrónico, título del trabajo, y todos los demás detalles se han almacenado aquí. De igual manera, tenemos la página de detalles del pedido donde tenemos el id luego tenemos el ID del pedido, el ID del producto, la cantidad, el precio unitario, el estado del descuento, el ID y los datos ubicados, ID de pedido de compra y el ID de inventario. Del mismo modo, tenemos la tabla de Pedidos donde tenemos el ID de pedido, ID de empleado y luego el ID de cliente. Entonces ahora tenemos esta tabla Pedidos, que es tener las referencias a la identificación del empleado, que es por lo tanto la que nos referiremos a la tabla de empleados, la ID de cliente, reportaremos a la tabla de clientes. Y entonces tenemos la fecha del pedido, zip, zip llamado, supongamos dirección SIP, todas esas cosas. ¿Bien? Y luego tenemos la tabla de productos donde tenemos el ID para un nombre de producto principal. Todas estas cosas, ¿de acuerdo? Y luego tenemos aquí la tabla de proveedores de secuencia. Entonces estas otras tablas que tenemos, ahora, tengo lo que les he dicho que por nuestro Poder, BI hará la relación entre las tablas o modelado de datos por sí mismo. O importará la relación que hayamos creado a la base de datos que se importará y que también se creará en la vista del modelo. Para que podamos ver eso en el modelo. Simplemente da clic en la vista del modelo y vea aquí tenemos la tabla de empleados. Entonces esto es sin embargo. Ver tenemos la tabla de empleados con todas estas columnas. Entonces la tabla de empleados está relacionada con los pedidos y los clientes. Entonces mesa de clientes tienen estas cosas. Y luego tenemos la mesa de órdenes. Entonces cliente en orden, así que escucha esto. Y entonces empleado está teniendo la escucha con los pedidos y los pedidos tendrán los clientes. Y entonces la tabla de pedidos tiene la relación con los detalles del pedido, que se relaciona con el ID del pedido, ¿verdad? Bien. Entonces tenemos el temario, que está relacionado con los órdenes. Así que de esta manera podemos ver la vista del modelo de nuestras tablas de datos, ¿de acuerdo? Entonces, cómo se relacionan entre sí. No existe relación entre los proveedores y las demás mesas. ¿Bien? Entonces de esta manera podemos ver la vista del modelo, la adolescencia entre esas tablas, modelado de datos del poder. Ahora, te voy a mostrar cómo esta cosa ha sido atendida por la RBA. Vamos al Archivo y vamos a las opciones y ajustes. Y luego haremos click en el, tenemos las dos opciones aquí, opsinas y opsin. Configuración adicional de la fuente de datos. Entonces aquí sólo voy a hacer clic en las opciones y nos vemos. Ahora en las opciones verás las dos Opciones Globales y la opción de archivo actual. Por lo que la opción global será aplicable para todos los archivos que se abrirán en el Microsoft Power BI. Aquí puedes ver que el tipo detecta un opsin está ahí, así que el tipo protege y tenemos un seleccionado por defecto es y tiende a ser seleccionado como detectar encabezados de tipo de columna para fuentes no estructuradas según la configuración de cada archivo. ¿Bien? O bien puedes seleccionar la otra opción. Siempre detecte tipos de columnas y encabezados para fuentes no estructuradas, ¿de acuerdo? Los datos de fondo lo permitieron subir. Previas para descargar los datos en segundo plano según los cuales se establecerá. Bien. Entonces estos son los opsin vio que yo había sido por defecto se dan. Para que pueda Power Query Editor adopción de CDS seleccionado, ah, para guiones de artistas. Entonces todos estos. Ahora lo que te vi archivo actual, mira aquí carga de datos. Entonces, ¿qué detecta los tipos de columna y la estructura de archivos de encabezado? Y vea aquí cómo se ha importado la relación entre las fuentes de datos son tablas. Porque ya hemos seleccionado esto. Esto es por defecto las relaciones importantes seleccionadas de la fuente de datos en la primera carga. Y es por eso que cuando no haya seleccionado la tabla de órdenes, automáticamente la seleccionará. Cuando haga clic en eso, seleccionaré las tablas relacionadas, ¿verdad? Debido a esta opsin que hemos seleccionado aquí, un auto detecta nuevas relaciones después de cargar los datos. Por lo que estas dos opciones serán útiles para detectar y mantener la relación entre las tablas y las fuentes de datos de puntos. Así que solo asegúrate de que este esté seleccionado. ¿Bien? Entonces así es como Power BI se asegura de que se mantendrá. Importará todas las relaciones de la fuente de datos en la primera carga. ¿Bien? Entonces espero que hayas entendido. Da click en Bien, y aquí podrás ver las tablas de datos. Vista de Mesa. 9. Raspado web en power bi: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces en esta conferencia vamos a aprender más sobre el crapping de la web en Power BI, o simplemente estamos, podemos decir cómo podemos raspar datos de un sitio web a nuestro Microsoft Power BI. Entonces ya hemos visto cómo hacer eso. Si bien hemos visto colectando conducto, no polvo, agregamos a la página web donde podemos obtener los datos de la tabla de la página web. En esta conferencia, saldremos a ver si hay un sitio web, un sitio web de compras. Y a partir de ahí, ¿ y cómo podemos obtener los detalles de la tabla ARP para cualquier sitio web en particular? Entonces para eso, lo que he hecho, he abierto este sitio web. Este es el sitio web del almacén de Dennis donde he abierto esta sección de ropa significa aquí. Bien, Entonces ahora lo que quiero hacer, quiero obtener los detalles de todas estas son tablas de productos. Por lo que los detalles de este producto en particular se almacenarán en una, nuestra base de datos en una tabla en particular. Por lo que quiero obtener los detalles de esas tablas en nuestro Power BI para su posterior análisis. Bien, así que este es el intercambio de nuestro sitio web por nuestra casa roja de Tennessee. Y me gusta la sección de indumentaria masculina. Aquí. Quiero obtener las tablas subyacentes de este sitio web. Bien, entonces espero que podamos hacer eso. Entonces necesitamos simplemente copiar la URL, como hemos visto antes. Y tenemos que ir al Power BI y tenemos que ir a los datos. Así que haga clic en Obtener datos y haga clic en modo. Y al hacer clic en Módulo obtener las opsinas, se mostrarán diversas opciones. Y aquí tenemos que ir al otro, y después tenemos que dar click en la web. Bien, así que seleccione Web y haga clic en Conectar. Ahora, te pedirá que pongas la URL. Entonces pondremos aquí la URL que hemos copiado. Ahora, una vez que pones la URL, solo necesitas ver la URL completa que he guardado aquí. Ahora da clic en Bien. Entonces en cuanto hagas clic en, Bien, el Power BI comenzará a conectarse a ese sitio web. Y tratará de obtener los datos de ese sitio web. Se rasparán los datos del sitio web. Entonces cuando veas esta opción de navegador aquí, puedes ver que hay dos opciones, tu vista de tabla y revisión. Entonces, cuando haces clic en la vista web, puedes ver el sitio web del objeto, cómo se ve de tu lado. Lo mismo se puede ver aquí. ¿Bien? Entonces esta es la vista web, y luego podemos hacer clic en hacer clic en Crear, Vista de tabla, lo siento. Y al hacer clic en esta tabla, así podrás ver la columna uno, columna dos y la columna tres. Hay tres columnas. Y aquí se dan los detalles del producto. La columna de probabilidades cierra el precio, y la columna tres es la descripción si se trata de un nuevo mundo del arte. ¿Bien? Entonces esto es exactamente lo que puedes ver aquí. Consulta la descripción que estamos viendo tu precio y ataque. Entonces lo mismo que lo mismo se ha guardado en la tabla también, esa descripción, precio y la parte de atrás sabía estas tres cosas, ¿verdad? Así que llegamos hasta aquí. Después la columna, otra tabla está ahí donde la columna uno y la columna dos. La segunda columna es la vista. Entonces tenemos la columna tres. Tenemos la tabla para la tabla 567, entonces tenemos el código activo uno y esta protección todo. Bien, entonces ahora lo que voy a hacer, solo voy a ser importante esa mesa uno. Cuadro dos. Podemos poner la mesa a W3, W4. Cuadro seis. ¿Cuáles son las mesas que quieres? Simplemente puedes verificar y puedes escuchar el, también puedes usar la tabla Agregar usando ejemplos. Y da clic en Señor. Ellos van a querer, se está cargando W3. Ahora, iremos a la Vista de Datos. Ver la tabla uno. Entonces tenemos el nivel tres, el nivel cuatro. Así que ahora solo podemos hacer clic en Transformar datos. Y aquí está la columna uno, podemos darle nombre, descripción del producto, descripción. Esa columna dos podemos renombrar como arroz. Y la columna tres, podemos volver a poner. Bien, entonces ahora de esta manera, ahora nuestra mesa es permanentemente guiones y arroz y etiqueta. Así que el precio aquí el fin de semana, que sea un número decimal fijo. O podemos ponerle un número entero. Entonces ahora es así. Entonces eso vino en Lumber. Bien. Bien. Bien. Así que de nuevo, descripción del producto. Entonces voy a verter el arroz. De la misma manera si quieres hacer diez, el nombre de la columna aquí también, puedes hacerlo. ¿Bien? Nuevamente, vaya a los datos de transformación. Bien, entonces ahora tenemos la columna llamada James. ¿Bien? Entonces ahora cerraremos y aplicaremos. Puedes ver aquí el precio del producto, el precio de la disciplina del producto. Y aquí se puede ver el modelo de datos. Cuadro 3.4 elemento conectar. De esta manera podemos tomar los datos de la web. 10. Análisis de datos de ventas en e-Commerce en proyecto 1: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces vamos a hacer nuestro primer proyecto en Power BI. Con este proyecto también se aprenderán los conceptos básicos de Power BI. Entonces tomaremos el enfoque de hacer y aprender. Entonces haremos el proyecto y, mientras hacemos el proyecto, aprenderemos los conceptos básicos de RBA edge, pero no vamos a aprender primero y luego aplicarlo a un proyecto En cambio. Nosotros haremos el proyecto. Y con el proyecto, aprenderemos los conceptos básicos también. Entonces este es el mejor enfoque para aprender cosa, cualquier lenguaje de programación, cualquier herramienta, cualquier cosa si quieres aprender, si lo haces de manera práctica, entonces será bueno para ti Empecemos. El primer proyecto es el análisis de datos de ventas de comercio electrónico. Entonces para esto, lo que vamos a hacer, simplemente estaremos haciendo análisis de datos de ventas de comercio electrónico. Para ello, obtendremos los datos para una tienda de comercio electrónico que venda el sitio web de comercio electrónico Alpha del estado celular de datos o una tienda. Y este auto DW, muy, muy crudo y desordenado Entonces como esto es, estos datos serán muy crudos y desordenados Necesitamos hacer muchas actividades de limpieza de datos. Eso porque si haces análisis de datos con datos desordenados o un dato sin procesar, es posible que no obtengas un mejor resultado o no obtendrás el resultado deseado Es por eso que necesitamos hacer la actividad de limpieza de datos en los datos para que sean limpios y relevantes. Entonces es por eso que las sintasas son datos brutos. Necesitamos hacer un montón de botón de actividad de limpieza de datos. Para ello, vamos a utilizar archivo CSV de punto de datos de guión bajo Veremos qué hay en ese archivo CSV una manera que permita discutir el, cuál es el objetivo de nuestro proyecto. Entonces blanco y análisis va a hacer por este comercio electrónico. Desde los datos, trataremos de analizar y permitirnos las cosas. Lo primero serán nuestras categorías de pecados. Entonces veremos las celdas a lo largo del tiempo, cómo nuestras células se están creando una disminución con el tiempo. Entonces veremos cuáles son las promociones de ventas que ha realizado la compañía para incrementar las ventas. Y luego veremos el, ¿cuál es el tiempo de entrega para entregar los bienes en el consumidor, el lado del cliente, bien, entonces cuál es el tiempo de entrega? Entonces estos son los punteros sobre los que vamos a hacer nuestro análisis ¿Bien? Entonces espero que la agenda sea clara para esta actividad práctica. Entonces vayamos al Power BI. Aquí. Lo que tenemos que hacer, empezaremos con algo nuevo. Y si quieres, puedes salvar lo anterior, ¿de acuerdo? Y déjame cerrar esto. Y aquí. Lo primero es que obtenemos los datos. Entonces los datos que vamos a obtener de los archivos CSV, Texans ESP Y aquí, este es el archivo CSV de puntos de datos de subrayado en el que voy a hacer clic para abrir Bien, así que ahora voy a hacer clic en cargar. Bien, entonces los datos, la información y el conocimiento servirán. En la siguiente conferencia. Primero notaremos y veremos cuáles son las cosas que hay ahí. Entonces ahora los datos se cargan aquí. Veremos la vista de datos. Al hacer clic en los datos, se puede ver en la columna uno, columna dos, así. Hay 17 columnas y cada columna hay una, hay varias entradas, ¿verdad? Entonces estos son los datos. Y con estos datos no estamos entendiendo nada, así que tenemos que hacer mucha actividad de limpieza de datos sobre esto. Entonces estos son los datos sobre esto, nosotros haremos el análisis. Por lo que en la próxima conferencia en adelante, comenzaremos a hacer la actividad de limpieza de datos y transformación en esta celda hoy. La próxima conferencia 11. Proyecto 1: filas, columnas, transformación de datos, tipos de datos: Así que ahora tenemos que importar esas celdas subrayan datos punto archivo CSV Y después de eso, se libera cargando. Lo que tenemos que hacer, necesitamos transformar los datos porque puedes ver aquí los nombres de las columnas no son correctamente o la columna uno, columna dos, eso no es el adecuado. Entonces las dos primeras filas se puede ver que no es apropiado. Y luego los nombres de columna que aquí en la tercera fila. Entonces tenemos que ponerlos bajo encabezados, ¿verdad? Entonces puedes ver aquí muchos valores de N A están ahí. Hay filas en blanco, ¿verdad? Entonces tenemos que abordar todas estas cosas. Tenemos que hacer las actividades de limpieza de datos. Entonces necesitamos transformar estos datos. Y para eso, veremos cómo podemos editar que muestra cómo podemos hacer las columnas de rol como nombre de columna, columna uno, columna dos? Es este el, esto como nombre de columna, cómo podemos eliminar los roles no deseados, cómo podemos eliminar los valores NA, cómo podemos eliminar las filas en blanco y todo. Entonces este es el tema para esta conferencia donde aprendemos a transformar datos usando NAD y función de transformación, editando las filas y columnas y haciendo los encabezados de columna. Así que vamos a hacer clic en Transformar datos. Así que basta con hacer clic en Transformar datos y ver, ya sabes, nuestro Power Query Editor ha abierto. Y tú, si quieres, puedes hacerlo a pantalla completa y CEO. Ahora, podemos ver aquí las dos primeras filas no son de ninguna utilidad para hacer eso, para eliminar esto, porque eso no es de ningún uso. Podemos ir a Transformar. Y luego, y luego podemos ir a seleccionar las filas para eliminar los roles que necesitamos para llegar al hogar. Y entonces tenemos que llegar a la Eliminar filas aquí. Y aquí, se puede eliminar, utilizar las diversas opciones que se dan aquí. Pero queremos eliminar las dos primeras filas son de este conjunto de datos. Para que pueda seleccionar esta opción, DMO, filas superiores. Haga clic en eso. Y luego aquí, cuántas filas quieres quitar de la parte superior que puedas dar. Entonces aquí tenemos que eliminar los dos primeros. Entonces pondremos dos aquí y daremos clic en Bien, y esas dos filas serán las adecuadas. Entonces ahora hemos eliminado el Raj no deseado de nuestros datos. Bien, ahora lo siguiente es que quiero hacer esta columna, esta fila, ID de pedido, ID de producto e ID de tienda, todos estos como encabezado. Entonces para hacer eso cuando vas a la transformación, y aquí puedes encontrar el opsin ya sea enorme primera fila como encabezado Se puede ver aquí enorme lavado seca cabecera son enorme tamaño de cabecera primera fila. Entonces lo que vamos a hacer, usaremos las cuatro paradas y la enorme antena verdadera de lavado. Por lo que esta fila lavada se convertirá en el encabezado de nuestros datos. Así que basta con hacer clic en eso y ver ahora los nombres de las primeras columnas ha mantenido ID de pedido , ID de producto, columna tres, ID de tienda, pedido, fecha, pedido, ventas. Entonces ahora nuestros datos no son realmente onda apropiada, tiene los nombres de las columnas también. Entonces este es el camino. Entonces lo primero que hemos hecho, hemos eliminado las filas usando el Eliminar filas superiores. Esa es otra opción, o eliminar filas inferiores si quieres eliminar el Raj en blanco o no deseado de abajo, eres Raj no deseado desde abajo puedes usar las filas inferiores remotas y puedes poner el número de filas de abajo que quieres eliminar De igual manera lo que hemos hecho, hemos utilizado que quitan columnas. Estudiemos esto. Tenemos que, bien, Entonces lo que hemos hecho, hemos usado la columna Modo o eliminar filas, bien, lo siento. Y hemos utilizado ese enfoque. Bien, entonces aquí tenemos dos n que tenemos y quitamos las dos filas superiores. Y luego lo siguiente que hemos hecho, hemos hecho la primera fila. Nos hemos encontrado con la primera fila es un encabezado. Entonces para hacer eso, fuimos a la transformación. Y entonces aquí la primera opción es usar unidades flash y como se desee, lavar se seca entra y las unidades flash se convierten en lo siguiente es que queremos quitar la varilla, que no están teniendo ningún valor. Entonces hay tantas filas en blanco, las filas están ahí. Para que si queremos eliminar así podemos simplemente ir a las filas. Y aquí podemos dar click en el movimiento de filas en blanco. Así que vea aquí ahora en las filas en blanco se ha eliminado. ¿Bien? Entonces esta es la forma en que podemos eliminar las filas en blanco. A continuación, queremos eliminar estos valores de NA. Entonces para eliminar cualquier valor, simplemente podemos venir aquí y podemos agregar Andrey puede buscar n. y simplemente podemos seleccionar y dar clic en Bien, entonces todo el valor n va a estar teniendo más o esta columna. De igual manera, podemos hacer este trabajo. Ellos saturan. Y de la misma manera tenemos que hacer no también se puede remoto en blanco también. Este es mi nombre. Para que puedas comprobar y ya puedes. Y así ahora nuestros datos están limpios. De igual manera, puedes ver aquí esta columna tres no tiene valores, se mastica este NS o podemos seleccionar la columna tres y podemos ir a esa opción Eliminar columnas Y podemos simplemente dar click en esa columna de eliminar. Y esa columna se ha quitado de tu hockey. Entonces ahora nuestros datos se ven mucho mejor. Bien, Entonces, ¿cuáles son las opciones para la rehabilitación? ¿Cuáles son los pasos que hemos seguido? Podemos ver aquí en los pasos aplicados. Entonces dejaré que nuestros datos fueran así. Filas no deseadas y no hay nombres de columna propios, encabezados. Entonces lo que hemos hecho ayunando, tenemos género, pañales que no se requiere. Después hemos eliminado las filas superiores, y después hemos hecho el sorteo al ras otra mano, después hemos eliminado las filas en blanco de los datos, y después hemos filtrado las filas. Entonces cualquier valor que hayamos filtrado y luego hemos eliminado una columna tres. Así que de esta manera hemos editado eso. Hemos aprendido a editar las filas y los datos de salida, la columna Hotelling, cómo manejar los valores NA, cómo filtrar cualquier valor, y cómo transformar los datos usando la función de transformación aquí y cómo hacer los encabezados de la primera fila Bien, entonces esta es la edición básica que hemos hecho. A continuación lo que haremos, comprobaremos el total de ventas, intentaremos averiguarlo. ¿Bien? Reporte que puedes ver aquí. No podemos cambiar el tipo de datos desde aquí también. Simplemente haga clic aquí. Si quieres hacerlo como ID de pedido, envía un mensaje de texto al tuyo para que podamos convertirlo en un número entero. Después ID del producto. Que sea así, luego almacenar ID, y dejar que se deje que fecha del pedido no sea un dato. Podemos hacer que sea un tipo de día. Entonces ahora es de tipo propio. Entonces ahora es orden apropiado que también podamos esta es la x, podemos hacerla nuestra fecha. También puedes seleccionar la hora. Podemos hacer nuestros pecados, veremos cómo podemos manejar este tipo de situación donde las celdas, una celda, celda, tamaño de celda cuando se agregan aquí para cada valor y es texto. Lo haremos un número y eliminaremos las celdas que aprendamos en la próxima conferencia. Entonces los ingresos no serían un número decimal. Entonces haremos un decimal. El stock es el número. Número entero, supongo. Sí. Bien. También ahí a stock también cambiará el tipo de datos a decimal y luego el precio El precio hará nuestro decimal. Aquí estamos atendiendo el tipo de datos, tipo promo, está bien. Entonces habas promocionales, bien, promociona juguetes tipo, bien. Y el formato de fecha de entrega es que los textos lo harán a la fecha. Y el formato de fecha de entrega lo hará de nuevo. Lo vamos a maquillar. Bien, entonces esta ola para todo automatizado. Bien, entonces tenemos el ID del pedido, el ID del producto, el ID de tienda, fecha del pedido, las ventas y los ingresos. Los ingresos ya son un número decimal. Actualizamos. Bien, así que de esta manera tenemos de lo que hemos hecho de nuestro conjunto de datos un adecuado. Hemos hecho la transformación básica sobre los datos. Ahora ya está hecho para que podamos dar click aquí Cerrar y Aplicar. ¿Bien? Simplemente haga clic en Cerrar y Aplicar. Y así será, los datos se cargarán nuevamente después aplicar todos los cambios que hayamos hecho. Tenemos el celular a los datos, sí. Bien, entonces nos vemos dentro de la siguiente conferencia. Realmente vamos a tratar de hacer un poco más de transformación 12. Proyecto 1 - manipulación de errores: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces tenemos tipos de datos de género y hemos eliminado algunas Filas, y yo soy Columnas, y también hemos eliminado los diluidos Mi uso de ese filtrado, hemos quitado una columna, hemos quitado las carreteras. También obtenemos los tipos de datos para las columnas. Pero aquí, cuando cambio el tipo de datos para esta fecha de pedido, lo que obtuve, tenemos error para algunos de los medicamentos Por lo que es formato de fecha de siembra. No pudimos pasar el insumo proporcionado ya que viajan. A partir del 14. Jen. Demasiado delgado, no es analizar y los datos y destruirnos para sumar obras, nos está arrojando datos Entonces una cosa podemos hacer si consigues este tipo de cosas, porque fue el mismo comentario, pero no sé por qué este bi triangular puede ver la fecha del pedido uno para tanto los datos del tema. Entonces lo que podamos hacer, podemos eliminar esta columna. No es relevante porque tanto los datos lo mismo. Si quieres. Se puede pensar que ambos son iguales. Simplemente podemos hacer clic aquí y podemos duplicar este orden de columnas para. Así que haz clic en Duplicar. Ahora tenemos la copia de esto y ahora estos dos son iguales. Así que sólo podemos eliminar esta columna, la n-ésima columna. Entonces ahora el editor se ha ido y tenemos la fecha del pedido y lo ordenó. Empezaron a copiar si podían momento de este lado. Bien. Entonces ahora cada columna tenemos remota. ¿Bien? Entonces tenemos que quitar esto o Columnas. Entonces cuando eliminamos esta columna, ahora tenemos que auditarla para ordenarla también. Entonces cambiaremos el nombre de esto haciendo doble clic aquí y realmente lo haremos fecha ¿Bien? Entonces ahora no tenemos Editando horas de salida. ¿Bien? Ahora se puede ver en la cosa del precio, tenemos la edición y caminar es que teníamos realmente llegar a. Aquí hay algunos mejores. En fin, pierdo. Bien, Así que está lanzando enter para el MA Wanli hacia las tres ¿Todo bien? Bien, hasta el momento esta agua podemos hacer, podemos seleccionar la columna de precios y podemos ir a la transformación. Y aquí puedes encontrar una opción de eliminar la edición. Para que puedas obtener, puedes venir al Reemplazar Valores y aquí puedes hacer click en Reemplazar. Los valores son implícitos o así hacemos clic en Reemplazar Errores. Y para reemplazar semana, puedes poner cero. Ahora se eliminará el editor y se reemplazará por un cero o se puede reemplazar con W. Bien, heritage relu, todas esas cosas. Bien. Siguiente cosa lo que quiero hacer ver aquí para formato de entrega a también, tenemos el editor. Entonces podemos hacer lo mismo. ¿A qué formato de entrega tenemos? Lo que hará hará un duplicado. Así que haz clic derecho sobre eso y vamos a eliminar esto. Entonces déjenme a mí y a George Column. Y así no trabajaron dos puntos y van al control remoto Columnas y quitan esto. Ahora, voy a hacer que haga un duplicado de esto. Y al verlas, las venden, dijeron formato de entrega. Bien. Bien, entonces ahora nuestros datos son gratuitos, así que así es como podemos ya. ¿Bien? Lo siguiente es, quiero quitar este tiempo. Entonces para esto necesitamos recolectar, seleccione la columna Ventas aquí. Y luego tenemos que ir a la palma. Y aquí tenemos que ir al Reemplazar Valores y dar click en el valor posicionar. Y aquí, reportar ventas y ventas con reposición. Ahora, tenemos ahora, desde la decidua, toda madera, podemos hacerla verdadera Ahora tenemos las celdas también. ¿Cosa del cuello es alguna otra cosa que queramos cambiar? Si quieres cambiar algo, creo que estamos bien para irnos. Aquí es donde podemos trabajar con los datos y podemos transformar nuestros datos. Y entonces podemos empezar a caminar. Y podemos empezar a visualizar si 13. Proyecto 1 - análisis de ventas: Y bienvenidos de nuevo. Entonces hagamos el proyecto final simple y concluyamos esta sección del proyecto creando algunas imágenes. Entonces haremos el análisis, creando algunas imágenes. Y aquí vamos a hacer el análisis de estos datos censales. Lo primero que haremos, haremos el producto autoponderante y luego haremos las ventas por tienda Entonces desde mi producto, qué producto se ha resuelto para el hogar y cuántas ventas que ocurrieron para el análisis del producto entonces, y luego haremos la misma tienda spot y luego hacemos los ingresos. ¿Qué tal un mes? Y luego bi promociones para cada cromosomas. ¿Cuántos desde que pasaron? Bien, así que comencemos. Entonces lo primero que haremos Subproducto de ventas. Entonces para los datos, lo que hago, simplemente arrastraré el ID del producto aquí y luego los arrastraré. ¿Bien? Así que mira aquí ahora puedes ver para la identificación del producto 101, ausencia de número es cero para bi, 17. 17 es 182 así. Se puede ver tres a uno así. Bien, entonces ahora lo que voy a hacer, voy a convertir esto en un gráfico de barras. Entonces C, y ahora podemos mirarlo y podemos, y así ahora para conseguirlo de una mejor manera, lo que hago, voy a hacer un gráfico de barras. Y ahora puedes ver para cada producto puedes ver ese número trastorna así Puedes Canidae desde bi, producto nosotros mismos por Si quisieras cambiar este rumbo, puedes venir aquí y puedes el eje x, lo que quieras, la fuente, todo lo que puedas ver, esa pelota de liga, que quieran cambiar el color Se puede decir el color en absoluto, ¿de acuerdo? Entonces, cualesquiera que sean las cosas que quieras cambiar, puedes hacerlo desde aquí. Y puedes hacerlo audaz o lo que ellos quieran. Puedes firmemente, puedes atender tu título, puedes hacer clic derecho el producto PRO. ¿Bien? Y luego nuestro eje y, puedes cambiar. Del mismo modo valores. Puedes seleccionar como quieras, bien, Así que todo lo discutido miosina puedes de tu hockey Lo siguiente es, si quieres cambiar el título de esto, algunas opciones aquí podemos trabajar. Quizás seis. ¿Bien? Entonces mira como puedes incluso puedes cambiar la fuente también. Y puedes cambiar la forma en que quieres que se muestre. Rumbo a todos los ratones discutidos. Y lo podemos hacer aquí. E incluso puedes cambiarlo, hacerlo audaz, y hacerlo así metálico. Entonces todos estos más pequeños una cosa para que puedas hacer que contengan el color poniendo pisada. Y si queremos, puedes hacerlo así, pero esto no es visual correctamente, así que lo haces azul Y fondo también se puede cambiar esto. Puedes ver macro null para que puedas X fondo coloreado, todo lo que puedas aquí así. Puedes alinearlo. En mi escalera de día, laptop. En esto, puedes hacer hockey. Subtítulo si queremos. Puedes preguntar o cetona y puedes poner el subtítulo. el subtítulo También vendrá el subtítulo. Se puede poner que el jinete, el jinete también cubrirá un poco más agradable. Y todas estas cosas que puedes hacer desde este formato visuales. Y por lo general, se pueden cambiar las propiedades. Al igual que, como estamos hechos de altura hasta esta cosa. También puedes hacerlo desde aquí. Y puedes hacerlo desde aquí también. Y produciendo nuevo contenido agregando nuevo contenido, todas estas cosas lo puedes hacer desde tus efectos si quieres cambiar el fondo de esta cosa, puedes ver Este backlog también contendes para hacerlo Puedes retratarlo. También continúas con estos antecedentes, para que puedas probar algunas de las conferencias. También puedes cambiar este trasfondo. ¿Bien? Así que ahora hemos hecho Ventas por ID de producto. Lo siguiente que haremos bien, Ventas comprar cosas. Si quieres ver esto en un gráfico diferente, puedes ver, puedes poner un gráfico de líneas aquí. Se puede poner Gráfico de Área. Se puede poner gráfico de área apilada así. Puedes hola, puedes poner Gráfico de Donas también, Gráfico Circular, y también puedes ponerlo en un Gráfico de Donas. Bien. Así que de esta manera puedes ¿qué se llevaban? Lo que quieras, puedes intentarlo. Creo que esto se ve mejor. ¿Bien? Lo siguiente es que haremos las ventas por tienda hasta el momento que este haga clic en el área en blanco y cuando las celdas, celdas, y luego mi tienda. Así que tendríamos que rastrear la tienda, tienda iTunes y verla. Ahora puedes tener idea de cuántas celdas están pasando, ¿de acuerdo? Entonces aquí también puedes ir al frente así. Puedes poner Donut Chart aquí. Así que la trama almacenada, se puede ver que tampoco. Y ver ido a fondo tierno. Puedes ir aquí propiedades generales. Y él tenía, no podías venir a ver ningún efecto. Se puede cambiar el fondo. Esto lo que quieras, puedes bifurcar lo que se vea mejor para ti, agrega tu tema, puedes decidir que podrías. Pero voy a poner así el borde de la frontera. Ligandos y todas estas cosas a las que quieras ir, puedes cambiar tu identificación de tienda. Entonces toda esta personalización, puedes hacer bi a lo largo. No voy a tomar mucho Nick cosa es que fui de todos modos, sí. Entonces, para esta celda, haga clic en el espacio en blanco y luego haga un seguimiento de los ingresos. Y para si, necesito ordenar fecha. Sin embargo, puedo ya lo puedo ver. Puedes ver el detalle aquí. Así que por trimestre de ingresos se puede ver, bien. Y la polémica alrededor de un mes, se puede ver al mirar esto, entonces se puede ver esa cuota. Entonces amigo tiene, ya que tenemos datos uno protones líquidos no están en esta columna y sólo desde hace un año, se puede ver que este trimestre, uno, trimestre, dos, trimestre, tres cuartos ¿para qué? Bien. Entonces la forma en que podemos a diferencia de bi, nunca supe bi. Sí. Lo siguiente es que tenemos que poner las celdas por promociones. Así que da click en el espacio en blanco, luego Desde entonces, tenía tenemos el descuento promocional y vertimos esta agua poco Fecha del reporte aquí. Entonces ahora se puede ver promulgar se ha ido. Puedes ver el descuento por problema de tipo celular aquí. Pongo en esto, puedes quitar esta o aquella identificación. Maravillosa cotización, que los ingresos se han ido. Así que ahora puedes ver el descuento promocional. Cuál era la venta y cuál era el ingreso. Bien. Así es como se puede Análisis. Así que déjame ir. Y se pusieron para insertar alguna Xbox. Puedes cabildear que hablé aquí. Comercio electrónico. Esto es puedes lo puedes poner así. Aquí, tiene una cadena pesada, el color de fondo, se puede tender a. Siguiente color que quieras en contenido académico desde aquí. X color azul, fondo. Comercio electrónico, Zcash. Desde Data Analysis, un proyecto sencillo que tenemos 14. GettingStartedwithPowerBI: Ahora tenemos los datos importados en Power BI e incorporamos ese reporte para ti. Y tenía una UTI e informes. Entonces este espacio en blanco es el lienzo. Entonces, primero lo que haremos, intentaremos agregar algo de color a esto para que nuestro reporte quede bien. Entonces para hacer eso, lo que voy a hacer, iré aquí e iré a la configuración de Canvas. Así que cuando estés aquí, cuando seleccionas algo aquí y vas aquí en el Pintor de Formato. Información, puede dar el nombre para mostrar la configuración de Canvas. Puedes lograr la configuración de tu lienzo, cómo se vería, la proporción. Así que me quedaré con cisteína es esta noche. Y luego iré a la lona de vuelta. Y desde aquí puedes seleccionar un color para tu lienzo. Para que puedas seleccionar una imagen. Y aquí están las transparencias al 100%. Esa es una manera muy sarcárea. Ahora podemos ver la imagen aquí. Entonces lo que voy a hacer, sólo voy a mover esto y voy a poner este color sienna, color, color de fondo. Puedo ahorrar de esta manera. Podemos personalizar el fondo ahora para Canvas sobre eso, vamos a sacar reportes. Entonces por ahora, quita el color y agrégalo. Y aquí uso esta imagen. Y aquí. El perfecto a la página y transparencia, lo guardaré. Bien. Y él tiene puedes sacar un fondo de pantalla también si quieres. Bien. Entonces por ahora solo vamos con el fondo del lienzo más adelante, si es necesario intentamos hacer más cacheado menos y en el frente. Bien, entonces ahora lo que voy a hacer, intentaré crear un encabezado para nuestro dashboard o reporte. Entonces voy a usar un libro de texto aquí. Se puede ver una opción de libro de texto. Haga clic en eso. Aquí se abrirá el cuadro de texto. Ahora. Se puede arrastrar a cualquier parte. En cualquier lugar. Simplemente dejaré nuestro informe de tablero aquí y colocaré recursos humanos, desgaste de empleados, el panel de análisis de creación de empleo capitalista creación de empleo . Bien, entonces venden, ponen en negrita. Y luego lo alinearé al centro y trataré de poner esto como cisteína. Ahora vea el encabezado. Tenemos. ¿No puedes encabezarlo para salir y encabezado para nuestro. Ahora bien, si quieres cambiar el fondo de esto, nuevamente, tenemos que ir a las propiedades. Aquí. Se puede ver desde aquí también se puede decir el alto y el alto disminuir la altura. Se puede aumentar o disminuir la lectura y la posición. Se puede cambiar en torno a la sustancia como su título. Si quieres habilitar un título para esto, puedes proteger el título. ¿Bien? Entonces si queremos poner algunos antecedentes, puedes poner aquí. Entonces aquí, lo que voy a hacer, voy a seleccionar un color para esto. Yo solo elijo este color. Así que emparejando, coincidiendo con nuestra T a R T, seleccionamos un color. Entonces esto podría intentar purgar algún otro color. Se puede volver realmente a cambiar de colores. Entonces de granja a cambios de color. Entonces dicen, no, podemos llegar al icono de editar. Ahora, la parte agradable está llegando. Y mandó un icono. Puede crear un sillín más oscuro y más oscuro. Así que hoy en día se ve bastante bien. Entonces ahora lo hemos creado sobre nuestro tablero de instrumentos. Entonces lo siguiente, lo que voy a hacer, voy a tratar de poner algo de García, que va a estar relacionado con nuestros datos que tengamos diversas opciones, opciones de importación. Aquí puedes ver la opción de tarjeta, voy a hacer clic en tarjeta. La tarjeta estará aquí. Entonces ahora es desechar el lado aquí. Se estrelló así. Y si quieres, puedes ir aquí y seleccionar esto. Y traté de emplear aquí. Entonces ves aquí y aquí para buscar empleado en conteo de vuelos aquí. Entonces C y ahora podemos ver en esta tarjeta, podemos ver ese conteo total de empleados. Ahora voy a ir a personalizar. Para que pueda ir aquí. Y a partir de aquí, esta opción para tu visual, puedes formatear tu regional, tú y cómo se ve para que puedas pasar por el mango. Puedo poner un título aquí. Pondré el brillante color y lo mantendré negro. Puedo aumentar el tamaño y puedo alinearlo en el centro. Ahora bien, la suma de com implícita que ha llegado por defecto, quiero quitar eso. Entonces, ¿cómo podemos hacer eso? Yo puedo, puedo eliminar este nivel de categoría. Entonces puedes venir aquí en esos clubes generales y visuales para llegar al nivel de categoría. Si tomas algún nivel, si lo haces clic en el por defecto, algunos son de conteo de vuelos, el nombre de la columna vendrá aquí. Entonces, si quieres eliminar esto, solo tienes que hacer clic en, apagar aquí y se eliminará. Entonces ahora lo nuestro color es leer. Entonces ahora lo que voy a hacer, sólo voy a llamar y tratar de reducir esto. Bien. Estoy tratando quedarme con el cesionario. Entonces ahora esto es una cosa. Otra cosa no podemos hacer nada que podamos hacer. Podemos ir a la agenda. Si quieres cambiar la fuente de esta, puedes cambiar la fuente. Entonces voy a pizarra blanca. Entonces ahora esto se ve mejor. Lo siguiente es, hay que cambiar el trasfondo de esta cosa. Entonces iré al título, seleccionaré el color de fondo y seleccionaré este. Esto es por el título. ¿Afectan? Seleccione eso. Ahora bien, esto se ve bien, pero el problema es el color negro. Lo voy a poner bien. En artistas con platicar al título, textos, colaterales. Ahora bien, esto se ve bien como empleado total. Entonces hemos creado una tarjeta aquí. Lo siguiente, podemos cambiar la forma de esto ahora es un rectángulo. Podemos. Y también como la propiedad, bien, vamos a llegar a la frontera virtual y solo tienes que pincharla. Y ahora desde aquí sólo podemos ver a Px. Entonces la frontera irá a General y luego irá a ese efecto. Y solo lo pones así poco. Ahora se ve realmente genial. Al menos una probabilidad de que el borde sea de color negro. Quiero que sea máximo con esto. Ahora bien, ¿verdad? Ahora está perfectamente bien. Lo siguiente, qué voy a hacer, sólo voy a copiar esto y pegar porque quiero crear acreción. Entonces quiero crear tasa de desgaste. Y luego quiero crear ese número de empleados actuales. Entonces quiero crear eso implica 8 h, así sucesivamente, así sucesivamente preliminar y se destaca. Ahora se está volviendo correctamente así que voy a tratar así que la siguiente guardia será el siguiente nombre como presión. Bien. Después la tasa de acreción. Entonces, ¿esta bien? Gabe Raza, patrón actual. Bien. Así que ahora vamos a intentarlo. Esto. Se ve bien. Entonces ahora tenemos el carro listo ahora desgaste. Entonces aquí quiero encontrar cuántos implica compañía del TLCAN. Para eso. Haga clic en los datos de RRHH y cree nuevos principales. Entonces es que podemos crear una nueva columna, una nueva celda mayor. Haga clic en nuevo mayor. Y aquí voy a crear una nueva medida, la acreción. La ecreción para sacar algo de hotel implica Coca-Cola. Flujo de corriente. Esto realmente nos dio electricista. Ver aquí ahora tenemos el desgaste total. Y poner todos estos, necesitamos crear una columna personalizada y especializaciones personalizadas que veremos cómo podemos crear en la siguiente sección. El siguiente apartado. 15. Creación de columna condicional: En la última conferencia, hemos agregado esa posición mediante el uso de fórmula. Y eso fue como una serie de importantes implicando menos la corriente en ese sentido, número de empleados, esa empresa. Ahora, lo que vamos a hacer, vamos a tratar de hacer lo mismo, encontrando que Tricia número de empleados son tratados desde la empresa utilizando una columna personalizada. Entonces para eso, lo que voy a hacer, voy a dar click sobre esos datos transformados. Entonces ahora cuando hacemos clic en los datos de transformación, ahora veamos y columnas. E, la columna es como si o no. Implica que se deja la empresa. Lo es, sí. Si sigue funcionando, no lo es. Entonces aquí no hay columna donde podamos encontrar el número total de empleados que han salido de la empresa que se había dejado la empresa. Entonces esta es tu S o no. Entonces para esto, lo que podamos hacer, podemos crear una columna personalizada donde pongamos la condición como si empleado, si es que sí, vamos a poner una. Y si es saber cuando pones cero y crearemos otra columna llamada contador de desgaste, Kristen. Algo así. Bien, entonces para eso, tenemos que venir a verte. Existe la opción de agregar columna. Entonces en esto, tenemos tres opciones, columna condicional, columna índice, y columnas duplicadas. Entonces aquí necesitas crear una columna. Entonces, seleccionemos el desgaste. Haremos clic en Crear, dar clic en la columna Condicional. Aquí para esta nueva columna el nombre se mantendrá el Trisha. Trisha. Se puede dar eso para sumar conteo. Y aquí seleccionaremos el nombre de la columna desgaste. Y el operador seleccionará Iguales y valorará si es sí. Vamos a dar uno. Si no lo es, sí, no, entonces ponemos cero. Si es sí, uno, la salida será uno. Y si no es igual a sí, ese concepto no es igual a cero. Haga clic en Bien. Ahora mira aquí. Ahora tenemos una nueva columna creada aquí, columna personalizada que es conteo de desgaste. Entonces ahora los valores son 10101 kilojulio. Entonces ahora mismo pondremos el tipo de columna. Tenemos que poner el número entero porque es el número uno. Entonces ahora hemos cambiado nuestro tipo de datos de esta columna también al número entero. Ahora, haremos clic en Cerrar y Aplicar. De esta manera. Hemos creado nuestra columna personalizada que se llama recuento de desgaste. Ahora seleccionaremos esto. Eliminamos este icono de filtro. Y cuando vengas aquí, verás que una nueva columna de conteo está aquí. Ahora mira, sí, obtuvimos el mismo número que obtuvimos en la última conferencia, siete. Entonces ahora esta es la forma en que podemos crear una columna personalizada, columna de nivel en nuestro conjunto de datos. Lo que soy columna recuento reciente basado en la columna de desgaste de nivel en nuestro conjunto de datos aquí es igual a sí y no. Y con esto, no podemos encontrar, encontrar el número de empleados en los que están trabajando. Después de algunas cuentas. Para ello, hemos creado una nueva columna en cono reciente donde hemos dado la condición en la columna personalizada de que si es sí, ponemos una. Y si es nulo, pondremos el GTO. Y con esto ahora, la decisión 1010. Para que podamos realizar algunas operaciones. Podemos encontrar la evidencia y podemos encontrar el total. Entonces esta es la forma en que podemos encontrar la acreción y podemos crear una columna personalizada en la columna ba. Alumnos en la siguiente conferencia. 16. Creación de nuevas medidas y adición de más cartas: Ahora lo siguiente es que tratamos de encontrar esa tasa reciente. Bien, entonces antes de eso, lo que quiero hacer, quiero dejar que este no se vea bien. Quiero hacer el fondo como blanco, pero todas las tarjetas aquí. Entonces déjame hacer eso. Que tenemos que llegar a la llamada aquí afuera. Voy a poner negro y después voy a ir a título gentil también. Textos color, voy a poner negro. Y luego el color de fondo, me encanta no llenar. Y luego tenemos el efecto y el color de fondo al blanco. Ahora, desgaste, lo mismo que voy a hacer aquí, también llamado título de Black Kendall. Seleccionemos negro, Macedón y luego efecto. Entonces ahora lo que voy a hacer, haré lo mismo con esto también. Bien, entonces esto está creando confusión. Entonces déjame quitar todo esto. Entonces, la siguiente es nuestra tasa de desgaste de creadores. Entonces para tasa de desgaste, lo que tenemos que hacer, necesitamos encontrar la tasa de desgaste será el número de empleado que dejó la empresa dividido por empleado total, ¿verdad? Entonces para esto, necesitamos crear una nueva mayor. Haga clic en el botón derecho en los datos del gráfico. Y aquí puedes encontrar una nueva opsin mayor. Haga clic en nuevo mayor. Y tenía una tasa de desgaste. Y mayor tasa de desgaste, lo que voy a usar. Algunos conteos recientes divididos por suma del total, los emplean play count. Entonces esto nos dará tasa de desgaste. Entonces ahora tu tasa de desgaste que se ha creado, voy a hacer clic aquí. Por lo que ahora viene en el punto uno y seis. Entonces para esto, lo que voy a hacer, voy a poner en porcentaje, voy a dar click aquí, ver que a menudo hay un porcentaje. Entonces ahora he hecho clic en porcentaje. Entonces es esta cosa en persona centelleadores distorsionados , 16.12 por ciento. Ahora bien, está balanceando dos dígitos si queremos poner un tiro en un dígito, o ¿quieres simplemente ver 16%? Eso se puede hacer. Entonces creo que TO dígito se ve bien. Entonces de esta manera, hemos creado una nueva medida llamada tasa de desgaste. Y mediante el uso de una fórmula. Entonces, al hacer clic en tasa de desgaste senior, hemos creado nuestra tasa de desgaste nuevo mayor que estamos utilizando para este campo, esta tarjeta aquí, algunos de alguna columna, número total de empleado que dejó la empresa dividido por el total de empleados en la empresa. Entonces esto le dará a los médicos y leerá. Y luego después de eso lo hemos hecho por científicos. Así que muestra ese valor en el porcentaje. Damos click en porcentaje aquí. Desde aquí se puede seleccionar el número de. Del mismo modo quería mostrar. La tasa de desgaste es de 16.12. Entonces ahora hemos aprendido a sumar un nuevo mayor y crear este sostenido 0.12. Entonces ahora hemos aprendido a agregar una nueva mayor y crear una nueva medida y ponerla en un porcentaje. Bien. Entonces el siguiente. Al siguiente, voy a crear su empleado actual. Hasta el momento este nombre alcano, título de este empleado actual llamado. Bien, entonces ahora estoy creando un empleado actual. Pero al parecer implican hasta ahora esto y quitan aquí el desgaste. Podemos poner algo subrayado CCF actual implica Alfa. Entonces ahora podemos ver que estamos obteniendo el número total de sumar estos dos, obtendrá el menos 237. Esto va a hacer bien. Ahora hemos creado otra con que cada corriente implica. Siguiente. Voy a crear otra tarjeta. Vamos a copiar pegar y aquí, y cambiar esto a título. Dos. Hilos. Implicarlo, implicarlo. ¿Bien? Bien, entonces para empleado promedio es ¿qué campo va a ver? Vamos a utilizar la columna de edad aquí. Seleccionemos eso. Entonces ahora se está mostrando la suma del total de empleados es lo que necesitamos para poner el día a día. Así que vamos a hacer clic aquí. Y aquí se puede ver algún mínimo promedio. Entonces si seleccionas edad mínima, mínima 18 años, y si ponemos máxima jugada en Mississippi, y si pones evidencia, entonces esto te mostrará el promedio, lo impliques. Entonces nuevamente, cuando estamos aquí, podemos reescribir, necesitamos llegar al color. Y ahora los empleados promedio lo están haciendo como un 36.92, lo que no se ve bien. Entonces necesitamos resolver sólo el número entero. Aquí. Se le puede llamar y loon color visual. Aquí puede ver las Unidades de Visualización, Otto, y aquí valoran las cifras decimales o dos. Aquí pondremos cero. Entonces, cuando pongas cero, te mostrará ese 37, ¿de acuerdo? Por lo que no va a resolver los valores decimales. ¿Bien? Siguiente columna, siguiente tarjeta, queremos crear un pueblo. Quédate en la empresa. Aquí. Voy a cambiar este título a la compañía. Entonces, ¿cómo encontraremos un día promedio en compañía? Entonces para esto, tenemos que encontrar el nombre de la columna, que es su compañía establecida trabajando. Pero hay una columna, compañía de bolsas de aire, digamos así. Entonces ahora esto es darle al pétalo como totalmente a ti mismo todos ellos. Se trata de resumir todos los empleados que han trabajado juntos. Entonces ahora aquí pondremos el promedio. Y así una inmobiliaria empresas siete. Una vez que un empleado se une a la empresa, en su lugar, ahí, los siete de la compañía. Entonces de esta manera hemos creado estas tarjetas, lo cual es darle un muy buen aspecto a nuestro dashboard. Entonces ahora hemos creado tarjeta con la ayuda de esta tarjeta opsin. Bien, en la próxima conferencia, intentaremos crear algunos reportes aquí y completar nuestro dashboard intentaremos agregar más y más elementos. Cada vez más. Elementos del deporte intentarán sumar cada vez más elementos, cada vez más elementos y tratamos hacerlo dinámico también. Entonces, nos vemos en la próxima conferencia. La siguiente conferencia. 17. Creación de informes con gráficos de pasteles en clústeres y cartas de donuts: Por lo que en esta conferencia vamos a agregar algunos informes CEO o a nuestro dashboard. Entonces agregaremos algunos gráficos aquí para que les obtenga más información a partir de los datos. Entonces ya les dije que aquí tenemos las opciones para agregar gráficos a nuestros tableros. Entonces primero, comenzaré con agregar un gráfico circular. Así que sólo para agregar cualquier gráfico, basta con hacer clic en ese gráfico y un icono. ¿Puedes oír? Sí, voy a crear el gráfico circular, que va a estar cosiendo lo que implica cada departamento. Entonces, al igual que en nuestro conjunto de datos, puedes ver que hay departamentos como I+D y RRHH. Entonces todos los departamentos están ahí. Entonces quiero ver en juego en mi departamento. Bien. Entonces para eso, lo que voy a hacer, voy a arrastrar por chat. Y en la leyenda, voy a poner el departamento aquí, i p. Así leyendas departamentales. Así que ahora tenemos el departamento de RRHH, I+D, y celular. Hay tres departamentos en nuestros datos. Entonces eso ha venido entrando ahora en los valores, lo que voy a poner en valores o recuento de empleados. Entonces aquí voy a poner el conteo de empleados, los valores para verte. Tan pronto como arrastramos el recuento de jugadas en los valores y la leyenda en el departamento, nuestro gráfico circular se ha creado tanta facilidad y frecuencia. Ver cada departamento se está vendiendo y ver cómo interactividades. Ahora empleados totales, virgen 470. Cuando hago clic en departamentos de I+D. Entonces con esto, se puede ver que 94961 empleados totales en el departamento de I+D. Y entre ellos, 133, marido dejó la compañía. Tasa de desgaste para ese Andes a partir de 0.8 para los empleados actuales que trabajan en I+D o 824. Así. Podemos obtener los detalles de todos y cada uno de los departamentos. Bien. Entonces ahora hemos creado este gráfico circular. Déjame comer, comer, comer. Quiero cambiar este rubro. Eso lo que voy a hacer, llevaré solo lo llevaré e iré a la corte con agenda y título. Quiero que el empleado se disculpe. Este es el encabezamiento te voy a dar la fuente, cámbiala. Bien, y lo alinearé a la mitad. Entonces ahora mira cómo se ve. Bastante bien. Algunas modificaciones más podemos hacer. Si queremos darle algún otro color de fuente a estas cosas, puedes elegir cualquier color que quieras, Departamento I+D, estas cosas para que podamos hacer. En cuanto al formato de gráfico circular, su ritual, propiedades generales. Se puede aumentar el tamaño. Artículos. Canción encantadora o Jason, puedes seleccionar Título avanzado que hemos visto. ¿Bien? Y de manera similar se puede entrar en vigor. Puedes poner el color de fondo para esto también así. Puedes quedarte con el blanco y podrás ir con cualquier color que quieras emparejar con su equipo. Entonces para mi, me gusta el fondo blanco y me quedaré con esto. ¿Bien? Entonces aparte de eso, qué otras cosas podemos hacer, puedes ir al borde visual de fondo del Efecto. Podemos hacer click aquí. Podemos seleccionar el borde medial en este. Entonces esto vendrá así. ¿Bien? Agua digital y esquinas redondas y redondas. Puedes hacer clic en esto y ver cómo va a estar a su alrededor. ¿Bien? Si quisiéramos hacer así, puedes ir al efecto general, bordes visuales y puedes seleccionar título y px. ¿Bien? Y luego seleccionar de nuevo la agenda. Iré al Efecto. Triste o si quieres crear una configuración. A esto le agregaremos otro efecto. Entonces C es la configuración que también se verá bien. Entonces me quedaré así. Bien, aparte de eso, si queremos darle otro color a las rebanadas de cosas, puedes seleccionar ahora azul si quieres ponerlo. Entonces esto será, esto será azul. Esto será, supongamos que le pondrías una L También así. Se puede seleccionar el color. Entonces todas estas cosas cuando camines, él se va a conocer y serás más frecuente si queremos rotar esto. Se puede ver aquí para rotarlo así. Si quieres almacenar de alguna otra manera, puedes hacerlo. Entonces ahora hemos agregado un gráfico circular. Ahora bien, este título, quiero poner algo de color de fondo para lo implícito por departamentos. Elige el color de fondo, un poco más oscuro. Elige esta. Bien. Entonces así, podemos poner el color, sí. Bien, lo siguiente que quiero es crear otro gráfico aquí, abajo de datos, gráfico de columnas agrupadas. Así que haz clic en el gráfico de columnas Personalizado. Y en esto quiero agregar al recenter por departamento. Hasta el momento este algoritmo. Primero Porta X está aquí. Entonces para eje x y poner el departamento, entonces departamentos, entonces su eje, voy a poner departamento eje y y desgaste, diocleciano. Y luego para la leyenda Alberta, género, género reportó cartas. Entonces CEA, hecho tasa reciente por departamento. Bien. Entonces para esto ahora voy a dar la opción de personalización aquí título Alberta tasa reciente por departamento y género. Y solo ponlo en el centro. Color del texto y lo voy a mantener solo en negro. Y la celda es selecta. Y luego voy a poner el color de fondo, algo así. ¿Bien? Y luego puedes ir y seleccionar cada uno, bordes y color de borde. Algo como esto. Magia para nuestro equipo. Entonces voy a poner un artista viniendo así. Bien, entonces ahora si seleccionas departamento de RRHH y masculino, podrás ver los detalles. Albaricoque, hembra, macho, hembra. Todos los frascos llenan todos los datos que puedes analizar. Bien. Así que así, hemos creado un gráfico de columnas agrupadas. El siguiente es crear un gráfico de donas aquí. Entonces para eso, tenemos que hacer clic en el gráfico de donas. Lo siento. Yo sólo está bien. El gráfico de donas eta aquí. Para ello. Simplemente sugiera estas cosas. ¿Bien? El gráfico de donantes, voy a crear una tasa por departamento. Hasta ahora esto lo que voy a hacer, voy a poner en leyendas y educación pública. Entonces voy a poner educación y después quiero analizar la educación a ritmo reciente por educación. Entonces lo siguiente es que voy a poner la tasa de desgaste. Voy a arrastrar y poner en tasa de prisión. Entonces C y ahora podemos ver la tasa de desgaste, mi calificación educativa del empleado. Así que ahora permítanme personalizar esto primero. Entonces iré a la actriz de título general y violada por educación. Y sobre lo que vamos con. Y luego en el medio. Y luego selecciona el color de fondo. Selecciona algo similar al fondo como este en cualquier otro color. Y podemos ir con esto. Y luego en efecto, basta con hacer clic en el borde de la región en el Seleccionar poco más oscuro aquí están el fondo y luego aquí. Bien. Ahora la E, ha sido el curso, se han sumado. Haga clic. Bien, entonces ahora hemos agregado estos reportes. Hay gráficos en nuestro tablero. A continuación, lucharemos para agregar algunos gráficos más aquí y tratar de hacer este tablero agregando algunos botones aquí son que decimos algunas cosas aquí que se llama rebanadoras. Entonces agregaremos slicer para que cuando hagas clic en slicer a tus propios datos cambien. Es como un botón de filtro o algo que lo hará. Con eso podrás hacer que los datos sean más frecuentes y más fáciles y agregará un muy buen atractivo a tu dashboard. Así que a continuación vamos a añadir algunos gráficos más aquí. Y vamos a hacer que estos sean los cuatro últimos más buenos y podamos agregar más datos. Entonces, a los estudiantes les gusta la siguiente conferencia. 18. Creación de gráficos de columnas apiladas y final de informe de matricial: Entonces ahora agreguemos un poco más de visualización a nuestro dashboard y algunos informes más que podamos realizar con este libor. Entonces el siguiente que quiero agregar es que tenía un gráfico de columnas apiladas. Gráfico de columnas apiladas y seleccione a mano aquí. Lo que quiero portar uno a puerto número de empleados por grupo de edad. Bien. Entonces para eso, lavado al mar de cada banda, voy a poner en el eje x, ¿de acuerdo? Y luego para el eje y y poner algunos a menudo juegan. Entonces eje y, como verano, como en mi eje y. Y para la adolescencia tardía y el género. Entonces ahora podemos ver, podemos ver que eso implica el grupo de edad. Podemos ver que en su lugar cuántos empleados hay, edad particular y con la diferencia de género o el llamado masculino, femenino fin de semana y poner los datos. Así que ahora déjame personalizar esto. Entonces sí, Jane, el número del título. Por centro de reservas , la fuente, voy a elegir este color que elijo este. Y luego ir a la frontera con seleccionar la con y como diez. Santos. Todos estos también tenemos que ir a estas cosas. Entonces el género y el hecho que lo hayamos hecho ya asentaron a Guam para esta configuración saludable. Entonces ahora este es el número de empleados por grupo de edad. Así que puedes ver aquí de 25 a 35. Para que lo veas si me pasara por alto. Entonces ahora este sistema siguiente, lo que quiero hacer, a continuación, quiero, si quisiéramos cambiar el color de estas cosas puedes hacer aquí. Y luego ir a Leyendas. Suave, puedes ir al estribo aquí. Texto, fondo, todas esas cosas, efecto, iconos, colores, y todo lo que puedes cambiar, ¿de acuerdo? Eje X, eje y, todas esas cosas que puedes cambiar. ¿Bien? Entonces el siguiente gráfico que voy a agregar es gráfico de áreas apiladas. Entonces voy a hacer clic aquí y conduciré. Y lo que quiero agrandarlo, quiero iluminar otra satisfacción laboral por departamento. Entonces para eso, para un eje x y ponerlos de nuevo cuando. Entonces voy a poner departamento. Y entonces uno puede llevar a la satisfacción laboral. Satisfacción laboral. Satisfacción laboral en el eje y. Así que nos vemos en nuestro gráfico está listo, para que pueda más tarde. Satisfacción laboral. Cuánto hay evidencia también. Entonces, ¿pueden lograr la satisfacción laboral? Centro de Grabación. Elige el color de fondo y ve a ese efecto. Porque bordea, pero es algo que podría conseguir corner select. Y así ahora hemos hecho gráfico de área apilada basado en el departamento y ahora podemos tener cualquier departamento vital de satisfacción laboral. Nuestro departamento tiene al menos satisfacción laboral e I+D y luego vende a gasoducto. Ahora la siguiente es, quiero crear aquí la tabla de calificación de satisfacción laboral. Hasta el momento, esto y usa las métricas aquí. Da clic en métricas y solo arrástrala aquí. Y para esto, ¿cuáles son las cosas que quiero agrandar? Quiero disfrutarlo. Quería ver la calificación de satisfacción laboral basada en el trabajo y la calificación laboral, calificación de satisfacción. ¿Bien? Hasta el momento, esto para filas, rol de trabajo, el rol de trabajo, esos. Y para la columna, pondré jolly especificaciones y calidad, satisfacción laboral múltiple, y frente a valores. Voy a poner algunos a menudo jugar llamado. Entonces CER ahora, ninguna laboral calificación de satisfacción laboral abogó. Ahora vamos a ir aquí e ir al título, encenderlo. Y centro operativo satisfacción laboral . Poner el color de fondo como. Veamos el efecto. Y Bárbara crea triste o sola. Por lo que ahora se ha creado la calificación de satisfacción laboral. Entonces ahora tenemos la matriz también. Entonces esta matriz te dará todo el sensible. No puedo presentarlo a ¿cuál es la calificación de satisfacción laboral? Sí. Bien. Pero incluso la fuente nunca vio realmente los informes completos sobre cómo obtener decenas y construir sobre lo que estamos seleccionando. Bien, entonces a continuación agregaremos un poco de lavado acuoso a nuestro tablero y veremos cómo lo hacemos completamente. Nuestros chicos Paul se está creando y cómo interactividades. Entonces a continuación trataremos de analizar algunos datos más en un dashboard aquí, quienes intentaron preguntarles más. Listo para la próxima conferencia. 19. Análisis de tentación por grupo de edad: Entonces ahora vamos a tener algunos informes interesantes agregados aquí. Entonces lo primero, lo que mentí, me gusta eso bautizado por la educación. Así que aquí lo hemos visto en edición reciente. Y voy a ver eso reciente por educación gratuita. Así que para eso voy a usar el gráfico de barras apiladas o el gráfico de barras apiladas aquí, aquí. Y para esto, quiero al eje y. Voy a usar la educación, la educación en el eje y. Y luego poner eje x y el electricista de verano. Hay alguna condición, al menos algún electricista. Así que mira, ya sabes, mejor debajo de él para libre de colisiones como Laden como médico, mercadotecnia, departamento técnico y otros. Se puede ver la acreción. Entonces ahora lo que hago, sólo hay que poner el título acreción por educación para esta columna. Yo sólo estoy poniendo Christian, Christian byte ya que puedes cambiar libremente la fuente. Y luego pongo el consentimiento. Voy a elegir un fondo que voy a poner entonces. De hecho, podrías caminar en muchas ventosas seleccionadas. Y luego triste o solo. Y luego triste o solo. Entonces ahora lo tenemos. El paciente no es libre. Gráfico de barras apiladas. Ahora, quiero cambiar este color de gráfico de barras. Entonces, ¿cómo podemos hacer eso? Podemos pasar por la agenda aquí. Sí, jefe color a algo. Solo se ve bien para saber. Para que puedas seleccionar el color que te convenga. Creo que esto se ve bien. Se ve bien. Podemos ir, podemos llamarlo. Gracias. Ahora bien, esto se ve bien. Bien. Incluso podemos seleccionar los diferentes colores para diferentes de la comercialización como Select, seleccionarlo y venderlo. Ahora bien, de esta manera podemos cambiar el color de cada uno y de todo. Bien. A continuación quiero poner algún recuento reciente por grupo de edad. Entonces parte que lo que quería ir, nuestro libro de texto aquí, rumbo. Encabezado, voy a usar un cuadro de texto en el menú en la parte superior aquí. Ahí puedes ver las oportunidades de Xbox. Entonces este es un cuadro de texto. Simplemente haga clic aquí. Y se creará nuestro cuadro de texto. Y para toda esta área, acreción, ecreción por género, quad grupo de edad diferente. Aquí quiero analizar la tasa reciente con base en el grupo de edad. ¿Bien? Entonces este centro y el color de fondo, quiero el color de fondo como este. Esta es buena. Para ello. Se ve bien. A continuación, bromeó, cada grupo de edad, quiero almacenar los datos. Cuántos licores para hombre y mujer, cómo se diferencia, cómo actriz, y ha estado sucediendo. Entonces para esto, utilizo el gráfico de donas. Primero. Voy a crear una tabla de donantes aquí. Y para esta celda por género latente. Porque quiero en el orden del día. Tan legendario género y luego valores y alguna acreción electricista apropiada. Ven electricista. Y para el detalle, voy a publicar la banda del CFO H y el estilo de vida para cada banda en que sea. Así que ahora puedes ver aquí. Ahora podemos ver que hay tantos H. Y para macho y hembra se puede ver esta cosa. No. Yo aplasté este título. Para la celda. Estoy bastante seguro de la fuente. Estamos usando el mismo color de fondo que este. Entonces ahora quería poner esto no voy a estar bien, pero está demandando. Se trata de demandar para todos los grupos de edad. Así que ve a filtrar estos cuatro. Estos cuatro sólo pueden hacer menores de 25 años. Puedo ir a los filtros para ver tus datos visualizar y tirar de las tres opciones que hay. No hemos usado el filtro, ellos llevan. Pero ahora quiero filtrar estos datos sólo para el grupo de edad que está subcuantificado. Entonces nos vemos bajo filtro. Es para ver si cada banda es todo. Al hacer clic aquí, puedes ver la banda H aquí. Entonces seleccionaré el subcuantificar para esto. Y eso es todo. Ahora. Esto está siendo así como menores de 25, 25. Bien. Como artistas y es conocido por ser masculino y femenino. Ahora, quiero crear, quiero crear esta tabla de donantes para todos y cada uno de los grupos de edad, como menores de 25, 25 a 34. Tácticas como 44.45 a 55 y crear alguna tabla de donas más similar y poner el filtro ahí. Pero antes de eso quiero, no quiero resolver esto. ¿Cómo podemos hacer eso? Entonces déjame ir aquí. A ver. Vamos a cambiar las polainas y aquí no va a refresco, pero ya podemos ver. Ahora hemos creado uno. No voy a tener cinco años. De igual manera, quiero crear para cuneate para todos los demás. Ahora quiero copiar esto y pegarlo en uno similar. Voy a cambiar eso. El sillín, ensillarlo para que se asiente. Entonces esto también nosotros en efecto. Ahora bien, este, quiero cambiar este texto En la Parte D. Las celdas vienen aquí y seleccionan. Bien. Entonces voy a copiar esto, pegarlo aquí y trazar estos ayudan a mantener al director le encanta encontrar comida. Esta vez voy a, lo que voy a hacer, voy a tratar de encontrar gente. Ven aquí y seleccionaré del 35 al 44.44 al 54. Y entonces voy a crear uno más aquí. Y para esto, me quedaré con el título. Agenda, título y desesperado. Desesperado. Aquí seleccionaré esta tupla. Ver aquí ahora he creado esto, hecho en el grupo de edad. Por lo que ahora podemos ver que recientemente los grupos de edad masculinos y femeninos son 2,520, 520-530-5305, diferentes personas que conozco de ello. De esta manera podemos iluminar lo siguiente. Lo que quería hacer, quiero cortarlo aquí. Ellos han hecho el estado civil. Podemos analizar creando un slicer aquí podemos seleccionar si la media celda se corta correctamente. Algún tipo para que gente casada pensara que iba a enfrentarse a la tupla única. Así que lo anotamos. Esas rebanadoras que podemos seleccionar y en realidad podemos enviar está sucediendo para las personas en el informe de DeVos. Por lo que ese análisis lo hará en la próxima conferencia. 20. Agregar Slicer al panel de instrumentos: Entonces ahora quiero agregar una rebanadora a todavía para el estado civil. Pero antes de agregar la rebanadora en esta tabla de donas, supongamos que esta cada parte bajo cuantificar. Esto es para lo que 25 productivos. De igual manera, aquí se pueden ver 18 para masculino, femenino, y 24, ¿verdad? Por lo que total 38 número de personas arriba en la empresa. Entonces quiero resolver este número aquí entre las cartas de donantes para agregar el atractivo visual a nuestra deportación. Cómo podemos hacer eso. Es bastante simple. Vamos a hacerlo. Por cada grupo de edad, voy a poner el número total de personas que son un número de personas, esas personas que han dejado la empresa. Así que el número total de tradición aquí. Entonces para papá tenía el guardia aquí otra vez, voy a dar click en la tarjeta. Y para esta tarjeta, ¿qué? Usda. Bien, Duración, columna, vector, recuento de suma aquí. Entonces ahora está mostrando al electricista, ¿verdad? Pero quiero resolver para el grupo de edad hecho en el grupo de edad 25. Para que podamos llegar al filtro y CEO. Ahora nosotros, se está mostrando para todos. Entonces ahora desde aquí, buscaré CF y voy a agregar este relleno aquí. Se ha agregado el tipo predictor por debajo de la banda de edad. Ahora puedo seleccionar menos de 25 y ahora lo está mostrando en su lugar actualmente 30, ¿Correcto? Derecha. Entonces ahora esto no lo ha leído. Sólo lo haré un poco. Y podemos ir aquí. Carlo Trello. Bien. Cuando le dijo bien. Este verano los practicantes hacen eso. Bien. Entonces ahora tenemos que mover eso. Bien. Cómo puedo poner así que condado de Sierra Nevada está siendo así que sólo voy a copiar esto. Y voy a ir a la libre. Seleccione de cinco a 25 a 30, 34 o no. Hola. Bien, eso es todo. Ahora bien, esto también está siendo así sucesivamente. De igual manera, aquí. Filtra aquí antes de 35 por defecto. Bien, Siguiente pregunta para probar y seleccionar aquí. Entonces ahora se ha hecho esto. Entonces basado en el departamento, los ferrocarriles llegando a este punto, todo. Bien. Entonces ahora lo siguiente es que agregaremos la rebanadora a nuestro tablero y con eso, nuestro puerto de escritorio se completará. Entonces puedes ver aquí hay una opción de rebanadora aquí. Simplemente haga clic en Rebanadora por separado. Así que ahora con la rebanadora se crea aquí. Entonces ahora aquí quiero cortar los datos. Antiport construido en la agenda, no, no de género, en realidad estado civil. Así que selecciona el estado civil y trabajó en la película. Entonces ahora nos vemos para el, si seleccionas lo peor, podemos analizar formateado para single, ¿bien? Entonces sobre los datos seleccionados, sepa que eso es lo que va a cambiar dinámicamente. Bien, entonces ahora lo que sé, lo que quiero hacer, quiero entrar aquí en la configuración de la rebanadora, que llegará a la configuración de la rebanadora. Y aquí entonces las opsinas como tinte cayeron. Entonces, cuando hagas clic de arriba hacia abajo, se convertirá en un menú desplegable. ¿Bien? Al hacer clic en el trabajo realizado, éste será listado. Bien. Pero sin embargo quiero empatar tan elocuente el título y lo voy a arrastrar a la cima. Sí. Bien. Así que ahora esas rebanadas, Slicer cabecera ahora puede seleccionar día estaba casado, soltero. Entonces en base a eso, se pueden analizar los datos. Reporte. Lo siguiente que quiero es simplemente personalizar esto para que pareciera que el código se debe desviar el tiempo. El trasfondo de estas cosas iré a Efecto y seleccionaré algo como esto. Seleccione esto. Yo seleccionaré éste, supongo. Sí. Entonces bien. Y este color de texto no va a ser bueno. Así que ahora casi se crea nuestro tablero de instrumentos. Y ahora se puede ver hecho bajo estado civil, soltero, casado. Por lo que se puede ver hecho en esto. Te puedes dar cuenta que si seleccionas casado, por lo que la tasa de desgaste es de 12% para malato implica para el Wall Street es del diez por ciento. Para solteros, es 25% más de 25. Entonces esa lista es del diez por ciento con el pueblo galés. Gente tan diversa, menos tendencia a abandonar la empresa. Para personas solteras, 12%. Y para los solteros, tienen la tendencia a cambiar la empresa con mucha frecuencia. Y ahí es cuando verás que la tasa reciente es de 25 puntos, la compañía con mucha frecuencia y ahí es donde verás que tasa reciente es de 25.53. la misma manera podemos ver ese sentido del departamento de RRHH. Y para todos los departamentos podemos analizar. Entonces que el masculino y femenino, puedes seleccionar tasa de deserción por educación y obtienes algún campo también puedes ver por departamento médico o de mercadotecnia o técnico. Entonces, con base en todos los datos, podemos analizar la fuerza, las personas nómadas. Se puede ver la calificación de satisfacción laboral para el sencillo. Se puede ver el índice de satisfacción laboral para las personas diversas. Se puede ver la calificación de satisfacción laboral. Entonces conecta a los menores de 25 años, divorcios, Zillow, derecho. Formatearlo también bajo 2050 o single menor de 25 está llegando. Entonces nuestro reporte es muy correcto, ¿verdad? Así que de esta manera podremos crear un dashboard en Microsoft Power BI y poder analizar nuestros datos. Entonces puedes hacer que la asistencia sea creando tal tarea. 21. Tablero de análisis de tentaciones para empleados finales de RRHH: Entonces así es como se ve nuestro dashboard final en Power BI que hemos creado en esta clase. Y si sigues los pasos, obtendrás este dashboard muy interactivo que al hacer clic en este slicer. Entonces obtendrás los detalles de ese artículo en particular como las personas diversas. Se quiere ver cómo la gente como la gente es diversa, cómo es la tasa. Para que puedas ver empleados del hotel que son diversos o 327.33 personas han dejado la empresa. Por lo que la tasa de desgaste es para una entre las diversas personas es 10.09 en lugar donde diversa o a 94. Y departamento sabio también, se puede ver para el departamento de I+D, hay 224 implica y ninguno de ellos. Y luego tenemos el departamento de ventas. Y luego se puede ver bien el HR. Formatearlo también se puede ver. Entonces si quieres ver por el macho y la hembra, puedes dar click aquí y podrás ver que las venas tratamiento posterior enmarañado, OK. Y a ver se puede ver a la hembra y casada. De igual manera podrías, puedes dar click aquí, verás el lavado femenino y D o para centrarlo es bastante alto. 75 por ciento. Comida diversa o para centrarla no es tan alta. De la misma manera. Si quieres ver estos son los datos completos. Si quieres ver para la educación, cómo es probable que la gente apoye esto, establecerás una preparatoria. Para preparatoria. La gente quiere 17 o 18% es la tasa de desgaste es bastante alta. Y para ello, si eres diferente al masculino y femenino, podrías dar click en esta parte. Varón. Se puede ver para preparatoria, varonil, esto es ese tejido drapeado para licenciatura. Se puede ver en realidad el domingo a las 17.31. Para el doctorado. Al centro es 10.42 para la maestría, 14.3. Y entre esto, si miras el departamento dos veces, puedes ver todas las cosas que puedes hacer clic y ver. Consulta aquí, si miras este gráfico, puedes ver su satisfacción en departamento de ventas 2.75 en I+D es 2.73 y cada agregado es 2.6 lanzado. Entonces esto es satisfacción laboral por departamento. Cría de satisfacción laboral. Puedes mirar aquí, puedes ver esto es muy interactivo con el asfalto que hemos creado para que la educación se sienta como ciencias de la vida. Ciencias de la vida que quieras analizar, puedes alisar los datos automáticamente. Puede alinear los datos para la comercialización, puede pestillo para el campo técnico. Puedes analizar todas estas cosas que puedes hacer y analizar los datos. Entonces así es como creamos panel interactivo y visualización agregando estas visualizaciones, estos informes en nuestro tablero. Esto puedes pinchar aquí, publicado y podrás verlo con tu alta dirección o con tu cliente. Y lo será, pueden abrirse en la configuración tabular, en el móvil Power BI y pueden mirarlo. Bien, Entonces este es el, y este será el proyecto para ti también, solo tienes que seguir los pasos en las conferencias y solo tratar implementar esto y decir otro tu dashboard. Y puedes jugar con otras combinaciones de colores y, o puedes elegir otras visualizaciones disponibles. Puedes elegir otros gráficos aquí. Y puede crear su propio tablero de control de desgaste de empleados y análisis de recursos humanos. Bien, entonces espero que hayas entendido esta clase y hayas aprendido de ella. Y crearás impresionantes visualizaciones y dashboards con aprendiendo esta clase. 22. Análisis de datos financieros: cómo entender y cómo modelar datos: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia. Y a partir de aquí vamos a hacer algunos proyectos donde estaremos haciendo el análisis de datos financieros. Entonces, ¿qué es el análisis de datos financieros? análisis financiero es analizar al líder de género de una empresa por su ratio de pérdidas y ganancias y varias otras cosas financieras como, ¿cuál es la pérdida? ¿Qué área está logrando ganancias? ¿Qué región está logrando ganancias? ¿Qué, qué son, cuáles son los, cuáles son los presupuestos de mercadotecnia? ¿Cuáles son los vanos? Bien. Entonces todas esas ganancias y pérdidas y varias otras finanzas es que hacemos se llaman análisis financiero. Para que podamos hacerlo también con Power BI en una final muy cruda. Entonces comencemos y veamos los datos que vamos a analizar. Entonces lo que voy a hacer, voy a datos. Se trata de un libro de Excel, así que voy a hacer clic en el libro de Excel Puede hacer clic en el libro Obtener datos y Excel. Bien, ambos avergonzados. Así que haga clic en el Todo lo que tenemos el archivo llamado Data Financial punto Excel. Bien, entonces sólo vamos a importar datos. Haga clic en Abrir. Y será importante en nuestro Power BI. Entonces ahora, vea tenemos este archivo Excel de financiamiento de datos. Aquí puedes ver las diversas opciones como Directorio cobrado cuenta, calendario, y luego con esta entrada, luego otras cuatro también. Pbl guión bajo calendario t subrayará caracteres. Entonces estos lo duplican con ellos. Él va a subrayar aquí mismo. Tenemos que importar esto una vez. Bien. Entonces voy a hacer clic en el libro mayor. Ellos subrayan calendario, cobraron directorio de cuenta. Aquí. Algunas tablas sugeridas o su flujo de caja, ver pocas tablas sádicas o su estado de flujo de caja y SOC indican cuándo se están seleccionando los datos porque eso ha sido resaltado en nuestra excelencia, así lo veremos más adelante Por eso no hice eso. Bien, entonces en todas estas cuatro mesas, bar BA, y al hacer clic en la mesa, puedes ver el detalle de la tabla aquí. Por lo que el calendario de mesa contiene fecha, año, mes y día. Y T cargará el por cartucho que contiene el reporte de clave de cuenta, clase y subclase Y subclase a cuenta y varias columnas, ¿bien? Y luego nuestra tabla que contiene número de entrada, fecha, clave de territorio clave de cuenta, detalles y monto. Y luego territorios que contienen la clave raíz arancelaria, contrario. Y comenzar. Ya veremos y vamos a iluminar lo más duro. Vamos a cargar esto. También puedes ir y transformar los datos. Pero nuestros datos son bastante limpios y además no vamos a ir a los datos transformados. Sólo lo cargaremos. Y si necesitamos hacer alguna modificación, haremos carga superior del conjunto de datos. Bien, así que haz clic en cargar. Así que ahora nuestros archivos de datos y tablas se están cargando en Power BI. ¿Bien? Así que te veo todo este TBL en tu calendario Y también es una serie de eso. ¿Bien? Así que ahora puedes ver aquí cómo power BI ha cargado los datos y la perspicacia aquí en la sección de datos, puedes ver aquí el calendario de subrayado real discordia tubular cargada hasta Ellos subrayarán a editor de subrayado. Estas cuatro tablas se han agregado al nuevo click en aquí. Se pueden ver las columnas en esas tablas. ¿Bien? Entonces ahora podemos ver eso. Ahora puedes ver aquí hay tres cosas, tres secciones de la cartera que van a crear los reportes aquí, que serán visuales aquí. Entonces, si queremos visualizar esto, Excel ve nuestro libro mayor general. Se puede visualizar aquí. El siguiente es TableView. Tableview te dará esa vista de tabla. Entonces, cuando hagas clic en la tabla aquí , te mostrará esas tablas de datos. ¿Bien? Entonces déjame explicarte esa tabla. Entonces, el primero es tabla subrayada tabla del libro mayor general. Aquí puedes ver la primera columna, número de entrada, que contiene el campo de número de entrada. Y luego tenemos la fecha en esa fecha en particular. Entonces tenemos eso. Entonces tenemos la clave de territorio, luego tenemos la clave de cuenta, luego tenemos los detalles, y luego el monto. ¿Bien? Entonces estas son las seis columnas, 123456 columnas están ahí en general Siguiente es c. Ahora, aquí, hay dos cosas. Número de entrada, entrar, complicado. El siguiente es, Veremos subcuenta de Josh. Los gráficos. Puedes ver que hay columnas de reporte de clave de conteo, clase, subclase, Subclase a cuenta y subestado De igual manera en territorio de mesa, puede ver que territorio ha sido identificado, se les da un territorio clave, clave USA, región, Norteamérica y fuera. ¿Bien? Entonces esto es lo complicado entonces tenemos la tabla de calendario que contiene la fecha, año, mes y día. Entonces estas son las tablas que vamos a utilizar para lo nuestro es Model View, Model View, Model de nuestros datos. Cómo se conectan las diferentes mesas. Para que podamos ver aquí. Así que déjame la matriz. Se puede ver dentro de esta vista modal. Son pocas las relaciones ya establecidas por Power BI y cómo se hace. Porque si puedes ver que inician esta tabla T y está teniendo el campo llamado Fecha y desarrollan gráficos. No tener campo de fecha, ni siquiera la mesa de la poesía y no tener deudas. Pero si puedes mirar estos dos, es tener tablas clave de cuenta y graficos arriba cuenta también teniendo un condado. Entonces, si haces clic en esta relación, esta flecha, puedes ver qué campo marido, qué campo se ha mapeado. Así que vea su clave de cuenta arriba tabla TL está mapeada a la clave de cuenta de la cuenta de gráficos arriba porque ambos son la misma columna. Entonces con estas dos claves comunes en estas dos tablas, Power BI ya ha establecido esa relación entre estas dos. De igual manera, en ese territorio, tres. Y tabla aquí, qué voltaje común, se puede ver clave de territorio. Entonces es por eso que el Power BI ha establecido la relación entre la tabla territorio, Tabla de rendimiento. Por lo que ahora estas tres mesas ya se han asociado con ellos, entre sí. Porque si quieres que la mesa grite, puedes ir al arte Puedes acceder a la cuenta de charts up usando la clave de cuenta. Y desde aquí, se puede acceder a eso. Son complicadas al usar el truco. Puedes acceder a esta tabla desde aquí. Pero este calendario de tablas no se ha asociado. ¿Por qué? Porque ver, esta tabla no está teniendo ninguna, teniendo fecha, el mes, trimestre y aquí, y estos son los campos no están teniendo esta cobrada común, pero tabla está teniendo una común que es estado. Entonces lo que vamos a hacer, simplemente haremos clic en esta fecha y arrastraremos esta y mapeadas a las tablas cedidas C. Ahora en cuanto arrastre, hay una relación establecida con estos dos El campo de fecha está mapeado, bien. Y vea su y esta esta fecha, y esta fecha no estuvo relacionada escuchando a la gente, no establecida por el Power BI por defecto porque este es el calendario, este es el campo de fecha correctamente, pero este no es un campo de fecha. Ese icono del calendario no está ahí en este campo. Se puede ver aquí, pero se puede ver aquí. Pero el icono del calendario está aquí. Entonces estos dos campos son diferentes. Es por eso que Power BI no ha podido establecer de manera estable la conexión entre ahí Si esto hubiera sido un campo de fecha, tabla B, yo lo hubiera hecho por nosotros. Pero si no se hace, podemos hacerlo manualmente. Lo siguiente es, este es un campo de fecha, así que podemos ir a la propiedad y podemos ir a los Edwards Y aquí se puede ver que el tipo de datos llega tarde aquí, ¿no Y ver el tipo de datos para este campo de fecha es fecha, ¿verdad? Entonces de manera similar podemos ir al campo de fecha de la tabla DL, y podemos ir a la propiedad. Entonces ahora tenemos el tipo de datos, espera aquí esto también. Estableció que las lecciones en la vista modelo. Y puede ir a la vista de tabla, puede cambiar al modelo donde puede cambiar a la vista de informes. Pocas otras cosas que podemos hacer en la vista modelo. Y es que también podemos cambiar el tipo de relleno de tu CEO. El campo año en el, en esto es como agregado, pero no queremos ser agregados. que podamos llegar a la propiedad y aquí podemos ir al Avanzado. Y aquí se puede cambiar esto resumido por de algunos a ninguno porque no queremos que se resuma el oído. ¿Bien? Así que de esta manera podemos hacer estas cosas desde aquí también. Se resume el monto. Eso está bien porque queremos que se resuma nuestra cantidad. Bien. Cualquier otro campo, si es necesario, podemos ir a revisar y cambiar desde aquí también. Aparte de esto, también puedes cambiar la fecha, tipo, tipo de datos desde aquí. Puedes cambiar el nombre, puedes cambiar el formato, puedes cambiar lo de la digestión resumida. También contiene la categoría de datos, ¿de acuerdo? Tipo de datos también, bien. Todas estas cosas que puedes hacer aquí. Jane la mesa aquí, y haz eso, ¿de acuerdo? Entonces así es como nuestros datos se relacionan aquí. Lo siguiente, trataremos de crear algunos reportes. Parece que la próxima conferencia 23. Cálculo de ventas: Hola y bienvenidos de nuevo. Hemos visto como podemos hacer el Modelado de Datos en power bi en el contexto de esta celda Datos financieros. Entonces ahora todas las mesas están conectadas. Hemos modelado correctamente nuestras mesas. Lo siguiente es, comencemos con visualizar esto e iremos a la capa de vista de informe de Visualización. Así que agrega te lo dije anteriormente Report View, tab, TableView. Y entonces tenemos el modelo será así modelo que hemos visto, ellos van a ver también nosotros hemos visto, lo siguiente es que verás como podemos construir nuestras visuales. Entonces lo primero que quiero hacer con este Data financiero, quiero calcular las ventas. Entonces, para calcular las ventas primero tenemos que entender, y tenemos que hacer lo primero mientras estoy dispuesto a las imágenes y crear una relación líquida, tenemos que elegir las cosas visuales adecuadas Bien, entonces aquí puedes ver que hay pocas opciones como will visuales. Y aquí puedes ver los valores Gráfico, opción Gráfico de barras apiladas, luego Gráfico de columnas, Gráfico de barras agrupadas, Gráfico de columnas agrupadas, a ras, Gráfico de barras apiladas Y luego tenemos el Gráfico de Columnas Apiladas, gráfico de líneas, varias Opciones de Gráfico aquí o allá, Circular, Gráfico de Donut Entonces ahora tenemos que pensar correctamente y tenemos que elegir estos rituales correctamente. Entonces ahora quiero crear las ventas. Quiero calcular las ventas. Para eso. Yo elegiré la matriz. Bien, entonces empezaremos con la Matrix. Entonces a eso, solo haz clic en eso. Y mira aquí una Matrix visual se agregará aquí, pero no habrá ninguna. Exhibir sus propios artículos, coser, coser aquí, porque no hemos seleccionado nada. Cualquier campo que se muestre en esta Matriz el cual será para seleccionarlo. Verlo ahora, ahora mismo, esta matriz está ahí, pero eso no es nada para radón, ¿verdad? Si la matriz vacía. Entonces cuando lo selecciono aquí puedes ver aquí todas las tablas que tenemos importantes en nuestro Power BI y en las que estamos trabajando se listan aquí con todos los campos. Aquí puedes ver para filas y columnas y los valores, hay muchas opciones disponibles individualizar y aquí abajo, el campo de agregar datos en verá agregar campos de datos aquí como Filas, Columnas y valores De igual manera, tenemos la opción de filtro aquí, agrega campos de datos aquí en Data Filson agrega datos para que entiendas esto, agrega esto también Bien, entonces ahora tenemos este artículo listo aquí. Tenemos que poner las filas y columnas y los valores. Entonces lo primero que vamos a la, porque queríamos calcular las ventas irán a la mesa, la factura subrayado tabla GL Y a partir de aquí, seleccionaremos el monto y lo vertimos en el válido porque queremos calcular las ventas. Entonces solo lo pondré aquí y nos vemos cuanto guardé aquí estos valores. Algo de nuestro MT o la cantidad aquí, algunas de las Ventas Totales tiene que venir aquí, resumir entre capturas, venir en la tabla. Lo siguiente es, quiero poner un poco más de información sobre aquí programa voy a poner algo. Entonces para eso, iré al Gráfico de Cuentas. Y desde aquí seleccionaré subclase para esta fila. Por lo que ahora puedes ver aquí tenemos la subclase ajustando conjunto costo de venta y resumir entre las ventas están viniendo aquí Por qué selector Up, esta subclase, usted en la vista de informe Y mira aquí, esta es la tabla arriba Gráfica nuestra tabla aquí. Puedes ver el reporte de clave de cuenta. En ese informe Columna. No tenemos ningún artículo de ventas en la clase. Además, no tenemos ningún artículo de Ventas en la subclase. Contamos con los activos, responsabilidad, consulta del propietario y Ventas. Nos vemos en la subclase. Tenemos las ventas, ¿verdad? E incluso en subclase tenemos ventas de tap, Pero esa venta está incluyendo la Han hecho ventas adicionales De manera similar en la subcuenta, se pueden ver las celdas Ventas y devoluciones. Ambos son los materiales, mientras que este es dos, por eso hemos seleccionado la subclase Regresa a aquí. Y ahora lo que quiero hacer a continuación, quiero filtrar esto simplemente seleccionando celdas. Solo seleccionaré celdas aquí y veré tu ahora, hemos eliminado todas esas cosas innecesariamente y Wanli se está vendiendo Lo siguiente que quiero hacer, quiero hacer, quiero agregar en esta matriz. Hasta el momento que voy a ir al calendario. Ellos cogerán la oreja y la pondrán en la Columna. Ahora puedes ver aquí para cada año, se ha calculado el Total de Ventas. Es en 1920, bien. Si quieres deseleccionar esto, va a venir así Y si seleccionas solo celdas, va a venir así. De esta manera estamos calculando las ventas totales para el oído particular. Bien, entonces espero que esto sea Católicos. Voy a tratar de hacer un poco más de formateo en nuestra Matrix. Desde que tengo la próxima conferencia 24. Cómo dar formato a la matriz de ventas: Hola y bienvenidos de nuevo. Por lo que en la conferencia anterior hemos calculado las ventas. Ahora quiero formatear esta matriz que hemos creado. Entonces una cosa que puedes hacer, solo puedes redimensionarlo así para que se vea mejor porque aquí estaba subtitulando mucho espacio, espacio innecesario Así que solo haz que se vea bien redimensionándolo para que podamos hacerlo desde justo aquí. ¿Bien? Lo siguiente es que queremos formarlo. Simplemente selecciona la matriz aquí. ¿Bien? Y luego volveré a redimensionarlo porque lo estamos seleccionando aquí Que sea así por ahora. Así que selecciona el gráfico visual que estás haciendo. En nuestro caso, se trata de Matrix, por lo que podemos seleccionar Dax Y aquí se puede ver que hay un build visuales. Y luego además de eso, tenemos la opción de visuales maduros Así que simplemente hacemos clic en eso e intentaremos formatear nuestras imágenes. Entonces lo primero es que quiero que los subtotales no sean innecesariamente porque solo hay un Entonces no necesitamos esto, nuestra altura total. Entonces iré a los valores. Simplemente haga clic en los valores y desplácese hacia abajo. Aquí puedes ver en Las columnas son proto-vida, la suma es la correcta Simplemente seleccione la columna. El subtotal se ha ido. Lo siguiente es fila Subtotal. Voy a hacer click off y ver. Ahora lo nuestro se ve mucho mejor, ¿verdad? Entonces de esta manera podemos eliminar la columna subtotal, filas, subtotales Así que solo haz clic. Eso se habrá ido. Lo siguiente es, si vas a los valores y el nivel, puedes seleccionar el tamaño de fuente desde aquí, font-style y Entonces esto es un poco menos agradable, así que voy a tratar de aumentar eso. Entonces nos vemos ahora, el tamaño de fuente para los valores ha aumentado. Que sea 50 necesidad emitida en latín. Podemos reducir la toma si quieres cambiar el color del texto, puedes seleccionar aquí y puedes cambiar. ¿Bien? Así que normalmente por ahora es negro es bueno. Lo siguiente es que veremos ese Encabezado de Columna. Kilómetro también aumentará el tamaño de la fuente. Descriptivo hará que vaya a los escritores. Y también puedes hacer, y si quieres cambiar el color de la fuente y todo, puedes cambiar. ¿Bien? Entonces ahora hemos formateado correctamente. Lo siguiente es lo que queremos hacer. Queremos agregar el encabezamiento. Entonces, para agregar encabezamiento, tenemos que ir a los rituales. Y tenemos que llegar al título aquí. Y entonces tenemos que poner el título. Sí. Y luego tenemos que seleccionar el encabezado, el que quieras Déjalo con tres y el tamaño de fuente si queremos cambiar el contenido aquí, y font-style y tamaño de fuente se puede decir Después alinéelo al centro. Entonces ahora nuestra Matriz de ventas está lista si queremos, también puedes agregar el fondo, que puedas llegar al efecto y puedes seleccionar el fondo. Bien. Borde Bejeweled si queremos crear eso también puedes crear. Bien. Entonces, ¿exploraré estas cosas mientras hago más ejercicios? Bien, entonces por ahora, nuestra Matriz de ventas está leyendo. La próxima conferencia 25. Analiza las ventas con Drill Up y Drill Down: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces en esta conferencia vamos a analizar los datos de ventas de una manera más detallada. Entonces ahora mismo, estamos viendo los datos de ventas para año en particular. Pero quiero lo contrario para poder enlumbrar los datos del 2018 por trimestralmente o incluso bimensual Entonces eso no es posible en estos momentos. Pero eso es lo que vamos a hacer en esta conferencia. Vamos a Drill Up y Drill Down esta matriz para los datos de conjuntos de datos mensuales y trimestrales. Entonces para eso primero que tenemos que hacer, vemos en las columnas. He seleccionado oreja aquí. Entonces tengo que quitarle la oreja aquí y tenemos que poner esa fecha, columbia. Retire la oreja y ponga fechas en la columna, columna de fecha. Ahora en cuanto pongo la fecha, nuestros datos siguen siendo los mismos. El mismo total de ventas viene para ETO. Pero cuando miras la columna aquí, eso es opsin de año, trimestre, mes y fecha Significa que podemos mirar nuestros datos bianuales, trimestrales, bi, mensuales y bi, bi. ¿Bien? Entonces, si miras de cerca esta matriz, ahora puedes ver la opsin de que puedas ver el sentido laboral de estos adultos Una flecha a flecha y luego esta para jerarquía. ¿Bien? Entonces estas flechas se han desprendido porque hemos seleccionado la fecha que está teniendo múltiples valores dentro de ella. Sin embargo, trimestre, mes y día antes no estaba ahí cuando hemos seleccionado uno de los oídos. Entonces ahora, cuando haga clic en esta flecha, lo que va a hacer, nos llevará a la siguiente jerarquía, siguiente nivel en la jerarquía. Entonces siguiente nivel en la jerarquía, trimestre. Entonces C y ahora nuestros datos se han dividido para trimestral, trimestre, uno, trimestre, dos, trimestre, tres, trimestre, cuatro Y si yo la próxima una vez más, será mensual. Pero se puede ver aquí el oído no se ha mencionado para qué año enfermedad. Por lo que este mes de enero es la suma de las ventas de los 1,819.20 los tres años Este mes de febrero las ventas o la combinación son totales del mes de febrero hasta el 18, mes de febrero hasta el 19, y el 20 de febrero. Entonces esta es suma de suma del total hasta todos esos tres años. Enero de todos esos tres años. Por lo que las ventas de enero en 18, 1920 Total es esto. Entonces, si quieres analizar así, puedes hacerlo. Pero es poco difícil para fines de análisis porque no queremos la suma de las tres orejas o el mes de enero, ¿verdad? Quiero analizar aquí de oído. Entonces para eso, necesitamos, si quieres volver a lo ordinal Por lo que puede hacer clic aquí, Drill Up. Y ahora estamos de vuelta a los datos de la oreja derecha. Bien, entonces, ¿cómo podemos hacerlo bianual? Mira aquí esta cosa. Expandir todo hacia abajo un nivel en la jerarquía, expandir todo hacia abajo. Si hago clic aquí, verás. Ahora puedes. Somos datos trimestrales, pero 2018 datos trimestrales trimestre, uno, trimestre, dos, trimestre, tres, trimestre cuatro ha sido Sonya para de manera similar para 2019 también De igual manera para 2020 también. Por lo que ahora tenemos claro que está siendo claramente pronto como trimestre uno de 2018, trimestre dos, trimestre tres arriba 2018, y cuarto cuarto arriba a él. De igual manera por 2,019.20. Si pongo una vez más, nos va a mostrar Año sabio. Así que aquí déjame qué 2018. Este es el dato del primer trimestre, enero, febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto, septiembre, octubre, noviembre, diciembre. Hoja similar sufrirá el 2019 trimestral. Y se puede analizar tanto el mensual como el mensual también. Y aquí puedes analizar para 2020. De esta manera, obtendremos la opción de agrandar el cada año yendo al trimestre uno, trimestre, dos, trimestre tres, luego puedes ir al mes también Así que esta es la opsin, ¿de acuerdo? Entonces hemos visto dos opciones. Una es esta, que va a refresco Sin embargo, se levantan algunos. Y entonces hemos visto esta opción, que va a ver que si por cada año lo hará, entonces, bien. Entonces, lo que alguna vez se requiera para ti, puedes usar esa cosa. Lo siguiente es que podemos ver una opción más aquí, esta, da clic para dar click para activar Drill Down. Si tenemos en éste y éste. Ahora te voy a mostrar lo que esto va a hacer. Simplemente haga clic en eso. Entonces ahora si ves que estas bi, bien, entonces ahora se ha seleccionado y le va a gustar esto, ¿bien? Significa que está seleccionado. Ahora, si hago clic en para alternar 18, se puede ver que solo se ocultarán los datos para 2,018.2 mil 19.20 datos Entonces para 2018 se puede ver trimestre, uno, trimestre, dos, trimestre, tres, cuarto cuarto. Si quieres analizar un poco de Turnitin, lo hará. Entonces no vas a llevar al blanco en uno. Si haces clic en el primer trimestre, te arrojará los datos mensuales del trimestre uno. Enero, febrero, marzo, cuarto segundo, trimestre tres de 2018 estarán ocultos, ¿verdad? Si haces clic en enero, te mostrará los datos de enero, ¿de acuerdo? Puedes subir, subir, subir. Y si seleccionas en Total 19, te mostrará Total 19 datos trimestrales, trimestre uno, trimestre, dos, trimestre tres. Si seleccionas en el tercer trimestre, te mostrará los datos trimestrales mes, julio, agosto, septiembre de lo que fueron las ventas bien. Del mismo modo, puede seleccionar el trimestre uno, trimestre, dos, trimestre tres, seleccionar trimestre dos datos principales iguales Entonces. Entonces esta es la, otra forma de analizar dónde si quieres Perforar a Wanli en particular año y analizar, puedes hacerlo desde aquí Entonces, todo esto se trata de una perforación hacia arriba y hacia abajo de los datos usando Power BI. Entonces esta es una característica tan genial aquí, ¿verdad? Así que ahora puedes desseleccionarlo. Puedes ver aquí cómo se mezcla en todos los tres años. Algunos estarán pronto aquí. Y si seleccionamos, Bien. Si seleccionamos esta, ésta será la fuente para cada año es Taladro así como los datos trimestrales, mensuales. ¿Correcto? Si seleccionamos esto, nos dará la opción de ver aquí mismo mi contratación otras opciones que Taladros. Entonces solo una parte Total uniendo. Entonces espero que esto sea claro para ti, espero que esto sea claro para ti. Y también puedes hacer estos ejercicios. Insertas la siguiente conferencia 26. Visualización de ingresos por ventas: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces en esta conferencia vamos a hacer algunas visualizaciones más sobre las ventas que no quieren Entonces ahora tenemos la Matriz de ventas. Ahora quiero agregar algo de Visualización para que podamos analizar más detalladamente las celdas. Bien, entonces ahora tenemos esta matriz. Lo que quiero hacer, sólo voy a copiar esta matriz Control C y Control V, copiar y pegar y hacer una Matriz duplicada desde aquí. Ahora lo siguiente es, puedes ver aquí los visuales de la factura. Tenemos varias opciones disponibles para crear visualmente resumen y rangos Opción de Gráfico. Entonces, si selecciono alguna de las opciones de Gráfico aquí, lo hará. El espacio en blanco aquí. Y luego tenemos que seleccionar los campos desde aquí. Y entonces tenemos que hacerlo, pero el eje y de Texas y va a empezar a tirar los datos, ¿verdad? Entonces después de seleccionar, ahora puedes seleccionar las cosas y te mostrará los detalles, ¿bien? Entonces así, entonces esta es la forma de crear visualizaciones. Pero quiero, no quiero hacer como ese término porque lo que he hecho, ya he creado esta matriz y quiero crear qué lecciones a partir de esto. Así que sólo voy a seleccionar esta matriz. Entonces voy a ir a lo visual, poco visual aquí. Seleccionaré soporte. Quiero crear un gráfico de líneas. Voy a crear un click en el gráfico de líneas y ver, ya sabes, son Matrix se ha convertido a un gráfico de líneas donde es de dos y a cada año Ventas ¿Bien? Ahora, si ves tenemos el Drill Down a nuestro nivel aquí. Pero nuevamente, está resumiendo todos, resumiendo todos los trimestres de los diferentes años El trimestre uno aquí es la suma de las ventas del trimestre uno después de 1,819.20 Para hacerlo bien. Eso no queremos. Y ver el este Rindler opsin, que es nuestro nivel aquí que no está disponible aquí Eso es porque estás ahora estamos viendo las ventas van a salir, pero en el eje, eje x puedes ver dos artículos están ahí, subclase y la fecha Entonces debido a las subclases que están distribuidas no está saliendo carga de línea, así que aquí no se necesita la subclase, así que simplemente voy a quitar Y en cuanto me quite eso, se puede ver ahora tenemos que explicar todo abajo un nivel en la jerarquía está disponible. Entonces si hago clic aquí, pueden ver aquí, ahora tenemos el total en 18 trimestre, uno, trimestre, dos trimestres tres datos que 2000, o luego Total 19 trimestre, un trimestre, dos trimestres, tres, cuarto cuarto, similar para trimestre 2020. Entonces ahora tenemos las ventas de esta cosa. Entonces ahora tenemos las ventas. Cómo están cambiando las ventas sobre el agua, ese es nuestro nivel para la unidad total. Podemos ver el patrón aquí, justo aquí. El cuarto uno es menor y luego va aumentando hasta el cuarto cuarto. Entonces otra vez, el pedido uno está comenzando con el menos y luego el cuarto tres. Cuarto trimestre es la enfermedad máxima, el patrón de las ventas visto embrión. Entonces ahora tenemos una, ahora se puede profundizar más. Podemos seleccionar así para cada mes lo hará. Y si subes, puedes seleccionar cualquier año. Puede seleccionar 2019 para Total en 1940, 2019, enero. Todas esas cosas que vamos a repasar de nuevo a la adicional. ¿Bien? Entonces esta es una. Visualizarlos que hemos creado donde podamos ver el patrón ¿Cómo están sucediendo las ventas? Ahora, sólo voy a copiar esto también y conseguirla otra. Bien, entonces ahora tenemos esto. Lo siguiente. Lo que quiero hacer, quiero conseguirlo. Quiero visualizar para cada año diferentes gráficos de líneas. Entonces para hacer eso, lo que quiero hacer, voy a quitar la oreja de este eje x Simplemente voy a hacer clic en reiniciar. He seleccionado este gráfico, así que todo va a pasar en este año. Así que retírela de aquí ahora. Bien. lo siguiente es, voy a poner esta fecha en la leyenda. Así que voy a poner lecciones aquí. Entonces y después de eso, voy a la fecha. Y aquí voy a seleccionar la jerarquía de fechas, jerarquía seleccionada y ver, y ahora tenemos la línea Gráficas separadas para cada año. Este H, 2018, 1920. Entonces cada línea está representando la cantidad también si selecciono en ella aquí. Entonces estos son los datos para la unidad total, Tattaglia y luz frontal Total 19, esto 1.2 veces 24, Entonces de esta manera podemos seleccionar y ver aún si seleccionamos terminar aquí, todos los residuales cambiarán Para Total community, selecciono los 1900, todas las imágenes cambiarán. Entonces esa es la magia de Power BI. ¿Bien? Entonces ahora tenemos la E para cada año tenemos la línea que también puedes profundizar más. Lo siento, esto no. ver el mes dos veces puedes hacer esto. ¿Bien? Y si quieres profundizar así, también puedes dibujar datos. ¿Bien? Esta cada parte, los DYs, bien. Hasta el momento mensualmente si quieres analizar, puedes iluminar así, ver cómo está cambiando mes a mes Para cada año, los ingresos por ventas tendiendo que puedes hacer aquí Si quieres cambiar el color de estas cosas puedes hacer pasando por lo visual. Este formato rituales y puedes seleccionar líneas, colores. Hay tres colores. seleccionar cualquier color si quieres que tu contenido sea compatible. Quieres seleccionar convertirlo en una ley. Y quieres que este sea rojo. Y esta si queremos hacer rosa, eso puedes hacer. Entonces puedes ir al formato y puedes seleccionar eso si queremos llamar eje x, eje y, eso también puedes hacer Se puede cambiar el título. Así que aquí podemos, para ingresos por ventas sabio, se puede poner y bien, Así que así se puede hacer, bien. Entonces espero lo que esto sea claro y firme que si quieres ganar el subtítulo y todo lo que puedas hacer yendo aquí. La próxima conferencia 27. Cómo agregar Slicer a informes: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a hacer algunas cosas más con Power BI y nosotros. Como sabemos que si vas a la vista de mesa aquí, puedes ver que es una tabla que se llama Tabla Territorio. Y si nos fijamos en lo titulable, está conteniendo el país y la región, Entonces, cuando volvamos a la vista del informe, quiero ver estos datos de Ingresos por ventas por país sabio. Cómo podemos hacer eso, qué podemos usar Slicer. Slicer es como un filtrado usando mi campo particular Neógeno ¿Bien? Entonces lo sabré aquí. Entonces antes de pasar a la Slicer, déjenme seguir en esto también, tengo un final, estas cosas Entonces ahora puedes ver, estamos viendo tantas cosas en este gráfico, ¿verdad? Visualización. Quiero quitar este mes y resumir lo largo del eje x y este cuarto Entonces para hacer eso, necesito ir a la opción visual formateador, seleccionar el formato de gráfico, ir a los visuales de parámetros, y simplemente voy a hacer clic en fuera El eje X ha ido a las cosas escritas. El cuarto a cuarto hacia venir tan vago. Así que sólo voy a quitar eso. Voy a hacer nuestro visual un poco más limpio. Y para el eje y también eliminar esto. Entonces ahora está bastante claro. Y ahora no quiero la suma de montaña alta al mes también. Vaya al eje x dentro del eje x y haga clic en apretado fuera de la baldosa. Así que el eje X se fue. Del mismo modo lo haremos para el eje y también. Así que ahora nuestro esto es bastante claro, ¿de acuerdo? De igual manera, si quieres hacer, también puedes hacerlo por esto. ¿Bien? Entonces lo siguiente es yo, yo, quería analizar los ingresos por ventas por país. Entonces para eso, lo que yo, jovencito, agrego aquí una rebanadora. Entonces puedes ver aquí que resultados opción de Slicer. Déjame averiguarlo donde está. ¿Bien? Que esta es la opción de Slicer aquí Así que voy a hacer clic aquí. Aquí se agregará una rebanadora. Ahora, quiero seleccionar un campo sobre el que caminará esta Rebanadora Entonces iré al territorio y seleccionaré el país. Y solo seleccionaré el país y lo arrastraré a la opción gratuita aquí. Entonces país, así que mira aquí ahora tenemos una Slicer que está teniendo la lista de países. ¿Bien? Entonces ahora si selecciono Australia y me canso, todos los visuales están cambiando Todos los valores están consiguiendo. Entonces estos son los valores ASHP o el Australia, este sistema, Australia, esto es particular al sentido de Australia y nunca se sabe para ese país en particular este Hitchcock Canadá, esto es para Francia, esto es para Alemania esto es Entonces si quieres analizar para un país en particular cómo van a vender las células tensas van eso puedes hacer Esto es para Estados Unidos. Así que de esta manera el Slicer ve todos los, todos los Gráficos, todos los visuales están de pie juntos Aquí es donde Nueva Zelanda para Alemania. Entonces este es el poder de Slicer in power bi, quien solo selecciona y puedes analizar un país en particular ¿Bien? Así que de esta manera podemos simplemente Slicer. Entonces esta es la, podemos usar Slicer. ¿Bien? Entonces, si quieres analizar tu país en particular, solo puedes seleccionar la Slicer y podrás venderla ¿Bien? Así que esta es la forma en que podemos agregar Slicer a nuestro reporte o tablero, ¿de acuerdo? Mismo tipo, la siguiente conferencia 28. Análisis de ganancias y pérdidas: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos creado la sensibilidad. Y eso es lo que tenemos llegar a donde podamos ver las celdas. Sin embargo, sabio, podemos ver que ya que solo vía país, también hemos agregado el Slicer y lo hemos hecho ¿Bien? Lo siguiente es lo que vamos a hacer en esta conferencia. Eso es lo que te voy a mostrar primero y luego vamos a hacer. Entonces en esta conferencia vamos a crear Ganancias y Pérdidas. Entonces crearemos esta matriz aquí donde te lanzará la Cuenta de Pérdidas y Ganancias, y luego te mostrará el total. Bien. Entonces CFR cuenta de trading es una de las ganancias totales. Y luego no operativo Operando también para nadar Total. Bien. Y luego veremos allí cómo podemos calcular la ganancia bruta, cómo podemos calcular la Utilidad Operativa, y cómo podemos calcular la ganancia antes impuestos e intereses e impuestos. Y luego calcularemos la propiedad neta. Entonces esto es lo que vamos a hacer, y también agregaremos aquí el Slicer Lakebed. Por el contrario, puede analista agregará otro Slicer que será la región en función de la región también se puede analizar Entonces este es el objetivo de esta conferencia. Vamos a hacerlo. Entonces para hacer eso, lo que voy a hacer, más bien olvídate de esto. Golpe, Bien, Entonces estamos en esta página ahora mismo. Lo hemos hecho hasta tarde. Este es nuestro objetivo, intentaremos crear un dashboard como este, bien, En esta conferencia. Entonces, para crear un diálogo que les he mostrado, qué voy a hacer, voy a hacer clic derecho aquí. Y desde aquí puedes renombrar la página, ¿de acuerdo? Lo que quieras darte te lo puedes dar, bien. Y se puede ver que hay otra opción llamada eliminar, altura, renombrar y duplicar. Entonces por lo tanto opciones, puedes ocultar la página, puedes eliminar la página, puedes leerlas. El brillante podría duplicarse. Aquí lo que voy a hacer, voy a duplicar la pieza. Ahora. Yo he replicado la página y solo haces doble clic sobre eso y puedes darle un nombre Ganancias y pérdidas, PLN, P&L ¿Bien? Entonces esto es lo que vamos a crear. Entonces aquí quiero crear una matriz. Entonces para este gráfico de Ganancias y Pérdidas no se requiere, así que lo eliminaré. Y entonces esto tampoco necesitamos, para que también eliminemos. Necesito una matriz para esto. ¿Bien? Entonces lo primero, por eso he duplicado la página de ventas. ¿Bien? Entonces eso es lo que, porque no quiero recrear la matriz porque tenemos tantas cosas en esta matriz, ¿verdad Entonces es mejor proceder con esto. Entonces lo siguiente a Calcular Ganancias y Pérdidas. Lo que quiero hacer, quiero modificar esto. Entonces aquí solo quiero ir a este filtro. Y aquí se puede ver que hay un filtro o subclase de lucha. Entonces, lo que voy a hacer, sólo voy a mover este trade-off. Entonces el primer paso es eliminar esta subclase para los datos. Así que en cuanto retires la subclase obra W podrás ver los detalles de Ventas, ¿verdad Termina, eso termina por los ingresos. Bien. Lo siguiente es, quiero filtrar este reporte de bicicleta porque si ves el esto Gráfico de Cuenta, puedes ver aquí que es Ganancias y Pérdidas está ahí en este Gráfico de Cuenta y que está bajo este reporte. Bien. Entonces lo siguiente de lo que quiero, quiero Calcular las Ganancias y Pérdidas. Entonces necesito tener este Ganancias y Pérdidas. Entonces para eso iré a Report View. Y aquí quiero filtrar esto. Y quiero ver todos los, todos los montos vienen aquí, pero quiero que se muestre aquí el monto real, los que están relacionados con las Ganancias y Pérdidas. Entonces para eso, iré a Gráficas, cuenta. Y de aquí voy a poner ese informe y lo voy a poner en el filtro. Bien, filtro por reporte. Y aquí, después de poner un reporte en el filtro, seleccionaré uno en vivo Ganancias y Pérdidas. Así que ahora puedes ver aquí ahora estoy obteniendo las Ganancias y Pérdidas para varias cuentas. ¿Bien? Lo siguiente es, quiero agregar una subclase aquí Entonces aquí tenemos las Filas, pero quiero agregar la clase aquí en esta fila Clase y clase estarán arriba clase subclase, y luego hay otra subclase a también quiero agregar, Y después quiero agregar la cuenta. Cuenta también aquí. Bien. Entonces ahora estamos obteniendo los intereses e impuestos, no operativos, Operativos y cuenta de trading Entonces todos estos detalles que estamos obteniendo, lo siguiente es que simplemente expandiremos estas cosas y el agua de mar Consulte su cuenta de trading, costo de ventas y ventas de interés e impuestos operativos y no operativos Ahora, quiero ampliar los gastos de operación para eso. Entonces voy a hacer click aquí. Entonces aquí, Gastos operativos, administración Clinton, mercadotecnia y ventas y distribución. Entonces ahora estamos obteniendo una imagen clara. Ahora podemos ir por Ganancias y Pérdidas. Lo siguiente es, quiero filtrar esta clase de bicicletas. Entonces nos vemos. Cuenta de trading debería estar arriba y luego voy a cuenta operativa, la no operativa entonces intereses e impuestos, pero no está en orden Entonces vamos a ir a este punto de tres. Y aquí puedes encontrar una opción para buscada por CLL. Haga clic en ordenar por clase. Bien, lo siento, por clase. Así que ahora y haz clic en clase una vez más. Entonces ahora, después de hacer clic dos veces, ahora descubriendo cuenta de trading, cuenta operativa, no operativa e intereses y ninguna enfermedad en orden, ¿verdad? Entonces, cómo lo hemos hecho, cuando haces clic aquí, puedes buscarlo ampliamente por una sola cosa. ¿Bien? Pero una vez que hemos terminado con la clase, acabo de duplicar, clicé en clase Y luego otra vez haga clic en doctrina. Esto es sólo un truco. Ahora se ha ordenado por múltiples opciones. ¿Bien? Entonces ahora está en orden. Entonces ahora está en orden. Lo siguiente. Ya te tenemos este Slicer, así que cuando hacemos clic, podemos ver el país de Ganancias y Pérdidas Específicas Entonces mira esto es el para las opciones de ventas y costos. ¿Bien? Ahora, quiero sumar el subtotal para ordenar lo que es el beneficio bruto por cuenta de trading y no operativo y todas Bien. Entonces para eso, lo que quiero hacer, quiero despacio en el subtotal Entonces para eso iré a los visuales. Y voy a ir al seleccionar esto. Ir a género. Después haga clic en este subtotal de fila Entonces ahora tan pronto como hice clic en el subtotal de la fila, estamos obteniendo el subtotal para la Esta es la ganancia bruta para dos treoninas. Treonina y dos veces becario para todos. Pero todo, aquí estamos consiguiendo el subtotal. Ahora, otra cosa es que este subtotal se está mostrando en la parte superior Quiero mostrarlo en la parte inferior. Para eso, tenemos que ir a la fila donde pierdo, columnas subtotales de protones ¿Bien? Bien, déjame averiguar dónde está. Bien, tenemos que llegar al subtotal de la fila. Y aquí se puede ver el total. Y aquí se puede ver la posición. El amarillo dará click en la parte inferior. Y en cuanto hagamos clic en la parte inferior, vea aquí ahora los costos de la cuenta de trading de pieles, ventas y costo de ventas. Y total viene aquí. Entonces viene cuenta operativa, ventas y distribución, administración de mercadotecnia y Total. Entonces esto está un poco claro ahora, ¿verdad? Bien. Entonces ahora hemos aprendido a obtener el subtotal aquí para todas y cada una de las cuentas ¿Bien? Entonces en la próxima conferencia, qué hará, trataremos de encontrar el listado Beneficio Bruto, Beneficio Operativo, beneficio antes de impuestos y beneficio neto. Entonces nos vemos en la próxima conferencia. 29. Cómo calcular el beneficio bruto de explotación y PBIT: Hola y bienvenidos de nuevo. Por lo que en la conferencia anterior, hemos creado esta Matriz de Ganancias y Pérdidas. Y hemos visto cómo podemos ordenar Total aquí. ¿Bien? Ahora lo siguiente es que quiero encontrar el beneficio bruto. Hasta ahora evangelio, si podemos tomar una matriz, voy a crear una matriz. Así que solo seleccionaré una Matrix tú ¿Bien? Tenemos a Greg, solo el espacio. ¿Bien? Así son las ganancias brutas. Crea esta matriz. Esta matriz, ¿cómo usar la tabla DL? Una mesa. Y entre quienes están estos, invaluables. Entonces voy a seleccionar entre puedo poner eso en el valor, y después voy a poner fecha Columna C. Y ahora los estoy consiguiendo. Ganancias para 1919 a 29. Este es el total para todos en el DFS. Ahora, quiero que estos sean filtrados por clase porque quiero el beneficio bruto pero creando local. Entonces seleccionaré la clase de peel back en el filtro. Y sin embargo selecciono una cuenta de trading de un litro. Entonces C y ahora estamos consiguiendo el Beneficio Bruto 438-324-6233 a cuatro Por lo que dijeron la cuenta de Beneficio Bruto para operaciones de 2018, 19.20 Ahora no quiero este portal. Entonces, para eliminar este total, necesito ir a los subtotales del celoma Entonces seleccionaré esto e iré al formateo. Y aquí voy a ir al subtotal Columnas y voy a dar click sobre esto Ahora. Eso se ha ido. Entonces ahora esto está claro, bien, hasta ahora. Para darle la vuelta, esta es la ganancia bruta. Quiero agregar el título y dar click en título y título como Profit y alinearlo y conseguirles micro colores. Entonces esta es la ganancia bruta para nuestra toma de Columna. Ahora lo siguiente es que quiero crear también el Beneficio Operativo para que solo copie esto y pegue caminar en este. Bien, entonces ahora tenemos el Beneficio Bruto, el Beneficio Operativo. Entonces primero déjame el título aquí, cuadernillo. Piense en Ganancias. Bien. Entonces ahora eso está hecho. Ahora necesito el beneficio operativo significa que tenemos que tener en cuenta también la cuenta de operación. Entonces para eso, iré a ir a la cuenta. Yo puse eso en el filtro. Y luego aquí voy a seleccionar, Bien, Sadie, Aquí en la clase, necesito seleccionar la cuenta operativa Entonces ahora, ahora estamos obteniendo el beneficio operativo. ¿Bien? Bien, lo siguiente que quiero crear esta D Beneficio Antes de Intereses e Impuestos. Así que sólo voy a copiar esto y lo mejor. Y aquí. Ahora para eso, solo tenemos que seleccionar en la clase, tenemos que seleccionar también el no operativo Entonces seleccionaré esto. Entonces ahora si esto es lo que el no operativo, Operating Profit, Necesitamos encadenar esto realmente rápido ¿Podemos necesitar cambiar esto? Agregamos, podemos obtener título gentil y este será el PBIT Beneficio Antes de Intereses e Impuestos ¿Bien? Entonces esto es Beneficio Antes de Intereses e Impuestos. Entonces eso es lo que hemos creado. Entonces MT viene igual, ¿de acuerdo? Lo siguiente es que quiero crear esta ganancia neta. Entonces para eso, de nuevo, sólo voy a ser esto y pegar. Y para el Beneficio Neto, Tenemos que quitar los intereses y el impuesto. Entonces para eso, aquí, necesito seleccionar la clase que necesitamos considerar aprender mejor y de manera tributaria. Entonces esto es Net Profit, así que solo voy a este título general de tierras diminutas para seleccionar, convertirlo en Beneficio Neto. Entonces así es como podemos calcular el beneficio neto, el beneficio bruto, beneficio operativo y el beneficio antes de intereses e impuestos. Entonces solo lo pones aquí. Bien, alinéelo correctamente para que quede bien. Bien. Ahora, velado bajo país también, se puede encontrar el Ganancias y Pérdidas para Canadá, Francia, Alemania, punto land para USA. Entonces todas estas cosas vienen correctamente, bien. Para que veas que viene colectivo a la derecha, el que yo he creado. Ahora quiero agregar una Slicer más aquí cuando esté en la región quiero ver Entonces cuando tengamos que ir a la Cortadora, seleccione una Cortadora y la Cortadora Aquí lo que hemos hecho, hemos guardado lo libre, vamos a país aquí. Los quiero en el campo. Quiero reportar la región genital desde el territorio y voy a mirar y ver aquí. Ahora, Alemania. Seleccione caballero necesita. Entonces C, Ahora tenemos la región Europa. Europa. En Europa, hay tres países en esta tabla, Francia y Renuka por sus Ganancias y Pérdidas Se puede ver o América del Norte, Estados Unidos y Canadá. En esta región sabia, país sabio, puede seleccionar y ver el Beneficio Bruto, Beneficio Operativo, Beneficio Neto, Beneficio Antes de Ingresos. Interesante Dax y Net Profit lo puedes ver. Entonces de esta manera podemos analizar los Datos financieros. Entonces déjame agregar esto. Entonces ahora permítanme modificar esto. Voy a pasar por género y ritual para ser joya aquí. Selecciona el fondo como algo. Esto es Florida. Un poco más ligero así. Bien. Y luego título Sales y él tenía un tabaco. Intenté dejarlo claro. Éste. Para que puedas colorear lo que quieras. Y te puede gustar esto, ¿de acuerdo? Espero que todos sepan hacer análisis financieros 30. Tarjetas para presentar ventas totales: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces hasta ahora hemos usado matrix, entonces matrix para representar nuestros números, ¿verdad? Entonces aquí hemos representado todos los números que hemos sido Matrix luego aplastar, operar, Ganancia Operativa, Cómo Beneficio Antes de Intereses e Impuestos y Beneficio Neto, Todas estas cosas las hemos calculado y así sucesivamente a través de Matrix. Así que hemos utilizado la forma matricial. Entonces lo siguiente que quiero, tarjetas enormes. Las tarjetas también es una opción muy importante disponible en Microsoft Power BI para representar números. Eso es lo que vamos a hacer en esta conferencia. Pero antes de continuar, permítanme agregar a los dashboards para que quede limpio Las cosas aquí abajo. Beneficio Bruto, todo lo que creamos, el espacio aquí para, para hacer otras cosas. Entonces aquí quiero agregar la tarjeta. Entonces cuando llegues a la edad serán opciones para tu licencia enfrente aquí puedes ver por qué esta cosa opuesta aunque. Se puede ver a los cicatrices y no capturados. puede ver 12310, lo que significa que es principalmente, principalmente diseñar y desarrollar productos que representan números, frase de contraseña, así que en 123, bien, entonces hay una diferencia Te puedes ver cuando tengo que terminar tarjetas. Aquí en la opción de campos, puedes ver solo un campo está ahí para ser agregado ahí mismo o no filas y columnas y valores. Cuando nosotros, cuando haces clic en las métricas, puedes ver Filas, Columnas, valores. Estas tres opciones están ahí para ser agregadas, pero cuando seleccionas cartas solo tienes una agregada en ese Campo. Así bi o campo numérico, debido a que las celdas de guardia diseñadas para representar el número. Bien, así que aquí por cantidad de número. Entonces solo voy a ir a la tabla de contabilidad general y seleccionar cantidad y o rasgar. Así que en cuanto ponga la cantidad aquí se puede ver estamos llegando a 5 millones como algunos de los más largos son, suma de todos estos números, ¿de acuerdo? Entonces esto no sirve de nada. Pero me pregunto Ingresos totales por ventas aquí para ser exhibidos. Entonces para la deuda, lo que puedo hacer, puedo ir a la cuenta de Gráficos arriba y a cargo Columnas de azufre, tenemos la subclase aquí Dentro de la subclase, si vas y miras la tabla cargada hasta cuenta, puedes ver aquí en la subclase, tenemos las ventas definen los datos Dentro de la subclase, tenemos las ventas, ¿verdad? Entonces tenemos que ir a la cuenta de Gráficos arriba. Tenemos que poner esta clase arriba, la subclase, y eso es un plus en el filtro Y dentro del filtro necesitamos seleccionar uno menos. Entonces C y ahora estamos consiguiendo algunos aka Monte Athos Total. En caso de resumir esto, Ventas Totales para 2018, 1920 obtendrá ese número. Déjame usar la calculadora. Así que tú así 3575428 más 5697845 más 783569 Bien. Bien. Algo malo en eso. Bien. Vamos a calibrarlo. 3575428 más 5697845 más 783 por 369c, no estamos obteniendo Bien. Entonces esto es ese Ingreso Total de Ventas para todos estos años. 2018, 19.20. Ahora bien, esto siempre llegará en la convocatoria de verano este tres años. No podemos también para un año en particular. Bien. Entonces déjame hacer alguna modificación por aquí. Tenemos que ir a la plomada. Y aquí vamos a la etiqueta de actividad. Quiero quitar esto alguna cantidad de Up, así que voy a hacer click aquí y eso va a desaparecer. Lo siguiente es de color a azul. Quiero, ¿de acuerdo? Yo quiero resolver esta convergencia. Y luego quiero poner seleccionar ninguno. ¿Bien? Entonces ahora es común. Bueno. Lo siguiente que quiero agregar títulos. Da clic en el título y voy a poner el título. Desde que denuncio Ingresos Totales por Ventas y lo hago alineado de manera centralizada. Si quieres, puedes agregarle ese color de fondo, el mismo color que estamos siguiendo aquí. Entonces ahora, Bien, déjame ir a las imágenes para obtener el color a amarillo y usar este PBIT Ahora sabe bien, ¿de acuerdo? Ahora tenemos este Total de Ingresos por Ventas aquí. Si quieres filtrarlo por país, puedes filtrarlo. Y esto también enviará para Australia durante todos estos tres años, para Canadá, Alemania, Reino Unido. Y si quieres agrandar por la región, puedes ver. De igual manera, puedes poner aquí es Slicer para la oreja. Y se puede calcular eso para el oído también. ¿Bien? Entonces esa cosa también puedes hacer, esa es la única tarea para ti. Puedes ponernos Slicer e intentar obtener los números para cada año ¿Bien? Entonces esto es todo acerca de las tarjetas. En la próxima conferencia en adelante te veremos dentro de la siguiente conferencia. 31. Cómo usar KPI: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces en esta conferencia, vamos a aprender sobre una cosa más que es KPI Entonces, hasta ahora, hemos visto cómo podemos usar Matrix y guard. Ahora, vamos a aprender sobre KPI. Entonces, si llegas a lo de las visualizaciones visuales, puedes ver aquí que es KPI opcional Así que solo haz clic en conducta. Y al hacer clic en eso, se puede ver el KPI piensa venir aquí Y en el, se puede ver aquí eje girado y objetivo, hay tres cosas por guardar. Por ahora. Objetivo, no vamos a hacer. Esto. Target significa que nosotros Ventas y Marketing, vamos a apuntar, ¿verdad? Y dar el target, podemos proporcionar las tendencias y podemos probar el valor. Por lo que evaluará tu valor que apoyan las ventas. Por lo que evaluará tus ventas en un periodo determinado o qué tendencia. Y entonces te dirá si hemos logrado el objetivo o no. Entonces eso es algo bastante complejo que va a hacer. A lo mejor estos últimos no forman parte de esta agenda del curso, pero debes saber que el objetivo es definir el target. Y entonces cuando pongas el valor que has logrado, éste evaluará en base a tu target y la tendencia que va en los años anteriores. Y te dirá cuál es el tren y cuánto has logrado. Para que la Visualización se vea muy bien. Por ahora, no vamos a definir el objetivo. Vamos a usar el valor y la tendencia. Entonces dentro de este valor, lo que quiero poner, quiero poner, quiero poner la cantidad que es Ventas Totales. ¿Bien? Voy a poner estoy en PR y luego la tendencia excel poner la fecha porque quiero analizar esa tendencia a lo largo del tiempo. Con el tiempo. Ahora estamos consiguiendo cero alguna manera vamos por los datos llegando a tu ductus bastante sentir, bien Y producto, necesitamos hacer un pequeño cambio para obtener algunos valores aquí. Entonces aquí en el eje de tendencia, hemos guardado la fecha de la tabla del calendario. Entonces aquí, cuando haces clic en aquí y necesitas seleccionar la jerarquía de fechas, jerarquía. Al seleccionar la jerarquía de datos es igual a resumir Total. Entonces esta es la cantidad total por Año. Pero aún así tenemos que hacer algunos cambios. Y para eso, necesitamos, esta es la suma de todos los valores, ¿verdad? Queremos solo por la tarifa de servicio, queremos solo para las ventas. Para eso, necesitamos tomar la subclase de los Gráficos, contar y poner en el filtro Y después de eso, estamos haciendo esto para la hora del salmón. Es necesario seleccionar solo las celdas. Entonces ahora puedes ver aquí estamos consiguiendo las ventas, derecho. Pero cuando miras aquí, estas son las ventas totales de sólo para el año 2020. Este no es el Total de Ventas para todos estos tres años. Lo vieron sólo para el 2020. Entonces eso es lo que hace KPI. Te da el, el periodo actual particular. Te dará la suma total, ¿verdad? Entonces, ¿esto es qué? 2020, bien. Entendido. Esta no es la suma de los tres. Dicen solo para actual figurado, bien, 2020. Entonces por eso esto es máximo, ¿de acuerdo? Y se puede ver la línea en el fondo, y ese es el fondo, esa es la línea de tren, esa es la línea de tendencia de las ventas. Entonces, cuando miras la línea de tendencia que hemos creado aquí, esto también va de la misma manera, ¿verdad? Entonces eso es lo que la línea de tendencia aquí. Esta es la línea de tendencia que hemos creado en nuestras conferencias anteriores. Esta línea de tendencia se muestra aquí en el fondo. Entonces, si es algo diferente, se verá de esa manera. Entonces como nuestra hebra de células es así solamente, nos está mostrando así. Y los colores están ahí. El color del DOJ cambiará si pones el objetivo aquí Entonces beta, el atributo objetivo o colores serán algunos. ¿Bien? Ver aún cuando vienes aquí en el nivel objetivo, no puedes, puedes ver aquí los colores y esto tiende al porcentaje objetivo. Todas esas cosas serán, así que cuando pongas esas cosas, bien. Entonces déjame cambiar este título aquí. Entonces Ventas, sea cual sea el periodo que selecciones, Bien. Y déjame poner podemos poner el fondo para todas estas cosas, pero no quiero hacer eso. Quiero volver a poner efecto por título. ¿Bien? Entonces ahora esta es la cosa, esta es la forma en que podemos usar KPI. ¿Bien? 32. Cómo crear gráficos para los ingresos por ventas Ganancia bruta y ganancia neta: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender a agregar algunas visuales a nuestro panel Entonces hasta ahora hemos agregado los valores numéricos, números, creando Matrix, tarjeta y KPI Ahora es el momento de subir y sumar algunas que pone celdas. Así que ya hemos creado para esencia rígida en nuestras, nuestras primeras conferencias. Ahora, quiero agregar puertas con poco más detalle en este tablero. Bien, entonces primero, déjame déjame reorganizar el tablero para que miremos este espacio para agregar esas cosas Entonces aquí solo necesitamos reducir las ventas. Lo siento, déjame hacer un registros de un celular. 11. El kilometraje también, aprende. Todo encajará tangible, guardó algo de espacio. Titulo y también voy a hacer que sea de nivel inferior. Lo hará para títulos. Subtítulos. Bien, eso es suficiente para ti. Tanto espacio. Así que todavía voy a estar en esto de aquí sobre la heroína. Así que simplemente no lo son ya que su razón es bastante improbable. Y esto también este tamaño, podemos reducir Esto también podemos hacerlo si. Todo debe estar alineado entre sí. Bien. Entonces nuestro tablero de instrumentos e informes para locales. Bien, entonces ahora tenemos que ir más lejos. Bien, Entonces lo siguiente, lo que quiero agregar, quiero agregar un gráfico de líneas aquí, así seleccionaré el gráfico de líneas para desde el diseño Cubierta de ingresos que ya hemos hecho. Podemos copiar, podemos copiar. Son estos de ahí, pero sólo para revisar, agregar de nuevo y alquilar. Entonces lo siguiente que hemos hecho, tenemos entre ellos encendido desde el contacto G, L y L hacia los valores. Entonces la cantidad de salida en el eje Y. Y luego iniciamos fecha y fecha desde el calendario que data hasta el eje x Y luego aplicaremos el filtro Filter tomará esa subclase y nosotros aplicaremos esta. Y sí la subclase tomará el Cincinnati. Y a partir de aquí. Así que ahora este es el gráfico de líneas que tenemos aquí justo en él, ¿verdad? Este, si tu, así que el mismo gráfico de líneas estamos obteniendo el correcto. Entonces ahora tenemos identidad también ahora el swing C, todas las ventas Ingresos se están moviendo. Entonces lo siguiente es que tenemos que licitar título y outs. Entonces para eso irán al formato características y género logo aquí y cambiaremos el título. Celdas de retrato. Ingresos. Y voy a alinearlo en el centro y retener el fondo ha puesto lo nuestro. Bien, entonces ahora tenemos listos esos Gráfico de Ingresos por Ventas. Ahora quiero quitar esta suma arriba una montaña aquí también. Entonces déjenme hacer eso también. También irá a seguir, que aterrizará. Llegaste al eje X. Y moveremos el título y luego reportaremos al eje y y leeremos el título Por lo que ahora es crítico. Ahora, lo siguiente es ahora tenemos los ingresos por ventas. Ahora quiero el beneficio bruto también. Lo que voy a hacer, sólo voy a copiar este gráfico de líneas y pegarlo aquí. Y luego hacer dieta alcano primero. Permítanme cambiar primero el título del encabezado y obtendré una ganancia bruta. ¿Bien? Ahora tenemos el beneficio bruto todavía. Ahora, necesito cambiarme. Entonces lo que quiero, lo primero es que necesito quitar esta clase de ventas porque queremos las propiedades brutas. Te quitaré este filtro. Y luego lo siguiente para traer la clase del Gráfico de Cuenta. Entonces traeré la clase del Gráfico de Cuenta y aquí y seleccionaré la cuenta de trading. ¿Bien? Estos, estos demasiado sensibles o cualquiera Ganancia Bruta lanzando el mismo tipo de gráfico de líneas, pero los valores son diferentes porque la tendencia es la misma. Eso se ve como lo mismo, pero los verdaderos perdedores son diferentes, ¿de acuerdo? Procedes a través de Beneficio por trimestre para esto viniendo así. ¿Bien? Así Beneficio Bruto Hemos creado. Lo siguiente es lo que quiero hacer. Quiero agregar papá, lo hice. Quiero traer la fecha aquí y luego guardar la fecha. Quiero poner la fecha a las leyendas para ver qué está pasando. Y entonces voy a cambiar esta jerarquía a la fecha. Y quiero quitar quitar El año de. Ahora. Ya puedes ver que estamos obteniendo las tres líneas diferentes para la clase Beneficio, bien, para Total y 18 para Total, 19 en diez continentales hechas de manera diferente. Entonces, ¿qué hemos hecho de manera diferente? Hemos puesto la fecha en la leyenda, y a partir de esta fecha en el eje x, tenemos aquí en el agua Y ahora tenemos las tres líneas diferentes puerto tres niveles diferentes. Lo siguiente es que quiero traer el Beneficio Neto. Entonces lo que voy a hacer, copiar el gráfico cubital sensible y lo pegaré aquí, y luego lo guardaré aquí Y luego lo primero, quiero cambiar la tarjeta de título que hacen crear confusión. Entonces aquí voy a poner Beneficio Neto. Bien, Perdón, Beneficio Neto. Ahora tenemos el Beneficio Neto aquí. Entonces ahora lo que quiero hacer aquí, voy a quitar la clase. Entonces subclase de aquí. Y traeré lo que necesito cuando tenga que traer el informe for de Report. Y luego en el reporte necesito seleccionar el Ganancias y Pérdidas. Entonces ahora esta es nuestra Ganancias y Pérdidas. Y entonces lo que voy a hacer, voy a poner datos sobre las leyendas. Entonces pensaría esa fecha y pondría en las leyendas y luego los datos que clave, luego moverlo de aquí. Así que ahora se puede ver aquí ahora estamos consiguiendo aunque el beneficio neto también. Quieren mirar de cerca la carga. Puedes hacer click en el modo de enfoque de aire y te mostrará el gráfico y obtuvimos mod Net Profit. Lo muy extraño de Tad es que algunos meses va bajando y luego está justo arriba. Así que de esta manera podrás alumbrar el Beneficio Neto lo que quieras Puedes echarles un vistazo al modelo de enfoque Chart enough para Ingresos por Ventas, todo bien. Matriz o el modo de enfoque. Y luego volverás a la opción Reportar aquí. Entonces aquí puedes echar un vistazo más de cerca. De esta manera podemos analizar. Nosotros hemos creado esta cosa y luego hemos creado las métricas de los guardias de KPI Entonces en números y luego vamos a abarrotar este Ingresos por Ventas, Beneficio Bruto, y Gráficos de Beneficio Neto también Y estas rebanadoras trabajarán en esto también. Vamos a seleccionar, puedes seleccionar cualquier cosa y puedes seleccionar cualquier cosa y vas a analizar para esa región y país en particular. Tan alta esperanza que llegaste a saber cómo agregar. Y veremos más de las Tablas y Gráficas que vienen conferencias 33. Análisis por año: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a agregar una cosa que me olvidé. Quiero ver estos t-star basados en la oreja. Así que quiero poner Slicer a todavía donde pueda seleccionar el rendimiento Y para ese particular todavía, podemos ver que lo es. Entonces hagámoslo rápidamente. Lo que voy a hacer va a copiar aquí estas rebanadoras y pegarlas aquí Desmarque esto. Y voy a ir aquí y a la región del cuerpo estudiantil. La región desde aquí. Y voy a seleccionar sí, de la tabla de calendario y ponerlo aquí. Entonces ahora puedes ver, y ahora tenemos el filtro aquí están los Slicer aquí, que cuando seleccionamos un año en particular, podemos ver el detalle para ese año en particular Entonces de esta manera podremos analizar este embarazo posteriormente usando el filtro. Entonces, si pones control y seleccionas, puedes seleccionar los tres. Para seleccionar 19.20. Puedes hacerlo a las 09:20. Puedes hacerlo en los tres, o puedes seleccionar uno en particular. De esta manera podemos agregar oreja de Slicer en la próxima conferencia. No sabía lo que hemos hecho, no lo hemos hecho más tarde, ellos, Dan Webb mayores las sales en las Listas aquí Ahora quiero ver esto dice Ingresos, Beneficio Bruto y Beneficio Neto con más detalle. Quiero analizar bi, Países específicos. Quiero ver cómo se desempeñan los países particulares para que lo hagamos en la próxima conferencia. Entonces crearemos otro, otro dashboard. Así que ahora nuestras tareas de Ganancias y Pérdidas para cada una creada aquí. Entonces esta fue la ampolla creada dos. Entonces eres introducción ahora, podemos eliminar esto. Bien, voy a dejar que no sea un problema. Entonces, en la próxima conferencia, crearemos otra página y trataremos de analizar estos lujos más adelante para países específicos. Bien, entonces los estudiantes tienen la siguiente conferencia 34. Análisis de ingresos brutos y netos para países específicos: Hola y bienvenidos de nuevo. Entonces hasta ahora hemos creado los ingresos por ventas y lo hemos analizado a través del escenario celular de qué rendimiento específico. Y luego hemos visto los ingresos, el beneficio bruto, el beneficio neto, o la propiedad personal y PBIT, todas esas cosas que hemos analizado y hemos creado las cosas del radio como las tarjetas Matrix Tenemos, tenemos la Rebanadora. Entonces todas esas cosas y hemos creado los gráficos de líneas también para un mejor Análisis. Ahora, vamos a avanzar poco más y vamos a crear otro trabajo de escritorio. Entonces este es el tablero, que es muy específico escritorio de Ingresos por Ventas Totales que podemos analizar a través de ocupantes de año y mensualmente Ahora en año podemos analizar mirando al país. Entonces todo está cambiando y eso no nos está dando una imagen muy clara. Entonces, lo que quiero hacer, quiero crear un tablero separado donde miraré el centro, una nueva Beneficio Bruto y Beneficio Neto muy cerca para entender cómo los Ingresos por Ventas, Beneficio Bruto y el Beneficio Neto, cómo se está desempeñando la compañía para un país en particular. Entonces eso será muy específico para los países. Entonces qué eso, voy a crear un tablero separado. Y para eso, voy a crear una nueva página. Así que aquí hemos creado dos dashboards. Uno es el básico, y luego hemos creado el Ganancias y Pérdidas. ¿Bien? Lo siguiente es que es parte donde seremos muy específicos de los países. Hasta el momento esto voy a dar el nombre país Específico. Por lo que aquí estaremos analizando el país Datos específicos. Y para esto, no quiero crear los gráficos una y otra vez. Voy al formateo básico que tenemos que hacer, correcto, que bien nutrió nuestro tiempo Aquí. A partir de aquí, voy a usar los gráficos de Ingresos por ventas, Beneficio Bruto y Beneficio Neto de aquí. Simplemente voy a copiar esto y basado en los nuevos dashboards. Por lo que ahora ya están aquí nuestros Informes. Lo siguiente es que quiero, lo que quiero hacer. Quiero analizar estas cosas muy específicas del país. Así que ahora sólo me voy a mostrar. Ver aquí ahora podemos ver los ingresos por ventas a lo largo de los años. 2000 1919 a 20. Bien, si estamos más abajo, podemos cómo va a crear. Pero no voy a tener ningún país específico y quiero ver como esta actuación. Entonces para hacer eso, lo que voy a hacer aquí, en lugar de las leyendas, no hemos guardado nada para la leyenda. Entonces seleccionaré este gráfico, Ingresos por ventas, iré al territorio y seleccionaré país y pondré ese país o el país en el ligando. Entonces en cuanto pongo al país en la leyenda, ahora veo que los ingresos por ventas han cambiado y aviso cosiendo los detalles para país Específico. Así que ahora puedes ver país, Australia, Canadá, Francia, Alemania, y Nueva Zelanda puedes USAR todos están siendo Sonya, cuales están disponibles en nuestros datos Y se están mostrando con un color diferente. Entonces ahora con esto, podemos analizar que nosotros, este EU de color amarillo está preparando un muy bueno Y podemos ver que para todos los países, esto aquí, hay una propina. Aquí está eso si por cada país y luego aquí, y luego van subiendo. Pero si entras en modo enfoque, y si miras más de cerca el sensible y nuevo Gráfico, encontrarás que todos los países están bajando en este tutorial, 19 trimestre uno. En cambio, un país que no va a sumar también en ese periodo bajo. Y ese es este país que es Nueva Zelanda, el rosa. Entonces Nueva Zelanda no ha ido tanto pueblo. Estaba como bajo. Y luego estaba subiendo, arriba, arriba y arriba. Y entonces él tenía cada país viene lo y luego van subiendo. Entonces si echas un vistazo aquí, así que en el Total 19 trimestre uno, vas a terminar no estuvo tan mal. No era tener tan profundo como USA. A pesar que Esto es para Canadá. Sí. Bien. Así que intentaste desempeñarte muy bien en ese periodo bajo también. Entonces este es el análisis que podemos hacer cuando creamos un gráfico como este. Me voy así muy específico de país. Entonces, si nos fijamos en el talón, la Nueva Zelanda no era datos, crear un país de calentamiento en el arranque, sino que poco cogió, recogió, recogió, recogió, y se levantó. Y a finales de 2020, fue el segundo país con más desempeño según la derecha. Si nos fijamos en el detalle. Entonces EU es ocho por P5 para 73 y Nueva Zelanda justo detrás de esos 5 millones Bien. Entonces con esto, hemos analizado que Nueva Zelanda no se desempeñó bien, pero en periodo difícil también en Provo sobre valencia, pone a prueba el incremento consistente y cuando el viejo contribuyente bajaba, no iba a bajar los datos Entonces esta es la forma en que podemos analizar datos en un elenco, país Específico. Y ahora, una vez que hayamos hecho esto, ahora vayamos a la ganancia bruta. Y de manera similar analizaremos el beneficio bruto también Países específicos. Bien, Entonces ahora aquí también tenemos que hacer alguna modificación. Entonces lo primero que voy a hacer en la leyenda, tenemos la fecha para que podamos ver los datos específicos de ese Año. Ahora voy a quitar este ligando y país es fecha de trade-off o el año Ahora puedes ver aquí ahora estamos viendo cada línea, qué, cada país. Pero esto no es del todo correcto porque aquí en los datos, tenemos que mover el aswell, quitar la fecha de aquí ahora de x's, y volveré a traer la fecha Ahora puedes ver, ahora tenemos los datos muy específicos para cada país. Entonces esta es la ganancia bruta que va Reino Unido. Esa tendencia es similar en todos los países, ¿verdad? Y dirá el país con mejor desempeño. Y luego tenemos al segundo país de mejor desempeño de Nueva Zelanda Pero si nos fijamos en estos gráficos de líneas de ganancia bruta, se puede ver que este color púrpura va hacia abajo y hacia abajo y se está desempeñando lo peor. Ese es el Reino Unido. Cuando nos fijemos en esta ganancia bruta, llegaremos a saber que hasta el 19 trimestre para usted podría ver actuar. Bien, pregunta por la tendencia. Pero después de eso, va hacia abajo y hacia abajo. Y a tarjan cantidad cuarto tres. Y al final de bi y al final del trimestre por sentado, 20, Reino Unido se convirtió en el país con peor desempeño en los datos de ganancia bruta. Nos vemos, se puede Empezó en la segunda posición y ha bajado y terminado por 20 2010 se termina desempeñando peor en estos países. Con esto, podemos iluminar esto con los ingresos por ventas. Llegamos a saber que Nueva Zelanda no estaba funcionando bien entonces cogió el sensor y sin embargo ha tenido un buen desempeño, ¿verdad? Y aún en los ingresos brutos también, Nueva Zelanda es el segundo país con mejor desempeño después de nosotros. Y en el Beneficio Bruto, llegamos a saber que Reino Unido se ha convertido en el país con peor desempeño por dar el Las ganancias bajaron y bajaron después de 2019. Bien, en 2020. Y eso podría ser por el COVID COVID-19 lo tiene muy mal el Reino Unido. Y eso, esa podría ser una razón de esta cinta, porque se ha convertido en el frente, el segundo país escénico, para convertirse en el país con peor desempeño Podría haber en múltiples regiones, pero cuál de esas regiones podría ser 2020 por el COVID-19 y Yuko como si uno de los lavados para practicar países Entonces este es el análisis que podemos hacer. Aparte de esto, no estoy viendo ninguna otra tendencia. La tendencia es la misma para todos los demás países aparte del Reino Unido. Bien, entonces volvamos al Informe y ahora haremos lo mismo para el beneficio neto. Beneficio neto aquí, datos aquí, falta. Entonces la fecha aquí, aquí. Y luego en la leyenda y quitaré la fecha y voy a poner país el país del árbol Base de datos y poner tu y luego nos moveremos hacia arriba. Déjame ir al modo de enfoque. Así que ahora mira el modo de enfoque para ese beneficio neto. Entonces aquí se puede ver que la tendencia del beneficio neto es bastante extraña para el país, incluso Estados Unidos, que es el país con mejor desempeño en 2022, primer trimestre, la ganancia neta ha bajado drásticamente de aquí a aquí Y eso podría ser por COVID-19. Este es el impacto del COVID-19, las ganancias y el beneficio neto bajaron y luego agregamos el distrito ya que estamos levantados de lo que regresó el testigo, aunque, nuevamente, la Utilidad Neta va subiendo y subiendo y Europa y Estados Unidos ha recogido muy bien y se ha convertido en el país con mejor desempeño ha presentado Beneficio Y entonces tenemos a la Nueva Zelanda, lo cual es muy consistente. Y luego tenemos la Francia, y luego tenemos la Alemania, luego tenemos el Reino Unido, y luego Australia. Entonces, déjame mostrarte aunque. Esta es la Australia, que es en general. Se ha convertido en el menor en cuanto al Beneficio Neto. Y entonces puedes Australia, estos son los dos países con peor desempeño Ya sea Beneficio Neto, ¿de acuerdo? Entonces esto es lo que podemos concluir de esto. El mayor beneficio neto dado a los países para estas compañías de autos, EU y el segundo es un villano y el lavado es Reino Unido, y este es Gentleman Sí, supongo que no. Terreno. Reino Unido y Australia. En realidad no se puede ser el país de los dos peores resultados. Y Australia es el pozo cubierto, pero si miras los datos, este país va a la baja. Entonces esta es la, esta es la forma en que podemos analizar los datos. Así que estos son nuestros países 35. Cómo usar DAX Measure para calcular las ventas totales: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a Dax para crear omega. Entonces Dax es Análisis de Datos explícito. Entonces eso es muy común. Comúnmente llegarás a agregar e incluso en Microsoft Excel be. Así que vamos al calor uno especializado en nuestro tablero de instrumentos. Entonces déjame decirte por qué necesitamos por qué necesitamos omega, por qué necesitamos usar el Dax Nos vemos cuando nos fijamos en la suma total de estas ventas esta semana, ¿qué? Simplemente ponemos la cantidad aquí en valores y registramos la suma total que es la característica predeterminada en RPA Pero y si sabemos como si no es por defecto o si queremos Calcular Total o algo así, quieres hacer como si obtuviéramos la ganancia bruta. Pero si quieres hacer margen de beneficio bruto, entonces tenemos que dividir esto por las ventas totales. Para que esa cosa podamos hacer usando la fórmula Dax. Bien, entonces es por eso que necesitamos a continuación. ¿Bien? Bien, así que vamos a crear nuestra Medida. Entonces para crear un major, tenemos que ir al modelaje, necesitamos ir a esta opsin de modelado Y entonces aquí puedes encontrar opsinas como Nueva Medida verá Así que bajemos Nueva Medida aquí. Tan pronto como crees, clic en el Año Nuevo Medida podrás ver reporte de Medida a la fórmula. Entonces el mayor, deberíamos darle el nombre a esa mayor. Entonces aquí voy a dar Total subrayado. Y la venta total es algo de en Dax tenemos muchas fórmulas como algunas funciones como suma, tenemos el promedio Tenemos cuántas otras fórmulas puedes ver aquí? Hay muchas fórmulas. Entonces voy a usar alguna fórmula aquí, alguna función aquí, y la función sum se aplica sobre la cantidad, así que solo las tecleas en Barbie. Te lo diré sin embargo, entre Columna de donde puedes tomar dos podemos tomarlos de las tablas del libro mayor general. Mesas. Así que haz clic en eso y solo cierra el soporte. Entonces ahora vamos a obtener la suma de esta cantidad total que Power BI ya estaba haciendo, pero que también podemos hacer. Así que ahora, después de hacer eso, sólo tienes que hacer clic en. Así que en cuanto hagas clic en Kami, consulta el Total de ventas se ha agregado a la tabla Calendario aquí, ¿verdad Pero no queremos que las Ventas Totales formen parte de la tabla del calendario. Queremos ponerlo esto en la mesa correcta, esa es la mesa DL, ¿verdad? Así que aquí, la tabla Inicio de soleado allá y allá se puede seleccionar la celda de tabla derecha seleccionar tabla. Y en cuanto lo seleccione, Nos vemos ahí. Gerente de Ventas Total ha llegado a la mesa DL. Entonces ahora, una vez hecho esto, solo cierras esto. Y ahora esta medida está lista para usar. Entonces ahora si selecciono esta matriz y yo, si arrastre esta Ventas Totales a los valores, déjenme ponerla aquí. Así que ahora se puede ver en mayor ha sido nuestra tabla o matriz se ha actualizado con el comando verano que estamos obteniendo por defecto del RBA Y aquí, además de eso tenemos otra columna que es Ventas Totales que hemos creado a través de Measure, ¿verdad? Entonces ambos en, ambos los valores vienen igual, ¿verdad? Monto y Total de Ventas en todas partes es igual. Así que de esta manera podemos usar Dax para Calcular tomas que no están disponibles Algunas oportunidades disponibles, pero algunas otras cosas. Si quieres hacer algunos cálculos, quieres aplicar algunas fórmulas para el cálculo de pérdidas y ganancias o algo así, entonces podemos usar el medido así. Entonces esta es la forma, esta es la forma más sencilla de decirte qué es Measure y cómo podemos usarla. ¿Bien? Entonces ahora, ya que tenemos nuestras propias Ventas Totales y eliminamos la suma arriba entre de esta tabla. ¿Bien? Entonces ahora CEO. Bien, entonces tenemos la cosa con lo nuestro. Bien, entonces ahora estamos usando el Total de Ventas para esta matriz que el rasgo mayor que hemos creado. Pero esto bien, entonces ahora aquí estamos usando el Instituto de Ventas hasta alguna cantidad de Up. Entonces esta cosa que podemos ahora, puede modificar para todos los demás Gráficos saturados, ¿de acuerdo? Entonces espero que hayas llegado a saber cómo usar Measure 36. Introducción a DAX: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a aprender sobre el Dak, lo que es Dax Dax expresiones de análisis de datos que se usa mucho en power BI Bien, aprenderemos en detalle qué es Dx y luego haremos las manos también. Empecemos. Power VI Análisis de Datos Express. Eso significa que A es un potente lenguaje de fórmulas que le permite realizar cálculos, crear métricas personalizadas y crear cálculos avanzados dentro sus informes de energía y paneles ¿Qué hace básicamente? Es solo lenguaje de fórmula. Si hubiera usado Microsoft Excel y alguna vez usó la función sum para crear la suma de los valores totales de su columna, entonces esa es en realidad una fórmula Xx. Lo estamos usando más o menos para usarlo durante más tiempo. Pero hay muchos más usos de esta x expresiones. Y hay más fórmulas distintas a la media, media , media, y todas esas fórmulas están ahí. Aparte de eso, podemos usar Dx de una manera mucho más avanzada. Esto nos permite realizar cálculos, crear matrices personalizadas y construir cálculos avanzados dentro de los informes de energía y paneles En esta conferencia, les proporcionaré una introducción al poder Da cubriendo algunos conceptos y funciones fundamentales. Data Anal es una biblioteca de funciones. Es una biblioteca de configuración, función set set. Es una biblioteca de funciones y operadores que se pueden combinar para construir fórmulas y expresiones en potencia utilicé en análisis y tabla dinámica en modelos de datos de Excel. ¿Bien? Las fórmulas Dax se utilizan en mayores, creando mayores, columnas calculadas, tablas calculadas y seguridad a nivel de fila La sintaxis básica de dx es bastante simple. expresión Dax normalmente sigue el patrón del nombre de la función y luego tenemos que poner el argumento, ¿de acuerdo? Entonces este es el patrón de sintaxis básica de a, una expresión, nombre de función. Y entonces tenemos que pasar el argumento. Aquí hay un ejemplo sencillo del que ya hablé, función Suma. Aquí estamos creando un total de ventas. Calcular las ventas totales con la ayuda de la función sum es el argumento de la tabla de celdas. Recogerá mesa, recogerá el monto y resumirá todo el monto para darte las ventas totales. Este es el nombre de la función es suma y aquí estamos pasando el argumento ventas de la tabla de ventas. Pondrá el monto y lo resumirá y te dará ventas totales en este ejemplo, sum es una función fiscal que calcula la suma de valores en la columna de cantidad en la tabla de ventas. ¿Bien? Entendido. Esto es bastante fácil de entender. El siguiente viene, el modelo de datos antes de A es esencial para tener un modelo de datos bien estructurado en forma de potencia. Porque si no está bien estructurado y hay ambigüedad en los datos, no podremos usar la fórmula de manera efectiva, ¿bien? Seguro que tienes correctamente definida relación entre tablas usando claves. Si estás usando más de una mesa, la mesa debe estar unida correctamente. relación entre las tablas debe definirse correctamente usando la relación de clave externa, ¿de acuerdo? Crear columnas calculadas es la tercera cosa importante. Cuando se trabaja con el Como calculado, las columnas se calculan durante carga de datos y se convierten en una parte permanente del modelo de datos. Para crear una, para crear una columna calculada, vaya a la pestaña Modelado y haga clic en Nueva columna. Nueva Columna. Aquí estamos creando un costo total, que será la nueva columna en nuestra tabla. Esa columna que estamos creando usando esta fórmula. Y la fórmula es el costo unitario del producto en cantidad del producto. Es así como podemos crear columna personalizada aquí que el costo total, costo total, costo total, producto del costo unitario. Costo unitario en cantidad. Así es como creamos las columnas calculadas personalizadas. Esta fórmula crea una nueva columna llamada Costo Total en productible El siguiente es crear grandes medidas que se calculan sobre la marcha. A medida que los usuarios interactúan con el informe, hay una diferencia entre las columnas calculadas y las medidas que veremos cuando avancemos más. Por ahora, debes conocer esa columna calculada, hemos creado un costo total. Ahora estamos creando un mayor, esa será la creación sobre la marcha. Esto será el total de ventas y esta será una función que es S. Lo siguiente es entender el contexto es muy importante. cálculo de impuestos depende del contexto en el que se evalúen. Dos contextos principales son contexto de fila y contexto de filtro. contexto de fila funciona en filas individuales y el contexto de filtro filtra los datos en función de las selecciones del usuario y las rebanadoras. Bien, estos son los dos contextos, uno es el nivel de rollo y el otro nivel rollo de contexto de filtro funcionará en el nivel de rollo, filtrará los datos en función las selecciones del usuario y las rebanadoras La siguiente es la función de datos que proporciona diversas funciones para agregación, filtrado, inteligencia de tiempo y mucho más. Algunas funciones de uso común incluyen algunas que agregarán valores en una columna, contarán el número de filas en la tabla o promedio de columna, calcularán el promedio de una columna, calcularán el promedio de una columna y filtrarán los datos de filtro en función la condición específica especificada. Y luego calcular modifica el contexto de filtro para un cálculo La función de inteligencia de tiempo que ofrece funciones para trabajar con datos de fecha y hora como fechas D, cálculo de año a fecha. Esta D es cálculo del año a la fecha. Fechas D te darán el cálculo del año a la fecha. Después viene el periodo muestral del año pasado, compara los valores con el mismo periodo del año anterior. Después el total D calculará el total hasta la fecha especificada. Bien, entonces viene el contexto de evaluación. Comprender el contexto de evaluación es crucial para escribir fórmulas fiscales complejas. Puedes fórmulas como todos los filtros o valores para manipular el contexto dentro de las variables de cálculo. Dax permite declarar y usar variables para simplificar expresiones complejas y mejorar las actuaciones aquí Como ejemplo de Dax major utiliza variables. Aquí estamos creando un Dax major. El promedio de ventas es al total de ventas. Aquí estamos creando la suma total. Monto total. Recogerá la columna de cantidad de la tabla de ventas y resumirá el monto, el total, contará el número de. Entonces promediará las ventas dividiendo las ventas totales divididas entre el total. Cálculo de las ventas totales. Aquí estamos calculando el número total y luego estamos devolviendo las ventas totales divididas entre el total D. Esa será la venta promedio. Bien, por fin vendrá probando y depurando. Usa la barra de fórmula Dax en forma de potencia para probar tus expresiones Dax Además, power way proporciona mensajes de error y herramientas de diagnóstico para ayudarlo a depurar el cálculo de Dax Esto es lo básico para A. Haremos más manos a la obra e intentaremos entender más sobre las fórmulas Dax, las funciones de Dax Y también tratamos de entender cuál es la diferencia entre la columna calculada y la creación de medidas. Porque estos dos se convertirán en confusión. Si no entiendes a detalle, nos vemos dentro de la siguiente conferencia. 37. Diferencia entre columna y medida calculadas: Bajo. Y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender sobre la diferencia entre columna calculada y medida en BI de potencia. En power BI, tanto las columnas calculadas como las medidas se utilizan para realizar cálculos y crear matrices personalizadas dentro de su modelo de datos. Pero sirven para diferentes propósitos aunque estemos calculando con base en los campos, base en las columnas que ya estamos teniendo. Las columnas calculadas y las columnas calculadas y principales tendrán diferentes propósitos y también tendrán características distintas. forma en que creamos es totalmente diferente y cómo usamos la columna y las medidas calculadas. La forma de poder también se diferencia. Bien, aquí están las diferencias clave entre columnas calculadas y medidas que debemos tener en cuenta. Si estás usando power way, bien, entonces podrás usar las columnas. Podrás usar las columnas y medidas en el lugar correcto. Puede crear columnas calculadas en una condición. Se pueden crear medidas en una condición específica. Esas cosas que deberíamos estar conociendo. Primero entendemos columnas calculadas, columnas calculadas. Aquí hablaremos sobre las pocas cosas como el tiempo de computación, el almacenamiento, el impacto, el cálculo del contexto y el escenario de usos. Veremos en base todos estos parámetros cómo columnas calculadas y las medidas son diferentes, ¿de acuerdo? Tiempo de cómputos. Las columnas calculadas se calculan durante el proceso de carga de datos. Las columnas calculadas se calcularán durante la carga de datos, siempre que se carguen los datos, o si ha creado una columna calculada, se calculará durante la carga de datos. Calculado durante la carga de datos. Y cuando actualices tu modelo de datos también, bien, se convierten en parte permanente de tu conjunto de datos. Es como crear otra columna en tu conjunto de datos. Cuando creas una columna calculada, es como si una columna permanente estuviera entrando en tu conjunto de datos. Y permanecerá hasta que lo borres. Bien. Se convertirá en la parte permanente de su conjunto de datos y se almacenará en el modelo de datos o se almacenará en su modelo de datos. Impacto de almacenamiento, columnas calculadas, columnas consumen espacio de almacenamiento en su modelo de datos. Lo cual puede ser significativo. Si tiene conjuntos de datos grandes o muchas columnas calculadas o muchas columnas calculadas, habrá un gran impacto en el almacenamiento también habrá un gran impacto en el almacenamiento cuando cree columnas calculadas, contexto de cálculo en este contexto, columnas calculadas de cálculo, columnas funcionan en contexto. Realizan cálculos fila por fila y almacenan los resultados para cada fila de la columna. Las columnas calculadas funcionan en contexto de fila. Realizan cálculos para cada fila y los resultados se almacenarán en cada fila para ese escenario de usuario de columna. Las columnas calculadas son ideales para cálculos que implican creación de nuevos atributos o la agregación de datos a nivel de fila Funcionará a nivel de fila. Por ejemplo, podría ser calculado, podría usar una columna calculada para calcular el producto de dos columnas existentes, o para categorizar los datos en función de condiciones específicas Aquí veremos unas condiciones, aquí veremos un ejemplo. Una columna calculada podría calcular el costo total de un producto multiplicando el costo unitario en columnas de cantidad Esta será una columna calculada donde se calculará multiplicando el costo unitario número de cantidad de producto La cantidad del producto en costo unitario le dará la fórmula de costo total. En este escenario, cuando se quiere crear el total de ventas. Ingresos totales. Total algo como en este caso costo total, puedes usar las columnas calculadas. principales medidas de tiempo de cómputos se calculan sobre la marcha a medida que simplemente interactúa con su informe o cuando actualiza sus imágenes No se almacenan en el modelo de datos sino que se calculan dinámicamente cuando es necesario. Esto no está en el conjunto de datos. Este no es un conjunto de datos almacenados. No se ha creado ninguna columna. Se calculará sobre la marcha cuando interactúes con tu reporte. Cuando actualiza las imágenes y no se almacenan en el modelo de datos, calculan dinámicamente cada vez que necesitan impacto de almacenamiento Meas no consumen espacio de almacenamiento en su modelo de datos, que los hace más eficientes en la memoria, especialmente para conjuntos de datos grandes No van a consumir el espacio porque se crean sobre la marcha. No se necesita almacenamiento para las medidas en el contexto del conjunto de datos. Las medidas de cálculo funcionan en contexto de filtro. Las medidas funcionarán únicamente en el contexto del filtro. Responden a selecciones de usuarios, rebanadoras y filtros de individuos aplicados e informa los cambios de contexto de cálculo en función de la interacción del usuario Las medidas de escenario del usuario son adecuadas para el cálculo que implica cambios de contexto basados en la interacción del usuario. Las medidas de escenario de usuario son adecuadas para el cálculo que implica resumir, agregar o realizar cálculos en diferentes niveles de agregación Por ejemplo, podría usar una especialización para calcular las ventas totales, las ventas promedio o las ventas del año hasta la fecha en función de los filtros seleccionados por el usuario. Major podría calcular las ventas totales sumando la columna de cantidad en la tabla de ventas Las ventas totales son iguales a algunas. Aquí estamos usando la función agregador, y algunos están tomando la columna de cantidad del conjunto de datos de ventas Las columnas calculadas se calculan previamente durante la carga de datos y funcionan a nivel de fila. Mientras que las medidas se calculan sobre la marcha, sobre las interacciones de los usuarios y trabajan con los datos agregados. La elección entre dos depende de su necesidad analítica específica y de las consideraciones de rendimiento. Por lo general, se deben calcular columnas enormes para el nivel estático. Por lo general, debería calcular columnas enormes para cálculos estáticos de nivel de fila y medidas para cálculos agregados dinámicos en sus informes de energía Esta es la diferencia básica entre columnas calculadas. Y las columnas calculadas se crean en la tabla. Al igual que una columna, se computan para cada fila y consumirán el espacio de almacenamiento, ¿verdad? Pero las medidas se crean sobre la marcha. Son dinámicos. Funcionan en los filtros que acabas de seleccionar. Funciona a nivel de filtro. Espero que entendieras cuál es la diferencia entre columna calculada y mejores en el poder. Veo dentro de la siguiente conferencia. 38. Comprende los datos de negocio: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a hacer manos, sobre la columna calculada y mayor. Entonces veremos cómo podemos diferenciar y veremos cuáles son los escenarios donde podemos crear una columna calculada o medida en Power BI. Hemos entendido cuáles son las diferencias básicas entre estos dos. Ahora es el momento de tener algunas manos en aprender sobre estos dos. Las diferencias en sus usos y dónde y por qué podemos crear columna calculada y medida. Empecemos. Esto, vamos a hacer un pequeño proyecto donde estaremos haciendo generación de dashboard para una compañía llamada Right Style. Es una empresa de ropa. Venden categorías de productos como jeans Levi, mezclilla, ropa casual y semi formal Todo ese tipo de playera jeans y todo lo que venden tanto para hombre como para mujer. Hacen negocios en la India y venden en varias ciudades como Mumbai. Ahora atrás lo, estas son las ubicaciones. Tenemos su conjunto de datos. Intentaremos crear un tablero y visualizar sus pecados. Bien. Esa es la tarea principal de esta sección. ¿Bien? Uso de datos y lenguaje. Bien, vamos a ver. Mira los datos. Estos son los datos que obtuvimos de la compañía llamada Styles for Namesake He dado el nombre de la empresa como Stylish, no datos reales, los datos que se han creado para este ejercicio. Bien, aquí tenemos varias columnas como número de recibo, luego ubicación, de donde vino el cliente, la ubicación del cliente, luego nombre del cliente, luego NID, luego fecha de venta, día en que ocurrió esa venta, luego estado, ya sea ordenado o devuelto o pendiente Todos esos estarán ahí en esta columna. Entonces tipo de pedido, ya sea que lo hayan pedido encendido, en Sop, fuera de línea o en línea Ordene a través del sitio web. Bien. Al igual que los sitios web de retail como mean Pp cortan todas esas cosas son su propio sitio web, en línea o fuera de línea? Offline han dado nombres en Sop. En línea está en línea, ordene. Bien. Luego el número de token, luego el nombre del producto, qué producto ha pedido el cliente. Después la categoría de producto, qué categoría pertenece el producto. Al igual que aquí, hay algunas categorías como casual fueron semiformales, formales, bien, Formal Estas otras categorías, ¿cuál es la categoría de producto? Nombre del producto y luego costo por unidad. Y venta por unidad. ¿Cuál es el costo de un producto en particular? ¿Y cuál es entonces el precio de venta? ¿Cuánta cantidad ha pedido el cliente para ese pedido en particular? Cantidad. Y luego el monto del costo, luego el monto de la venta, ¿de acuerdo? Costo por unidad. Venta por número de unidad. El costo unitario por unidad en cantidad le dará el monto del costo. Y vendiendo por unidad en cantidad, te daremos el monto de venta. Cantidad de ventas, ¿de acuerdo? Por cuanto cantidad has vendido, entonces la ganancia será la cantidad de ventas menos, menos monto de costo, ¿bien? 1,100 -900 es igual a 200, ¿de acuerdo? Así es como se calcula esta columna. Estos son los datos sobre estos datos vamos a trabajar y luego sentamos ese conjunto. Una es tener el nombre del cliente y algunos otros detalles como en. Bien. Entonces tenemos el Product Master, donde se ha dado el nombre del producto, categoría del producto y precio de costo. Entonces hemos puesto dos donde se almacenan los números de recibo. Bien, vayamos al poder y comencemos a hacer las manos. Pero antes de pasar a las manos, veamos cuáles son las columnas calculadas que podemos crear. Ver aquí, podemos crear una columna calculada. Digamos, podemos combinar esto con el nombre del producto y la categoría del producto y crear una columna llamada producto, que tendrá el nombre del producto y casual estaban juntos. Esa podría ser una columna calculada. De manera similar, podemos crear un mayor, eso será algo así como un porcentaje de ganancia o algo así. Bien, ya veremos. Vamos a la Power BI. Y lo primero es que necesitamos obtener los datos. Haremos clic en Obtener datos y dar clic en el libro de trabajo de Cel O bien, puede hacer clic directamente en el libro de trabajo de Cel. ¿Bien? Da clic en Obtener libro de trabajo de Cel e importaremos el archivo Excel de estilo correcto aquí. Haga clic en Abrir. Estos datos se cargarán en. Nuestro aquí seleccionará los datos, haga clic en los datos se cargarán en Nuestro Per se está creando el modelo. Se han cargado todas las filas. Aquí puedes ver los datos, todas las columnas están aquí. Ahora tenemos las columnas de aquí. Puedes ver esta es la vista del informe. Esta es la vista del modelo. Vista de tabla aquí, se puede ver que la misma tabla ha sido importada aquí. La vista del modelo, esta es la vista de tabla, Esta es la vista del informe, Esta es la vista del modelo. En la siguiente conferencia, crearemos una columna calculada, ver dentro de la siguiente conferencia. 39. Creación de columna calculada: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos importado los datos y hemos visto cuáles son los detalles que hay en nuestro archivo de datos. Este es el detalle de la empresa de estilo correcto. Aquí queremos analizar los datos. También vamos a tratar de entender cómo crear columna personalizada y mayor. Vamos a crear una columna personalizada. Permítame revisarle el recibo, número, ubicación, nombre del cliente, ID de hijo, tipo de pedido, número de token, nombre del producto, categoría de producto, costo por unidad, venta , cantidad de productos vendidos, número de cantidad , costo, monto de ventas y luego ganancias. Todas estas columnas aquí, Bien, Ahora quiero crear una columna personalizada para eso. Lo que puedo hacer, puedo llegar a las Herramientas de Mesa aquí. Si vas a casa y ves las Herramientas de Mesa de Opciones aquí, puedes encontrar las opciones nueva medida, medida rápida, nueva columna y nueva tabla. Entonces estas son las opciones que aquí se dan. Necesitamos seleccionar nuestros datos aquí para crear una columna personalizada, necesitamos hacer clic en la nueva columna. Bien, para crear un major. Veremos cómo podemos crear una nueva especialidad más adelante. Por ahora, voy a crear una nueva columna. Pero antes de proceder a crear una nueva columna, necesitamos entender nuestro requisito. ¿Realmente necesitamos una nueva columna? Porque, porque ya hay tantas columnas ahí, ¿no? ¿Por qué necesitamos una nueva columna aquí? Consulta aquí, si miras aquí, hay dos columnas, nombre del producto y categoría de producto. Lo que quiero hacer, quiero crear una columna donde el nombre del producto y la categoría del producto estarán juntos. Quiero crear una sola columna que será la combinación del nombre del producto y la categoría del producto. Cuando miremos esa columna, nos dirá que este producto pertenece a la Sem. Columna inmediatamente llegará a saber que T pertenece a semiformal Bien, entonces ese es el requisito y por eso voy a crear una nueva columna aquí para crear. Da click en Columna y mira aquí, ahora tenemos que escribir el Ac. Bien. Aquí, lo primero es Columna, como usted la llama aquí, nos gustará a la expresión. Este es el nombre de la columna, el nuevo nombre de columna que queremos dar aquí. Voy a dar el nombre de la columna, nombre del producto, categoría. Bien. Esto va a ser muy significativo. También contendrá el nombre del producto y la categoría. También podemos subrayar si quieres. Cualquiera que sea la convención de nomenclatura que quieras usar, puedes usar. ¿Bien? Pero debería ser un significado, cuando veamos esto, llegaremos a no el nombre del producto y la categoría. Esta columna representará lo que quiero hacer aquí. Quiero crear una nueva columna, categoría de subrayado de nombre de producto, que será combinación de nombre de producto y categoría de producto Para eso voy a usar el nombre del producto. Tomaré el nombre del producto de nuestros datos, nombre del producto. Y entonces lo que quiero hacer, quiero concateinar la categoría de producto con él en el medio quiero poner Bien, voy a poner Das y volveré a usar el Ambercent. Y después seleccionaré la segunda columna, que quiero concateinar aquí Esa es la categoría de producto. Voy a poner categoría de producto. Ahora lo que estoy haciendo, estoy creando una nueva, es decir nombre de producto, categoría de subrayado, que tendrá el nombre del producto Entonces en la categoría de producto será como formal. Ahora ya terminamos con esto. Podemos dar click aquí, esta es la cancelación y esta es la opción de commit. Esta es la expresión que hemos escrito. Se puede decir una fórmula o una expresión, lo que quiera decir. Así es como escribimos una consulta. Ahora estamos concateinating nombre del producto con la categoría de producto, y nosotros como Bien. Ahora haga clic en. En cuanto hagas clic en, ven aquí. se ha agregado la nueva columna, nombre del producto Aquí se ha agregado la nueva columna, nombre del producto, categoría de subrayado Esto es, se agregará por cada fila. ¿Correcto? Es por eso que cuando estábamos aprendiendo sobre la teoría sobre la columna personalizada. Se creará una columna personalizada para cada fila. Se creará el nivel nueva columna que se creará para cada fila. Cada fila tendrá los valores establecidos para. Lo mismo para. De esta manera si tienes algún otro producto, podemos verificar un Genes, Denim casual, Genesis casual fueron. Así es como podemos crear una columna personalizada. Espero que hayas entendido cómo crear una columna personalizada. Ahora veremos cómo podemos proceder con una especialización personalizada. En la próxima conferencia, intentaremos crear una nueva especialización dentro de una nueva conferencia. 40. Creación de medidas y comprensión de diferencias: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos creado una columna calculada. Aquí hemos creado una columna calculada y le hemos dado un nombre, nombre de producto, categoría de subrayado Entonces fue una combinación de nombre de producto y categoría. Hemos usado el nombre del producto y tenemos categoría de producto concateinada con eso Y creó una nueva columna llamada product name underscore category, que será la combinación nombre del producto y categoría Al ver esto una sola entrada, podemos entender que, que pertenecen a la misma categoría de producto formal. Bien, ahora vamos a tratar de crear un major. Antes de continuar, entendamos de una mejor manera, profundicemos nuestra comprensión de la columna mayor calculada Antes de proceder, entendamos la medida en el poder con mayor detalle. Una medida se define como un cálculo basado en valores de columna en una tabla o en varias tablas. Puede realizar cálculos aritméticos. O funciones agregadas como sumar, contar, promediar son calcular los valores mínimos o máximos Cuando se quiere realizar algunos cálculos matemáticos, entonces usamos la medida. Estas medidas se definen utilizando el lenguaje de expresiones de análisis de datos, que es similar al lenguaje de fórmulas Excel, lo que facilita la comprensión del usuario de Cel. Siempre usamos la suma y el promedio en nuestro conjunto de Cel. Lo mismo que vamos a usar aquí. Además, la medida se puede crear para su uso en informes y agregar al campo de valores en la visualización. Cuando creamos columna calculada como aquí, creará una columna y se agregará a nuestro modelo. Siempre que carguemos nuestros datos, se cargarán y consumirán memoria. Y ralentizará el proceso porque consumirá memoria, texto, el proceso para crearlo cada vez que carguemos nuestros datos. Bien, pero ese no es el caso con mayor, mayor se crea. No habrá ninguna columna creada en nuestro conjunto de datos o modelo, pero será como un campo. Podemos usar eso en los cálculos en los informes. Podemos poner Mejor en el campo del valor mientras creamos informes. Siempre que uses las repeticiones y se hará e igualará el resultado Esa es la ventaja de usar la columna mayor mientras se calcula. Comprenderá que las mayores también se pueden usar para crear columnas calculadas, que son columnas que se crean en función de la expresión de la fórmula A diferencia de las mayores, las columnas calculadas se calculan durante la carga de datos Las columnas calculadas son carga de datos calculados y se almacenan en el modelo de datos. Como dije, esta columna calculada ahora forma parte del modelo de datos. Consumirá memoria. Esto significa que se pueden usar en cualquier informe de visualización sin necesidad de recalcular la fórmula cada vez ¿Qué pasará en caso de columna calculada? Se calcula una vez almacenada en el modelo. No necesitaremos crearlo o calcularlo una y otra vez, ¿verdad? Pero en caso de mayor, se calculará una y otra vez. Siempre que usemos esa columna pero calculada tomará memoria, consumirá memoria. Se ralentizará el proceso, pero mayor no va a hacer eso. Se calculará cuando lo necesite, ¿verdad? No va a consumir ningún recuerdo. Sin embargo, las columnas calculadas pueden aumentar el tamaño del modelo de datos porque aquí se está agregando una nueva columna, ¿verdad? Aumente el tamaño del modelo de datos y ralentice el rendimiento si no se usa con cuidado. Si agrega varias columnas calculadas, supongamos que en su modelo de datos, entonces consumirá innecesariamente la memoria Esto ralentizará el proceso y, en última instancia, reducirá el rendimiento de su informe o tarea o cualquier sistema que esté utilizando. Tenemos que usar la columna calculada con mucho cuidado cuando y lo que sea necesario solamente. Tenemos que hacer eso. Es importante comprender las diferencias entre las mayores y las columnas calculadas y elegir la adecuada para sus necesidades Se requiere mucho entender la diferencia. Bien, ahora hemos entendido la diferencia entre la columna mayor y la calculada. Vamos a crear un, Vamos a crear mayor. Seleccionaremos nuestros datos. Vamos a ir a las Herramientas de Mesa aquí, archivo de menú. Bien. Entonces tenemos la Ayuda a Domicilio y aquí, Herramientas de Mesa. En Herramientas de Mesa, tenemos la nueva opción mayor. Tenemos la nueva columna, también aquí con la nueva columna. Esto lo hemos creado. Ahora usaremos el nuevo mayor. Utilice la nueva especialización para crear una especialización. Vamos a hacer clic en eso. Ver aquí, Nueva Medida. Aquí, lo que quiero calcular. Quiero calcular las ventas totales, ¿bien? Voy a dar la medida de nombre principal y aquí voy a usar la función sum. Aquí voy a cantidad por monto de ventas. Voy a usar la función sum para dar el total de la cantidad de ventas. Resumirá todo, y nos dará el Regula Sales. Vamos a comprometernos. Esta función de suma irá a todas y cada una de las filas. Resumirá todo el monto de las ventas y nos dará el total de ventas. Vamos a ejecutar esto, mira aquí. Ahora bien, el total de ventas que tenía un símbolo de trato mayor es como un símbolo de calculadora. Pero en la categoría de nombre subrayado, es decir columna calculada, hay un símbolo de función, ¿verdad? Esa es la diferencia. Consulta aquí, la categoría de producto, es decir la columna calculada. Aquí se crea una columna. Pero para ventas totales, no hay columna en nuestro modelo de datos. Ver aquí, No hay nada llamado mayor aquí. Ventas totales. No se ha creado el total de ventas. No va a congee ningún recuerdo. No se agregará a nuestro modelo de datos cuando vaya al modelo. También aquí también, no verá ninguna cosa es al crear informes en la vista de modelo, vista de informe, estaremos usando la mayor, hemos creado esta medida de celdas totales, pero no habrá ninguna columna adicional agregada. Bien, esa es la diferencia entre la columna calculada y mayor. En la siguiente conferencia, vamos a estos dos en la vista del informe. Trate de crear alguna visualización, algún informe y tratar de entender la diferencia entre columna calculada y mayor con más detalle. Ver dentro de la siguiente conferencia. 41. Uso de campos calculados y medidas en informes: Bienvenido de nuevo. En esta conferencia, vamos a utilizar la columna calculada y la medida para construir algunos informes. Déjame regresar rápido y decirte que aquí hemos creado una columna calculada, es decir nombre del producto, categoría de subrayado Hemos creado un importante aquí que se llama Total Sales. Bien, Para que sepas cómo crear, necesitamos ir a las herramientas de Mesa. Y aquí puedes encontrar la opción Nuevo Mayor, donde puedes hacer clic y crear una nueva especialización. Y hay otra opción de medida rápida que puedes elegir una lista de cálculos comunes y agregar el resultado al conjunto de tablas seleccionado si quieres agregar rápidamente. Si haces click aquí, puedes ver puedes encontrar el cálculo, promedio por categoría, varianza por categoría, mínimo máximo por categoría, promedio ponderado por categoría, valor filtrado. Todas esas cosas son el año tras año, año a la fecha, trimestre total a la fecha, mes total a la fecha, total año tras año, cambio trimestre a trimestre, cambio mes a mes, cambio rodante. Y luego tenemos la categoría total en ejecución, total total para el filtro de categoría aplicado y total para filtro de categoría aplicado con el filtro. Y esto será sin filtro. Después tenemos las operaciones matemáticas, suma, sujetos y multiplicación, división, porcentaje, diferencia, coeficiente de correlación Estas son las cosas muy rápidas. Si quieres, solo puedes seleccionarlos y se hará por ti. Bien, eso es lo mayor rápido. Entonces tenemos esta nueva columna que ya tenemos, es expresión de escritor, que crea una nueva columna en la tabla seleccionada. Y los valores calculados para cada fila que sea una diferencia mayor entre la columna calculada y mayor se utilizarán únicamente para los informes. No se agregará a su tabla o modelo, sino que en la columna calculada se creará una nueva columna en su modelo de datos calculado. Se calcularán los valores para cada tabla, cada fila, perdón. Ver un nombre de producto bajo esa columna calculada se ha calculado para cada fila. Ahora lo que hacemos, pasaremos a la Vista de informes Ver. Haremos click en el blank y podremos seleccionar cualquiera del tipo de gráfico. Bien, entonces aquí se puede ver que hay opción de visualizaciones y sulzación Tenemos dos opciones, Agregar datos a sus visuales y hay una página de informe de formato Veremos todos estos, bien. En las imágenes de compilación, tenemos varias opciones de gráfico como gráfico de líneas, gráfico de columnas, gráfico de barras agrupadas, gráfico de columnas agrupadas, gráfico Entonces tenemos el gráfico de columnas del 100%. Entonces tenemos gráfico de líneas, el gráfico de área, luego gráfico de área de pila. Todas estas opciones están ahí. Tenemos el gráfico circular, tenemos el gráfico de donas, tenemos el mapa de árbol, tenemos el mapa, luego tenemos el mapa de campo, tenemos el mapa Azure, tenemos el medidor, tenemos la tarjeta aquí Se puede utilizar el script y Python visual, también código Python. Además, puedes escribir todas las opciones que tenemos. Empezaremos con lo simple porque queremos ver cómo se calcula la columna, bien, y mayor también. Lo que voy a tomar, voy a tomar el gráfico de barras agrupadas aquí. Cuando hagas clic en aquí , vendrá aquí. Pero mira aquí, aquí nada es visual , es un gráfico en blanco. Esto está hecho. Tenemos que ir a los datos aquí. Necesitamos seleccionar aquí, eje x, y, leyenda, pequeño, múltiple. Hay varias opciones, ¿verdad? Tenemos que arrastrar y soltar la columna que queremos usar aquí, y, x. Voy a usar el nombre del producto categoría guión bajo Para cada categoría quiero saber la cantidad, me pongo Xs, la cantidad. Consulta aquí ahora tenemos la categoría de producto y cuánta cantidad total se ha vendido. Ahora puedes ver aquí Semi formal tiene muchas ganancias de cantidad. Levi casual fueron tiene tanto. Bien. Ahora todas estas cosas que marcan el nombre y todo lo que podemos modificar que luego vamos a poder entrar aquí en el formato visual y lo podemos hacer. Bien, ahora nos estamos concentrando más en crear los reportes Ahora ya hemos utilizado esta columna calculada si quieres cambiar el gráfico, simplemente puedes hacer click aquí. Aquí, ahora es gráfico de columnas agrupadas. Si quieres poner así, cualquiera que sea el gráfico que quieras seleccionar, puedes seleccionar y se hará en consecuencia. Puedes seleccionar el gráfico de líneas, puedes seleccionar el gráfico de área, puedes seleccionar todas esas cosas. Puede seleccionar el gráfico circular. Y aquí para cada categoría, nombre del producto, categoría de subrayado, es cantidad swing en porcentaje Además, se puede poner gráfico de donas. Y esto se va a hacer por ti es un simple cómo nosotros en una condición normal lo mismo, pero podemos crear nuestra propia columna con la columna calculada. Ahora lo que quiero hacer, quiero seleccionar otro reporte aquí, otro gráfico. Y quiero usar mayor aquí. Para usar mayor, necesito seleccionar la mayor aquí y necesito ponerla a las Xs. Entonces quiero tomar categoría de producto, bien, la columna calculada aquí. Estoy usando la columna calculada y mayor juntos, vea aquí. Ahora, por cada columna calculada, nombre del producto bajo la categoría Scott, estamos obteniendo las ventas totales. Si convierto esto en llegar aquí, por cada nombre de producto underst categoría columna, estamos obteniendo la cantidad total Y aquí estamos consiguiendo, con la ayuda de mayor, estamos consiguiendo las ventas totales, ¿bien? Entonces si convertimos en el gráfico circular, podemos ver aquí, aquí estamos obteniendo la cantidad total y aquí estamos obteniendo las ventas totales, Ver aquí. Bien. Entonces así es como podemos usar ambos en los informes. Intentaremos hacer más manos en las próximas conferencias. Ver dentro de la siguiente conferencia. 42. Importancia de la medida: Hola y bienvenidos de nuevo. Hemos entendido cómo crear una columna calculada y una mayor. Si vas a la vista de tabla aquí, hemos creado una columna calculada aquí. Y entonces hemos creado las celdas totales como celdas totales como mayores. Bien, ahora entendimos la diferencia entre la columna calculada. Se creará dentro de la base de datos. Bien. Consumirá memoria, ¿verdad? Se ralentizará el proceso. Si tiene tantas columnas calculadas, se agregará como columna en su base de datos, pero la mayor no se agregará a su base de datos como columna, sino que será solo monto de ventas. Básicamente es el total de la cantidad de ventas. Esta es la fórmula que estamos usando, pero esta es la diferencia entre la columna calculada y la mayor. Te voy a mostrar otra cosa. Sólo voy a copiar esta copia, este horario, copia, y más allá de este visual. Ahora he tablicado esto ahora en lugar de ventas totales, el mayor que estamos usando aquí para este visual, voy a usar el Total, El mayor Eliminaré el total de ventas y agregaré esta cantidad de ventas que ya está ahí en nuestra tabla. El monto de ventas es una columna inoitablemot es No hay diferencia entre estos dos. Estamos recibiendo lo mismo, ¿verdad? Esto es ventas totales y esto es suma monto de ventas. Pero todo, cada dato es igual, no hay diferencia, ¿verdad? Entonces, ¿por qué hemos creado esta medida de ventas totales? Esa es la pregunta que también te pueden hacer en la entrevista, ¿verdad? La suma, monto total de ventas nos está dando el mismo resultado en el que hemos creado ese monto de ventas, ¿verdad? ¿Por qué crear una nueva medida? Esa es una muy buena pregunta, ¿ verdad? Para responder a eso. A ver si cambio esto a gráficos de barras. Ver aquí todo es igual. El monto total es de 1 millón de algo. Esto también es lo mismo. Todo viene igual. ¿Por qué necesitas crear una medida? Esta es una pregunta muy importante e importante en las entrevistas de trabajo también. Para responder a esto, tenemos que entender por qué necesitamos medir. Hay otra utilidad de medida. Aquí estamos utilizando directamente la referencia a nuestro modelo, nuestra base de datos aquí. Monto de ventas, ¿verdad? En el futuro, usted es este informe. Supongamos que tiene las múltiples páginas y múltiples paneles que ha creado. Supongamos que ha creado diez informes impresos. En esos reportes, te estás refiriendo directamente al monto de las ventas, esta columna, ¿bien? Supongamos que en el futuro este nombre de columna, alguien cambia a algún monto total de ventas nombre de la columna ha sido cambiado, ¿verdad? Pero en tus reportes, estás usando esta cantidad de ventas. Siempre se referirá al nombre de la columna de cantidad. Y no va a encontrar error, derecho, porque se ha cambiado el nombre de la columna. Entonces, en ese caso, ¿qué hay que hacer? Tienes que ir a cada reporte individual y tienes que eliminar esto y tienes que agregar la nueva columna. ¿Bien? Entonces tu reporte se mostrará correctamente, ¿verdad? Pero si estás aquí estamos usando ventas totales. ¿Cuál mayor? Si estás llegando a una mayor. Ahora dirás eso en ventas totales también. En mayor también, nos estamos refiriendo solo al monto de ventas y se ha cambiado el monto de ventas. Esto mostrará error, ¿verdad? Absolutamente. Esto también mostrará error donde quiera que se encuentre un total de ventas importantes, ese informe también mostrará el error. El reporte el tablero mostrará solo error. Pero en caso de aplace directamente al nombre de la columna, debe ir a cada reporte y cambiarlo manualmente Pero si estás usando las ventas totales aquí como un importante, solo necesitas cambiar en la fórmula donde has creado el mayor aquí, necesitamos cambiar el monto de ventas al monto ventas a la nueva columna. Necesitas cambiar el nombre aquí. Y eso es todo en todos los informes, cambiará automáticamente porque estamos usando la fórmula de aquí, la fórmula fiscal. Cambiaremos el nombre de la columna y se hará solo un lugar que necesite cambiar y todos los demás informes se actualizarán automáticamente. Esa es la única diferencia entre calculados por qué creamos en nuestros informes Power BI, esa es la principal diferencia, ¿bien? El mayor te dará ventaja. Si algo está recibiendo cambios, solo necesita cambiar a la fórmula y todos los demás informes se actualizarán automáticamente. En caso de referirse directamente a la columna de monto de ventas, debe ir manualmente y cambiar a todas partes. Esa es la muy buena utilidad de la medida. A pesar de que el nombre de la columna está cambiando, solo hay que cambiar, cambiar la fórmula de medida en la expresión. Y eso es todo hecho. Esa es la principal ventaja de usar la x. Si alguien te pregunta en una entrevista por qué necesitamos crear mejor y ponerte en tal situación desde la mesa y la misma columna, estás usando el mayor también, no hay diferencia entonces por qué estás creando major. Entonces puedes dar esta referencia, puedes decir esto y puedes responder. Espero que hayan entendido la utilidad de major y cómo se está utilizando en nuestros informes y cómo puede ser beneficioso, refiriéndose directamente al nombre de la columna. Espero que hayas entendido dentro de la siguiente conferencia. 43. Cálculos de beneficios usando DAX: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos visto la diferencia entre la columna calculada y la medida. Hemos creado la columna calculada, es decir, un nombre de producto. Déjame mostrarte esta columna calculada que hemos creado y también hemos creado un total, es una mayor, derecha. Hemos visto cómo podemos utilizarlos en el informe. También entendimos que la diferencia entre la columna calculada del producto y la derecha principal , columna calculada, se creará en la tabla y se conjugará memoria y se creará para cada fila Mientras que mayor será solo para el cálculo que usamos en el reporte. Entonces se utilizará, este reporte donde tenemos la columna mayor y calculada, ambas y hemos visto la diferencia. Bien, ahora déjame llevarte a través del asiento de Excel. Este es asiento vocal aquí. Te voy a mostrar la forma en que podemos tener una columna calculada y mayor. En primer lugar tenemos el precio de costo. Aquí, déjame poner precio de venta. Bien, Precio de costo y precio de venta. Supongamos que voy a dar 12085850. Esto debería ser 850. Entonces tenemos 900. Supongamos 900, luego 850. El 1,200 puso 12,001,150,900.700 Ahora tenemos otra columna, que es Ahora bien, si quiero calcular una ganancia aquí, puedo crear ganancias aquí. Voy a usar el auto precio menos costo precio y Agata beneficio para cada fila aquí Esta fórmula la hemos usado, auto precio menos precio en efectivo. A esto se le llama columna calculada. Esto es como una columna calculada porque se está creando para todas y cada una de las filas y otra columna, beneficio tenemos que crear, ¿verdad? Esto es crear una nueva columna y calcular para todas y cada una de las filas. Esto es lo que hemos hecho aquí, aquí mismo. Para cada columna, se creará Lo similar que podemos hacer en Excel también. Ahora, ¿cuál será el? Supongamos que quiero obtener ganancias totales. Supongamos que quiero calcular el beneficio total. Supongamos que quiero calcular el beneficio total. Para el beneficio total, puedo usar una fórmula llamada sum, ¿verdad? Puedo seleccionar todos estos y esto nos dará el beneficio total. Ahora mira aquí, el beneficio total no es una columna aquí. Es sólo la suma de todos los, derecho. Esto es como importante cuando quieres encontrar ganancias para todas y cada una de las columnas calculadas de venta. Y cuando quieras obtener el beneficio total para tu negocio, puedes ir con el mayor. Mayor es como una fórmula. Esta es la fórmula fiscal, ¿verdad? Espero que con esto quede bastante claro qué se calcula columna y qué es, uh, mayor. Supongamos que si quieres calcular precio promedio, precio de costo promedio. Entonces aquí podemos usar promedio, lo siento. Ver aquí. Ahora con esta fórmula, podemos usar la función promedio y podemos obtener el promedio de costo, precio 775 es el precio promedio. Si tenemos esos criterios, podemos ir con el mayor. De igual manera, se puede calcular el precio promedio también aquí podemos modificar este precio promedio. Podemos copiar esta fórmula aquí. Y aquí estaremos usando el. Estaremos usando 211. ¿Bien? Algún error. Bien, este paquete. Consulta aquí, el precio promedio de costo es de 775, precio promedio de auto es de 950. Ahora mismo con esto, también podemos calcular el beneficio promedio, el beneficio promedio. Podemos usar la misma fórmula aquí. Podemos cambiar la columna simplemente seleccionando la columna de ganancias. El beneficio promedio es de 175 páginas. Si tiene dichos criterios, dicho requisito, puede ir con el mayor. ¿Verdad? Lo similar podemos hacer en el poder también. Déjame crear una nueva página aquí. En primer lugar, hemos creado ventas totales. Ahora quiero crear, en nuestra tabla, quiero crear otra columna calculada. Esa será la ganancia. Bien, para eso, déjame dar click sobre nuestros datos aquí, seleccionar nueva columna. Aquí voy a dar ganancias calculadas, nuestra columna calculada, ¿bien? Aquí la ganancia será la suma, ganancia será, ver cantidad menos costo. Monto, ¿verdad? Esta será la ganancia. Déjame ir a la vista de mesa y ver aquí. Ahora tenemos una columna de ganancias calculadas que nos está dando el beneficio para cada uno. Esto es similar a esta, esta columna que hemos creado en Excel, lo similar que hemos creado para nuestro conjunto de datos aquí. Y esto nos está dando el beneficio por cada artículo vendido. Ahora podemos crear una medida. Además, permítanme seleccionar estos datos, y aquí necesitamos crear la nueva medida. Aquí voy a poner ganancia, una ganancia total. El beneficio será la suma, monto total de venta, ¿verdad? Cantidad de venta menos suma de monto de costo, ¿verdad? Así monto total de venta. El monto total del costo nos dará el beneficio. Beneficio total, ¿de acuerdo? Cuando se cierra demasiado este año, ahora tenemos el beneficio total aquí. Pero cuando miras la tabla, aquí solo tenemos la columna de ganancias. Pero el beneficio total que hemos creado. Eso no es visual aquí. Ahora podemos ir a crear un gráfico aquí. En este yo, quiero analizar el beneficio por apoyo y el beneficio total. Ver aquí. Ahora estamos obteniendo el beneficio total por categoría. La ropa casual está dando esta gran ganancia para los accesorios semi formales. Ahora aquí, esta ganancia total es una columna calculada, ¿verdad? Déjame copiar esta sule. Ahora aquí voy a cambiar esto a beneficio total dos ganancias por columna aquí. Ahora estamos obteniendo los datos similares. De esta manera podemos usar la columna principal y calculada. Veremos más manos en la próxima conferencia. 44. Comparar las ventas de años anteriores con las de este año usando DAX: Hola, bienvenido de nuevo. En esta conferencia, vamos a visualizar las ventas para este año y el año anterior. En realidad vamos a analizar. Supongamos que tenemos las ventas, tenemos las ventas por varios años también, ¿verdad? Quiero analizar para este negocio, ¿cuál es el crecimiento o cuál es el patrón de ventas que va por cada mes de este año y del año anterior? Esto se podría hacer sólo con el mayor. No podemos hacer eso con la columna calculada. Déjame empezar a hacer esto. Bien, Hemos creado esta categoría de nombre de producto, columna calculada mayor, y las ventas totales y el beneficio total como mayor. Ahora quiero crear un major. Permítanme seleccionar aquí estos datos. Quiero crear un nuevo mayor. Esta mayor, voy a dar nombre como anterior. Quiero comparar las ventas del año anterior con las de este año, ¿de acuerdo? Ventas del año anterior, bien, Versus este año, ¿bien? Estoy dando un gran nombre solo para, uh, hacerte entender. Puedes poner esto, uh, en una forma más corta. Ventas versus ventas de este año, ¿de acuerdo? Este año las ventas, ¿de acuerdo? Puedes dar el nombre que quieras, ¿de acuerdo? Quiero comparar, estoy dando para esto, voy a usar la función de calcular aquí disponible con el impuesto. Por lo que quiero hacer, quiero obtener la suma por todo el monto de ventas. Voy a usar el monto de las ventas aquí. Conseguiré la suma de las ventas totales. ¿Bien? Voy a cerrar este paquete aquí y aquí. Después de esto, usaré otra función llamada Mismo periodo del año pasado. Entonces usaré otra función dentro de esta función de calcular. Mismo periodo del año pasado. Y lo que esto va a hacer, esto nos dará el monto de ventas, monto total de ventas para la misma fecha del año anterior, ¿bien? Entonces esa es la funcionalidad interna de esta función aquí, Fecha de venta. Voy a usar la fecha de venta. Voy a usar la fecha de venta. Bien, voy a cerrar esto. Ahora he creado una medida que nos dará el monto total de venta para una fecha determinada y el mismo periodo del año anterior. ¿Bien? Supongamos 24 de hoy, 28 de octubre 28 de octubre de este año 2020. 3.28 de Octubre de 2022. Se comparará y dará. Bien. Ahora ya tenemos a la mayor lista. Pasemos a la vista de informes. Ver aquí, no habrá nada creado en esta tabla porque es una de las mayores. Ahora vamos a visualizar esto. Bien, voy a usar la mesa aquí. Entonces voy a empezar con la mesa y pasar a la otra vigulación aquí Voy y en la fecha de venta. No quiero el día, quiero el mes. Y quiero comparar el mes sabio para este mes, el año pasado, este mes, este año, este mes, y el año pasado, este mes, ¿de acuerdo? Y para esto, voy a usar este. El año anterior, ventas, ¿bien? Y también voy a usar el monto de la venta aquí para este año. Déjame poner esto, mira aquí. Ahora estamos consiguiendo la mesa que nos está dando el valor para 2019 y para 2020 también. Ver aquí. Para 2020, enero, este es el monto de venta para 2019, este fue el monto de venta para enero, esto es para febrero y esto es para febrero del año pasado y esto es para datos de 2019 2018. No estamos disponibles no está disponible en nuestra esta cosa. Por eso no son solo 2,029.22 datos de 2020 que tenemos. Por eso no estamos obteniendo datos del año anterior para esta fila, ¿verdad? Pero para 2020 estamos obteniendo los datos de 2029. Bien. Ahora, permítanme hacer esto como una columna agrupada y solo voy a pasar al siguiente nivel jerárquico y ver aquí ahora estamos obteniendo bastante buena comparación de este año y del año pasado Ver aquí. Este es el azul más claro es el monto de ventas sumar para este año y el blues oscuro para el último año. Ver aquí. Ahora con el, cualquier negocio puede llegar a conocer cómo van las ventas. Las ventas en enero de 2019, fue tanto y ahora ha aumentado. Se va incrementando. Y vea aquí ahora en junio, casi julio, agosto, casi después de eso se queda igual solamente. Pero aquí es Inca. Esto prácticamente analizamos los datos. Esta es la utilidad de major, podemos comparar las ventas para este mes y este mes del año anterior. Esto es genial si quieres analizar para tu empresa, los datos de tu cliente, para darles los insights, cómo va la venta en comparación con el año pasado. Esta es una gran utilidad de mayor. En esto, hemos creado un major simple, es decir, las ventas del año anterior este año le hemos dado nombre. Hemos utilizado la función calcular calcular. Aquí hemos utilizado la suma del monto de venta que nos dará el total de ventas y el mismo periodo del año pasado. Una función que usaremos para obtener los datos del año anterior. Aquí pasaremos la fecha de venta. De esta manera podemos usar el mayor para crear esta visualización y obtener los insights de los datos. Espero que haya entendido cómo usar la columna calculada y mayor en su poder informes BI dentro de la próxima conferencia. 45. Contextos en POWER BI: Hola y bienvenidos de nuevo. En las conferencias anteriores, hemos entendido cómo crear columna calculada y cómo crear medidas. Y también hemos creado pocas visualizaciones. También hemos visto las aplicaciones de medida y columna calculada a través de visualizaciones. Hemos llegado a saber que cuando creamos una columna calculada como columna ganancias o nombre de producto, categoría de subrayado, se está aplicando en el nivel cuando estamos creando mayor, no aplicándose a la etiqueta de rol o no se está creando en la tabla ¿Por qué es así que por qué estamos utilizando la mayor mayor es conseguir a través de la creación del informe. Aparte de eso no estamos viendo eso en la vista de mesa, ¿verdad? Para entender eso, necesitamos entender un concepto más que se llama texto en el poder, BI. Déjame llevarte a través este hermoso concepto llamado contexto en el poder. Esto es muy importante de entender porque cuando entiendas esto, podrás utilizar el análisis de datos fiscales, expresiones, fórmulas, la columna calculada, mayor, todo de manera adecuada. Estarás sabiendo que donde quieres usar todas estas cosas, ¿de acuerdo? Porque la disponibilidad no es importante. Si tienes mucha fórmula y no sabes dónde aplicar, cómo aplicar, cuándo aplicar, entonces no sirve de nada. Por esa razón, necesitamos entender el concepto que hay detrás. Entendamos el contexto en el poder. En Power BI, hay dos tipos primarios de contexto. El primero es contexto y el otro es contexto de filtro. Comprender este contexto es crucial para crear reportes de energía efectivos y eficientes. Comprender el contexto de dos contextos y el contexto de filtro es muy, muy importante para crear un informe de potencia efectivo y eficiente. Entendamos el contexto de una por una fila. Como su nombre indica, es la fila en la que se está aplicando a nivel. contexto de fila se refiere al contexto en el que se realiza el cálculo a nivel individual. Y también hemos visto que esto creó esta ganancia de columna calculada. Se ha aplicado al nivel, ¿no? Así que volvamos aquí. Se aplica cuando la potencia evalúa cálculos para cada fila individual en una tabla Cuando se crea un cálculo de columnas o mayores en poder por fila, el contexto es esencial tener en cuenta Por ejemplo, si desea realizar cálculos en cada fila. Si desea realizar cálculos en cada fila de forma independiente, debe comprender cómo funciona el contexto, derecha Contexto de fila se refiere al contexto en el que realizan los cálculos en el nivel de fila individual. Es muy importante entender cuándo usar columna calculada y cuándo enorme Mejor, entonces podemos utilizar las cosas. Bien, ejemplo de contexto de fila. Supongamos que tiene una tabla que contiene datos de ventas con, con columnas como cantidad de producto, precio. Ahora bien, si desea crear una columna calculada para las ventas totales que hemos creado, justo en cada fila, debe considerar el contexto de fila aquí. Necesitas entender muy claramente si quieres crear una columna calculada para las ventas totales, es decir cantidad en precio, derecho, en cada fila. Para cada fila. Si quieres crear, debes considerar el contexto. La fórmula podría verse así. Las ventas totales son iguales a la cantidad de ventas en ventas. Precio cantidad a precio te dará el total. En este caso, el contexto es crucial para el cálculo porque opera en cada nivel de fila individual, ¿verdad? Porque aquí, las ventas totales que quieres crear para todas y cada una de las filas para ese contexto es muy importante. Y por eso la fórmula aquí, cantidad por cada fila en precio de venta para una fila en particular, estamos tomando la cantidad, cuánto se ha vendido ese producto, y cuánto, ¿cuál es el precio unitario? Cantidad en precio te dará el total de ventas. En este caso, el contexto es crucial para el cálculo opere a nivel individual. Ahora entienda el contexto del filtro. El segundo es filtro contexto de filtro por otro lado, se refiere a los filtros aplicados a los datos o visualización en potencia, contexto de filtro BI, Se aplica a los datos o a las visualizaciones en poder La mayoría de las veces cuando creamos visualización, entonces usaremos el contexto de filtro. Determina cómo se filtran los datos y afecta los resultados de los cálculos. Determina que el contexto del filtro determinará cómo se van filtrando los datos, afectará el resultado de los cálculos. Las agregaciones o la visualización afectan a todas estas tres cosas Cálculos, esto, afectará a las agregaciones y también afectará a la visualización Comprender el contexto del filtro es muy esencial para crear informes de potencia dinámicos e interactivos. Si desea crear informes de potencia dinámicos e interactivos, debe comprender el contexto del filtro. Debido a que el relleno hace que los informes sean muy dinámicos, hará que el tablero se vea dinámico. Porque cuando aplicas filtros, obtendrás más insights. Obtener conocimientos, más conocimientos y hermosos conocimientos. Y los conocimientos útiles de los datos que necesitas para entender muy bien el contexto del filtro. Ejemplo de contexto de filtro, supongamos que tiene un informe de ventas con diversas visualizaciones como gráfico de barras que muestra las ventas por región Si aplicas el filtro para mostrar los datos de una región específica, se aplicará el contexto del filtro. Supongamos que tiene datos de ventas para cada estado de la India, y desea aplicar el filtro para ver los datos de un estado en particular. Supongamos aquí Punjab, el contexto del filtro entrará en escena y es necesario entender muy bien el contexto del filtro Si aplica un filtro para mostrar datos para una región específica, se aplicará el contexto de filtro. Las visualizaciones mostrarán datos solo para esa región en particular Cuando aplicas un filtro de datos solo para Punjab, si seleccionas la región, Panjabam, te mostrará Para el Assam, Los contextos de filtro afectan a los datos que se muestran los individuos, cualquier cálculo realizado con base en ese filtro Supongamos que está mirando los datos de ventas para todo el país y cuando aplique el contexto de filtro para soporte Nata, si selecciona la Taska, entonces le mostrará las visualizaciones para específico a Nata, el monto de ventas lo hará así para Aka, le mostrará las ganancias para Todos los cálculos de visualización, segregación, todo se limitará a región Natica. Debido a que hemos aplicado el filtro Ayanatica, el contexto del filtro afecta a los datos que se muestran los individuos, todos los gráficos se van a cambiar y todo el cálculo realizado en base al filtro que también obtendrá Es crucial diferenciar entre el contexto de fila y el contexto de filtro para garantizar que los cálculos y visualizaciones precisos en el poder ocurren con precisión Bien, para comprender completamente el contexto, concepto de fila y contexto de filtro, es importante practicar y experimentar los diferentes escenarios en el poder Cuando se trabaja más en el poder, los datos. Cuando haces muchas manos, vas a crear muchas visualizaciones Aplicarás filtros. Crearás columnas y medidas calculadas. Cuando creas muchas imágenes, informes, gráficos y dashboards, llegarás a conocer y serás comprensivo de una manera mucho mejor Espero que esta parte de teoría te haya dado la diferente comprensión de lo que hemos entendido a través estas visualizaciones en las conferencias anteriores Ahora como hemos hecho las manos también y hemos entendido también la parte de teoría, ahora vamos a movernos con mucha mejor confianza para los ejercicios posteriores. Eso es todo para esta conferencia. 46. Tablero para ventas totales: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos entendido sobre el contexto en el poder, entendido sobre el contexto y filtro contexto. Ahora intentaremos usar ese concepto y crear algunas imágenes para nuestro proyecto Bien, aquí voy a crear un dashboard ahora, que estará incluyendo qué tipo de visuales hemos creado en el pasado, en las últimas conferencias, intentaremos crear un dashboard donde podamos ver las ventas totales para este estilo correcto Bien, Nuestra agenda es obtener las ventas totales y aplicar algunos filtros para que podamos analizar rápidamente cómo está funcionando este negocio, cómo va este negocio según las ventas totales. Intentaremos analizar por categoría. Intentaremos obtener el total de ventas por ubicación. Y trataremos de obtener las ventas por año también. Empecemos por eso, necesitamos mirar los datos aquí. Datos, tenemos los 2,019.20 20 datos que tenemos. Y tenemos la categoría de producto, costo por unidad, venta por unidad, ventas totales. Tenemos, hemos creado un total de ventas aquí, ¿no? La fórmula total que hemos utilizado es la suma de la cantidad de ventas. El monto total de venta es darnos las ventas totales, ¿verdad? Parte del monto total de la venta nos dará el total de ventas, ¿verdad? Esa medida la hemos creado. Ahora necesitamos obtener los datos de ventas totales y crear un tablero y aplicaremos algún contexto de filtro sobre eso. Lo primero antes de crear este dashboard aquí y pocos reportes estarán ahí en el dashboard, quiero poner cosas. Quiero obtener las ventas totales por años enteros de trabajo de negocios, todo el año. Suma ventas totales hasta la fecha incluyendo todos los años, El negocio para caminar para eso. Siempre que quieras algunos valores numéricos, podemos ir con las tarjetas aquí. Hay varias opciones aquí mismo. Tenemos la opción de tarjeta, crear una tarjeta, clic visual en tarjeta. Ahora cuando hagas clic en la tarjeta, obtendrás este espacio en blanco aquí. Quiero ver cual es el total de ventas hasta la fecha. Para eso, simplemente haz clic en Tarjeta desde aquí y luego ve a los campos de datos y selecciona el total de ventas. Selecciona el total, Eli. Tan pronto como seleccione obtendrá el total de ventas. Se viene como un 5 millones. Bien. Ahora tenemos lista la tarjeta de ventas total lo que nos está dando la idea, que nos está dando la cifra de ventas totales totales de 5 millones Ahora con la opción de tarjeta, puedes obtener la información concreta, información numérica, que rápidamente te dará el soporte total que deseas para obtener ganancias totales Para que puedas crear otra tarjeta aquí en que puedas seleccionar el beneficio total. Ver aquí, las ventas totales son 5 millones y de 5 millones, tenemos el beneficio total de 1 millón. Medida de beneficio total también hemos creado que es monto total de venta menos cantidad que cobeneficiará. Beneficio total. Ahora tenemos las ventas y el beneficio total aquí. Si quieres editar esta ganancia total para que quede bien, podemos ir al Mat visual y podemos ir al General. Podemos ir al título. ¿Bien? Bien, déjame ver. Puedes venir aquí y puedes poner el beneficio total encima. Y puedes seleccionar el encabezado como dos. Y puedes hacerlo audaz. Y puedes alinearlo en un centro, ¿bien? Si quieres poner fondo, puedes poner aquí, ponlo de aquí. Beneficio total, ¿de acuerdo? Subtítulo, si quieres poner, puedes poner desde aquí. Bien, podemos eliminar este nivel de categoría de beneficio total. Podemos eliminar, bien, de aquí puedes eliminar este Beneficio Total, este nivel de categoría. Y a partir de aquí se puede poner el título. Bien, ahora eso es lo que pasa por las ventas totales. También le haremos lo mismo al general. Encenderemos el título, y aquí ponemos aquí las ventas totales. Lo haremos atrevido, y el color de fondo tomará el similar. ¿Bien? Y luego lo alinearemos en un centro. Eso es. Ahora mira aquí, nuestro reporte se verá un poco mejor, ¿verdad? Bien. Entonces ahora tenemos las ventas totales y el beneficio total, estas dos tarjetas creadas. Lo siguiente es que quiero analizar las ventas totales por categoría de producto. Para eso, seleccionaré aquí el gráfico de barras agrupado. Quiero analizar las ventas totales por categoría de producto. Entonces seleccionaré la categoría de producto, aquí tenemos la categoría de producto, y luego seleccionaré las ventas totales. Ahora tenemos el total de ventas por categoría de producto aquí mismo. Además, puedes personalizar tus opciones yendo al formato visual e ir a general. Bien, eso es bueno. Y podemos centrarlo alineado y podemos darle el color de fondo igual. Nosotros podemos hacerlo, si quieres aumentar el tamaño frontal, puedes hacerlo. Bien, ahora es buena categoría de producto de ventas que tenemos, bien, ahora tenemos la categoría de producto de ventas totales. Yo lo haré así. Bien. Ahora vea nuestro tablero de tareas. También tenemos la categoría de producto de ventas totales. Aquí, ¿verdad? Ropa casual, semi formal, formal. Y para todo tenemos las ventas totales. Hazlo así, para que se vea un poco alineado. Bien, Ahora, lo siguiente quiero analizar el total de ventas por ubicación. Para la ubicación, quiero aplicar algunos filtros. Y para conseguir lo del filtro en VI. En reportes tenemos el peaje muy importante que es el slicer. Pero antes de rebanadora, quiero agregar una matriz aquí. Con la matriz, quiero analizar el total de ventas con la fecha de venta, fecha. Y también quiero aplicar la ubicación. A partir de aquí, voy a quitar meses carta, poner la ubicación en la fila, y vender en la columna. Y ahora tenemos la matriz con ventas totales por ubicación sabia para cada año para Bangalore 2019, este Must Sales 2020. Esto debe Ventas y Total Ahora mismo, esto es otra cosa que tenemos listo. Si quieres personalizar esto, puedes ir al Formato. Vitual puede ir a General, puedes encender el título, y aquí puedes poner el Total de Ventas Por y bien, Y puedes hacerlo audaz Puede seleccionar el fondo, igual que el anterior, y Central. Todo ahora esta cosa está leyendo. Bien. Lo siguiente que quería agregar una rebanadora, si quieres recogerla así Bien, Siguiente, ve a la Cortadora, ¿Dónde está? En algún lugar de aquí. Encontrarás, esta es la rebanadora. Bien, quiero la rebanadora para la ubicación. Ubicación aquí. Ver aquí. Ahora tenemos una cosa de filtro de ubicación. ¿Correcto? Voy a añadir aquí otra rebanadora. Quiero otra rebanadora. Quiero para el tipo de pedido. Seleccionaré el tipo de pedido aquí. Ahora tenemos las dos rebanadas aquí, otra aquí. Ahora, ahora hemos agregado las ventas totales y hemos agregado estas rebanadoras. ¿Correcto? Si selecciono Bangalore aquí, vea el tablero. Todo el tablero cambiará. Y mostrará únicamente los datos relacionados con Bangalore. Las ventas totales para Bangalore son de 2 millones y la ganancia total es de 348 K por cada categoría de producto para la ubicación de Bangalore. Las ventas totales están aquí para ropa casual, semi formal, formal y accesorios. Aquí también se puede ver lo mismo para Bangalore 2019 lúgubre Ventas, 2020 deprimente Y totalmente, si quieres poner suerte ahora, vendrá así, ¿bien? En consecuencia, se cambiará si selecciona el tipo de pedido para el pedido en los pedidos en línea, cuando aplique esto, llegará a saber que la mayoría de las ventas son a través de ventas en tienda fuera de línea. Para online es bastante bajo comparado con el en esto. Podemos llegar a saber que para este negocio, las ventas offline son mucho más que las ventas online para esa región. Podemos concentrarnos más en fomentar las ventas en línea. Podemos seleccionar eso y en consecuencia puedes actuar sobre eso si quieres fomentarlo, puedes enfocarte en las ventas offline. Si quieres aumentar las ventas en línea, puedes trabajar en tu equipo de marketing digital y puedes trabajar en enjaular las ventas en línea con las rebanadoras Podemos analizar bastante bien el negocio. Puedes ver en y Mumbai, obtendrás los detalles sobre Lucknow, puedes obtener Bangalore, puedes obtener los detalles De manera similar para en línea y Bangalore, obtendrá los detalles en línea y Mumbai en línea y bajo. De igual manera, si seleccionas casual donde puedes ver para artículos casuales y Bangalore, puedes obtener los detalles, artículos casuales y candado. Ahora puedes obtener los detalles. De igual manera aquí cuando haces clic en esto, actúa solo como un filtro. Y te dará los detalles particulares para cada categoría de producto. Por ubicación particular casual fueron Bangalore casual, fueron bajos, Lucknow semiformales Si quieres ver el Bangalore, Mumbai, lo hará. Así que de esta manera podemos crear filtros y podemos trabajar en nuestro tablero y podemos obtener los insights de los datos de los datos. Haremos más manos y crearemos más dashboard como este para este negocio dentro de la próxima conferencia. 47. Diferencia entre la función SUM y SUMX: Hola y bienvenidos de nuevo. Hemos entendido las rebanadoras y hemos visto cómo podemos aplicar estos filtros usando rebanadoras E incluso a través del también, tenemos alguna venta total. Ahora puedes ver aquí tengo otra tarjeta. Esto es para obtener ganancias que hemos creado antes. Aquí también, creé el beneficio total RC. ¿Cuál es esta ganancia total RC? En realidad, esto es el beneficio total. He dado un nombre equivocado aquí. Debería ser Profit Profit RC. Bien, déjame cambiar esto ahora. Se cambia ¿por qué? He creado otro importante aquí, en realidad el beneficio total RC. Para ello, necesitamos entender esta cosa, contexto que hemos entendido en la última, última conferencia. Hay dos contextos nivel y el nivel de filtro aquí. Cuando nos fijamos en el beneficio total que hemos creado, este es un importante que hemos creado. Hemos creado usando alguna función. Qué está haciendo, está tomando el, ¿qué hace? Se está tomando el monto de la venta. Se trata de calcular el monto de la venta y luego restar el monto del costo y luego sumarlo. Pero cuando miras la medida RC de ganancia total que he creado hace un momento, estoy usando aquí, estoy dando el nombre de la tabla de donde quiero obtener los datos. Los datos como cantidad de ventas menos monto de costo. Cuando miras la diferencia, cuando miras la diferencia, no dando esto, estos datos aquí mismo directamente. Algo de diferencia de estos dos aquí mismo. Cuando estoy usando alguna función x, también estoy proporcionando esta referencia de tabla. Cómo esto y algunos son sección diferente lo que va a hacer. Se calculará la ganancia para cada fila. Se calificará a través de la tabla. Calculará el beneficio por cada fila sabiamente y luego se agregará. Mientras que el beneficio total aquí, usando algunos, solo calculará el monto total de ventas. Lo que hará, calculará la suma, la suma monto total de venta para toda la columna y luego la suma del monto del costo de la columna. Y luego restará y te dará el beneficio total. Se sumará esta columna y resumirá esta columna. Dará la diferencia entre el monto de venta menos el monto del costo. El contexto RC, ¿de acuerdo? Aquí X función. Lo que va a hacer, lo hará a través de la mesa. Eso, calculará el beneficio. Se va a calcular esta cosa. Cantidad de ventas menos monto de costo para todas y cada una de las filas. Como aquí, puedes ver aquí monto de costo, monto de ventas, ¿verdad? Lo hará, por cada nivel de fila, ¿de acuerdo? Será, va a sumar todas esas cosas, ¿de acuerdo? Cuando vengas aquí por el, se ititratará a través de la mesa Calculará para cada fila e itrate y luego lo resumirá Bien, déjame darte una mejor idea. Iremos a la comunidad microsp, y aquí tenemos la diferencia aquí potencia A comprende dos motores de cálculo básicos, motor agregador e iterador La función de suma del motor pertenece al motor agregador. Una función de suma pertenece al motor agregador. Agrega todos los valores en una sola columna para devolver el resultado. Algunos consideran una sola columna como un todo y devuelve un resultado. Algunas y otras funciones agregadas son capaces, no capaces de realizar cálculos en cuanto a filas. Qué va a hacer, suma de columna. Tomará la columna y sumará todos los valores y te dará el resultado. No va a funcionar en un nivel, ¿verdad? Cuando mires el beneficio total aquí, mira de qué se trata. Alguna función está aplicando sobre el monto de las ventas. Se está tomando la suma de todo el monto de ventas, También está tomando la suma de. Toda la columna de monto de costo. Entonces para el beneficio total, estamos restando de esto a esto y obteniendo el No es trabajar a nivel de fila porque para un negocio, obtenemos el beneficio adecuado para cada ítem, obtendremos el beneficio correcto. Para eso, tenemos que pasar por lo sabio. Pero esto funcionará en la columna. Si quieres obtener el beneficio de Wi, entonces alguna función no funcionará. Porque funciona en la columna, no es capaz de realizar evaluaciones, ¿de acuerdo? Toma la columna Asa entrada, ¿verdad? La suma debe usarse siempre que sea, es solo un cálculo simple a través de una sola columna y fila. No se requiere educación donde no se requiera cálculo salarial o educación ahí, podemos usar la función suma. Por lo tanto, si su estructura de datos una manera que contenga solo una columna de valor, entonces puede usar sum para sumar a los valores. La función sum opera sobre una sola columna. De ahí que no haya necesidad de un iterador es donde simplemente estás tratando de calcular la suma de los datos de una columna, ¿verdad El total de unidades es igual a unidades de mesa de ventas, suma de unidades. Tomará la columna y sumará todo el valor y te dará el resultado. La función a sum considera una sola columna de datos para agregar todos los datos en esa columna, la función sum sumará cada valor en columna unitaria de la tabla de ventas para devolver el número total de unidades. Ahora viene la función S. La función X es una función iteradora que adopta un enfoque diferente A diferencia de algunas funciones s, x es capaz de realizar el cálculo fila por fila. E iterar a través de cada fila de una tabla especificada para completar el cálculo Entendiste que s x es una función iteradora. Una función iteradora, sum es la función agregadora. Esta es una pregunta muy, muy importante. En entrevista, si vas por una potencia, ellos simplemente dirán la diferencia entre la suma y s x Por qué necesitamos la función s x cuando tenemos la función sum, debes tener en cuenta que esa función sum es una función agregadora. Por qué necesitamos la función s x cuando tenemos la función sum, debes tener en cuenta que esa función sum es una función agregadora Y funciona a nivel de columna, derecha, donde Sx es una función iteradora Es un enfoque totalmente diferente al de la función sum. La función sum funciona en la etiqueta de fila, y la función sx es capaz de realizar cálculos fila por fila. Y trates a través de cada fila tabla especificada para completar el cálculo Alguna función luego agrega todos los resultados de fila sabios para cada fila. Obtendrá el beneficio en nuestro caso. Entonces lo hará a través todos los resultados y te dará el, el resultado. Aquí puedes ver la sintaxis para la función. La función es tomar el nombre de la tabla como entrada y luego expresión, ¿bien? Ahora aquí si vienes aquí y ves el contexto de ganancia total, consulta la función aquí. Estoy dando el nombre de la tabla como datos y luego monto menos costo. Aquí estoy dando la expresión que la función Sax necesita para ir a la tabla de datos entonces puede evaluar esta expresión Esa es la cantidad menos el monto del costo. Entonces lo que va a hacer, irá a cada fila. Tomará el monto de ventas y el monto del costo, obtendrá la diferencia. Se almacenará en alguna parte. Después de obtener todo este monto de ventas menos el monto del costo por cada fila, calificará a través de la tabla para estos datos y lo resumirá y te dará el resultado, ¿de acuerdo? Entonces te dará el resultado primero. Hará este cálculo. Evaluará esta expresión para cada fila, para el resultado que está obteniendo para cada fila. Te dará el resultado final después de resumirlo. ¿Bien? Puede usar la función sum siempre que sea necesario para el cálculo de Bro. Cuando tienes columna sabia, puedes ir con la suma. Cuando tengas los cálculos de Roy necesarios, puedes ir con la función sum. De ahí que si tus datos están estructurados de una manera que necesites, necesariamente necesitarás multiplicar valores a partir de dos columnas, una fila a la vez. Para obtener los resultados obtenidos, simplemente usa la función de potencia. Esa es la mayor diferencia entre la función x y alguna función. Esto también es muy importante y esto es muy útil para entender el contexto de la fila. Aquí estamos obteniendo el mismo propit, pero en algunos casos los dos podrían no ser iguales Espero que entendieras esta cosa. Y la diferencia entre la función x y alguna función x funcionará en el nivel de fila. Primero toma la entrada de datos como nombre de tabla. Entonces la expresión evaluará la expresión para cada fila y luego le dará el resultado. Mientras que la función sum, lo hará, obtendrá la suma, columna entera, columna entera para la otra, y luego evaluará la expresión, ¿de acuerdo? Función de suma para nivel de columna y alguna función x para calculadora fila por fila, definida. Se puede ir con la función s x. Espero que haya entendido este contexto y la diferencia entre la función suma y alguna función. Función de suma, voy a repetir de nuevo. Alguna función es la función agregadora, mientras que alguna función es la función iteradora en el poder Espero que te explique detalle y entendiste cada práctica. Y cuando practiques más, te pondrás muy eficiente en la aplicación de las funciones. Y cuando trabajas en proyectos y sigues practicando, estarás en muy buen estado de ánimo para aplicar las funciones siempre que sean necesarias. Y entenderás dónde aplicar qué función. Bien, nos vemos dentro de la siguiente conferencia. 48. Trabajar con filtros internos: Hola y bienvenidos de nuevo. Hemos entendido el contexto en estos momentos. Te diré otra cosa aquí. Lo primero, quiero cambiar esta ganancia total. He usado la medida de beneficio total, que es usar la función sum. He creado la función RC, suma aquí para esta tarjeta. Voy a cambiar esto a la función total RC. ¿Bien? Voy a borrar esto. ¿Bien? Ahora tenemos el beneficio total para este negocio. Y hemos creado muchos filtros también en rebanadora, ¿verdad? Hemos entendido el contexto que podemos hacer con alguna función, ¿verdad? Ahora, te diré otra cosa. Ver aquí, cada vez que estamos aplicando algún filtro aquí, todo está cambiando, ¿verdad? Sea cual sea el filtro, lo estamos aplicando a todas las cosas. Pero y si quiero crear algo, quiero poner aquí algo que no va a conseguir cambio. Cuando voy a cambiar algún parámetro que no debería obtener cambio según el filtro. Cómo podemos hacer eso, podemos usar la función de calcular. Permítanme crear aquí una mayor, una nueva mayor. Haga clic en nuevo mayor y voy a crear un nuevo mayor como soporte suerte ahora para suerte ahora. ¿Bien? Bien. Voy a cambiar a Por Lucknow. Bien. Aquí quiero crear esta medida la cual será aplicable para la suerte. Esta medida no cambiará otros filtros. Para eso, puedo calcular la función. En función calcular, puedo usar la suma de lo mismo, ventas menos cantidad de ventas. Resumir el monto de ventas, correcto, nos dará las ventas totales de ventas. Entonces voy a monto de ventas, el monto de ventas de suma arriba nos dará el total de ventas aquí mismo. Voy a aplicar un filtro aquí. Voy a poner datos aquí. Pondré la ubicación ubicación. Voy a dar aquí como se entiende, Entendido lo que estoy haciendo aquí. Yo estoy aplicando el filtro aquí mismo. En esta medida, lo que hará esta función de cálculo, calculará el monto de ventas, ventas totales. Se aplicará el filtro para Lucknow. Se calculará el total de ventas para Lucknow solamente. No calculará las ventas totales para todos los demás. Aquí soy un filtro. Le estoy diciendo a esta función calculada para obtener la suma para Lucknow solo donde quiera que la use esta medida Esto se llama filtro interno. Sea cual sea el filtro que estamos aplicando a través de slicer y todo lo que aquí se llama filtro externo Al crear un major, le estoy dando el filtro interno que debes calcular las ventas totales para compromiso de ubicación baja Esto ahora tenemos las mayores ventas de Lucknow ¿Bien? Para usar eso, voy a usar una tarjeta aquí. Este total de ventas para Lucknow. Ahora estoy recibiendo las ventas para Lucknow ya que 2 millones aplican filtro para Mumbai Voy a cambiar la ubicación. Supongamos Mumbai. Todas las demás cosas están cambiando, pero las ventas para Lucknow no se están cambiando Por suerte ahora para Bangalore, no se está cambiando. Derecha. Bien. Salió mal. Algo salió mal aquí. Bien. Aquí teníamos esta cosa, categoría de producto. Categoría de producto, y luego tuvimos las ventas totales, derecho. Esto está bien. Algo salió mal. Entonces esto no es ventas totales aquí. Entonces esto no es ventas totales aquí. Ya he creado ventas para la suerte. Yo apliqué aquí. Ventas para Lucknow. Bien. Si elegí Bangalore, elijo la suerte ahora. Bien. Entonces ve ahora. Pero cuando estoy aplicando esta ubicación, cosas que no se están cambiando. Bien, bien. Pero cuando estoy aplicando este pedido, por lo que está recibiendo cambio por online y offline. Porque mientras creaba las ventas para la suerte ahora mayor, he aplicado el filtro interno solo para suerte como ubicación. Derecha. Si selecciona la categoría de producto, cambiará porque no he dado ninguna instrucción para la categoría de producto, he dado instrucciones cuando cambio la ubicación como ubicación de Mumbai. Si cambio, no va a cambiar, ¿verdad? Pero si cambio la categoría del producto, va a cambiar. Si cambio el cambio de categoría de producto pro, ¿verdad? No quieres mayor o tu tarjeta o cualquier imagen que quieras hacer Si no quieres que se cambie, puedes aplicar el filtro interno interno así. Este filtro interno restringirá en función del filtro que quieras aplicar. Supongamos que no quieres ser categoría de producto, también puedes solicitar la categoría de producto. Si quieres especificar que quieres calcular estas ventas solo para offline, puedes poner otro filtro aquí y puedes dar nombre de tipo de pedido es igual a on, por lo que te dará las celdas suceden celdas offline. Estos filtros se denominan filtros internos. Los filtros que estamos creando aquí, los filtros externos. Espero que esto sea bastante claro para ti, ¿verdad? Veremos la función de calcular en detalle en algunas otras conferencias. Vamos a hacer algunas manos. Pero calcular la función es muy importante para los filtros internos. Del mismo modo, también puedes crear algunas tarjetas más para Lucknow, Mumbai Y se puede ver que no va a cambiar. Bien. Una cosa más. Supongamos aquí, si pongo esto donde está, ventas para Lucknow Aquí. Aquí. Ver. Ahora, déjame reorganizar esto Ahora bien, si nos fijamos aquí, tenemos el total de ventas y ventas para Lucknow Vea aquí, lo que sea que seleccione. Déjame quitarle esto. Supongamos que si estás seleccionando esto por suerte, ahora para suerte. Ahora, ventas totales ventas para la suerte. Ahora viene igual, ¿verdad? Ambas dos columnas vienen a la misma, ¿verdad? Pero cuando seleccionas Mumbai, mira aquí las ventas para Lucknow es diferente, ¿verdad Si elimino esto aquí para Bangalore para Lucknow, esto es 1043050 Se está repitiendo para todas las demás ubicaciones, Bangalore, Mumbai también, porque la venta para la suerte ahora no se ve afectada por la ubicación, siempre se está calculando para el propio Lucknow Debido a que esta mayor hemos dado datos como ubicación como suerte. Ahora bien, si usas una matriz de columnas como esta, esta columna obtendrá repetido el mismo valor para cada ubicación. Porque sea Bangalore o no, esta columna se calculará para Lucknow sólo porque hemos dado código duro aquí como bajo, ese es el caso con los filtros internos Hay que tener cuidado si quieres usar mesa así, tienes que tener cuidado de que se repita la misma cantidad en base a este filtro para cualquier otra ubicación también. Eso puede crear un problema, ¿verdad? Porque aquí estamos dando suerte a la venta. No, pero se está repitiendo innecesariamente para mumbaan, todas Si eliminas esto, será correcto. Hay que tener cuidado con esto. Bien, gracias por mirar. 49. Comparar las ventas totales para cada ubicación en todas las categorías de productos: Y bienvenidos de nuevo. Hemos entendido en la conferencia anterior cómo funcionan los filtros internos. Ahora vamos a ir más allá e intentaremos analizar este negocio de manera mucho mejor para esto el estilo correcto para el que tenemos estos datos. Ahora este negocio quiere analizar algunas cosas. He escrito dos preguntas como esta. dueño del negocio quiere analizar las ventas totales con las ventas de la sucursal principal en toda la categoría. En realidad, quiere comparar, comparar las ventas totales con las ventas de la sucursal principal. Quieres ver cómo se está desempeñando su sucursal principal en las ventas. Y la segunda pregunta que tenemos que responder es el porcentaje de contribución de ventas. Cada uno, cada ubicación. Esta es la ubicación. ¿Bien? Estas dos preguntas tenemos que responder a través del informe. Vamos a ir al BI, mira aquí hemos creado esta categoría de producto, Ventas Ventas totales por categoría de producto, ¿verdad? Entonces aquí lo que podemos hacer, podemos apoyar La falta ahora es la rama principal. Para eso, necesitamos crear las ventas. Necesitamos calcular las ventas totales por la falta ahora y cada categoría de producto, necesitamos comparar cuánto se está vendiendo para Casual donde las ventas totales son 3 millones. ¿Cuánto casual hubo ventas en la sucursal baja? Eso es lo que quiere que hagamos. Comparar el total de ventas con el soporte de la sucursal principal ahora es la sucursal principal, bien. Ahora para hacer esto, necesitamos crear una medida que nos dé ventas totales para la ubicación de Lucknow que hemos realizado en la conferencia anterior Lo que hemos hecho, hemos creado esta medida llamada Ventas para Lucknow, donde hemos utilizado la función calcular Aplica el filtro interno en el lugar como suerte. Ahora esto siempre nos dará las ventas totales para la suerte. Ahora como ya tenemos este filtro mayor con el filtro como suerte ahora, ahora lo que podemos hacer, soporte saber es la ubicación principal si Lucknow no es ubicación principal, alguna otra es la ubicación principal, solo copia esta Podemos ir aquí y crear un nuevo mayor, ¿verdad? Eso no es un problema. Puedes ir aquí y puedes copiar esto y crear una nueva mayor, ¿ verdad? Sólo tienes que ir aquí. Haga clic en Nuevo Mayor. Supongamos que aquí quiero hacerlo para Mumbai simplemente, necesitas cambiarlo a Mumbai. Cambia esto Mumbai. Ahora tenemos las mayores ventas para Mumbai. Supongamos que Mumbai es la ubicación principal aquí. En este reporte que ya hemos creado, solo necesitamos simplemente ventas para Mumbai aquí. Ahora, en cuanto ponga aquí las ventas para Bi, tenemos los datos aquí mismo. Ahora podemos ver las ventas totales y las ventas totales para móviles aquí. Cuando lo superas, puedes ver la manera casual, el total de ventas es mucho ubicación móvil, esta es la venta. Se puede ver la comparación, ¿verdad? Si también quieres poner el lo, puedes poner la O aquí. Se puede ver de esta manera. Se puede crear una gráfica, crear gráfico donde se pueden coser las ventas para cada ubicación en comparación con el total de ventas. De esta manera podrás analizar. Esto es para Mumbai, esto es para Lucknow. ¿Bien? Hemos respondido con éxito a la primera pregunta. La siguiente es la segunda pregunta, que es el porcentaje de contribución de ventas por cada ubicación. Para ello, lo que tenemos que hacer, vemos aquí tenemos esta mesa, lo que hemos hecho. Tenemos las ventas totales para cada ubicación, derecho, Para Bangor, para Luck ahora, y para Mumbai Entonces tenemos este total. Aquí, ¿cómo obtenemos el porcentaje? Necesitamos dividir el total para una ubicación en particular. Total, ¿verdad? Ventas totales en general, ¿verdad? Para eso, necesitamos crear primero una nueva mayor. Para poner primero la nueva mayor, haga clic derecho aquí, Crear una nueva mayor que diremos una venta, Cómo obtenemos todas las ventas de ubicación mediante el uso de la función calcular. Yo sólo voy a quitar esto. Voy a usar la función calcular aquí. Voy a quitar esto, voy a poner aquí como todos. Ahora tenemos esta función calculada, Calculará el monto de ventas. Resumirá todo el monto de ventas para toda la ubicación. Comprometamos esto. Seleccionaré esta tabla y pondré todas las ubicaciones en esta. Ahora puedes ver aquí, ventas totales para suerte ahora. Y aquí estoy consiguiendo las ventas totales para todo el negocio para todas las ubicaciones. Ahora estamos consiguiendo, ahora lo siguiente es el porcentaje para cada ubicación. Para eso, de nuevo, necesitamos crear una nueva mayor. Puede hacer clic con el botón derecho aquí y crear una nueva especialización. O puedes venir aquí y dar click aquí. Nuevo Mayor. Aquí, pondré la ubicación de la parte Porcentaje de ventas. Puedes escribir lo que quieras, bien aquí, Porcentaje de Venta. Cómo conseguimos, tenemos que dividir las ventas totales. Para eso, usaré las ventas totales divididas por todas las ubicaciones del sitio. ¿Cuál era el nombre? Toda la ubicación Ventas. Sí, ésta. Yo sólo voy a cometer esto. Bien, aquí, déjame seleccionar esta mesa y poner esto también. Consulta aquí ahora también estamos obteniendo el porcentaje de ventas para cada ubicación. Pero esto no viene en un porcentaje. Entonces tenemos que ir a esta venta porcentual importante aquí. Tenemos que cambiar este porcentaje de selección de dos porcentajes. Bien, déjame cambiar esto. Bien. Ahora puedes ver aquí ahora tenemos para Bangalode ubicación, esta es el total Se trata de ventas totales generales , incluidas todas las ubicaciones. Y este es el porcentaje ver aquí. Mumbai está aportando 34% Laco está aportando 32% y Bangalodes aportando 33% del total de ventas También hemos respondido a esta pregunta, contribución por cada ubicación mediante la creación de nuevo Mejor. Aquí hemos creado dos medidas. Uno es todas las ventas de ubicación y el porcentaje por ubicación. Con esto, podemos concluir, bien, ahora tenemos esta cosa disponible. Si quieres cambiarlo a algún otro gráfico, puedes hacerlo. ¿Bien? Si puedes poner la tabla de donantes, mucho mejor manera será este nivel matricial, ¿bien? De esta manera podemos responder a estas dos preguntas hechas por las bolsas. Compara las ventas totales de cada sucursal con las ventas totales en todas las categorías. Calcular el porcentaje de contribución de venta por cada ubicación. Con los dos, también hemos respondido a estas dos preguntas de negocios. ¿Bien? También puedes practicar más con este tipo de preguntas que se te ocurran y puedes intentar responder creando reportes en esto como pasaporte. ¿Bien? Ver dentro de la siguiente conferencia. 50. Cálculo de funciones en contexto de filtro: Hola y bienvenidos de nuevo. En la conferencia anterior, hemos visto cómo podemos comparar las ventas sabias por ubicación. Aquí hemos comparado las ventas totales para Mumbai y las ventas sociales para la suerte ahora por gen, filtrando con la categoría de producto. Aquí puedes ver esto son las rebajas para Casual fueron. Este es el total de ventas para Casual fueron Mumbai y esto es para la suerte. Ahora esto es para semipermal. Esta será el total de celdas incluyendo toda la ubicación. Y esto es para Mumbai. Y ahora, ¿por qué necesitamos crear esta medida, para obtener este análisis? Porque cuando se mira el poder, el poder BI es una base de datos columnar, ¿verdad Se almacenan datos en forma columnar, ¿verdad? En ese caso, estas medidas se pueden poner en el único eje, ¿verdad? Pero queremos analizar cada ubicación. Necesitábamos crear una medida específica de ubicación que hemos creado aquí celdas para suerte ahora donde hemos utilizado la función de calcular, y esta es la importancia de calcular la función en este escenario. Esta función de calcular, lo que hace es tomar la suma de todas las celdas cantidad celdas. Después filtra para esa ubicación en particular con la ubicación de los datos del filtro llamada suerte. Ahora le dará totalizará celdas para la suerte. Ahora, solo de esta manera podemos obtener las ventas totales para la suerte ahora. ¿Verdad? De igual manera, lo hemos hecho por Mumbai. Por eso necesitamos calcular la función y por eso necesitamos crear una medida para obtener este tipo de análisis. Bien. Ahora también hemos creado una medida para todas las celdas de ubicación. Y aquí también hemos dado un filtro, todos los datos de ubicación. Aquí también estamos tomando todas las ubicaciones como filtro. Aquí mismo, estamos considerando no sólo unas ventas totales, aunque podamos poner ventas totales, sino que guardamos aquí un filtro de filtro. ¿Por qué es importante este filtro y qué pasará si no pongo este filtro? Eso es lo que vamos a ver en esta conferencia. Bien, mira aquí. Ahora hemos creado este filtro. Este filtro se supondrá crear orden en línea. Ver estos. Toda la ubicación es, está cambiando el orden en línea y fuera de línea. Si selecciono Mubi, esto cambiará, ¿verdad? Está cambiando para todas y cada una de las ubicaciones, ¿verdad? Todos y cada uno de los filtros, todos los filtros, filtros externos que estamos aplicando. Esto es cambiar todas las ubicaciones, cambiando en función de esos filtros externos. Porque aquí hemos usado toda la ubicación como filtro, ¿verdad? Entonces, y centro de ventas también, estamos llegando al total de ventas dividarias o ventas por ubicación ¿Bien? ¿Por qué esta fórmula va a funcionar aquí? Porque cuando aplicamos filtro aquí para Mumbai, así que eso se convertirá solo para Mumbai. Al calcular el filtro aquí mismo, las ventas totales serán 469. Las ventas totales para Mumbai serán 160 doble cero. Ahora mismo lo que voy a hacer, sólo voy a copiar esto, una fórmula. Lo que voy a hacer, voy a tratar de crear otro mayor. Voy a crear un nuevo mayor que será un poco diferente de toda ubicación dice. Le voy a dar un nombre. Toda la ubicación se queda una, ¿de acuerdo? Aquí. En lugar de poner todos los datos de ubicación, voy a quitar este filtro de ubicación aquí. Yo sólo voy a poner todos los datos aquí. Lo que estoy dando como filtro son todos los datos, ¿bien? Misma función de cálculo calculando las ventas totales. Pero aquí en vez de dar ubicación a todos los datos, solo estoy dando todos los datos. Comprometamos esto. Ahora tenemos dos mayores. Una es todas las ventas de ubicación, donde estamos obteniendo usando el todo como filtro. Y también estamos considerando la ubicación. Pero en todas las ventas de ubicación uno, estamos dando todos los datos. Aquí, no estamos especificando la ubicación. Yo, voy a usar esta. ¿Bien? Aquí. Incluiré todas las ventas de ubicación también. Ahora mira aquí tenemos la ubicación, todas las ventas de ubicación y todas las ventas de ubicación uno. Ahora todo es igual, todas las ventas de ubicación y todas las ventas de ubicación uno. Ambos valores son iguales. Pero en cuanto aplique el soporte de filtro en ver aquí, ahora, todas las ventas de ubicación se están repitiendo aquí. Pero todas las ventas de ubicación y todas las ventas de ubicación una, ambas son valores diferentes. Ver aquí, 46, doble 9,850.44, 126. Ahora bien, esto en el filtro se está aplicando en este, pero no se está aplicando en las celdas uno. Eso es porque en todas las celdas de ubicación una, no hemos dado ningún filtro. Estamos considerando todos los datos. Cualquier filtro no afectará esto. Todas las celdas de ubicación que aplique, sea cual sea el filtro, filtro externo aplicamos, no va a cambiar. Se quedará igual. Todas las celdas de ubicación cambiarán. Pero esta voluntad, así es como podemos usar la función de calcular y podemos jugar con el filtro mientras aplicamos de esta manera. Si quieres que las ventas totales se repitan aquí, puedes usar así. Bien. Espero que tengas la claridad, cómo usar estos filtros y cómo crear estas medidas. Si tienes alguna duda, puedes comentar en el área de discusión de clase y estaré encantado de responder a tus preguntas. Gracias. 51. Función SUMX: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender sobre cómo podemos diferenciar entre algunos y algunos x. un poco más de detalle. Ya hemos visto cómo usar algunas x aquí. Te diré la diferencia con estos pequeños datos que tengo. Te explicaré la teoría detrás esto y luego veremos las manos en el poder. ¿ Bien? Si miras aquí estos pequeños datos, tenemos el número de recibo, ¿verdad? Entonces tenemos la fecha de venta, estado, pedido, tipo, número de token, nombre del producto, categoría del producto, cantidad, precio unitario e monto de venta. Bien. Esta cantidad de venta, estoy calculando. Bien. Aquí, por cada número de recibo, la fecha de venta, estado de esa venta, y luego qué tipo de ésta es en línea, en línea o venta fuera de línea. Y el nombre y categoría de producto, luego la cantidad y el precio unitario. Entonces puedes ver que hay una cantidad para este número de recibo y el precio unitario es nueve. El monto de venta será precio unitario en cantidad. Esa es la fórmula. La cantidad de precio unitario nos dará el monto de venta, derecho, para este número de recibo. Para la factura 11, 11. Proyecto 11. Factura 11, este número de recibo, hemos vendido el monto por 900. De igual manera, para este monto de factura, factura 12, se venden dos cantidades y el precio unitario es de 900. Podría ser 700. Bueno, eso lo podemos ver. Bien, 700 en dos nos dará el 1,400 De igual manera, esta cantidad de tres para este número de factura y precio unitario es de 500 1,500 ¿Bien? 500 en tres. De esta manera calculamos el monto de la venta. Ahora bien, si usamos la función sum y creamos una cantidad total mayor, lo que vendrá, vendrá como, esta cantidad vendrá como 12. Cuando ponemos suma de precio unitario, vendrá como 4650 Ahora para obtener el monto total de la venta, ¿qué se va a hacer? Simplemente multiplique la cantidad total vendida en precio unitario y esto nos dará esta cantidad de venta. Pero esto está bastante mal porque no hemos vendido por 55.800 ¿verdad Pero cuando usamos la función sum para obtener la cantidad total y el precio unitario total, y cuando multiplicamos, obtenemos este número muy alto, 55,000 que es alto en comparación con el monto real de venta En este caso, lo que tenemos que hacer, necesitamos realizar las operaciones de fila para cada número de factura. Para esa fila en particular, debemos considerar la cantidad y el precio unitario para obtener el monto de venta. De igual manera, para cada número de factura, tenemos que hacer eso, necesitamos realizar la operación de fila sabia aquí. Cuando hacemos eso, obtenemos este 900 160030040014001501000. Cuando resumimos esto, obtenemos el monto total de la venta, cada uno subiendo solo en 8,200 Mientras que si usa alguna función para la cantidad total y el precio unitario total y luego el monto total de la venta, entonces ¿qué pasará? Obtendrá el monto de venta incorrecto en dichos criterios, tales situaciones en las que necesita realizar las operaciones de salario de fila y luego resumirlo, luego tiene que usar la función S x. Tienes que recordar que siempre que necesites realizar operaciones como cantidad en precio unitario, te daremos el monto de venta por cada factura. Y si desea encontrar el monto total de la venta, primero debe realizar estas operaciones de fila y luego subir el monto para obtener el monto total de la venta. ¿Bien? Espero que esto quede claro así que hay que recordar esto. Bien, entonces ahora pasemos al poder yo y hagamos esto en la práctica aquí. Voy a crear, voy a quitar estos filtros así tenemos el monto total de venta venta total de venta como 5 millones. Déjame crear un major. Voy a hacer clic derecho aquí y hacer clic en Major aquí. Pondré Ventas Totales, Bien, aquí. Voy a usar el Six Sun aquí. Yo guardaré los datos aquí. Necesito mantener el costo de datos por unidad. Y luego en ¿qué es lo otro? El costo, costo por unidad. Costo por unidad en costo por unidad a precio unitario, ¿de acuerdo? Entonces aquí tenemos que tomar el monto del costo. Monto de venta. Cantidad de venta, ¿de acuerdo? Entonces esto nos mantendrá las ventas totales. Aquí estoy usando alguna función. Lo que hará primero, irá y multiplicará este costo por unidad en cantidad de ventas, ¿de acuerdo? Precio unitario unitario, lo siento. Aquí hay que tomar en cuenta tiene venta por unidad, ¿de acuerdo? Y cuando hacemos esto, bien, las ventas totales ya son tus ventas totales. Déjame ahora lo que voy a hacer. Voy a crear una tarjeta aquí para esta tarjeta. Voy a usar esto. Ventas totales, Monto total de ventas, ¿de acuerdo? Entonces aquí hemos hecho costo por unidad en venta por unidad, ¿verdad? Entonces tenemos que poner el costo por unidad, ¿de acuerdo? Aquí he hecho mal este costo por unidad. Tenemos que usar la cantidad aquí. Cantidad en costo por unidad, ¿de acuerdo? Ver aquí. Ahora estamos obteniendo el monto total de ventas como 4 millones. De esta manera puedes jugar y ver cómo puedes usar la función sum, x y sum dentro de la siguiente conferencia. 52. Crea una columna de corchete de edad con DAX: Hola y bienvenidos de nuevo. Hemos visto algunos ejemplos bastante buenos de impuestos, y hemos creado el mayor, y también hemos creado algunas columnas calculadas. Ahora es el momento de ir más allá y usar el impuesto para algunas otras cosas avanzadas, para una lógica real o algo que podamos hacer fuera de la caja. Para eso lo que voy a hacer, voy a abrir una nueva, voy a abrir, bien, me voy a mover de aquí, voy a importar un nuevo asiento donde he guardado el. Bien. Me voy a mover de aquí, voy a importar un nuevo asiento donde los datos del cliente y ahí vamos a tratar de hacer algo con la K que va a ser muy útil. Lo primero voy a conseguir los datos. Obtendré los datos del libro de Excel. Aquí he descargado el archivo Excel del cliente y en ese archivo Excel veremos cuáles son los datos que son los datos del cliente Sp. Da click aquí y mira aquí tenemos el detalle del Cliente aquí. Bien, déjame cargar esto antes de cargarlo. Si nos fijamos en estos datos, hay algunas columnas que se cargan esto antes de cargarlo. Si nos fijamos en estos datos, hay algunas columnas que no tienen valores, ¿verdad? Consulta aquí hasta la edad, tenemos los valores para la columna 11, 12, 13. Eso es nulo, Esas son las columnas vacías que hay en los datos que deseas. Puede hacer clic en Transformar y transformar. Se borran esas columnas. Da click en la transformación, te llevará a la potencia A, donde podrás trabajar en la transformación de tus datos. Ver aquí, ahora tenemos los valores nulos. Entonces podemos ir aquí en la columna remota y dar clic en columnas remotas. Así que vea aquí como expresión para eliminar columna es tabla eliminar columnas. Y luego hay que conservar el nombre del archivo, cliente, subrayado, asiento y nombre de columna Cuando cometas esto, esa tabla será, esa columna será eliminada. Todavía tenemos algunas columnas. Entonces ahora lo que hago, voy a cerrar y aplicar y dejar que se carguen los datos. Bien, hay pocos errores. Déjame ver. Bien, pues de alguna manera esa cosa tiene, así que déjenme importarla otra vez. Déjame ampliarlo un poco aquí. Entonces estas son las columnas que no quiero, ¿verdad? Entonces solo seleccionaré todos esos, 11-36 y luego podremos ver si encuentras alguna opción para Eliminar o algo así, ver aquí. Ahora cuando escribes Click, puedes encontrar la opción, Eliminar de Modelos. Eso lo intentaremos. Sí, quiero borrar. Bien, entonces borrando uno por uno solo. Borro uno por uno. Va a obstaculizar todo lo que vamos a hacer. Pero es bueno eliminar columnas y roles innecesarios que no son de utilidad porque van a ser innecesarios A veces el desempeño de nuestra visilación se ve Debido a estas cosas innecesarias, es mejor eliminarlas antes de continuar. Nombre del cliente, página web, descripción del país, y tenemos el año que se fundó esa empresa, detallamos entonces la industria, qué industria opera y el número de empleados que tiene la empresa. Y luego la edad del fundador, 3052. Así, tenemos la edad. Ahora lo que quiero hacer, quiero categorizar Quiero poner a la gente en el tramo de edad. Supongamos que si tienes 45 años, quiero categorizar como un 45 a 54 Si eres mayor a 35, te quiero poner en la categoría de 34, 35 a 44. Si eres mayor de 25, quiero ponerlo en el 25 al 34. Si tienes menos de 25, quiero poner en la categoría de 18234 De igual manera, si eres mayor que 25, quiero ponerlo en el 25 al 34. Si tienes menos de 25, quiero poner en la categoría de 18234 De igual manera, si eres mayor a 55, quiero poner en el 55 más. De esta manera podemos obtener una mejor comprensión de cuál es el grupo de edad en nuestra organización o en nuestros datos. Eso es lo que quiero hacer Para eso. Quiero hacer esto creando una columna calculada. Y para eso vamos a usar el impuesto para crear una columna calculada. Seleccione los datos. Y aquí seleccionas columna. Simplemente haga clic en la nueva columna. Seleccione nueva columna. Simplemente haga clic en la nueva columna. Aquí quiero dar corchete como nuevo nombre de columna. Aquí lo que quiero hacer, quiero escribir la fórmula fiscal. Voy a seleccionar, si seleccionaré clientes para poner como 5052, lo siento, 55 más bien. Entonces esta será una condición, perdón no debería haber puesto bien. Y luego pones a Sienta y después yo sólo voy a copiar esto. Y aquí voy a pegar. Y voy a poner otra condición. Si es mayor o igual a 45, quiero poner eso como un 5052 Lo siento, 45 a 54. 45 a 54 Septa aquí. La siguiente condición, quiero poner mayor a 35. Mucho mayor que 35, quiero poner en la categoría de 35 a 44. Después establece copiar, pegar. Y aquí quiero poner la siguiente categoría. A mayor de 25. Mayor que igual a 25. Y va a ir dentro del soporte, 25 a 34, ¿verdad? Entonces voy a poner Septa, voy a dar el último Como del 18 al 34, ¿verdad? Y luego cerraré todos los corchetes. Voy a costar cerrar esto. Después un soporte más. Ahora quiero crear una nueva columna a la que voy a dar el nombre como tramo de edad. Entonces voy a poner condición aquí si el cliente envejece, entonces voy a poner condición aquí. Si cliente es 55 mayor que o igualdad 55, quiero poner todos esos clientes rango de edad de 55 mas entonces si cliente es mayor que igual a 45, quiero poner a todos esos clientes mayores de 45 años o superiores, mayores de 45 o iguales a 45. Quiero ponerlos en el tramo de edad de 45 a 54 años. El siguiente tramo de edad será de 35 años y más. Voy a poner eso en un 35 a 44. Entonces la siguiente categoría será mayor que igual a 425, y los pondré en 25 a 34. Y entonces la última categoría será de 18 a 34, 18 a 24. 24, 18 a 24, mejor que yo igual a 425 y los pondré en 25 a 34. Y entonces la última categoría será de 18 a 34. 18 a 24. 24. 18 a 24 será la última categoría. Ahora voy a cometer esto. Ver ahora tenemos un grupo de edad aquí. Cuando entras en el modelo de datos aquí, puedes ver que los 35 se han mantenido en el tramo de edad. 35 a 45, ¿de acuerdo? Y luego 45, 45 a 54, 65. Ver el paréntesis de edad claramente identificado como 55 más 47 pertenece al Pertenece al 45 al 54. 33 es 25 a 304-20-9205 a 34. 30 es de 25 a 34. De igual manera 59 es lástima cinco más 52 es 45 a 54, 55 es lástima cinco más cuán Fácilmente hemos creado una nueva columna donde con fórmula simple, fórmula fiscal, hemos categorizado nuestra base de clientes en el tramo de edad Lo ha hecho en un segundo, ¿verdad? Tan pronto como defina la fórmula, se ha creado su nueva columna. Esto será bastante grande pol en el análisis de tu base de clientes. ¿Qué base de clientes? ¿Qué grupo de edad está comprando tus cosas? ¿Cuál grupo de edad? Enorme en el análisis de tu base de clientes. Base de clientes. ¿Qué grupo de edad está comprando tus cosas? ¿Qué grupo de edad es tu cliente? ¿Qué tramo de edad está comprando, más o menos? Esto te será muy útil de esta manera puedes usar para crear grupo de edad. Si tienes algún requisito como este, puedes crear una nueva columna usando la función x y poniendo la lógica en ella aquí condición. puedes usar algunas otras condiciones dentro la siguiente conferencia y poniendo la lógica en ella como aquí estamos usando la condición if. También puedes usar algunas otras condiciones. Entonces dentro de la siguiente conferencia. Dentro de la siguiente conferencia. 53. Extraer mes, año de la fecha con DAX: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a aprender algo nuevo y eso es como que tenemos aquí fecha de venta, ¿verdad? Pero quiero crear otra columna donde quiera separar mes año de esta fecha de venta. Ese es un ejercicio bastante bueno. Muchas veces cuando hacemos una visualización de datos de proyecto del mundo real, puede haber un requisito donde necesite trabajar en el mes año. Extracción del mes año de la columna de fecha de venta. Ver, esto es el 4 de enero de 2020. Quiero extraer sólo el 20 de enero. Quiero saber el mes y el año para poder hacer más análisis al respecto. En esos escenarios, lo que tenemos que hacer, necesitamos crear una columna calculada y necesitamos extraer el mes año de esta columna de fecha o lo que quieras. Extraerás el día, derecho, día, mes, año. Todas esas cosas que podemos hacer. Empecemos e intentemos crear otra columna calculada donde podamos obtener el mes y el año a partir de estos 40 que necesitamos ir. Podemos ir a cualquier parte. Bien. Vamos a ir a los Datos y hacer clic derecho y crear una nueva columna. De lo contrario, puede venir aquí y dar clic en una nueva columna. Para crear una columna calculada, haga clic en Nueva columna y necesitamos escribir la expresión aquí. Quiero darle un nombre, mes aquí, porque quiero extraer mes y escuchar de la fecha llenada. Es necesario poner mes aquí igual al turno Enter. Y aquí necesitas usar la función de formato. Entonces dentro de la función format, lo que necesitamos para escribir F, necesitamos tomar la fecha de donde queremos escoger la fecha. Aquí tenemos la columna fecha de venta, derecha, que es tener la fecha. Ahora tenemos la fecha de venta. Entonces ahora le estamos diciendo a la expresión X o función de formato que tome la fecha a partir de esta saldate archivada y luego Sept enter Y aquí ¿qué quieres extraer? Quiero extraer mes en una M, extraer mes en un MM permat Entonces puedes poner como Y, Y, Y, Y. Lo que esto va a hacer, esto extraerá el mes en formato MM y aquí en formato Y, Y, Y Y. Bien, entonces solo cierras el soporte. Consulta aquí estamos creando una columna calculada llamada mes, año. Estamos usando la función de formato aquí, estoy tomando la columna de nuestro modelo de datos, fecha de fecha de venta. Estoy extrayendo, estamos tomando solo mes en formato MM y año en formato YYY Bien, de esta manera podemos extraer. Hagamos clic cuando hagas clic en Commit. Consulta aquí ahora tenemos una columna calculada llamada Mes Año, y ver la venta. O enero de 2027, marzo de 2020. Así, ¿verdad? Pero aquí estamos consiguiendo solo enero 2020, marzo 2020, 02020 o 03 guión 20200 Así, hemos logrado hacer lo que queríamos hacer aquí. Si quieres poner, si quieres hacer M M, M M, entonces qué va a hacer, te dará en el formato de 2020. Ahora, en este formato, puedes poner MM M, bien. Si pones cuatro veces MM, será enero de 2020. Bien. Completa cualquiera que sea el formato que quieras o cualquier requisito es esa cosa que puedes hacer aquí Voy a hacer con el MM YY. Siempre que estés escribiendo una expresión fiscal o cualquier lenguaje de programación, o cualquier lenguaje de scripting, solo intentas experimentar con la sintaxis Ver aquí, Si pongo MM YY, ¿cuál será la salida? O puede arrojar un error o puede darte algo de aprendizaje, ¿verdad? Solo comprométete y mira qué. Para ver aquí. Te dará el año en 2020 para el 20 de enero. Así. Lo que sea que quieras hacer, solo si pongo tres y, entonces lo que va a hacer, te va a dar como 204. Aquí es así. Cuando yo tres veo el resultado, es algo 204. Cómo viene el 204 que necesitamos entender. Es 2020. Pero cuando estamos poniendo Y Y Y lo que se está sacando 20 de esto y creo que la fecha, año 2067, Cómo viene este 2067. ¿Qué campo es este? Eso nos está dando algo bastante equivocado en estos momentos. Con esto, se puede entender que esto debe ser en Y, Y, Y, T. ¿Bien? Aquí puedes poner DD, MM, YY, y te dará para enero de 2020, ¿verdad? Si pones DDD, entonces te dará la fecha, el día de ese sábado en particular, enero de 2020 De esta manera se puede ver aquí, este es el primer cuarto de enero de 2020 y aquí, cuarto de enero fue sábado, sábado, enero de 2020. Si pones tres DD, te dará día, mes, año. Si pones cuatro DD, entonces te dará el sábado, ¿verdad? Si solo quieres la fecha, puedes poner DD, MM, Y, Y. ¿Bien? Si quieres día en esa fecha en particular, ¿cuál fue la fecha que puedes poner así? Si quieres experimentar más, puedes poner D y ver cuál será el máximo. Tirará un error aquí mismo ahora mismo, DDD phon, DD phon, MM. Hyponyys dándonos día, fecha, mes fecha, Ahora es bastante bueno en este momento podemos saber la fecha también, día también, y mes, año también. De esta manera podrás experimentar con la sintaxis y obtener información útil. Mi propósito era presentarte, uh, la función de formato con eso por función. Con esa función de permiso, quería extraer el día y la fecha, mes y año a partir de la fecha de venta. Terminamos consiguiendo la fecha del día, mes y año también. Espero que entendieras la sintaxis, como conseguir mas opta la sintaxis, bien, mira dentro de la siguiente conferencia. 54. Cómo usar la función de interruptor en DAX: Y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a utilizar el switch. Veremos cómo podemos usar el switch, como sabes usar los lóbulos y todos aquí vamos a usar el switch para eso He agregado una columna en nuestro modelo de datos que se llama territorio. Territorio tendrá opciones como este, oeste, norte, sur, así para todas y cada una de las entradas. Bien, entonces cada territorio, para cada entrada, tenemos el territorio. Y luego ventas totales. Para ello, es perteneciente a territorio y el total de ventas es de 45. Hay otro territorio que está teniendo 1010. Bien, así. He agregado pocos datos aquí. Entonces quiero crear otra columna, que veremos que la entrada pertenece al volumen de región que quiero crear. Ver aquí, he creado una columna, volumen de región. Lo que hará este volumen de región, creará una columna y le dará información de que esta celda, celda total 45, es una región de volumen medio. Pertenece a la región de volumen medio. ¿Cómo he categorizado esto? Esta es la columna calculada que he creado. No estaba ahí. Esto es lo que quiero hacer. Para hacer eso. Lo primero, lo que voy a hacer, sólo voy a eliminar esta cosa. Bien. Ahora, al mirar la tabla, es tener la columna territorio y las ventas totales que se agregan recientemente. Yo también he añadido esto. Bien, Este territorio de ventas. Ahora quiero crear una columna donde pueda ver que en base al número de ventas, puedo categorizar estas entradas, este territorio Esto suele pertenecer a un territorio y tener ventas totales como 45. Quiero categorizar eso como ventas de bajo volumen o región de ventas de alto volumen Bien, para eso quiero crear una columna. Por lo que este pertenece a territorio sur y ha hecho ventas totales de 12. Quiero categorizar eso como una región de ventas de bajo volumen o volumen promedio ¿Cómo puedo hacer eso? El usuario pertenece al Sur y 78 de alto volumen, ¿verdad? Para hacer eso, lo que puedo hacer, simplemente puedo, podemos ir aquí, cliente y creador, nueva columna. Después de eso, aquí tenemos que dar el nombre de la columna. Voy a dar volumen de región aquí. Después de eso entraré. Y aquí me cambio y cambio, cierto. Después de ese cambio verdadero, lo que quiero dar, quiero poner, entonces quiero poner condiciones como cliente ventas totales. Tomaré la columna ventas totales iguales a 50, I como región de alto volumen 60. Y luego voy a poner otra condición. Si es 50 mayor que 50, entonces es una región de volumen medio. Y si es 40 volumen promedio región, voy a ponerlo un 40. Pondré esto como 20. ¿Bien? Y luego voy a poner uno más, perdón, voy a poner otro aquí. Esto serán diez. Y lo siento necesito poner control enter. Bien. Entonces aquí estoy dando un mayor a 60, volumen alto mayor a 50, este volumen medio mayor a 40, volumen promedio mayor a 30, volumen bajo. Puedes poner más de 50 de alto volumen, lo que quieras. Puedes decidir en base a los requerimientos de tu cliente. ¿Correcto? Voy a poner esta región de bajo volumen diez, voy a poner por debajo de baja, entonces voy a comprometer esto. ¿Bien? Tengo que poner aquí, no aquí. Ver ahora estamos obteniendo cuatro celdas en total. 45, estamos obteniendo región de volumen medio. Para 25 volúmenes bajos, 24 volúmenes bajos, 12 vías por debajo del volumen. Por debajo de bajo volumen. Entonces necesito corregir esto por debajo de la región de bajo volumen. Bien, solo comete esto aquí. Con esto, tenemos célula o todas las células, personas como región de volumen medio o región de bajo volumen. Esto está en un nivel muy alto. Si quieres ir más lejos, puedes tomar cuántas celdas totales hay en la región este, región oeste así. Puedes crear otra columna y luego en base a eso puedes categorizarlas. ¿Correcto? Para darle comprensión lo he hecho así. Bien. Si tienes algún requisito como este, puedes usar el switch true y luego puedes poner tus condiciones. Bien. Entonces de esta manera también puedes hacer, puedes ver que Dax está teniendo tantas expresiones, tantas opciones como cualquier otro lenguaje de programación, puedes hacer todo tipo de, todo tipo de cosas aquí, ¿verdad Entonces espero que hayas llegado a conocer algo nuevo ver dentro de la próxima conferencia. 55. Introducción al proyecto 3 y establecer relaciones: Bajo. Y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia vamos a empezar a hacer un nuevo proyecto donde vamos a analizar una cookie de datos comerciales. Tenemos un dato de un negocio de cookies donde este vende cookies. Vamos a analizar estos datos usando power BI. Tenemos tres archivos Excel, uno son tipos de cookies y otro son datos de clientes y la tabla principal es tabla de pedidos. Bien, aquí, tabla de pedidos, luego tabla de clientes, y luego el tipo de cookies. Estas son las tres mesas proporcionadas por el cliente. Y necesitamos obtener los insights de los datos. Bien, tenemos que mantener alguna visualización. Necesitamos usar todo el conocimiento de la manera del poder que hemos adquirido hasta ahora. Y por columnas mayor, aplicando fórmulas, expresiones, todo lo que necesitamos para obtener los insights útiles Para este proyecto de ley, vayamos al poder I. Lo primero es que necesitamos obtener el Celorkbook, obtener Se puede ir a obtener datos. Acebooker realmente puede hacer clic aquí, camino aquí. Primero pon esta mesa de un pedido. Ahora se está actualizando la tabla de pedidos importada. Entonces seleccionaré los pedidos y veré que los datos de la tabla se ven bien. No hay necesidad de hacer ninguna transformación. Haga clic en Cargar tablas de orden se cargarán en nuestro RPI 700 S, vea aquí Ahora tenemos la mesa de pedidos. Puede ir a la vista Tabla Modelo. Además, se puede ver que los datos han sido importados. A continuación, tenemos que conseguir las otras dos mesas también. Voy a tomar la mesa del cliente ahora, vamos a importar eso también aquí. También necesitamos seleccionar a los clientes. Ahora hay que seleccionar la tabla uno. Ahora tenemos la mesa de clientes también importada. Se pueden ver los Tableviews. Bueno, lo siguiente es importar la última tabla son las cookies. Escriba abrir ese archivo y se importará a Power BI. Ahora haga clic en el tipo de cookie y cárguela. Ahora tenemos el tipo de cookies también, importadas a nuestro power BI. Ahora veremos los datos ver aquí. Primero veremos la tabla de pedidos, que es la tabla principal. Aquí puedes ver el ID de cliente, ID pedido, unidades de producto vendidas, número de unidades vendidas para un pedido en particular y un cliente, luego fecha, luego ingresos, y luego el costo, ¿bien? Y luego tenemos la otra tabla que es tabla clientes a través del ID del cliente y nombre del cliente, número de teléfono, dirección, ciudad, estado, chip, país, y algunos nodos. Bien, entonces estas son las dos mesas y el tercer tipo de galleta promedio aquí, tipo galleta que se vende, chispas de chocolate, galleta de la fortuna, régimen de pastillas calientes, colar azúcar udall y cadena de chocolate blanco Bien, aquí también puedes ver el tipo de cookie y las unidades vendidas y los ingresos por cookie y el costo por cookie. Entonces hay tres mesas. La mesa de pedidos es la mesa principal para esta grandeza. Y estas dos tablas, clientes y tipo cookie, buscamos tablas que están apoyando esta tabla de pedidos. Bien, Ahora vamos a entender esta bainess ver aquí en la tabla de pedidos Lo primero es que están vendiendo la cookie y tienen las seis galletas tipo up que se venden. Su costo por cookie se da aquí, y los ingresos por cookie también se dan aquí. Siguiente tabla, tabla de clientes con ID de cliente normal y detalle del cliente nombre, número, dirección. Todas esas cosas se han sumado. Y luego la tabla principal es la tabla de pedidos, donde ID de cliente, qué cliente ha pedido ese producto ID de pedido, qué tipo de cookies, y qué producto ha pedido, las unidades vendidas para ese cliente, fecha de pedido, ingresos y el costo. Estas son tres mesas que tenemos del cliente. Ahora necesitamos usar nuestro poder a través de la analítica y encontrar alguna información útil al mirar ¿cuáles son las cosas que puedes averiguar? Lo primero debería ser cuántos totales. Aquí se puede ver. Cada ID de cliente, hay tantas unidades vendidas para este chispas de chocolate con chocolate. Entonces para comida también ID de cliente. Tres. Lo primero que entra en nuestro total menos, ¿cuántas unidades se venden? Entonces podemos encontrar los ingresos totales y podemos encontrar el costo total. Si haces un ingreso menos el costo total, nosotros obtendremos el beneficio. Todas esas cosas que necesitamos para hacer esto para este baño, quiero que mires esta relación Mira aquí, cuando miras la mesa aquí, hay una relación entre, déjame reorganizar esto, ¿de acuerdo? No va a ir, sí. Bien. Y aquí hay tres mesas, ¿no? Pero cuando llegas al modelo, puedes ver aquí, hay una relación que se establece por el poder mismo automáticamente entre las mesas de pedidos y la mesa de clientes. Por qué se ha hecho automáticamente porque la tabla de pedidos tiene un ID de cliente y los clientes también tienen ID de cliente. ¿Correcto? Al hacer clic aquí, puede ver tanto el ID de cliente que se ha resaltado para esto como para esto. Hay relación entre estas dos tablas y basada en el ID de cliente, y esto es 12, es decir, porque un cliente puede tener múltiples pedidos, hay 12. Muchas relaciones han sido el poder se ha establecido por el poder, por ahora automáticamente. Pero esta tabla de cookies no tiene relación entre la tabla establecida hasta el momento. Necesitamos encontrar las tablas de relación, ¿verdad? Cualquiera de estas tablas debe estar relacionada con este tipo de cookies. De lo contrario, no podremos conseguir la relación y entonces no podremos saber cuántas cookies se venden para qué orden, ¿verdad? Tenemos que establecer una relación entre estas tablas. Esto se hace por el poder automáticamente cuando lo importamos encontró la columna de nombre similar y ha establecido ID de cliente a ID de cliente uno demasiados. Ahora tenemos que ver el tipo de cookie costo por cookie, ingresos por unidad de cookie vendida. Aquí, no podemos relacionar entre estos dos. Pero hay una cosa que podemos relacionar este producto. Si vas a la mesa, puedes ver que el producto es chispas de chocolate y galleta de la fortuna gen de avena y Seneca Doodle y azúcar Justo cuando miras el tipo de cookie, tipo de cookie también es lo mismo en el nombre ha cambiado aquí en tabla de pedidos, producto, en la tabla de tipos de cookies, es tipo cookie. Con esto, nosotros, he llegado a saber que estos dos producto y tipo de cookie ambos son lo mismo en el nombre se ha cambiado en estas dos tablas. Lo que podemos hacer, podemos seleccionar este producto. Establecemos una conexión entre producto de esta tabla de pedidos con la cookie por tipo. Debido a que ambos son iguales, solo seleccionas este producto y lo dejas caer en el tipo de cookie y se establecerá la relación. Sólo déjalo aquí. Ver aquí. Ahora hemos establecido la conexión aquí. Esto también es demasiado porque un tipo de cookie puede tener múltiples productos, ¿de acuerdo? ¿Correcto? Consulta aquí en esta tabla de tipos de cookies, en lo siento, el tipo de cookie, esta entrada es solo una vez, ¿verdad? Pero en la tabla de órdenes, se está repitiendo para múltiples órdenes, ¿verdad? Muchos pedidos Ds tienen el mismo producto. Por eso el poder le ha dado demasiadas a una relación. Un tipo de cookie estará relacionado con muchos productos. Una demasiado. Aquí también uno demasiados. De esta manera hemos establecido la conexión o relación entre estas tres tablas. Ahora lo que puedo hacer, sólo puedo poner aquí a estos clientes. Ahora puedes ver fácilmente la relación entre estas tres tablas aquí mismo. El ID de cliente está relacionado con, ID de cliente aquí, el tipo de cookie está relacionado con el producto. Bien, Ahora ya hemos establecido la relación. Lo siguiente es que tenemos que empezar a analizar y encontrar, encontrar algo útil. Bien, En el siguiente video, intentaremos crear una mayor, mayor, donde estaremos encontrando el total de la unidad vendida. 56. Usa el relleno hacia arriba y hacia abajo: Hola y bienvenidos de nuevo. Este es tu profesor para esta clase. Estoy de vuelta con actualización para esta clase. Han pasado dos meses, más de dos meses en realidad. Abbott actualizó esta clase. Antes de eso, estaba actualizando esta clase regularmente. Pero los últimos meses estaba comenzando algún otro trabajo. No pude tener tiempo para actualizar esta clase. Ahora estoy aquí para actualizar esta clase con algunos de los muy importantes uh, céntricos que puedes usar mientras trabajas en un proyecto de energía, análisis de datos o cualquier proyecto en el que estés trabajando. Estos consejos y trucos que voy a cubrir en pocas conferencias te serán muy útiles cuando estés trabajando en un proyecto en tiempo real. Son bastante útiles. No se puede encontrar en ninguna parte en la noche. Al igual que estos son los consejos y trucos que usamos y llegamos a conocer cuando seguimos usando el poder de forma regular. Estas son cosas muy útiles para eso. He creado aquí un simple conjunto de datos que es tener el estado y las ciudades indias para ese estado y población. Bien, entonces es el estado de Kanaka en la India. La capital de Astra es Mumbai, Bangaloity of India y Silicon Valley de la Ahora tenemos este conjunto, vamos a aprender nuestros primeros estados este conjunto. ¿Bien? Aquí, uh, he recopilado estos datos de Wikipedia para los datos de población las ciudades de Atkins Strats Bien. Ahora, lo primero antes de continuar, tenemos que llevar este set a la RBI Vayamos al RPA aquí, iremos a buscar el libro de trabajo de datos y celular O simplemente puede hacer clic en L libro de trabajo. O simplemente puede hacer clic aquí en los datos de importación de L. Lo que quiera, puede Bien, no lo he descargado, así que lo primero que tenemos que descargar esto de Microsoft, lo siento, Google, haga clic en descargar, y ahora se descargará aquí. Ahora voy a seleccionar esto. Bien. Ahora los datos quedarán como subidos aquí. Seleccionaré esto aquí, simplemente lo cargaré. No voy a entrar en la transformación ni en algunas otras cosas. Simplemente cargaré esto. Se está cargando el set. 70 cañas tiene. Ahora cuando mires mires el ver ahora, podemos ver bajar a un maestro, ¿verdad? Bien, déjame ir a la transformación ver. Ahora bien, cuando miras aquí estos datos para esta Canara, todas estas ciudades están en Natalia, ¿verdad Pero sólo para la primera Canta y el resto de los tablones para esas columnas, tiene null Ahora si quieres, por todos los nulos quieres llenar cana mata, para todos estos quieres llenar mástil como podemos hacer con un solo click. Ese es el clip para esta conferencia. Para esto, si quieres hacer, no puedes ir manualmente y escribir bien. Para eso lo que podamos hacer, podemos ir al rincón de la venta. Transformar relleno. Y aquí puedes poner relleno, dar clic en abajo y ver aquí. Ahora, para todos los estados pertenecientes a Arata, ha llegado también conocido como T Mumbai, ha llenado el Mumbai Automáticamente, no es necesario que le digas a Parvay que estos son los estados de Mast porque hemos empezado desde aquí Comprenderá inteligentemente que las ciudades petroleras pertenecen al mástil de llenado Mastro Entendiste de la misma manera si supongamos si quieres subir, si le has dado al maestro aquí abajo y todos estos son tablones y puedes aquí, todos los tablones de nivel puedes ir a llenar y se llenará Este es el truco sencillo que puedes aplicar para llenar los valores nulos. Si quieres poner la misma beta, puedes llenarla y llenarla y se hará automáticamente por ti, derecha, cierra y aplica. Ver aquí ahora, todas las, todas las columnas han sido Conductor y Marastraversr Si quieres hacer cosas como quieres comparacion poblacion ciudad, puedes hacer aqui ahora es la comparacion de poblacion para diferentes ciudades, Mumbai, Bang, Pena, o A esas como. Sea lo que sea que quieras seleccionar, puedes seleccionar conectar con los datos de Bra. Si quieres poner recto y puedes poner, ves que el color azul son de azul claro de mástil y oscuro de azul claro de tierra y oscuro. Esto fue sencillo para llenar los valores. Ver. En la próxima conferencia aprenderemos sobre alguna otra, aprenderemos sobre algunas otras Tes. 57. Árbol de descomposición en Power BI: Hola y bienvenidos de nuevo. En esta conferencia, vamos a aprender una pestaña más centrada sobre power BI que es muy útil cuando caminas sobre datos en tiempo real, análisis de datos tiempo real, proyecto de análisis de datos. En esta conferencia, voy a hablar sobre el poder I, cómo utilizarme en el poder. Bien, entonces para eso tenemos que ir al inserto. Y entonces aquí puedes ver algunas opciones, puedes ver que no estaban disponibles antes. Uno es el árbol de descomposición, ya veremos qué es eso. Entonces otra es la narrativa. Bien, ahora veremos primero lo que es narrativa ver Aquí tenemos este reporte, ¿verdad? Supongamos que hemos creado un dashboard en este reporte. Entonces como vas a ir a decir eso, bien, parte de la población 2001 por eso, ¿verdad? Obtendrás algún análisis analizándolo manualmente. Pero al hacer clic en Narrativa, qué va a hacer, agregará un resumen escrito generado automáticamente de sus datos a este reporte. En base a este reporte que has creado, te dará el resumen autogenerado tus datos para que puedas compartir fácilmente con tu gerencia Vamos a hacer clic en esa narrativa y ver aquí. Tan pronto como hice clic en la narrativa, obtuve esta suma total de población 2001, 2001 fue mayor Maastra que Aka Es decir que en este reporte, con este reporte, podemos ver esa población total de Mat en 2001, mucho mayor que aka. Este es un análisis que estamos obteniendo de la IA. Bien, entonces el segundo, lo que está diciendo Mumbai en el estado Marastra conformó 26.72% de la población veraniega Eso significa que la población total de Maastra, población de Mumbai era 26.72% de la población total del estado de Mast Es por eso que un estado más grande, la ciudad más grande Maastra, es 26.70% de la población total de Maststrand cosa, suma promedio población mucho mayor Patra Aquí estaba, la población promedio como más en mástil. Esto es lo que obtuvimos de esta cosa narrativa que veremos en detalle en alguna otra conferencia. Bien, cuando tengamos algún tablero mejor, entonces usaremos la narrativa también. Ahora lo siguiente que quiero decirte sobre el árbol de descomposición. Al hacer clic en el árbol de descomposición aquí, obtendrá esto, minimizará esto y maximizará esto. ¿Bien? Entonces verás esta descomposición tres. Déjame decirte primero qué es la descomposición como para la descomposición del sitio web de Microsoft tres. En la descomposición de energía tres, visual en Power Wales, se visualizan datos en múltiples dimensiones. Lo que hará, te permitirá analizar los datos en múltiples dimensiones. Se agrega automáticamente los datos y permite profundizar en sus dimensiones en cualquier orden. También es una inteligencia artificial I visualización, así puedes pedirle que encuentre la siguiente dimensión en la que leer. Con base en los criterios, ciertos criterios que puedes obtener. La herramienta es valiosa para la exploración ad hoc y la realización de análisis de código raíz. Consulta aquí, te llevará paso a paso a la nueva dimensión y podrás analizar tus datos. Se puede utilizar en escenarios como escenario de la cadena de suministro que en gran parte el porcentaje de producto que una empresa tiene en la parte posterior de stock. Un escenario de ventas que irrumpe en las ventas de videojuegos por numerosos factores como el género de los juegos y el editor. Estos son los escenarios que puedes usar Esta cosa cuando k esta cosa. Árbol de composición, ya verás. O dos opciones. Analizar y explicar por qué. partir de esas dos cosas, obtendremos nuestra respuesta. Vayamos ahora al poder para llegar al árbol de descomposición. Tenemos que llegar al inserto y luego tenemos que asumir el árbol de descomposición. Y esto lo conseguirás. Estoy aquí. Se puede ver el analizar y explicar por explicado por lo que voy a hacer, Analizar por población y explicar por qué. Ver aquí ahora estamos obteniendo la suma de población en 1991. Es esto Cuando haces clic, puedes ver aquí más firmar aquí. Al hacer clic en el signo más, te mostrará las opciones de alto valor, bajo valor. Y cuando haces click en CT, puedes ver aquí, te dará los datos, CT sabio, hogar por población n. ¿Bien? Puede seleccionar esto también, y todos los informes se filtrarán en función de eso. Bien. De esta manera se puede construir más abajo. Lo siguiente al hacer clic aquí. Al hacer clic en Valor alto, la más baja, la población más alta, luego Bangor De igual manera los datos. Lo siguiente que puedes poner Ciudad, Tenemos bajo valor. Te mostrará primero la población más baja y luego te llevará a la más alta. Este es el enorme árbol de descomposición. Podemos poner estado también. Cuando puse estado como otro sol de diamante, el signo más apareció aquí. Cuando volvamos a hacer clic, obtendremos un valor alto, un valor bajo y un estado sobre valor alto aquí está demandando a Maasai pertenecer a Mas Bien, así de esta manera podemos analizar. Ahora estamos viendo construido sobre el estado. Ahora podemos ver la población veraniega en Maastakanatka. Entonces al hacer clic en At, te mostrará los detalles de las ciudades intra select Kanaka Te mostrará ciudades en A. Este es el poder de la IA que podemos obtener esta descomposición de datos y podemos analizar más rápido si quieres hacer análisis de causa raíz, puedes hacerlo muy fácilmente en la siguiente conferencia. En la siguiente conferencia. En la próxima conferencia, seguiremos mirando a la tipséntrica Intentaremos explorar más tipsric ocultos cuando caminemos, caminemos más rápido y más rápido y de manera más inteligente dentro de la próxima conferencia 58. Uso rápido de la función de IA narrativa: Hola y bienvenidos de nuevo. Estoy de vuelta con otro ejercicio. En esto, vamos a simplemente, vamos a crear algunas imágenes e intentaremos visualizar los datos Ya he tomado una muestra de datos de datos de la página web de Cagle Esa es la muestra de datos de ventas. Lo que voy a hacer, sólo lo importaré. En realidad, ya lo he importado. Estos son los datos que te mostraré. Este es el dato de muestra que tomé del Agon. Aquí tenemos las diversas columnas para datos de ventas para una empresa en particular. Y las columnas son número de pedido, cantidad, pedido, precio para cada pedido, y luego el lead en número, y luego ventas y el estado de la fecha del pedido. Este es el trimestre I, el mes ID. Entonces tenemos el ID del año. Y luego tenemos la línea de productos para qué línea se ha vendido ese producto. Así son los datos para las ventas de autos. Venta de autos. Entonces tenemos la línea de productos como autos clásicos, camiones y autobuses. Autos antiguos. Bien. Todo tipo de autos aquí. Después MSRP y luego la manufact, es decir. Y luego el código del producto, luego el nombre del cliente, número de teléfono, dirección, línea 12, y luego ciudad, estado, código postal, territorio del país. Y luego tenemos el contacto, apellido y nombre de pila. Y luego el tamaño del trato aquí. Esta columna es muy importante porque te dirá qué tipo de tamaño de la oferta diaria es. Mediano, grande, pequeño. La mayoría de las cosas que puedes ver aquí, tenemos grandes, medianas es pequeñas. Pero la mayoría de las ofertas son de tamaño mediano, pequeñas también ahí. Entonces tenemos las tres categorías, trato, tamaño están ahí. Cuando mires aquí, ve pequeño, mediano, grande. Todo esto son los datos que obtuve de Cagle y cómo vamos a visualizar y analizar estos datos de muestra para ello Bien, esta es la vieja visualzación que hemos creado. Voy a crear una nueva página aquí. Sigo en lo mismo. Bien, entonces aquí tenemos la fuente de datos, Muestra de ventas, datos de ventas, muestra de subrayado Y aquí queremos visualizar, si vas a ver la relación, no hay relación establecida. Por ahora. No vamos a adentrarnos en establecer la relación y todo. Sólo intentaremos visualizar los datos. Supongamos que obtienes los datos de tu cliente y solo quieres contarles algunas de las cosas importantes. Ellos solo quieren visualizar los datos y analizar las cosas. En ese caso, no profundiremos en establecer la lencia entre las diferentes tablas o no vamos a transformar los datos, no vamos a eliminar los valores nulos que están mirando los datos Simplemente intentaremos analizar rápidamente los datos y darle la entrada al cliente para que pueda comenzar a trabajar en su marketing o lo que quiera hacer. Bien, entendido. Esta es la agenda básica de esta conferencia. Empecemos aquí. Lo que voy a hacer, voy a tratar de crear primero alguna utilización. Simplemente selecciono el gráfico de columnas de pila. Entonces quiero analizar las ventas por. Supongamos que quiero analizar las ventas por ciudad. Seleccionaré Ciudad y luego seleccionaré las Ventas. Ver aquí. Tan pronto como seleccioné estos dos, estoy obteniendo el gráfico de barras de pila aquí. Y puedes ver por Madrid, esta es la venta y todo esto, ¿bien? Esta es una visualización que obtengo. Te diré por qué estoy creando todo esto. Esta es la siguiente visualización. Lo que voy a hacer, voy a crear un gráfico circular. Aquí, seleccione el gráfico circular. Y en este gráfico, lo que quiero hacer, quiero analizar lo que podemos hacer. Seleccionaré el, déjame seleccionar el ID del producto, dónde está, el código del producto y las ventas. En lugar del núcleo del producto. En lugar del producto Core, seleccionaré el País. Bien, esto se ve bien. Y País, y Ventas. Bien, entonces ahora tenemos estos dos. Vamos a crear una rebanadora aquí también. Seleccionaré una rebanadora aquí. Para rebanadora, quiero suponer rebanadora, quiero poner el país o ciudad Ciudad aquí. Cuando seleccionemos ciudad, nos dará los datos específicos de la ciudad. Bien, ahora hemos creado las tres visualizaciones aquí. Ahora voy a ir al inserto. Y aquí nosotros, sólo voy a hacer clic en la narrativa y ver cuáles son las cosas que estamos obteniendo de la que veo aquí. Tan pronto como hicimos clic en la narrativa, nos está dando el resumen para nuestra visualización que hemos creado El Fs en IA nos está diciendo que en este asunto tiene la mayor suma de ventas. Ahora bien, cuando miras este gráfico, llegas a notar que bien, Madrid tiene la venta más alta, ¿verdad? Lo mismo que también nos está dando asuntos pero con algo más de información. Al igual que era 3,000% más alto que el Hall Roy que tuvo las ventas más bajas Mira aquí ahora estamos consiguiendo el rápido análisis de que desde aquí llegamos a Not Madrid. Madrid tuvo las ventas más altas, pero no sabíamos cuál era la más baja. Aquí, cuando veas vas a llegar a no estar bien. Esta ciudad tiene la más baja y esta ciudad tiene las mayores ventas. Pero aquí lo que está haciendo es rápido, te está diciendo que el más bajo y el más alto tiene esta gran diferencia, alrededor de 3,000% diferencias ahí entre el más alto y el más Entonces el siguiente es Madrid representó 10.79% de las ventas. Bien. Y luego en 73 ciudades, la suma de ventas va desde 33,442 Tail attitude 551 Esta es la información que estamos obteniendo rápidamente de la I con solo hacer clic en un botón narrativo, ¿verdad? Simplemente haz clic en la narrativa y obtendrás toda esta información. Siempre que a tu cliente se le ocurran algunos conjuntos rápidos y quieren que analices, puedes simplemente crear cosas aleatorias. No al azar, sino lo que sea que entendiste a partir de esos datos, solo tienes que crear pocas visualizaciones, pocas tablas y luego hacer clic en narrativa y obtener rápidamente la información que puedas dentro de segundo o mío. Puedes reenviársela a tu cliente y él estará muy contento. Este es un acto que puedes usar cuando tengas menos tiempo y quieras brindar más información a tu cliente. Entonces espero que hayas llegado a saber cómo hacer esto. Si quieres más información de la IA, puedes crear más cantidad de gráficos y lo primero es que primero necesitas entender los datos, entender los datos y luego solo podrás crear los gráficos correctos. Cuando creas gráficos correctos, puedes visualizar más y puedes obtener más incluso de la IA, ¿verdad? Espero que te destruyan. Y nos reuniremos en la próxima conferencia. 59. Guía de presentación de proyectos de clase: Hola y bienvenidos a esta conferencia. Y espero que hayas completado esta clase y hayas entendido cómo crear cuadros de mando y gráficos de Power BI. Entonces en esta conferencia, explicaré cómo puedes rápidamente, podrías calentar tu proyecto y verlo en cualquier proyecto que estés creando que puedas decirlo conmigo en, a través de la clase. Cuando vengas a tu clase, podrás ver tu proyecto y recursos. Y aquí he dado los lineamientos claros cómo se puede comer nuestro proyecto. Por lo que necesitamos usar el archivo punto XLSX de análisis de clientes. Y tenemos que importar este archivo al PowerBI y crear el informe de análisis de clientes. Este reporte, hay que esperar en el archivo Excel. Y una vez que este reporte ha sido, se ha creado un dashboard. Simplemente toma una captura de pantalla de este tablero, guárdalo como un archivo JPEG, un archivo PNG y luego regresa a la clase. Aquí encuentras operaciones de creación, proyecto y solo tienes que hacer clic en eso. Y te llevará al riñón proyecto de TI seis. Y aquí solo necesitas proporcionar el título del proyecto como aquí, el título del proyecto sería análisis de clientes. Análisis. Supongamos tu nombre, mi nombre es Sunil, y aquí solo proporcionas una breve descripción y luego subes esa imagen que has tomado como captura de pantalla. Esta es la captura de pantalla. Así que solo tienes que subir este clic Abrir y esto se cargará. Por lo que solo tienes que hacer clic en enviar. Y ahí es donde se subirá la imagen aquí. Después de eso, quieres agregar más imágenes que puedas poner, bien. O si queremos maquillarnos con solo subir esa imagen y click en Publicar y tu proyecto será enviado. ¿Bien? Así que de esta manera puedes meterte en el proyecto de clase y alguna imagen madura de NASPA con nosotros para que pueda pasarlo y compartir comentarios contigo. Gracias. 60. Proyecto y conclusión de clase: Ahora hemos completado esta clase y hemos aprendido a crear dashboards interactivos, cómo agregar estos valores predeterminados a nuestro dashboard, cómo hacerlo interactivo. Entonces ahora al final de la clase, te voy a dar un proyecto que hacer. Y ese es un proyecto bastante sencillo porque en esto, te voy a dar este archivo Excel, cual tendrá el análisis del cliente sobre esto. Y ellos lo han hecho, tendrás que crear un reporte similar a éste. Puedes crear tu propio informe y tablero, pero estoy dando un salto sobre eso. Que los informes de análisis de clientes tendrían los cinco principales clientes detenidos por producto por venta, cantidad total del cliente del hotel, pedido total, beneficio total, ventas totales por mes y año. Total de ganancias y ventas por tienda y nuevos clientes, cliente repetido y cliente perdido de oído. Entonces todos estos informes los tienes que poner en el panel de análisis de clientes e informar. Y hay que presentar ese proyecto a los proyectos de clase. Entonces ese es el proyecto de clase simple que te voy a dar. Te voy a dar el archivo Excel para el proyecto que hemos hecho en la clase y para la práctica y proyecto también, te voy a dar un archivo de Excel punto de análisis de clientes que puedes usar para crear el proyecto. Entonces espero que crees este dashboard y te sometas al proyecto de clase y compartas con nosotros para que podamos recorrerlo, tratar de hacerlo más interactivo, más dinámico y más colorido. Entonces gracias por ver esta clase. Espero que hayas aprendido mucho de esta clase. Gracias.