PowerBI. Cómo elegir el mejor Objeto Visual. PubMed

Tenemos una fuente de datos de unos 300.000 articulos científicos. Es una lista de artículos con su título y un montón de columnas que clasifican a este artículo, junto con una puntuación general del valor del articulo desde 0 a 5. Todos tienen que ver con el diagnostico, tratamiento, prevención, etc del Covid 19

Es un excel obtenido con extracción de datos de la BBDD PubMed y se llama «articles.xlsx»

 

Examinamos con atención los datos y nos hacemos preguntas:

¿Cuántos casos de covid se analizaban en estos articulos por fechas?

¿Cuál es la puntuación media de estos articulos?

¿Cuántos artículos tratan el covid para gente mayor de 80 años ?

¿Y cuántos hay sobre recien nacidos? ¿de qué temática?

Después de probar unos cuantos objetos visuales y sin transformar los datos podemos hacer hablar a los datos así:

 

¿Cuántos artículos tratan el covid para gente mayor de 80 años ?

El analisis del cuadro sobre % y métricas es de la IA de copilot. No es relevante pero en otros estudios puede que lo sea

PowerBI. automatización con Power Automate

desde powerbi service (app.powerbi.com) puedes crear un flujo de tareas a realizar con tus informes powerBI aquí:      
https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=DQSIkWdsW0yxEjajBLZtrQAAAAAAAAAAAAN__ptB8WBUNURWU0Q2VlFLWFBLNVFIVk1PVUU2MEFPSi4u

PowerBI. GD DP DV con indicadores de funcionamiento de Salud en CyL

GD:

https://www.saludcastillayleon.es/transparencia/es/transparencia/informacion-datos-publicos/asistencia-sanitaria/atencion-hospitalaria/datos-actividad/funcionamiento

DP:

 

quitamos celdas combinadas, textos, iconos subtotales…

 

En powerBI simplicamos aun mas esta vista para poder comparar entre centros:

hacemos una copia para usar una tabla simple de pares (propiedad, valor)

nueva Tabla y DAX

IndicadoresCopia = Indicadores

 

 

PowerBI. DV. Visualizar Mapas. Fecundidad (2)

Mapa para filtrar solo las provincias de una Comunidad

DAX para seleccionar las provincias de una Comunidad Autonoma

Comunidad = SWITCH(
    ‘indicadores_de_fecundidad_por_provincias (3)'[id],
    24,»Castilla y León»,
    34,»Castilla y León»,
    9,»Castilla y León»,
    37,»Castilla y León»,
    40,»Castilla y León»,
    42,»Castilla y León»,
    47,»Castilla y León»,
    5,»Castilla y León»,
    49,»Castilla y León»,
    «Otra»)

 

 

Comparativas y Orden por años

Fecundidad Valladolid vs Leon

Para ver el indice de fecundidad de cada provincia como un segmento en una barra:

https://www.listly.io/

 

PowerBI. DP. Extraer datos de webs

Hagamos Magia.

 

Hay alguna web donde hay datos que te interesan:

https://www.saludcastillayleon.es/transparencia/

https://analisi.transparenciacatalunya.cat/Salut/Indicadors-de-salut-de-la-Central-de-Resultats-ate/

Explicación de términos:

Altas: Se entiende por alta la salida de un enfermo previamente ingresado en el hospital, dejando de ocupar una cama de hospitalización en el centro, independientemente de la forma de salida (traslado a otro centro, alta voluntaria, fuga, etc.) o el estado del paciente (curación, mejoría, exitus…).

Índice de ocupación: Número de estancias/(Promedio de camas en funcionamiento*365 días)*100.

Índice de rotación anual: Número de ingresos (Programados + Urgentes)/Promedio de camas en funcionamiento.

Intervención quirúrgica programada con hospitalización: Toda intervención incluida en la programación del quirófano y realizadas a pacientes ingresados (ingreso pre y/o postquirúrgico).

https://observatorisalut.gencat.cat/es/central_de_resultats/informes_cdr/dades_actuals/index.html

 

https://www.listly.io/

 

PowerBI. DP. Mapas por provincias. Fecundidad

Extracción de los datos

Usaremos un dataset donde se muestran los indicadores de fecundidad, relativos a los nacimientos en relación con la población en la que tienen lugar, es decir, las mujeres en edad fértil.

En general la Tasa de Fecundidad es un indicador demográfico que se define como el número medio de hijos por mujer.

La tasa de fecundidad general se define como el índice que refleja el número de nacimientos que se producen en un año por cada 1.000 mujeres de entre 15 y 49 años, que se considera la edad fértil femenina.

Perprexity.ai

 

Preparación de datos con Excel

fila de encabezado:

Necesitamos comparar datos entre provincias, no por años ¿Cómo tener una tabla donde aparezcan PROVINCIAS, AÑOS Y TASA DE FECUNDIDAD?

Lenguaje «M» para transformar datos

Es hacer unpivot

= Table.UnpivotOtherColumns(#»Tipo cambiado», {«provincia»}, «Atributo», «Valor»)

dividimos columnas y cambiamos nombres:

 

 

 

referencia: https://youtu.be/PHwyqz6PFQ8?si=iBZWf-_Fm78BMQhQ

 

PowerBI mapa Hogares según CCAA y número de personas con discapacidad o limitación del hogar. ine

Y queremos algo como esto:

 

Para crear un mapa en Power BI que muestre la proporción de hogares con al menos una persona con discapacidad respecto al total de hogares en cada Comunidad Autónoma, sigue estos pasos:

1. **Prepara los datos en Power Query**:
– Abre tu archivo en Power BI y carga los datos.
– Ve al Editor de Power Query para realizar las transformaciones necesarias.
– Crea una nueva columna que calcule la proporción de hogares con al menos una persona con discapacidad.
– Para ello, suma las columnas «Una persona con discapacidad» y «Dos o más personas con discapacidad» y divide por el «Total de hogares».

2. **Añadir una columna personalizada**:
– En el Editor de Power Query, ve a «Añadir columna» > «Columna personalizada».
– Nombra la columna como `Proporción discapacidad` y usa la fórmula:

«`powerquery
= ([Una persona con discapacidad] + [Dos o más personas con discapacidad]) / [Total de hogares]
«`

– Haz clic en «Aceptar» y aplica los cambios.

3. **Crear el mapa en Power BI**:
– En la vista de informe, selecciona el visual de «Mapa de formas» (Shape Map).
– Arrastra el campo `CCAA` al área de `Localización`.
– Arrastra el campo `Proporción discapacidad` al área de `Valores`.

4. **Configurar el sombreado por colores**:
– En el panel de visualizaciones, selecciona el mapa y ve a la sección de formato (icono de rodillo de pintura).
– En `Colores de datos`, configura un esquema de colores adecuado para mostrar las proporciones (por ejemplo, de azul claro a azul oscuro).
– Ajusta los límites de colores según sea necesario para resaltar las diferencias entre las comunidades autónomas.

**Ejemplo de transformación en Power Query**:

«`powerquery
= Table.AddColumn(
Source,
«Proporción discapacidad»,
each ([Una persona con discapacidad] + [Dos o más personas con discapacidad]) / [Total de hogares]
)
«`

**Ejemplo de configuración en Power BI**:

– **Localización**: `CCAA`
– **Valores**: `Proporción discapacidad`
– **Formato de colores**: Configura un degradado que muestre claramente las variaciones en las proporciones.

Siguiendo estos pasos, podrás visualizar un mapa con sombreado de colores que representa la proporción de hogares con personas con discapacidad en cada Comunidad Autónoma.

PowerBI Causas Defunciones en España 1980-2020

El objetivo es hacer un informe para ver cómo han ido evolucionando en 42 años las causas de fallecimiento en españa:

necesitamos la tabla de «hechos» que son los Fallecidos… y una tabla especial para filtrar por tiempos que es Calendario.

Y una relacion entre estas dos tablas

y configurar la segmentación

powerBI. DP Medidas DAX

En Power BI, añadir medidas (measures) es fundamental para el análisis y visualización de datos porque permiten crear cálculos y agregaciones dinámicas sobre los datos. Las medidas en Power BI se crean utilizando DAX (Data Analysis Expressions), un lenguaje de fórmulas y consultas especializado en análisis de datos. Aquí están algunas razones clave por las que añadir medidas en Power BI es útil:

1. Calcular Indicadores Clave de Desempeño (KPIs)

Las medidas permiten calcular métricas importantes como ventas totales, beneficios, costos, tasas de crecimiento, etc. Estos KPIs son esenciales para el seguimiento del rendimiento y la toma de decisiones informadas.

Ejemplo:

DAX

Ventas Totales = SUM(Ventas[Importe])

2. Creación de Cálculos Dinámicos

Las medidas se recalculan automáticamente en función de los filtros y segmentaciones aplicadas en los informes, lo que proporciona análisis dinámicos y contextuales. Esto permite ver cómo varían los resultados en diferentes periodos, productos, regiones, etc.

Ejemplo:

DAX

Ventas Acumuladas = CALCULATE([Ventas Totales], DATESYTD(Calendario[Fecha]))

3. Agregaciones Complejas

Las medidas permiten realizar agregaciones complejas que no son posibles con las funciones estándar de Excel o con columnas calculadas. Por ejemplo, cálculos de promedios ponderados, desviaciones estándar, y otras estadísticas avanzadas.

Ejemplo:

DAX

Promedio de Ventas = AVERAGE(Ventas[Importe])

4. Comparaciones Temporales

Puedes usar medidas para realizar comparaciones temporales, como el crecimiento interanual, variaciones mensuales, y comparaciones frente a objetivos o presupuestos.

Ejemplo:

DAX

Crecimiento Anual = ([Ventas Totales] - [Ventas Totales Año Anterior]) / [Ventas Totales Año Anterior]

5. Medidas Personalizadas para Visualizaciones

Las medidas permiten personalizar y enriquecer visualizaciones con datos calculados en lugar de datos crudos. Esto mejora la claridad y la capacidad de las visualizaciones para contar una historia con los datos.

Ejemplo:

DAX

Margen de Beneficio = DIVIDE([Beneficio Total], [Ventas Totales])

6. Uso en Visualizaciones Condicionales

Las medidas pueden usarse para crear visualizaciones condicionales, como cambiar el color de una barra en un gráfico de acuerdo con el rendimiento (por ejemplo, verde si se alcanza el objetivo y rojo si no).

Ejemplo:

DAX

Color Condicional = IF([Ventas Totales] > [Objetivo], "Verde", "Rojo")

7. Escalabilidad y Reutilización

Una vez creada una medida, puede ser reutilizada en múltiples visualizaciones e informes, lo que asegura consistencia y ahorra tiempo en el diseño de informes.

8. Cálculos Contextuales con Relaciones

Las medidas pueden aprovechar las relaciones entre diferentes tablas en el modelo de datos para hacer cálculos contextuales. Por ejemplo, calcular ventas por cliente o por región en función de las relaciones definidas en el modelo de datos.

Ejemplo:

DAX

Ventas por Cliente = CALCULATE([Ventas Totales], RELATED(TablaClientes[ClienteID]))

Ejemplo Práctico de una Medida

Imagina que tienes una tabla de ventas y quieres calcular el total de ventas de este año hasta la fecha:

DAX

Ventas YTD = CALCULATE(SUM(Ventas[Importe]), DATESYTD(Calendario[Fecha]))

Esta medida calculará el total de ventas desde el inicio del año hasta la fecha actual, ajustándose automáticamente si se aplican filtros de tiempo en el informe.