4. Exportación y Carga de datos.
Una vez tratados los datos en Power Query lo habitual es exportarlos hacia otras aplicaciones como Excel y Power BI para su análisis. En este manual exportaremos datos hacia Excel en algunos ejemplos y ejercicios.
4.1 Exportar datos a Excel.
Video: 4.1
Título: Exportar datos a Excel.
url: https://youtu.be/fGkY4nW2uUU
Libro de trabajo: tabla_1.xlsx
Al cargar datos hacia Excel deberá escoger entre una de las opciones siguientes:
Tabla: Cargara los datos de la consulta o consultas en una tabla de Excel.
Informe o tabla dinámica: Carga los datos de la consulta o consultas y prepara un esquema de tabla dinámica.
Gráfico dinámico: Carga los datos de la consulta o consultas y prepara un esquema de gráfico dinámico.
Crear únicamente la conexión: Crea una conexión desde la que posteriormente se podrán cargar los datos como Tabla, tabla dinámica o Gráfico dinámico.
Agregar estos datos al modelo de datos. Si activamos esta opción los datos se cargan en una ‘base de datos’ de Excel; esto permite trabajar de forma más eficiente cuando hay muchos registros. Es recomendable activarla cuando se trabaja con tablas relacionadas que se importaron a Power Query desde una base de datos.
Ejemplos recomendados.
T4-1.
5. Configuración de la consulta. Pasos aplicados.
Cada transformación, cambio, operación que se realiza sobre la consulta queda registrado en la lista Pasos aplicados de la Configuración de consulta. A través de esta lista puede eliminar una transformación u operación, modificarla y algunas acciones más.
5.1 Manejo de pasos aplicados.
Video: 5.1
Título: Manejar herramienta pasos aplicados.
url: https://youtu.be/Q8ZpXvq1tCI
Libro de trabajo: tabla_pasos.xlsx
Ejemplos recomendados.
T5-1.
6. Tipo de datos, validez y calidad de información.
Los tipos de datos sirven para clasificar valores y obtener conjuntos de datos más estructurados. Se definen en el nivel de campo (columna).
Cuando se importa una tabla Power Query define los tipos de datos de cada columna para ajustarlos a los valores que contiene cada una de ellas.
La detección del tipo de datos es configurable. Normalmente está activada. Puede comprobarlo desde Archivo / Opciones y configuración / Opciones de consulta, seleccione Carga de datos en el panel izquierdo, en apartado Detección de tipos debe activar alguna de las dos primeras opciones (habitualmente la primera).
6.1 Tipos de datos en Power Query.
Puede consultar los tipos de datos en la siguiente dirección.
https://learn.microsoft.com/es-es/power-query/data-types
6.2 La configuración regional.
La configuración regional en Power Query asegura que los datos se interpreten correctamente según el formato del país (decimales, fechas, etc.). Es clave al convertir texto en fechas o números para evitar errores de interpretación.
En Power Query Desktop se coge por defecto la configuración regional del sistema. Si la quiere cambiar:
1. Vaya a Archivo / Opciones y configuración / Opciones de consulta.
2. En el panel izquierdo seleccione Configuración regional.
6.3 Detección del tipo de datos de una columna.
Esta opción detectará el tipo de datos de una columna en función de los valores que contiene. Tenga en cuenta que si los valores no son coherentes Power Query no podrá determinar el tipo de datos.
6.4 Definición del tipo de datos de una columna.
Esta opción sirve para cambiar (o definir) el tipo de datos de una columna. Recuerde que no es buena idea dejar una columna como tipo cualquiera, aunque a veces, dependiendo de la calidad de los datos no habrá más remedio.
Ejemplos recomendados.
T6-1.
6.5 Herramientas de generación de perfiles de datos.
Estas herramientas sirven para analizar la calidad de los datos antes de trabajar con ellos.
Video: 6.5
Título: Generación de perfiles de datos.
url: https://youtu.be/CfO_HM6C5BQ
Libro de trabajo: datos_malos.xlsx
6.5.1 Activar las herramientas de generación de perfiles de datos.
Vaya a Vista y active las opciones: Calidad de columnas, Distribución de columnas y Perfil de columna. Aparecerán una serie de indicadores estadísticos al principio de cada columna.
Análisis de errores.
Muestra las columnas con posibles errores.
Valores vacíos.
Indica valores null (vacíos) en la columna.
Valores válidos.
Muestra el % de valores correctos.
Ejemplos recomendados.
T6-2.
6.5.2 Distribución de la columna.
Sirve para comprobar valores atípicos, si hay demasiados duplicados, etc.
Ejemplos recomendados.
T6-3.
6.6 Arreglar / limpiar datos.
Sirve para eliminar o modificar valores erróneos o incorrectos.
Video: 6.6
Título: Arreglar datos.
url: https://youtu.be/Sbdwxqku_Js
Libro de trabajo: arreglar_datos.xlsx
6.6.1 Eliminar filas con errores.
Elimina filas con valores erróneos. Inicio / Quitar filas / Quitar errores.
6.6.2 Reemplazar valores.
Cambia valores de un campo. Transformar / Reemplazar los valores.
IMPORTANTE. La opción Reemplazar valores NO modifica los datos originales, si vuelve a la hoja de cálculo verá que los datos permanecen intactos.
Ejemplos recomendados.
T6-4.
