La Data Web

Como vimos anteriormente el trabajo de colores sobre los reportes es indispensable para llevar la atención de un usuario a un determinado punto. En la primera parte vimos como realizar cuatro tipos de formatos condicionales sobre tablas o matrices. Ésta segunda parte se concentrará en llevar los formatos a las otras visualizaciones que provee power bi.

Es cierto que todo usuario de bi espera lo que llaman "KPI" que para cada usuario es algo distinto. Sea la visualización kpi como cualquier otra, normalmente lo que se refieren es poder ver una separación de colores, semaforización, sobre uno de los gráficos actuales para poder sugerir o alertar sobre ciertos valores que tienen un comportamiento que amerita revisar.

En este post hablaremos de colores. La mejor forma de identificación de valores y llamado de atención de la misma fue históricamente la visibilidad por colores. Para provocar un choque en el ser humano es común despertar su atención haciendo cambio de colores según el resultado esperado para determinar cuan brusco o importante es de comprobar el valor en cuestión.

Power Bi al igual que Excel y muchas otras herramientas cuentan con distintos métodos para activar la atención del consumidor y ayudarlo a tener presente cierta información en un tablero por sobre las demás que lo rodean.

En este post vamos a ver las cuatro formas comunes de formato condicional que encontramos en tablas y matrices.

En el mundo de bi hay un pedido muy frecuente y deseado por todos. El mismo es poder diferenciar los días hábiles de los no laborales o feriados para determinados conteos y cálculos.

En este artículo vamos a ver como trabajar con esta solución tan requerida. Lo que debo advertir es que se trata de cómo modelar y no de como obtener los datos. El enfoque del mismo es sobre data modeling a partir de los datos. Si no tienen los datos van a tener que generarlos a mano o encontrar la forma de extraerlos de algún sitio web / app. Les dejo un archivo de feriados 2020 en csv en mi github sacados de la nación.

Bienvenidos al primer post de StoryTelling donde voy a contarles un poco de una nueva entrada en el sitio web de la data. Recientemente se liberó un análisis de datos sobre Tenis que cuenta diversas historias que podrían ser de interés para fanáticos del deporte.

Esta construcción cuenta con comparativa de países y superficies, búsqueda de partidos históricos, análisis de tenistas argentinos, detalles de jugadores con sus rivales en la historia y mucho más.

Hablemos de parámetros en Power Bi. No aquellos que nos permiten cambiar el cálculo de una página sino aquellos que podemos setear desde Power Bi Service para que nuestra carga inicial y proceso de Power Query construido en el editor de consultas sea seteado por el usuario.

Hoy existe la posibilidad de generar parámetros en el editor de consultas, es decir, el paso previo a la generación del modelo. Pensemos el parámetro como una variable que podemos asignarle un valor antes de comenzar nuestro análisis para generar una actualización de datos según el comportamiento deseado.

El caso más común conocido es tener un Power Bi sobre una base de datos de test. Tras terminar nuestro reporte y teniendolo deployado, no queremos volver a configurar todo el power bi desktop para volver a publicar y demás. Solo queremos cambiar la dirección a la que apunta el conjunto de datos. Para ello deberíamos generar un parámetro que contenga los datos de la instancia.

Como ejemplo vamos a cambiar de archivo csv para poder comprobar el resultado. Supongamos que tenemos una carpeta DatosPrueba que contiene muchos archivos de ventas "InternetSalesXXXX" (donde XXXX es el año). Nuestro archivos son tan pesados que no podemos combinarlos y cargarlos en Power Bi porque superaría nuestro límite.