7 HVID SUM UP Introducción e Instalación de Power BI

Introducción y Objetivos

• Power BI integra datos de múltiples fuentes, permitiendo relacionarlos y obtener información relevante para la toma de decisiones desde cualquier dispositivo.
• Se aprenderá a utilizar Power BI así como sus funciones y desarrollo de proyectos de visualización.
• Microsoft Power BI es uno de los productos líderes de Business Intelligence, junto con Tableau y Qlik, según el cuadrante mágico de Gartner.
• Facilita la transformación de millones de datos, la relación de múltiples fuentes, cálculos complejos, e interacción fluida con visualizaciones.
• Su interfaz es intuitiva y accesible para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.
• Después de su lanzamiento en 2013, Power BI tuvo una política de precios bajos, superando a la mayoría de sus competidores en términos de funcionalidad actualmente.

Instalación e Interfaz de Power BI

• Power BI está disponible como opción SaaS en la nube de Azure o de forma local a través del Servidor de informes Power BI.
• Power BI Desktop es una herramienta gratuita e independiente para análisis personal.
• La instalación es casi automática, requiriendo solo un correo electrónico para el registro.
• La interfaz de Power BI es similar a otros productos de Microsoft Office.
• Cuenta con una barra de herramientas superior para opciones generales como Archivo, que permite abrir, guardar, importar/exportar informes y exportar a PDF.
• Las opciones del menú, como Inicio, Insertar y Modelado, contienen elementos para crear visualizaciones, usándose principalmente a través de los menús laterales.
• Hay un menú lateral izquierdo para acceder a diferentes vistas de los informes, desde visualización de gráficas hasta la visualización de los datos.
• En la parte inferior de la pantalla, se pueden agregar nuevas pestañas a la visualización, similar a hojas de Excel.
• El menú lateral derecho ofrece opciones de Filtros, Visualizaciones y Campos, permitiendo crear y aplicar filtros a los datos, influyendo en los criterios de visualización y la selección de tipos de gráficas.

Funciones de Power BI

• El análisis y visualización de datos con Power BI se estructura en los siguientes apartados :
• Obtención de datos: Cargar datos desde fuentes como archivos de texto, hojas Excel, entornos relacionales como SQL Server, o servicios en línea como Facebook o Google Analytics.
• Power BI tiene una amplia capacidad para integrarse con diferentes fuentes de datos.
• Preparación de datos: Limpiar y tratar los datos de manera estructurada, utilizando el gestor de datos integrado, Query Manager.
• Modelado de datos: Relacionar datos de diferentes fuentes y realizar cálculos que permitan revelar información relevante, ajustando los datos para facilitar su visualización.
• Visualización de datos: Dotar a los usuarios de gráficos, tablas y representaciones para el análisis de datos y toma de decisiones.
• Reporte de datos: Crear cuadros de mandos o dashboards que mejoren la comunicación de los informes visualmente y en términos de usabilidad, creando vistas y aplicando filtros.

London Data Store

• Londres fue una de las primeras ciudades europeas en adoptar la filosofía de datos abiertos, defendiendo que la información generada por las ciudades debe ser accesible y utilizable por el público.
• El Data Store de Londres contiene más de 500 datasets abiertos con datos sobre vivienda, transporte y medio ambiente.

Dataset del Cuerpo de Bomberos de Londres (LFB)

• El dataset recopila información sobre los servicios de rescate animal del LFB.
• Es una tabla con más de 6500 registros, con información de las salidas registradas de los bomberos para el rescate de animales.
• Los campos básicos incluyen el indicador de la salida, fecha del aviso, tiempo dedicado, coste, tipo de animal, origen de la llamada y localización.

Obtención, Preparación y Modelado de Datos

• Se trabajará con el fichero «Animal Rescue incidents attended by LFB from Jan 2009.csv».
• El primer paso es importar el fichero en Power BI mediante Obtener datos > Excel.
• La pantalla de selección permite seleccionar hojas de Excel y ofrece una visualización parcial de los datos.
• Se puede editar los datos en este momento para hacer los cambios de formato necesarios.
• Si el formato de la fecha FinYear no se importa correctamente, se elimina dicho campo.
• Para llevar a cabo las transformaciones de datos, se selecciona Transformar datos, lo que abre el gestor de datos integrado en Power BI, Query Manager.
• En Query Manager, se selecciona la columna a eliminar y la opción Quitar en el menú contextual.
• Si el campo IncidentNumber presenta un error de formato, se le aplica el formato texto.

Visualización de Datos

• Una vez hechas las transformaciones necesarias se pincha en Cerrar y aplicar para consolidar los cambios.
• Los campos del dataset aparecerán en la columna Campos en el menú derecho de la pantalla de trabajo o Vista informe.
• Después de cargar los datos el paso siguiente es la creación de informes.
• Para crear una visualización, se arrastra el campo deseado al Vista Informe, y se selecciona el tipo de visualización en el menú lateral derecho.
• Si no se escoge ningún tipo de visualización, la aplicación usa una tabla de datos por defecto.
• El tipo de animal rescatado, la ciudad, el código postal y la descripción de la intervención son elegidos.
• Al incluir los campos, la columna de Filtros automáticamente muestra los filtros y valores disponibles para cada campo.

Análisis de Datos

• Se examina como los bomberos londineses gastan dinero durante la salvación de animales. Para esto hay que confirmar los datos disponibles y los campos relevantes.
• La primera hipótesis es confirmar el número de servicios que realizan los bomberos. Se utiliza Line Chart, arrastrando el sumatorio de CallYear (eje horizontal) y PumCount (eje vertical).
• A continuación, se aplica un filtro para eliminar el año 2020, que tiene datos incompletos.

Visualizaciones Optativas

• Funnel es otra forma de visualización igualmente seleccionable desde el panel. No obstante, antes hay que ordenar los años por menor a mayor.
• Los datos pueden ser ordenados en varios criterios y maneras.

Análisis De Datos

• Se identifica que entre 2009 y 2011 los casos aumentaron, en 2016 llegó a un pico, y en 2018 los casos crecieron otra vez.

Reflejo En El Coste De Servicios

• Hay que elaborar una gráfica de área donde CalYear se posiciona en el eje y IncidentNotionalCost se posiciona en Valores.
• El periodo 2012-2014 parece ser una excepción ya que los casos decayeron en comparación con el incremento de precio año tras año.

Datos Sobre El Coste Y Las Intervenciones

• Una gráfica pie chart puede usar el campo AnimalGroupParent en la Leyenda y CalYear en el campo Values. De esta manera es posible comprobar por qué el tipo de animal que se rescata influye en el coste.
• Los tipos de animales más rescatados (%) son los siguientes:
  • Gatos (49.2)
  • Pájaros (19.09)
  • Perros (16.7)
• Los datos de los incidentes y sus constes pueden reflejar la tipología animal en el pie chart por medio del análisis de los cambios.
• Por el periodo 2012-2014 se puede analizar, que, en el caso de los gatos, el rescate tiene un aumento y, en el caso de los perros solo se mantiene entre 2012 y 2014.

Visualizaciones Avanzadas

• Las opciones gráficas de Power BI son varias y atractivas, es posible elegir la distribución geográfica.
• Una nueva hoja Página 2 es abierta desde el área de edición y se elije Mapa. Para esto se lleva Borough (ciudad) a la etiqueta Ubicación, AnimalGroupParent a la etiqueta Leyenda y PumpCount a la etiqueta Tamaño.
• Es posible que aparezcan ciudades que no pertenecen a UK, ya que algunas ciudades pueden llamarse igual en diferentes partes del mundo. Se excluyen dando clic derecho. La distribución de los rescates se muestra por medio del área metropolitana londinense.
• Power BI también ofrece recursos de análisis de entendimientos a través de segmentaciones de datos. Se puede hacer por medio un pie chart.
• Se habilita una serie de filtros a base del campo Borough.

Resumen

• Se diseñó una aproximación a Power BI con el fin de tratar y usar visualizaciones por medio de una manera simple y sencilla.