Modelar datos con Power BI
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El modelado de datos configura y da forma a los datos preparados para diseñar un modelo semántico con las relaciones y los cálculos necesarios utilizando Data Analysis Expressions (DAX). Este proceso garantiza un análisis preciso y le permite crear informes de Power BI claros e impactantes.
Esta ruta de aprendizaje puede ayudarle a prepararse para el certificado Microsoft: Data Analyst Associate.
Requisitos previos
Antes de comenzar esta ruta de aprendizaje, debe estar familiarizado con la aplicación Power BI Desktop. También debe tener conocimientos básicos de los conceptos y la terminología del análisis de datos, como tablas, relaciones y cálculos.
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Módulos en esta ruta de aprendizaje
Los modelos semánticos organizan los datos complejos en una estructura intuitiva, lo que mejora la visualización de los datos y permite generar informes eficientes y detallados, a fin de tomar mejores decisiones.
Data Analysis Expressions (DAX) es un lenguaje de fórmulas para Power BI que le permite crear cálculos, añadir lógica y mejorar el análisis de datos dentro de sus informes y modelos semánticos.
Agregar cálculos DAX a modelos semánticos de Power BI le permite definir una lógica personalizada dentro de su modelo de datos, y lograr así un análisis más profundo y decisiones empresariales basadas en datos.
La modificación del contexto de filtro en DAX permite controlar la forma en que los cálculos evalúan los datos en los modelos semánticos de Power BI. Obtenga información más profunda y adapte el análisis de sus informes eligiendo exactamente qué datos se incluyen en los cálculos.
Con las funciones de inteligencia de tiempo DAX de Power BI, los usuarios pueden analizar y comparar datos en distintos periodos de tiempo, lo que facilita la elaboración de informes detallados sobre tendencias, crecimiento y rendimiento a lo largo del tiempo.
Los cálculos en Power BI son necesarios para enriquecer el análisis de datos. Los cálculos visuales simplifican fórmulas complejas, mejoran el rendimiento y reducen el mantenimiento.
La optimización del rendimiento, también conocida como ajuste del rendimiento, implica realizar cambios en el estado actual del modelo semántico para que se ejecute de manera más eficiente. Básicamente, cuando su modelo semántico está optimizado, funciona mejor.