Visualizar jerarquías de datos de modo legible

En Power Bi hay varias maneras de ver los datos en forma jerarquía, voy a explicar aquí los distintos modos y un truco para ver bien legibles los nombres de las categorías

Partimos de la A3ERP Ventas totales detalladas base que puede descargar

Que tiene informaciones las ventas por Familia y Artículo.

Agrupar datos

Nos interesara además crear unas Superfamilia, para agrupar varias familias dentro de un mismo título.

Creamos un gráfico de columnas agrupadas con

Lo que nos da las ventas por cada familia

Ahora seleccionamos las dos columnas de Bicicletas: bicicletas de paseo y bicicletas de carreras, y con el botón de la derecha creamos un grupo

Automáticamente en la lista de campos aparece un nuevo campo el

Lo seleccionamos y con el botón de la derecha pulsamos Editar grupos, y obtenemos el cuadro de dialogo de edición de grupos

Vemos como automáticamente todas las familias que no hemos seleccionados están en el grupo: Otros

Podemos cambiar el nombre del grupo a Superfamilia

Y el nombre del grupo y miembros a Bicicletas

Explorar jerarquía

Aceptamos y modificamos el visual poniendo

Lo que nos da un gráfico por Superfamilia

Para explorar la jerarquía tenemos varias opciones

Expandir todo un nivel en la jerarquía, pulsando en

Con lo que llegaremos a ver las familias y los artículos

Activar el explorar en profundidad

Con lo que si hacemos clic en una barra nos muestra solo los datos que la componen

Visualizar el texto de modo legible

El problema de expandir niveles en la jerarquía es que los nombres de los campos de eje se van encadenando, llegando un momento que no podemos leer bien

El truco está en ir al visualizador, formato, eje X y desactivar el Concatenar

Con lo cual los títulos se ponen de un modo muy legible

Power BI tiene muchos recursos…y algunos están bien escondidos 😉

Anular dinamización de columnas

Las tablas dinámicas son un gran invento.

Cuando mis alumnos me preguntan para que sirven las tablas dinámicas, les contesto: para resumir en forma de tabla los datos que tenemos en forma de lista.

Pero resulta que Power BI trabaja mucho mejor con datos en forma de lista, pues tiene grandes herramientas para dinamizar.

Que hacemos pues si tenemos los datos en forma de tabla: donde hay columnas que nos interesa que se conviertan en filas: usamos el editor de columnas y su función Anular dinamización de columnas.

Vamos a verlo con un ejemplo de datos que obtenemos de la tabla de habitantes por comarcas y años

Obtener datos web

Abrimos el Power BI desktop, vamos a obtener datos e indicamos web y pegamos la url de la página que tiene la información

http://www.idescat.cat/pub/?id=aec&n=246

Al aceptar vemos las tablas que hay en la página, en este caso solo una, que seleccionamos y pulsamos editar

Con lo que se cargan los datos de la página y estamos en el editor de consultas

Convertir formatos y solucionar errores

Como vemos los datos tienen un formato de texto y además están los años en columnas.

Seleccionamos las columnas que están en formato texto y les cambiamos a número decimal

La duda, es porque hay algunas columnas con formato texto y otras (años 2015 y 16) en formato numérico.

Es debido a que hay una fila sin valores, y al convertirla nos ha dado un error

Vamos a corregir el error, pues no nos interesa este valor en nuestros datos: preferimos un 0

Seleccionamos la columna, y vamos a Transformar, Reemplazar los valores, Reemplazar errores

E indicamos 0 como valor para el caso de error

Haremos lo mismo para el año 2013 y 2014: ya tenemos una tabla con valore numéricos.

Por cierto, la primera columna no tiene nombre

Quizás que le pongamos uno: comarca

Anular dinamización de columnas

Ahora viene la parte buena: convertir las columnas de los años en filas

Seleccionamos la columna comarcas y pulsamos en Transformar, desplegamos en Anular dinamización de columnas y pulamos en anular dinamización de otras columnas.

Automáticamente todos los años han pasado a filas

Cambiamos los títulos por

Vamos a Archivo, cerrar y aplicar y ya tenemos nuestros datos listos en el Power BI.

Construir matriz

Podemos usar cualquier visual para ver los datos, pero vamos a construir una matriz con

Y ya tenemos nuestros datos de nuevo en forma de tabla

Si, sí, me diréis que para esto no hacía falta tanto trabajo…pero es un ejercicio para ver cómo funcionan herramientas del editor de consultas.

Funciones de fecha en el editor de consultas

El editor de consultas de Power BI es una potente herramienta para procesar nuestros datos antes de gestionarlos o presentarlos en los informes de Power BI.

Una de las facilidades que tiene son las transformaciones que se pueden aplicar a las columnas de datos de modo muy automático.

En este ejemplo vamos a ver las funciones de fecha.

He partido de una tabla que tiene los vencimientos y fechas de cobro real de las facturas

Antigüedad

Nos interesa saber la antigüedad del vencimiento: o sea, si no está pagado con cuantos días de retraso va el cliente

Seleccionamos la columna vencimiento y en agregar columna, desplegamos sobre fecha y aplicamos antigüedad

La nueva columna tiene una cifra, aunque el formato no parece muy correcto

Basta aplicar formato número entero y ya vemos cuantos días hace desde la fecha de vencimiento.

O sea, hemos calculado la diferencia entre HOY – VENCIMIENTO

Esto es dinámico, al abrir el Power Bi y actualizar los datos la columna se recalcula.

Diferencia de fechas

Ahora queremos saber la diferencia de días entre el vencimiento y la fecha efectiva de cobro.

Para ello seleccionamos las dos columnas: vencimiento y fecha cobro.

Y en agregar columna, desplegamos en fechas y pulsamos en Restar días

Nos aparece una nueva columna con la diferencia de días, vamos a filtrar y quitar los que los días sean 0

Y obtenemos la diferencia a de días

Como podemos observar las cifras son negativas: ha restado del vencimiento la fecha de cobro

Basta situarse en el paso Resta de fecha insertada

Y cambiar la formula en la parte superior en la barra de fórmulas

Ahora las cifras tienen más sentido

Si son positivas son los días que se retraso en el pago

Si son negativas, es los días que se anticipó en el pago.

Así pues el editor de consultas es una buena herramienta para preparar los datos.

A3ERP plantilla Cartera de clientes

He creado una nueva plantilla vinculada a la cartera de clientes del A3ERP

Para poder analizar:

  • Distribucion de la cartera: por documento de pago o forma de forma de pago, en cantidad de efectos e importes
  • Cartera pendiente de cobro y antigüedad de los efectos
  • Cartera cobrada y días de retraso en los cobros

Descargar plantilla A3ERP Cartera clientes