Hola, amig@s de EFB
Además de implementar Power Query para alimentar nuestras soluciones en Inteligencia de negocios, creadas ya sea en Excel o Power BI, también, podemos utilizarlo para resumir datos, así que iniciemos con nuestro escenario y aprendamos esta poderosa aplicación de Obtener y Transformar
– Ejemplo – Ventas 2005 – 2015
Imagina que te han asignado una misión muy importante …
¿En qué consiste?
Debes extraer y agrupar los datos del siguiente archivo CSV de acuerdo a un producto en específico, para así, resumir los datos relacionados con los ingresos y las unidades vendidas.
Nota: El archivo cuenta con los registros de las unidades vendidas, así como, los ingresos obtenidos por cada producto en una tienda de teléfonos móviles, desde el año 2005 hasta el 2015, en cada mes.
Como podrás intuir, para extraer y resumir los datos de este único Ítem, podemos descartar las demás filas, teniendo en cuenta que, este archivo de texto contiene 25344 registros …
– Solución
1. Extraer (Extract)
Lo primero que debemos hacer para extraer únicamente los datos relacionados al producto Iphone 3, es conectarnos al origen de datos, utilizando Power Query
En ese orden de ideas, vamos crear una nueva consulta, tomando como origen de datos, el archivo CSV proporcionado.
En la pestaña Datos en Excel 2016, nos dirigimos al grupo Obtener y Transformar -> damos clic en el botón Nueva Consulta -> elegimos la opción desde un Archivo -> Y en la lista que aparece, damos clic en Desde un Archivo CSV.
En el cuadro de dialogo Importar Datos que aparece, elegimos la ubicación del archivo dentro de nuestro computador y damos clic en Importar
Automáticamente, aparece una interfaz con la vista previa de los datos, sin embargo, debemos modificar la consulta, en consecuencia, damos clic en el botón Editar.
Luego aparece el Editor de Consultas de Power Query, con la tabla “cargada”.
2. Transformar (Transform)
Con la conexión establecida, es momento de agregar más pasos a la consulta, para obtener solo los datos que son de nuestro interés
Nota: Dependiendo del tipo de archivo y el formato de los datos que contenga, Power Query agrega pasos por defecto a la consulta actual., por ejemplo, utilizar la primera fila como encabezado.
Definir Tipo de Dato
Primero, debemos cambiar el tipo de dato de la columna Fecha
Damos clic derecho sobre la columna Fecha-> Cambiar Tipo -> elegimos el tipo de dato, Fecha.
Nota: Puedes repetir el mismo procedimiento para asignar el tipo de dato apropiado a cada columna, pero para este ejemplo no es necesario, más adelante entenderás por qué.
Eliminar Columnas
Para NO cargar datos innecesarios en nuestro libro, podemos eliminar algunas columnas de la tabla
Con Ctrl presionado, damos clic izquierdo sobre el nombre las columnas ID de cliente, Id de Producto y Código de Pedido, para seleccionarlas -> luego damos clic derecho sobre la etiqueta de cualquiera de las columnas escogidas –> y en la lista de opciones, damos clic en Quitar Columnas.
Filtrar Filas
Al utilizar los filtros en el Editor de Consultas , podemos extraer filas de una tabla que cumplan con ciertos criterios, dentro de una columna.
Damos clic izquierdo sobre el icono con forma de flecha apuntando hacia abajo, y que aparece en la parte derecha de la etiqueta de la columna Nombre del Producto -> y en las opciones de autofiltro, damos clic en Seleccionar Todo (para deshabilitar todas las opciones inicialmente) -> luego, seleccionamos la opción Iphone 3 -> y damos clic en Aceptar
Nota: la caja de Auto Filtros muestra los primeros 1000 valores distintos encontrados en la columna.
Agrupar por
Como ya te lo mencione, queremos resumir los ingresos obtenidos por el producto Iphone 3 en cada fecha, por lo que debemos agrupar los datos:
Damos clic izquierdo sobre la columna con los ítems por los cuales vamos a agrupar los datos, para este caso la columna Fecha -> en la pestaña Inicio, nos dirigimos al grupo Transformar -> y damos clic en el comando Agrupar Por
En el cuadro de dialogo que aparece debemos definir como queremos a agrupar los datos.
En el campo Agrupar Por, asignamos la columna o columnas por las cuales vamos a agrupar los datos, para este caso solo elegimos la columna fecha -> en las tres opciones inferiores Nuevo Nombre de Columna, Operación y Columna, definimos los parámetros como se muestra en la imagen (Nombre de la nueva columna, operación utilizada para calcular la nueva columna y la columna que servirá como base, para calcular la nueva columna).
Nota: Para agregar otro parámetro o criterio de agrupación, debes dar clic en el + , que aparece cerca del titulo Agrupar Por(Ver imagen anterior)
Para agregar una nueva columna determinada por un calculo diferente , Damos clic en el + que aparece cerca al nombre Columna, la segunda columna calculara el número de unidades vendidas, de acuerdo a cada fecha.
Configuramos los parámetros de la segunda columna como se muestran en la imagen :
Para finalizar damos clic en Aceptar y de esta manera obtenemos, una nueva tabla, con los datos relacionados a los Ingresos y las unidades vendidas, agrupados por fecha.
Puedes ver como la consulta actual creada apartir del Editor de consultas de Power QUery, ha calculado los ingresos totales y el número de unidades vendidas en cada año, para el producto Iphone 3
Todo, gracias al comando Agrupar Por. recuerda que puedes resumir tus datos con otro tipo de cálculos, como por ejemplo, promedio
3. Cargar (Load)
Para finalizar, verificamos que los datos, tengan el formato apropiado, modificamos el nombre de la consulta por uno descriptivo y finalmente, damos clic en el botón Cerrar y Cargar, para cargar los datos en una nueva hoja del libro actual.
Y de esta manera obtenemos una tabla con el total de ingresos y unidades vendidas obtenidas por el Producto IPhone 3, consolidado y resumido todo en una tabla estructurada de Excel.
Con esta tabla, fácilmente podemos ver que los ingresos totales obtenidos por el Iphone 3, fueron de 350.400, para el mes de enero de 2005, si agregamos un gráfico y un slicer, podremos facilitar las consultas de datos, y bueno estimado amigo eso es todo por hoy, hasta la próxima, espero que este tip sea de mucha utilidad.