Vamos a crear este informe de powerBI con la esperanza de vida relacionada con mortalidad infantil en diversos paises del mundo:

Data Get:

Iniciamos un informe de powerBI nuevo y lo llamamos p.e. EsperanzaVida.pbix

countries.xlsx

Life expectancy.xlsx

Infant death rate.xlsx

Paises.xlsx

Population.xlsx

 

vamos a cargar mas datos para comparar por contienentes:

 

Data Modeling en powerBI

PowerBI automaticamente busca relaciones entre tablas:

Si no existiera relación no podriamos usarlo en el mismo objeto visual

¿Por qué hay un dataset Countries y uno Paises si parecen iguales?

Porque «Paises» tiene el nombre del Pais y de Continente en español.

Countries no se puede eliminar del modelo porque sirve de conexion entre codigo de pais (country code) y nombre del Pais (Pais) de la tabla Paises

 

Ocultar campos redundantes:

Objeto Visual Matriz vs Tabla

formato Matrix

y El estilo:

Agrupar paises en grupos de población para entender mejor los datos

¿Qué pasa si no relaciono las tablas Esperanza de Vida y Mortalidad infantil?

 

Relaciono los campos Country (nombre de pais con datos en INGLES) con la tabla Countries y así puedo usar la traduccion de nombres de continentes y paises que tengo en la tabla Paises

 

1º el objeto Matriz:

 

 

Columnas Condicionales

Agrupar valores en funcion de condiciones lógicas

 

matriz:

Ordenar esto:

TREE MAP

 

 

y Ordenamos la columna Cantidad de Poblacion usando el orden de otra columna:

En la Vista de Informe ya sale ordenada esa columna:

Método 2: crear una tabla independiente:

Copiar y Pegar para crear directamente una tabla en «Introducir Datos»

 

 

 

Parte 2: hasta ahora hemos relacionado y visualizado Continentes, paises y población ahora añadimos datos sobre Mortalidad infantil y Esperanza de vida:

1º analizar los datos importados

2º modelo de relación

3º usar objetos visuales de Graficos de dispersión para buscar correlaciones

1º Analizar los datos importados

2º modelo de relación

 

Es muy buena práctica ocultar campos que no hacen falta para represensentar visualmente datos pero que son vitales para mantener la relación y que los paises salgan en español en vez de en su dato original de la tabla que es en inglés

 

ANALIZAMOS EL OBJETO MATRIZ

PROMEDIOS VS TOTALES

Añadimos 2 columnas condicionales Mortalidad Infantil como nº muertes/1000 niños y Esperanza de vida media

Segmentamos con forma de mosaico: a Esperanza de vida (Media de años) y a Mort. Infantil (muertes/1000n)

 

Objeto visual de Mapa (no coropletico):

Marcadores para borrar todos las segmentaciones

Objeto visual de Mapa sobre Esperanza de Vida y Poblacion

Usamos Pais y Burbujas con Esperanza de Vida.

Formato condicional burbujas. Esperanza de vida

CONDICIONAL EN MAPAS PARA MORTALIDAD INFANTIL

Paso 3 de la fase 2: Desviaciones se detectan usando un Gráfico de Dispersión:

 

 

Segmentar un Grafico de dispersion por Contientes

Segmentar con tamaño de poblacion añadido al grafico de dispersión

El resultado es:

Modificar titulos para que sea mas explicativo:

y en el propio grafico:

Titulos del Informe

Insertar -> forma -> rectángulo

Insertar -> cuadro de texto

Colores de fondo CONDICIONALES para columnas de datos

Publicar informe en internet para compartirlo.

IA aplicada a este Informe. Conclusiones rápidas

Diseño fino de marcadores en el scatter (grafico de dispersión)

Los ficheros los puedes solicitar aquí: