Sugerencias y trucos para crear informes en Power BI Desktop

Para sacar el máximo provecho a los datos, a veces es necesario un poco de ayuda adicional. En este artículo se ofrecen sugerencias y trucos que puede usar al crear informes en Microsoft Power BI Desktop. Estas sugerencias también funcionan en las ediciones Microsoft Excel 2016 o Excel 2013 Pro-Plus con el complemento Power Pivot habilitado y Power Query instalado y habilitado.

Aprender a usar el Editor de consultas

El Editor de consultas de Power BI Desktop es similar al complemento Power Query de Excel 2013. Aunque el soporte de Power BI ofrece varios artículos útiles, también puede revisar la documentación de Power Query en support.office.com para comenzar.

Puede obtener información adicional en el Centro de recursos de Power Query.

También puede consultar la referencia de las fórmulas.

Tipos de datos del Editor de consultas

El Editor de consultas de Power BI Desktop carga los datos mediante la detección del tipo de datos más adecuado. Con las fórmulas, a veces no se conserva la configuración del tipo de datos en las columnas. Asegúrese de que, tras realizar las operaciones siguientes, el tipo de datos de las columnas sea correcto: cargar datos inicialmente en el Editor de Power Query, usar la primera fila como encabezado, agregar columna, agrupar por, combinar, anexar y antes de cargar los datos por primera vez.

Algo importante que hay que recordar: la cursiva en la cuadrícula de datos no significa que el tipo de datos se haya configurado correctamente, solo indica que los datos no se consideran texto.

Consultas de referencia en el Editor de consultas

En el navegador del Editor de consultas de Power BI Desktop, cuando haga clic con el botón derecho en una de las consultas, aparece la opción Referencia. Esto resulta útil por el siguiente motivo:

• Cuando se usan archivos como orígenes de datos para una consulta, la ruta de acceso absoluta al archivo se almacena en la consulta. Al compartir o mover un archivo de Power BI Desktop o un libro de Excel, se ahorra tiempo al actualizar las rutas de acceso, ya que se actualiza el archivo o el libro una vez en lugar de actualizar las rutas de acceso.

De forma predeterminada, todas las consultas se cargan en el modelo de datos. Algunas consultas son pasos intermedios y no están diseñadas para usuarios finales. Cuando se hace referencia a consultas como las mencionadas anteriormente, esto suele ser así. Puede controlar el comportamiento de carga de las consultas; para ello, haga clic en el botón derecho en la consulta en el Navegador y active o desactive la opción Habilitar carga. Cuando la opción Habilitar carga no tiene una marca de verificación, la consulta sigue estando disponible en el Editor de Power Query y se puede usar con otras consultas. Esto resulta especialmente útil en combinación con las transformaciones de combinación, anexión y referencia. Sin embargo, como los resultados de la consulta no se cargan en el modelo de datos, la consulta no abarrota la lista de campos de informes o el modelo de datos.

Necesidad del identificador de puntos en los gráficos de dispersión

Tomemos como ejemplo una sencilla tabla de temperaturas con la hora a la que se realizó la lectura. Si trazamos directamente un gráfico de dispersión, Power BI agrega todos los valores en un único punto. Para mostrar puntos de datos individuales, debe agregar un campo al cubo de detalles en la lista de campos. Una manera sencilla de hacerlo en Power BI Desktop es en el Editor de Power Query mediante la opción Agregar columna de índice de la pestaña Agregar columna de la cinta de opciones.

Líneas de referencia del informe

Puede usar una columna calculada en Power BI Desktop para definir una línea de referencia. Identifique la tabla y la columna en las que desea crear una línea de referencia. En la pestaña Inicio, seleccione Nueva columna en la cinta de opciones y, en la barra de fórmulas, escriba la fórmula siguiente:

Target Value = 100

Esta columna calculada devuelve el valor 100 independientemente de dónde se use. La nueva columna aparece en la lista de campos. Agregue la columna calculada del valor de destino a un gráfico de líneas para mostrar cómo se relacionan las series a dicha línea de referencia específica.

Ordenación por otra columna

Cuando se usa un valor de categoría (cadena) en Power BI para los ejes de gráficos o en segmentaciones o filtros, el orden predeterminado es alfabético. Si necesita cambiar este orden, por ejemplo, para cosas como los días de la semana o los meses, puede indicar a Power BI Desktop que ordene los datos por una columna distinta. Para más información, consulte Ordenar una columna por otra columna en Power BI.

Creación de mapas simplificada con las sugerencias de Bing

Power BI se integra con Bing para proporcionar coordenadas de mapas predeterminadas, en un proceso denominado codificación geográfica, que facilita la creación de mapas. Bing usa algoritmos y sugerencias para intentar obtener la ubicación correcta, aunque es un cálculo aproximado. Para aumentar la probabilidad de realizar la codificación geográfica de manera correcta, use las sugerencias siguientes:

Cuando se crea un mapa, a menudo se busca trazar países, regiones, estados y ciudades. En Power BI Desktop, si asigna nombres a las columnas después de la designación geográfica, Bing podrá encontrar más fácilmente lo que quiere mostrar. Por ejemplo, si tiene un campo de nombres de estado de Estados Unidos como, por ejemplo, "California" y "Washington", Bing podría devolver la ubicación de Washington, DC, en lugar de la del estado de Washington debido a la palabra "Washington". Asignar un nombre a la columna "Estado" mejora la codificación geográfica. Lo mismo ocurre para las columnas denominadas "País o región" y "Ciudad".

Algunas designaciones son ambiguas cuando se consideran en el contexto de varios países/regiones. En determinados países o regiones, los "Estados" se consideran una "provincia" o un "condado" u otras designaciones. Puede aumentar la precisión de la codificación geográfica con la creación de columnas con varios campos juntos que permitan trazar las ubicaciones de los datos. Un ejemplo de ello sería, en lugar de pasar solo "Wiltshire", pasar "Wiltshire, Inglaterra" para obtener un resultado más preciso de codificación geográfica.

Siempre es posible proporcionar ubicaciones específicas de latitud y longitud en el servicio Power BI o Power BI Desktop. Al hacerlo, también debe pasar un campo de ubicación. De lo contrario, los datos se agregan de forma predeterminada, por lo que es posible que la ubicación de latitud y longitud no coincida con lo que esperaba.

Categorización de campos geográficos para sugerir la codificación geográfica de Bing

Otra forma de asegurarse de que los campos estén correctamente codificados geográficamente es establecer la categoría de datos en los campos de datos. En Power BI Desktop, seleccione la tabla deseada, vaya a la cinta de opciones Avanzada y, a continuación, establezca la Categoría de datos como Dirección, Ciudad, Continente, País o región, Código Postal, Estado o provincia. Estas categorías de datos ayudan a Bing a codificar correctamente los datos. Para más información, consulte Especificación de categorías de datos en Power BI Desktop.

Mejora de la codificación geográfica con ubicaciones más específicas

A veces, incluso el establecimiento de las categorías de datos de mapas no es suficiente. Con el Editor de consultas de Power BI Desktop, puede crear una ubicación más específica, por ejemplo, una dirección postal. Use la característica Agregar columnas para crear una columna personalizada. A continuación, cree la ubicación deseada como se muestra a continuación:

= [Field1] & " " & [Field2]

A continuación, use este campo resultante en las visualizaciones de mapa. Esta opción resulta muy útil para crear direcciones postales a partir de los campos de dirección de envío que son comunes en los conjuntos de datos. Hay que tener en cuenta que la concatenación solo funciona con campos de texto. Si es necesario, convierta el número de la calle en un tipo de datos de texto antes de usarlo para crear una dirección.

Histogramas en la fase de consulta

Hay varias maneras de crear histogramas en Power BI Desktop:

Histogramas más sencillos: determine qué consulta tiene el campo sobre el que quiere generar un histograma. Use la opción Referencia para que la consulta cree una nueva consulta y asígnele el nombre FieldName Histogram. Use la opción Agrupar por de la cinta de opciones Transformar y seleccione el agregado recuento de filas. Asegúrese de que el tipo de datos es un número para la columna agregada resultante. A continuación, visualice estos datos en la página de informes. Este histograma es fácil y rápido de crear, aunque no es la opción recomendada si tiene muchos puntos de datos; además, no permite resaltar diferentes objetos visuales.

Definición de cubos para crear histogramas: determine qué consulta tiene el campo sobre el que quiere crear un histograma. Use la opción Referencia crear una nueva consulta y asígnele el nombre FieldName. Defina los cubos con una regla. Use la opción Agregar columnas personalizadas de la cinta de opciones Agregar columna y cree una regla personalizada. Esta podría ser una regla de creación de cubos sencilla:

if([FieldName] \< 2) then "\<2 min" else
if([FieldName] \< 5) then "\<5 min" else
if([FieldName] \< 10) then "\<10 min" else
if([FieldName] \< 30) then "\<30 min" else
"longer")

Asegúrese de que el tipo de datos es un número para la columna agregada resultante. Ahora puede usar el grupo mediante la técnica descrita en la sección Histogramas más sencillos obtener el histograma. Esta opción controla más puntos de datos, pero sigue sin ayudar con el resaltado.

Definición de histogramas que admitan el resaltado: el resaltado se produce cuando hay objetos visuales vinculados entre sí de manera que cuando un usuario selecciona un punto de datos de un objeto visual, otros objetos visuales de la página del informe resaltan o filtran puntos de datos relacionados con el punto de datos seleccionado. Puesto que vamos a manipular los datos en tiempo de consulta, es necesario crear una relación entre las tablas y asegurarse de que se conoce qué elemento de detalle está relacionado con el cubo del histograma y viceversa.

Inicie el proceso con la opción Referencia de la consulta que tiene el campo a partir del cual desea crear un histograma. Asigne a la nueva consulta el nombre "Cubos". En este ejemplo, llamaremos a la consulta original Detalles. A continuación, quite todas las columnas excepto la que se va a usar como cubo del histograma. Ahora use la característica Quitar duplicados en la consulta. Esta característica se encuentra en el menú contextual que aparece al seleccionar la columna. De este modo, los demás valores serán los únicos valores de la columna. Si tiene números decimales, puede usar la primera sugerencia para definir cubos para crear un histograma que permita obtener un conjunto de cubos fáciles de administrar. Ahora, compruebe los datos que se muestran en la vista previa de la consulta. Si ve valores en blanco o nulos, debe corregirlos antes de crear una relación. El uso de este enfoque puede ser problemático debido a la necesidad de ordenar.

El siguiente paso del proceso es definir una relación entre las consultas de Cubos y Detalles de la columna de cubos. En Power BI Desktop, seleccione Administrar relaciones en la cinta de opciones. Cree una relación según la cual los cubos se situarán en la tabla izquierda y los detalles en la tabla derecha. A continuación, seleccione el campo que va a usar para el histograma.

El último paso es crear el histograma. Arrastre el campo Cubo desde la tabla Cubos. Quite el campo predeterminado del gráfico de columnas resultante. Ahora, desde la tabla Detalles, arrastre el campo de histograma al mismo objeto visual. En la lista de campos, cambie el agregado predeterminado a Recuento. Obtendrá como resultado un histograma. Si crea otro objeto visual como, por ejemplo, un gráfico de rectángulos de la tabla Detalles, seleccione un punto de datos en el gráfico de rectángulos para ver el histograma resaltado y mostrar el histograma del punto de datos seleccionado en relación con la tendencia de todo el conjunto de datos.

Histogramas

En Power BI Desktop, puede usar un campo calculado para definir un histograma. Identifique la tabla y la columna sobre las que quiere crear un histograma. En el área de cálculo, escriba la fórmula siguiente:

Frecuencia:=COUNT(<Nombre de columna>)

Guarde los cambios y vuelva al informe. Agregue el <Nombre de columna> y la frecuencia a una tabla para, a continuación, convertirlos en un gráfico de barras. Asegúrese de que el <Nombre de columna> se encuentra en el eje x y de que el campo calculado Frecuencia se encuentra en el eje y.

Sugerencias y trucos para crear relaciones en Power BI Desktop

A menudo, al cargar conjuntos de datos detallados de varios orígenes, problemas como valores nulos, valores en blanco o valores duplicados impiden crear relaciones.

Veamos un ejemplo con conjuntos de datos cargados de solicitudes de soporte al cliente activas y otro conjunto de datos de elementos de trabajo que tienen esquemas como el siguiente:

CustomerIncidents: {IncidentID, CustomerName, IssueName, OpenedDate, Status} WorkItems: {WorkItemID, IncidentID, WorkItemName, OpenedDate, Status, CustomerName}

Al realizar el seguimiento de todos los incidentes y elementos de trabajo relacionados con un valor CustomerName determinado, no se puede crear simplemente una relación entre estos dos conjuntos de datos. Algunos valores WorkItem podrían no estar relacionados con un valor CustomerName, por lo que dicho campo estaría en blanco o con un valor NULL. Puede haber varios registros de en WorkItems y CustomerIncidents para cualquier CustomerName determinado.

Creación de relaciones en Power BI Desktop cuando los datos tienen valores nulos o en blanco

A menudo, los conjuntos de datos contienen columnas con valores nulos o en blanco. Esto puede producir problemas al intentar usar las relaciones. Básicamente, hay dos opciones para resolver los problemas.

1. Podemos quitar las filas que tengan valores nulos o en blanco. Se puede usar una característica de filtro en el Editor de Power Query o, si se van a combinar consultas, puede seleccionar la opción "Mantener solo las filas coincidentes".
2. De manera alternativa, se pueden reemplazar los valores en blanco o nulos con valores que funcionan normalmente en las relaciones como, por ejemplo, las cadenas "NULL" y ("Blank").

No hay ninguna estrategia adecuada aquí. El filtrado de filas en la fase de consulta quita filas y puede afectar a los cálculos y las estadísticas de resumen. Reemplazar los valores conserva las filas de datos, pero puede hacer que en el modelo aparezcan filas no relacionadas como relacionadas, lo que daría lugar a cálculos erróneos. Si se adopta la última solución, es necesario asegurarse de usar filtros en la visa o el gráfico, donde corresponda, para garantizar que se obtienen resultados precisos. Lo más importante es evaluar las filas que se mantendrán o eliminarán y comprender el impacto global en el análisis.

Creación de relaciones en Power BI Desktop si los datos tienen valores duplicados

A menudo, cuando se cargan conjuntos de datos detallados de varios orígenes, los valores de datos duplicados impiden crear relaciones. Este problema se puede solucionar creando una tabla de dimensiones con los valores únicos de ambos conjuntos de datos.

Veamos un ejemplo con conjuntos de datos cargados de solicitudes de soporte al cliente activas y otro conjunto de datos de elementos de trabajo que tienen esquemas como el siguiente:

CustomerInicdents: {IncidentID, CustomerName, IssueName, OpenedDate, Status} WorkItems: {WorkItemID, IncidentID, WorkItemName, OpenedDate, Status, CustomerName }

Al realizar el seguimiento de todos los incidentes y elementos de trabajo relacionados con un valor CustomerName determinado, no se puede crear simplemente una relación entre estos dos conjuntos de datos. Algunos valores WorkItem podrían no estar relacionados con un valor CustomerName, por lo que dicho campo estaría en blanco o con un valor NULL. Si hay valores en blanco o nulos en la tabla CustomerNames, es posible que no se pueda crear ninguna relación. Puede haber varios WorkItems y CustomerIncidents para un único CustomerName.

Para crear una relación en este caso, primero cree un conjunto de datos lógico de todos los valores CustomerName de los dos conjuntos de datos. En el Editor de Power Query, puede usar la siguiente secuencia para crear el conjunto de datos lógico:

1. Duplique ambas consultas, asignando a la primera el nombre Temp y el nombre CustomerNamesa la segunda.
2. En cada consulta, quite todas las columnas excepto la columna CustomerName
3. En cada consulta, use Quitar duplicados.
4. En la consulta CustomerNames , seleccione la opción Anexar de la cinta de opciones, seleccione la consulta Temp.
5. En la consulta CustomerNames , seleccione Quitar duplicados.

Ahora tiene una tabla de dimensiones que puede usar para crear una relación entre CustomerIncidents y WorkItems en la que se incluyen todos los valores de cada uno.

Patrones para comenzar a usar el Editor de consultas

El Editor de consultas es muy eficaz a la hora de manipular los datos para darles forma y limpiarlos para que estén listos para la visualización o el modelado. Existen determinados patrones que debe tener en cuenta.

Las columnas temporales se pueden eliminar después de calcular un resultado

A menudo es necesario crear un cálculo en Power BI Desktop capaz de transformar los datos de varias columnas en una única nueva columna. Esto puede resultar complejo. Una forma sencilla de solucionar el problema es dividir la operación en pasos:

• Duplicar las columnas iniciales.
• Compilar las columnas temporales.
• Crear la columna para el resultado final.
• Eliminar las columnas temporales para que el conjunto de datos final no esté lleno.

Esto es posible porque el Editor de Power Query ejecuta los pasos en orden.

Consultas duplicadas o de referencia seguidas por la combinación en la consulta original

A veces es útil calcular las estadísticas de resumen para un conjunto de datos. Una manera fácil de hacerlo es duplicar o hacer referencia a la consulta en el Editor de Power Query. A continuación, use la opción Agrupar por para calcular las estadísticas de resumen. Las estadísticas de resumen le ayudan a normalizar los datos en los datos originales para que se puedan comparar mejor. Esto resulta especialmente útil para comparar valores individuales con el conjunto completo. Para ello, vaya a la consulta original y seleccione la opción combinar. A continuación, combine los datos de la consulta de estadísticas de resumen que coincida con los identificadores adecuados. Ahora está listo para normalizar los datos según sea necesario para su análisis.

Uso de DAX por primera vez

DAX es el lenguaje de fórmulas de cálculos de Power BI Desktop. Está optimizado para el análisis de BI. Si solo ha usado un lenguaje estandarizado de consulta, como SQL, es un poco distinto de los lenguajes con los que es posible que ya esté familiarizado. Existen numerosos recursos disponibles en línea, así como documentación de aprendizaje de DAX.

Aspectos básicos de DAX en Power BI Desktop

Expresiones de análisis de datos (DAX)

Centro de recursos de DAX

Servicio Power BI y Power BI Desktop

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Miguel Myers, miembro de la comunidad, es científico de datos y diseñador gráfico.

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Tenga en cuenta al público

¿Cuáles son las métricas clave que le ayudarán a tomar decisiones? ¿Cómo se utilizará el informe? ¿Qué suposiciones adquiridas o culturales pueden afectar a las opciones de diseño? ¿Qué información necesita su público para conseguir buenos resultados?

¿Dónde se mostrará el informe? Si el panel se va a mostrar en un monitor grande, puede incluir más contenido. Si los lectores lo ven en sus tabletas, cuantas menos visualizaciones tenga, más legible será.

Cuente una historia y muéstrela en una pantalla

Cada página del informe debe contar una historia de un vistazo. ¿Puede evitar las barras de desplazamiento en las páginas? ¿Está el informe demasiado abarrotado u ocupado? Quítelo todo, excepto la información esencial que se pueda leer e interpretar fácilmente.

Muestre la información más importante a mayor tamaño

Si el texto y las visualizaciones son del mismo tamaño en la página del informe, a los lectores les costará centrarse en lo más importante. Por ejemplo, las visualizaciones de tarjeta son una buena forma de mostrar un número importante de forma destacada:

Pero no olvide proporcionar un contexto.

Use características como cuadros de texto e información sobre herramientas para agregar contexto a las visualizaciones.

Coloque la información más importante en la parte superior

La mayoría de las personas leen de arriba abajo, por lo que se recomienda colocar la información con mayor nivel de detalle en la parte superior e ir mostrando más detalles a medida que avanza en la dirección en que lee el público (de izquierda a derecha, o de derecha a izquierda).

Use el formato y la visualización correcta para los datos para facilitar la lectura

Evite utilizar distintos tipos de visualizaciones simplemente para aportar variedad. Las visualizaciones deben transmitir una imagen, y ser fáciles de "leer" e interpretar. En el caso de algunos datos y visualizaciones, basta con una sencilla visualización gráfica. Sin embargo, otros datos pueden requerir una visualización más compleja. Por ello, asegúrese de usar títulos, etiquetas y las personalizaciones necesarias para ayudar al lector.

• Tenga cuidado al usar gráficos que distorsionen la realidad, como los tridimensionales y aquellos que no empiezan desde cero. Tenga en cuenta que al cerebro humano le cuesta más interpretar las formas circulares. Los gráficos circulares, de anillos, de medidores y otros tipos de gráficos circulares pueden parecer atractivos, pero hay alternativas.
• Sea coherente con las escalas del gráfico en los ejes, el orden de las dimensiones del gráfico y los colores que use para los valores de las dimensiones de los gráficos.
• Asegúrese de codificar correctamente los datos cuantitativos. No use más de tres o cuatro dígitos al mostrar números. Muestre las medidas con uno o dos números a la izquierda de la coma decimal y reduzca los millares o millones. Por ejemplo, use 3,4 millones en lugar de 3 400 000.
• Trate de evitar mezclar niveles de precisión y tiempo. Asegúrese de que los intervalos de tiempo se comprenden perfectamente. No coloque un gráfico del mes pasado junto a gráficos filtrados de un mes concreto del año.
• No mezcle medidas grandes y pequeñas en la misma escala, por ejemplo, en un gráfico de barras o líneas. Por ejemplo, una medida se puede expresar en millones y otra en millares. Con una escala tan grande, es difícil ver las diferencias de la medida expresada en millares. Si tiene que mezclarlas, elija, por ejemplo, un tipo de visualización de gráfico combinado, que permite el uso de un segundo eje.
• No abarrote los gráficos con etiquetas de datos innecesarias. Normalmente, los valores de los gráficos de barras, si son lo suficientemente grandes, se entienden bien sin necesidad de mostrar el número real.
• Preste atención a la manera de ordenar los gráficos. Si desea llamar la atención sobre el número más alto o más bajo, ordene por medida. Si desea que los usuarios puedan encontrar rápidamente una categoría determinada entre muchas otras categorías, ordene por eje.
• Los gráficos circulares funcionan mejor si no superan las ocho categorías. Los valores no se pueden comparar en paralelo, y es más difícil hacerlo en un gráfico circular que en los gráficos de barras y columnas. Los gráficos circulares resultan útiles para ver las relaciones de una parte con respecto a un todo, no para comparar los elementos. Los gráficos de medidor son ideales para mostrar el estado actual en el contexto de un objetivo.

Para más instrucciones específicas sobre la visualización, consulte Tipos de visualización en Power BI.

Obtenga más información sobre el diseño de paneles según los procedimientos recomendados

Estos son algunos de nuestros libros favoritos:

• Storytelling with Data, de Cole Nussbaumer Knafic
• Data points, de Nathan Yau
• The truthful Art, de Alberto Cairo
• Now you see it , de Stephen Few
• Envisioning information , de Edward Tufte
• Advanced Presentations Design, de Andrew Abela

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