Los fundamentos de Big Data en Excel: PowerQuery y PowerPivot

1. Introducción: Hola, me llamo Ruben. Fuera de esta clase vamos a ver las características PowerPivot y Power Query en Excel. Powerpivot en Power Query o dos características que son geniales para usar para trabajar más rápido, más eficiente y más fácil con conjuntos de datos grandes y grandes. He dado mi experiencia con esas características trabajando para diferentes organizaciones grandes como gestión de inversiones ING, presentación de diapositivas, Pfizer, y más. Ya sea principiante o intermedio en Excel. Siempre y cuando realmente no hayas trabajado con esas características antes, esta clase es genial para ti. Por lo general, esos conjuntos de datos grandes y grandes se utilizan dentro de grandes corporaciones. Y si trabajas para una gran empresa y luchas con que los datos se vuelvan lentos, o que los datos se pierdan desordenados. Y solo tienes demasiados datos que manejar y analizar. Y esta clase va a ser genial para ti. Entonces en esta clase vamos a ir un poco más adelante en, en las fórmulas de Excel Ben. No obstante, aún no va a ser ciencia de cohetes. Vamos a cubrir los fundamentos básicos de usar esas dos funciones. Y por lo tanto vamos a tener para ambas funciones, lo que tanto PowerPivot como Power Query, vamos a tener un video de introducción explicando en lo que hacen. Vamos a explicar las ventajas de usarlas, desventajas. Y los videos subsecuentes van a buscar cómo usarlos. Vamos a mostrar algunos ejemplos. También tendré asignado un proyecto a esta clase, o puedes practicar usando esta característica si estás listo para ahorrar mucho tiempo y frustración en Excel. Y esta clase es para ti. Y entonces espero verte en mi próximo video donde vamos a repasar el esquema de esta clase y cubrir qué ejecutivo vamos a discutir en esta clase y cuál va a ser el proyecto. Espero verte en el siguiente video. 2. Esquema de clase y proyecto: Hola y bienvenidos a la visión general de la clase y la descripción del proyecto sobre la clase, los conceptos básicos del big data en Excel. Y vamos a utilizar Power Query y Power Pivot. Por lo que el contorno de esta clase se ve de la siguiente manera. Empezaremos con la introducción y el video en el que estamos ahora mismo, el esquema de clase y el proyecto. A partir de ahí, vamos a sumergirnos en dos características, la función Power Query y Power Pivot en Excel. Empezaremos introduciendo Power Query. Entonces te voy a explicar por qué tal vez quieras usarlo y también por qué es tan genial. Y los videos que vienen después de eso te van a mostrar cómo usarlo. Entonces cómo obtener datos con Power Query y cómo hacer transformaciones de datos para preparar sus datos antes de empezar a calcularlos. Entonces vamos a ver PowerPivot, que utiliza los docs DAX, que es un método para crear fórmulas dentro de los Power Pivot. Vamos a crear tablas a partir de nuestras consultas de poder. Todo esto en conjunto, nuestros métodos a utilizar para trabajar con una gran pila de datos. Después de eso, vamos a revisar la revisión. Entonces vamos a ver cómo hiciste el proyecto. Piensa que debería haber prestado atención cuando estabas haciendo un proyecto. En el último video es el altro estará firmando la clase. Por lo que el proyecto de clase es básicamente crear tu propia tabla de Power Pivot. Vas a tener la libertad de crear tu propio informe. No obstante, no lo estamos. Voy a requerir que incluya algunas ideas. Y también podríamos exigirle que aplique los docs DAX. En primer lugar, se intentó sumar el margen de beneficio por producto. Y en segundo lugar, trató de sumar las ventas totales por país, nos dan insights sobre eso. Y el tercero que quería ver de nuevo en el proyecto son descuentos por segmento dados en porcentaje. Podría sonar un poco vago de lo que estoy hablando en este momento, pero déjame mostrarte ficha técnica desde la que estaremos trabajando. Y entonces esos tres puntos deberían tener sentido y deberías poder con lo que vamos a aprender en esta clase para aplicarte. Por lo que estas son dos hojas, ella querría la hoja 2 y 1, tenemos datos sobre los productos que se venden. Entonces en qué segmento, qué país, qué tipo de proyecto, productos, etcétera. Y luego la otra hoja, vamos a tener más datos financieros. Todos nuestros datos se van a conectar con un ID, un identificador único, que nos va a ayudar a emparejar las filas de la hoja con la otra hoja. Pero es algo que vamos a buscar en uno, vamos a hacer nuestra Power Query. Entonces a partir de estos datos, vamos a tener que hacer un reporte usando Power Query. Y eso van a ser nuestros proyectos a lo largo de las clases tratadas de construir en tu propio proyecto. Por lo que en la revisión del proyecto, se puede ver cuáles son las cosas en las que debiste haber prestado atención. Y si te acercabas a la dirección correcta de usar Power Query y Power Pivot. Está bien, Así que eso fue todo para este video. Ese fue nuestro esquema de clase y descripción del proyecto. Espero que estés tan emocionado como yo por empezar a bucear en este tema como su tema que no es demasiado conocido dentro de Excel. Y sobre todo si sigues luchando con pilas de datos más grandes y grandes. Te va a encantar esta clase y te van a encantar las características que te estarán desmitificando. Entonces espero verte en el próximo video donde vamos a hablar lo que Power Query va a presentarnos al tema. Por lo que espero verte en el siguiente video. 3. Introducción a la consulta de poder: Bienvenido a la Consulta de Introducción a Power. En este video, te voy a guiar por qué Power Query exacto usar. Y también preferiré ligeramente PowerPivot es básicamente el conocimiento que necesitamos tener para que nos sumergamos y por lo tanto esta clase. Entonces, ¿por qué Power Query? Power Query es una herramienta muy fácil que te permite saltarte muchos pasos que normalmente tienes que hacer cuando trabajas en Excel. Entonces, por ejemplo, cuando quieres combinar archivos y Excel o quieres hacer un análisis, algunas cosas que a menudo tienes que hacer es limpiar tus datos para transformar tus datos. Y hay que copiarlo pegarlo de fuentes quizá diferentes. Usa identificadores únicos para combinar diferentes hojas, poniendo muchas fórmulas. Y eventualmente terminarás con el 80% de tu tiempo preparando datos y el 20 por ciento de tu tiempo en realidad solo analizando datos. Power Query se hace para obtener más fácilmente datos y luego también se transforma en datos más estructurados que son más fáciles, fáciles de analizar. Entonces como se puede ver, hay una variedad de fuentes que podemos utilizar. Varios Azure, varios un SQL Server, salesforce como uso VI documentos e incluso fuentes de la web. Por lo que Excel tiene 1.048,576 filas. Ese es el límite. No se puede ir más allá de eso. Usando Power Query, sin embargo, MIG hace posible ir más allá de eso porque con Power Query realmente no tienes que ver las filas aquí, ni siquiera tenerla como una hoja de cálculo de Excel. Ahora lo que hace, son las fuentes, los datos, y se agrega a los datos en tablas o gráficos antes de incluso ponerlo en una tabla enorme con más de un millón de filas. Por lo tanto, el gris de potencia suele ser un más eficiente, pero también mucho más rápido y más fácil de lo que es una hoja de cálculo de Excel. Entonces de nuevo, por qué la ley Power Query debería ver a continuación, puedes hacer las diferentes conexiones entre tus fuentes de datos para eventualmente trazar datos en gráficos, tablas, etc. También puedes crear campos calculados. Y esto hace que las cosas sean mucho más fáciles y mucho más fáciles de tener una visión general fuera. Imagina tener todas esas fuentes de datos que ves justo frente a ti. Tener que combinarlos en una sola tabla te va a llevar mucho tiempo, muchas fórmulas, mucho formato y Power Query está hecho para la gente. Utilizan una gran cantidad de datos y hacen que sus procesos sean más rápidos y fáciles. Entonces con Power Query, como dije, puedes transformar datos. Por lo que hay un par de pasos que puedes hacer y puedes automatizar después de haberlo hecho una vez por transformar tus datos. Y esto es eliminar columnas, filtrar los datos, agrupar datos, pivotar o pivotar los datos. Dividir cadenas en subcadenas, extraer palabras clave de las cadenas. Doblar reglas desde otra tabla, y unir dos tablas de dimensiones. Hay mucho más que puedes hacer con Power Query. No obstante, no es solo esta lista, sino que estos son solo un par de ejemplos de pequeñas tareas frustrantes que hay que hacer. Si no tienes a Parker en Excel creando una columna extra, agregando esas fórmulas para eliminar este pequeño apéndice en tu texto que no debería estar ahí. O filtrar los códigos mal formateados o tener que transformar las fechas. Puede ser muy, muy espantoso hacer esos procesos. Y Power Query está hecho para que esto sea fácil. Y puedes automatizar esos procesos para el siguiente archivo que vas a importar. Entonces como dije, un par de características, es outro transformar datos, combinar fuentes, consolidarlos en conjuntos de datos. Y Power Query se puede utilizar en Excel para Windows 2010, 2013, y 2016. Si tienes Excel 2010 o 2013, tienes que descargar un complemento y lo puedes encontrar en la página de Microsoft. Se trata de un complemento gratuito para poder usar esto. A partir de 2016. Se trata de una funcionalidad incorporada en Excel. Yo mismo, estoy usando un Mac para esta clase. En realidad tengo que usar un Windows porque en Mac, desafortunadamente, esta funcionalidad no existe. Y eso es todo. Esta es nuestra introducción a Power Query. Entonces espero que ahora entiendas lo grandes de los problemas que Power Query puede resolver si trabajas con un conjunto grande, qué tal Theta. Y por lo tanto, espero verlos en la siguiente clase en la que nos sumergimos en el abastecimiento de datos en Power Query. Entonces espero verte en el siguiente video. 4. Consulta de poder : abastecimiento: Entonces este es el primer video donde realmente vamos a ensuciarnos las manos y empezar a trabajar en Excel. Por lo que en el video anterior, lo hemos visto. Qué Power Query realmente puedes hacer por nosotros. ¿ Por qué queremos usarlo? En este video, te voy a mostrar cómo funciona. En este ejemplo que tenemos, que son celdas que datos de ventas de 20172018. Voy a mantenerlo sencillo. Y de nuevo, esta es una clase para principiantes sobre personas de Power Query que aún no están familiarizadas con ella. Y por lo tanto, vamos a mantenerlo sencillo y no todo demasiado complejo. Y solo quiero mostrarles algunas de las características clave que tiene para organizar nuestros datos cuando estamos trabajando con conjuntos de datos grandes o cuando tenemos muchas fuentes diferentes. Por lo que Power Query básicamente reúne nuestras fuentes de datos y nos ayuda a transformar los datos para que podamos leerlos por completo. Por lo que nuestra pantalla en este momento vemos dos ventanas de Excel. El de izquierda todavía se queda en 2017 y uno rojo es 2018. Algo que es importante asegurarnos antes de empezar es asegurarnos de que nombres tus tablas y de que ambas tablas tengan el mismo nombre. Por lo que queremos poner aquí datos de ventas, y esta tabla se hace 17. También queremos poner datos de ventas. Ahora con eso en mente, vamos a iniciar nuestro proceso y lo primero que queremos hacer es asegurar ambos archivos y cerrarlos. Y aquí tenemos una hoja de Excel en blanco. Aquí vamos a Nueva Consulta. Hacemos click en archivo firme desde carpeta. Tenga en cuenta que también se pueden utilizar las otras fuentes. Entonces desde libro de trabajo, desde CSV, pero incluso desde bases de datos como SQL Servers, microsoft x's, hay una forma de conectar Azure y también puedes usar fuentes en línea. Entonces desde la web, por ejemplo. Esta es una gran manera de actualizaciones continuas de sus datos. Esta es una gran manera y estas herramientas en línea o Servidores B que conectan esos más ricos Power Query la hace aún más potente. Y obviamente, si tienes diferentes fuentes, puede llegar a ser aún más complicado transformar tus datos correctamente. Y por lo tanto, Power Query es una gran herramienta. Por lo que hacemos click en nuestro caso en desde carpeta. Y aquí mismo tenemos una carpeta que contiene los dos archivos de datos de ventas que acabamos de ver. Y si hace clic en abrir, se ven los dos archivos. Por lo que sella 2017 y 2018, hacemos click en datos combinados y transferidos. También podemos transformar datos o cargar, solo cargar datos con. Por ahora queremos terminar combinar y transformar los datos. Y queremos seleccionar la tabla de datos de ventas. Ahora si golpeamos Ok, ya verás que vamos a conseguir a ambas de nuestras fuentes en una sola tabla. Y ahora mismo ves al Editor de Power Query. Y si nos desplazamos hacia abajo en la primera columna, que es el nombre de la fuente, deberíamos ver 2070, pero también deberíamos ver 2018. Y ahí vamos. Entonces aquí tenemos los datos de 2018 y ahora Power Query básicamente ha armado ambos archivos coinciden con los nombres de las columnas. Y ahora tenemos una mesa grande en lugar de dos diferentes a partir de la cual podemos iniciar el proceso de transformación. Entonces eso significa que en el siguiente video vamos a ver cómo transformar estos datos antes de que realmente los vamos a usar y analizarlos. Y podemos guardar este proceso de transformación para usarlo más adelante para otras hojas de datos de ventas también. Entonces, por ejemplo, si el próximo año vamos a sumar esos datos en 201819. Tendrás que volver a combinar esas hojas de datos. Queremos recordar cuáles fueron los pasos de nuevo para transformarse, y ahí es donde les vamos a ver el siguiente video. Por lo que espero verte ahí. 5. Consulta de potencia: transformar los datos: Muy bien, entonces en este video, vamos a hablar de transformar beta, y esta es una de las características clave que ofrece Power Query. Entonces lo que vamos a ver en este video es cómo podemos transformarlos, ambas fuentes de datos en una hoja mejor formateada. Y también cómo este proceso afecta nuestro futuro y cómo podemos automatizar esto. Por lo que ahora mismo vamos a empezar por construir son pasos de transformación. Y vamos a ir a comprarlo uno por uno por las columnas de lo que debemos cambiar o qué debemos, qué debemos hacer. Por lo que en primer lugar, podemos eliminar el nombre de la fuente. Esto no es relevante para la ficha técnica. Y el primero siguiente que vemos es producto. Y curiosamente, por alguna razón, no sólo vemos predecir cuál es América, sino que también vemos el ID del producto. Y queremos dividirnos. Esto se vería mucho más bonito. Entonces, ¿cómo vamos a hacer esto es que queremos seleccionar la columna y queremos dar click en Dividir por columna, por el limitador. Y luego si hacemos clic en Personalizado aquí mismo, podemos poner en el espacio porque nuestro delimitador no son sólo los dashboards, el espacio, el dash space. Y ahora si hacemos click en Ok, vemos que ahora tenemos ID de productos y el nombre del producto. Y eso también es cambiar el nombre de la columna. Entonces en consecuencia, voy a poner este, va a ser nombre del producto. Al mirar el resto, nada raro parece estar pasando. Todo parece estar bien puesto y las columnas. Entonces lo único que quieres cambiar ahora es formatear. Entonces vamos a seleccionar todo lo que debe ser un número, que es ID de producto, unidades vendidas. El precio es moneda. Los precios de venta también ocurren en C, Así que vamos a saltarnos esos. Entre número se encuentra un número, las ideas y el número. El año es un número. ¿ Y lo es? Entonces todos estos, vamos a dar el tipo de formato numérico, que es un número entero. Siguiente arriba es poner todo lo que está relacionado con la moneda en un formato polar. Esto significa que siempre que vamos a poner y cargar esta fuente de datos en Excel, y cada vez que obtenemos una nueva fila y automáticamente se convierte en un dólar. En este caso, o cualquiera que sea la regla de formato que se la demos a la columna. Entonces vamos a empezar con el precio de fabricación, que es la moneda. Simplemente empezaré a seleccionar todos ellos. Y nosotros hacemos lo mismo. Por lo que da clic derecho del ratón, vamos a cambiar de tipo, y aquí hacemos click en moneda. Entonces tenemos deuda que parece haber cambiado ya a una fecha. Sí, lo es. Y eso es todo para la formación. También es posible agregar otra columna. Por lo que me han calculado campo. Pero para esta clase no vamos a estar haciendo eso. Esto lo haremos con la Power Query. Entonces ahora en el paso correcto tenemos todos nuestros pasos de transformación y empezamos por contratarlo todo el camino para cambiar los tipos de columnas. Como puedes ver, no hicimos demasiadas cosas altamente, altamente emocionantes y mucha magia con nuestros números. Pero al menos lo que debe quedar claro de este video es que puedes establecer siguiendo los pasos que debemos hacer para transformar nuestros datos correctamente. Y podemos crear este proceso, podemos crear estos pasos, que también serán los pasos para cualquier nueva fila de los datos en él. Entonces cuando termines, puedes subir aquí y puedes hacer click en Cerrar, cerrar y cargar datos. Y como pueden ver, en este momento tenemos nuestros datos cargados en esta hoja y los datos se transforman. Por lo que como pueden ver, hemos escuchado la idea y el nombre del producto separados. Y ahora si vamos a nuestra hoja 2018, que es ésta, y ésta es una sobre dos fuentes. Y agregamos otra fila. Entonces hagamos estas pruebas de prueba o podemos identificarlo más fácilmente. Y no ponemos un ID de producto. Cometí un error aquí. Debería probar aquí. No ponemos en el ID impreso y el nombre del producto por separado, pero lo vamos a hacer como se hizo inicialmente. Entonces poniéndolos, fusionándolos. Y el resto vamos a copiar y pegar también. Deberíamos estar viendo que esto se está dividiendo. Y si eso es cierto, entonces nuestra transformación está funcionando. Es solo una pequeña prueba para asegurarte de que las cosas funcionen y para mostrarte cuál es la dinámica entre esas fuentes de datos y Power Query. Ahora guardo el archivo. Y ahora si vamos a nuestro archivo de consulta y nos actualizamos, ya ves que se está agregando prueba de prueba. Tenemos dos columnas diferentes, ID y nombre, y que también se divide apropiadamente. Y esto nos dice que esa parte de nuestro proceso de transformación está funcionando. Y esto te deja de un vistazo lo que realmente hace Power Query y por qué es tan funcional. Entonces eso fue todo para este video. En el siguiente video vamos a empezar a buscar Power Query, que es un poco más desde una perspectiva analítica. Y vamos a utilizar un enfoque analítico en el procesamiento de datos, en tablas y gráficos, que es una gran herramienta si quieres ir a empezar a dar con los datos que tenemos. Espero que este sea un video útil para ti y espero verte en el siguiente. 6. Pivot de potencia: hacer cuadros de Pivot: Entonces con nuestros pasos de transformación de datos establecidos, que podemos ver por aquí, vamos a sumergirnos en el uso de Power Query. Por lo que podemos cerrar esta consulta. Vamos a refrescar rápidamente nuestros datos. Y ahora queremos agregar Power Query y vamos a empezar a ejecutar tablas de diferentes fuentes de datos. Entonces antes de empezar, lo que he sido mientras tanto, agregó algo más de información que tenemos. Entonces como sabemos, cada fila de aquí es sobre ASU. Pero no contiene esto nada sobre la información de envío porque esto proviene de una tabla separada. Y luego tenemos otra mesa que nos dice qué transportistas para diferente tipo de envío de privatización. Entonces digamos en esto, en nuestro caso de ejemplo, si el envío es alto, entonces la H va a entregar nuestro paquete. Si es medio, es x fed, y si es baja, es Postal. Entonces lo que queremos hacer ahora es sin tener que usar vLookups, SUMIFS, y otro tipo de fórmula. Queremos agregar estos datos y salir, ponerlos en potencia perspicaz, tener gráficos pivote y tablas pivote. Por lo que antes de empezar, tendremos que añadir Power Query. Y para agregar Power Query, queremos ir a Archivo, click en Opciones, Complementos. Y luego queremos seleccionar Complementos. Haga clic en Ir. Y ahora puedes seleccionar aquí Microsoft PowerPivot para Excel. Y ahora si hacemos click Ok, podemos ver aquí mismo se agrega Power Pivot. Ahora si haces click en PowerPivot, no tenemos tantas opciones para elegir. Básicamente lo que queremos hacer. Queremos crear un modelo de datos. Y en este modelo de datos vamos a poner los transportistas, la información de envío y los datos de los sellos. Vamos a dejar atrás las relaciones y la lógica. Y a partir de ahí, podemos empezar a crear tablas pivote. Por lo que nuestro primer paso es agregar nuestra hoja principal. Entonces llamemos a estos nuestra principal fuente de datos, nuestra hoja principal. Y queremos editar a los modelos de datos. Y lo que eso hace es abrirnos Power Query para nosotros. Y ahora si hacemos clic aquí en Vista de diagrama, y esta pequeña sección representa nuestra pestaña de datos de origen. Y antes de seguir agregando el resto, vamos a asegurarnos de que demos nombres que me olvidé de hacer. Hagamos que demos Midlands, asegurémonos de dar nombres a las mesas. Y lo podemos hacer dando click en la tabla. Da click en Diseñar aquí arriba. Hice esto dado aquí y nombre, que va a ser ventas. Entonces la información de envío es lo mismo. Bueno, es logística y transportistas. Ya lo agregué también. Se hace clic en una mesa, se va al diseño. Y ya ves que ya hemos añadido transportistas. Entonces con eso hecho, también vamos a hacer lo mismo con esas mesas. Vamos al Power Pivot y también lo agregamos al modelo de datos. Y como puedes ver, ahora se ha agregado a nuestra visión general. Y vamos a hacer lo mismo para los transportistas agregados al modelo de datos. Entonces lo que es bueno saber es que un flujo de datos solo funciona de una manera. Por lo que tenemos, queremos crear tablas pivote. Deberíamos pensar en cuáles son los datos centrales, los datos de origen que queremos usar, y nuestras otras tablas que podemos usar para conectarnos, hacer conexiones entre nuestros datos básicos iniciales y las tablas de edición como portadores. Suena poco falso. Se hará más claro cuando nos sumergamos en tablas pivote. Entonces por ahora lo que queremos hacer es que queremos establecer las relaciones entre ellos. Queremos enseñar a Excel ¿cuál es la lógica detrás de esas diferentes mesas? ¿ Y cómo podemos conectarlos? De modo que podemos crear más insights por completo. En primer lugar, tenemos identificación. Un ID es nuestro sello de ventas ID de la venta. Y igualar esos dos significa que entonces podemos ver que, por ejemplo, dentro de los plazos de entrega, cuántas ventas se tienen que generar por plazo o por prioridad. No podemos hacer eso si no tenemos como este identificador coincidente. Por lo que hacemos click en ID y luego empezamos a arrastrar a nuestra de Seattle. Y tenga en cuenta que la dirección es importante para la dirección. Si tus datos básicos siempre deben ser los que están siendo apuntados. Y ahora para conectar la logística al transportista, queremos conectar prioridad para prevalecer. Y ahí vamos. Ahora hemos establecido nuestras relaciones de nuestras diferentes mesas. Y si tienes ganas de organizarte, puedes arrastrarlos también. Ahora mismo, como en el video anterior, lo hemos mantenido muy sencillo. No hacemos de este un proceso muy complicado, pero obviamente el mayor valor que obtienes de herramientas como PowerPivot. Pero también Power Query es cuando se complica porque esas distancias específicas, específicamente esta herramienta te va a ayudar a mantener la visión general de tus relaciones de datos en lugar de tener que crear infinitas consultas de campo y otros fórmulas para hacer coincidir tus datos juntos. Y cuando estás trabajando con diferentes fuentes y tal vez no solo tramposos, sino también otras fuentes donde puedes agregar aquí bajo Beta externa. Y esto asegura que las cosas, sí, ¿seguiste teniendo una visión general? Entonces con eso dicho, ahora queremos subir aquí para crear nuestra primera tabla pivote y mostrarte cómo se ve. Por lo que vamos a la tabla de pivote, vamos a una nueva hoja de trabajo y queremos utilizar los transportistas como primera perspectiva de nuestra primera tabla de pivote. Y por las direcciones que se nos han dado en el mapeo, no podemos decir, por ejemplo, qué país ha llegado a transportista. Y esto es por la jerarquía que dimos en las relaciones que construimos entre las diferentes tablas. Por lo que queremos utilizar, preferentemente utilizar todos los datos de ventas bajo valores. Y queremos utilizar transportistas o logística en columnas o filas. Entonces veamos cuántas unidades se han vendido por transportista. Lo que también una indirectamente significa que la cantidad de unidades que cada transportista ha impulsado alrededor, lo que la unidad vendida va a ir a valores. Carrier se va a convertir en las filas. Y aquí mismo tenemos de diferentes hojas combinadas una tabla pivot que nos muestra cuántas unidades de cada transportista ha enviado. Vamos a darle a esto rápidamente un formato bonito, un bonito aspecto. Por lo que se vuelve un poco más claro. Entonces esto es, de nuevo, en retrospectiva, cómo es, cómo se ve usar Power Pivot. Y este es un ejemplo increíblemente simple. Pero como dije, cada vez que empieza a complicarse más y empiezas a tener más fuentes de datos y archivos más grandes, entonces esto te va a ahorrar una enorme cantidad de tiempo. Si volvemos a nuestro gestor de Pivot Power Pivot, entonces también podemos no solo crear tablas, sino que también podemos crear un gráfico de pivote. Entonces podemos usar la hoja de trabajo existente y vamos a usar d tres frase. Y ahora podemos usar, podemos crear lo mismo que hicimos para nuestra tabla, pero luego en el gráfico. Y básicamente funciona de la misma manera. Y que son unidades vendidas. Y ahora se puede ver que para cada uno de los transportistas, cuántas unidades han enviado. Y de nuevo, lo que es tan especial de esto es que los, los transportistas ni siquiera estaban directamente vinculados con las unidades vendidas, pero necesitábamos otro archivo en el medio. Y PowerPivot nos ha permitido obtener estos insights. Entonces eso fue todo para esta clase. Se, en el siguiente video estaremos buceando en espaldas y VAX es formatear el lenguaje de fórmulas utilizado para Power Pivot. Vamos a repasar los fundamentos de la misma, cómo funciona y cómo se puede aplicar. Y esa sería entonces también la última lección en el último video que estaremos haciendo cubriendo los contenidos de Excel. Y así espero verte en el siguiente video. 7. Pivot: de potencia: DAX: Muy bien, Bienvenido al último video de esta clase donde estaremos trabajando en Excel. Por lo que en este video vamos a estar repasando los conceptos básicos que reales, reales de la función en Excel terminaron gracias el lenguaje está informando sobre el lenguaje utilizado para Power Query. Por lo que como has visto en el último video, hemos podido combinar diferentes hojas y diferentes tablas. En esta clase. Vamos a profundizar en eso. Vamos a elaborar lo que ya habíamos construido usando fórmulas y lenguaje de ataques. Por lo que vamos a abrir nuestro gestor de Power Pivot y queremos salir de la vista de diagrama e ir a la vista de datos. Y lo que vamos a hacer, vamos a ir a la Abrebrelo adecuadamente. Iremos a las ventas, los datos básicos de ventas. Y lo que vamos a hacer por este es que vamos a sumar beneficios porque como pueden ver, tenemos el costo de los bienes vendidos. Tenemos este alfiler. Tenemos incluso a Zeus bruto, pero ahora queremos sumar también ¿cuál es la ganancia? Y hay dos formas principalmente de hacer esto. Y les voy a mostrar la forma menos directa, que podría ser una forma muy cool y una forma rápida de hacerlo, que es agregando una fórmula. Y aquí abajo en nuestra pequeña hoja de trabajo incrustada. Y rojo aquí básicamente podemos agregar nuevos campos. Entonces vamos a llamar a esta ganancia de campo con doble-punto, y luego comenzamos nuestra fórmula. Entonces solo para su referencia, estoy trabajando aquí para la celda. Entonces el beneficio va a ser el nombre de nuestros campos. Y con doble punto v, en realidad estamos empezando la fórmula. Y ahora empezamos haciendo este verano y sólo vamos a sumar todas las ventas, que es justo aquí. Y lo vamos a hacer menos todos nuestros costos por costo de bienes vendidos. Y ahora si tocamos Enter, empieza a calcular. Y verás nuestra ganancia total. Entonces no sólo el beneficio promedio o lo que sea al beneficio total de todos nuestros datos en esta hoja. Y sólo te vamos a dar muy rápido un poco de formateo, que en este caso es el dólar. Y ahora mismo tenemos un nuevo campo, así que dirías, bien, Reuben, así que ahora sabemos cuál es el beneficio total, pero ¿qué podemos hacer con esto? Entonces si vamos a nuestro Excel, y ahora vamos a la tabla dinámica que habíamos creado en última clase, que se basa en nuestra Beta de Pivot de Power. Y hacemos click en abrir una clase de Skillshare cinco theta. Nos desplazamos todo el camino hacia abajo. Vemos que se ha agregado este campo de beneficios. Y ahora aquí es donde se pone interesante. Entonces en lugar de solo mostrar la suma de unidades vendidas, también vamos a mostrar el beneficio que hemos obtenido usando diferentes transportistas. Entonces ahora si sumamos los dos valores perfectos, se ve el beneficio total que se había hecho. Y lo que es más interesante es que este beneficio no es todo lo mismo. Entonces es en realidad a pesar de que acabamos calcular el monto total de la ganancia, sigue siendo, un Excel todavía logra calcular hacia atrás y averiguar cuántos de ese beneficio total se puede atribuir a DH set X fit y postal individualmente. Y podemos seguir haciendo esto para diferentes, para diferentes totales y para diferentes datos que queremos sacar. Entonces, por ahora, les voy a mostrar la otra forma de hacer esto. Y este va a ser el margen de beneficio que vamos a estar calculando. Entonces aquí mismo queremos agregar una columna. Y en esta columna vamos a calcular el margen de beneficio. Y el margen de beneficio va a ser el beneficio total dividido por las ventas totales. Y antes de empezar, primero deberíamos volver a calcular el beneficio, lo cual estaremos haciendo abriendo la fórmula. Ventas. También puedes simplemente apuntar las ventas. No tenemos que poner el nombre completo de la hoja de trabajo. Entonces hacemos click, dormimos aquí, ventas menos costo de mercancía vendida. Nosotros sólo queremos cerrar esto haciendo paréntesis porque primero uno menos esta deducción a la heparina y Ashton se ha hecho. Queremos dividirlo por ventas totales otra vez. Y esto debería darnos nuestro margen de beneficio. Y de inmediato es un calculado para toda la columna. Y para este queremos usar porcentaje. Y ahí vamos. Ahora tenemos un campo extra, son campos calculados. Podemos darle a éste un nombre también. Y estas son dos formas de crear datos rápidamente usando la x Ahora si volvemos a nuestro archivo y queremos agregar aquí margen de beneficio también. Nos abrimos y bajamos aquí al margen de beneficio y lo sumamos a los valores. Y ahora tenemos nuestro margen de beneficio. Y margen de beneficio. Asegurarse de que no tengamos los totales de nuestro margen de beneficio. Se va a querer tener el promedio. Y nos da de nuevo de manera individual para cada transportista cuál es el margen de beneficio para usarlos. Está bien. Esto es rápidamente como pasamos de dos hojas de varilla todo el camino para conseguir a nuestro invasor desde diferentes ángulos, desde diferentes mesas. Por lo que espero verte en el próximo video donde estaremos firmando el cristal. 8. Outro: Genial. Ya lo has hecho al último video ya de esta clase. Entonces, hasta ahora hemos analizado cómo se pueden obtener datos, preparar datos y manipular datos usando Power Pivot y Power Query. Y ahora deberías poder trabajar más rápido usando grandes conjuntos de datos. También he hecho videos sobre pronósticos y análisis de negocios. Así que entra en mi perfil en Skillshare y ve si puedes encontrar una clase que pueda enriquecer tus conocimientos y usar esto sobre el Excel. Si te gustó esta clase, por favor dame tu opinión a continuación estaría muy agradecida y espero verte a ti y a una de mis otras clases. Gracias.