En este tutorial te mostraré cómo realizar complejos análisis de datos con Power Pivot en Excel. A través del ejemplo de un proveedor industrial para las industrias automotriz, aeroespacial y ferroviaria, aprenderás a preparar, importar y analizar datos. Observaremos diferentes dimensiones y las visualizaremos en tablas dinámicas. El objetivo es brindarte una comprensión completa de Power Pivot y ampliar tus habilidades en análisis de datos.
Principales conclusiones
Aprenderás cómo preparar datos en Excel, importarlos a Power Pivot, establecer relaciones entre diferentes dimensiones y finalmente crear una tabla dinámica para analizar los datos. Además, comprenderás cómo visualizar datos en gráficos y trabajar con segmentaciones de datos para refinar los análisis.
Guía paso a paso
En primer lugar, necesitarás un archivo de Excel que contenga los datos de ventas necesarios para nuestro proveedor industrial. Este archivo debe tener varias tablas, incluidos datos de ventas, información de clientes y datos de tiempo.
Paso 1: Preparar los datos
Antes de comenzar el análisis, asegúrate de que los datos estén formateados como tablas. Selecciona todas las filas de datos en tu tabla de ventas y presiona las teclas "Ctrl" + "A", seguido de "Ctrl" + "T". Excel formateará automáticamente los datos como una tabla y reconocerá los encabezados de las columnas respectivas.
Repite este proceso para todas las demás hojas que desees usar, especialmente para las tablas de departamentos y la dimensión del tiempo.
Paso 2: Importar datos a Power Pivot
Una vez que los datos estén correctamente formateados, vuelve a la ventana principal de Excel. Ve al menú de "Power Pivot" y haz clic en el botón para agregar el modelo de datos. Puedes importar la tabla de departamentos y darle un nombre significativo. Esto facilitará su manejo posteriormente.
Repite este proceso de importación para las otras dos pestañas: clientes y dimensión del tiempo. Así te asegurarás de tener toda la información relevante en tu modelo de Power Pivot.
Paso 3: Modelar relaciones
Para conectar los diferentes conjuntos de datos, ve a la vista de diagramas de Power Pivot. Aquí puedes vincular las dimensiones entre sí. Comienza vinculando los departamentos con los datos de clientes. Notarás que inicialmente el modelo no es correcto, ya que también se debe relacionar la dimensión del tiempo con la fecha.
Una vez que hayas establecido estas conexiones, puedes verificar si hay otras relaciones adicionales que deseas modelar. Haz clic en el botón de relaciones y establece las conexiones correspondientes.
Paso 4: Crear tabla dinámica
Después de modelar las relaciones, es el momento de crear una tabla dinámica. Para ello, regresa al menú principal de Excel y haz clic en "PivotTable". Elige la opción de crear una nueva hoja de trabajo y confirma.
Ahora puedes comenzar a crear un análisis de datos multidimensional. Primero agrega los ingresos como valor en la tabla. Ordena los datos por meses para poder analizar la información de forma clara y estructurada.
Paso 5: Visualización de los datos
Una vez que los datos estén organizados en la tabla dinámica, puedes continuar analizándolos y visualizándolos. Puedes crear un gráfico de barras apiladas para representar claramente los ingresos y también diseñar la representación por países y clientes.
Puedes duplicar la tabla dinámica para revisar también la vista trimestral. Para ello, elimina la vista mensual y coloca los datos trimestrales en las filas.
Ahora también deberías poder considerar las cifras de ventas de los componentes. Ten en cuenta que pueden surgir problemas de conexión que también deben resolverse.
Paso 6: Utilizar segmentaciones de datos
Una herramienta muy útil en el análisis de datos son las segmentaciones de datos. Estas te permiten seleccionar datos según criterios específicos, como por ejemplo por trimestres. Agrega una segmentación de datos para refinar el análisis y determinar los meses directamente desde la segmentación de datos.
Al aplicar la segmentación de datos a un trimestre específico como Q1, reducirás los datos mostrados a los meses de enero, febrero y marzo. La segunda segmentación de datos de la pestaña de trabajo también se ajustará automáticamente a los cambios realizados, lo que te brindará un análisis de datos dinámico aquí también.
Paso 7: Gráficos y paneles de control
Finalmente, puedes presentar visualmente los resultados de tu análisis de datos utilizando gráficos y paneles de control. Para ello, puedes recurrir a varios tipos de gráficos, como diagramas circulares u otras representaciones visuales.
Con estas técnicas y métodos podrás realizar análisis de datos exhaustivos y crear paneles de control que te ayuden a ti y a otros usuarios a obtener información a partir de los datos.
Resumen
En este tutorial has aprendido cómo utilizar Power Pivot de manera efectiva para el análisis de datos en Excel. Desde la preparación de los datos, la importación y modelado hasta la creación de tablas dinámicas y segmentaciones de datos, has recorrido todos los pasos para llevar a cabo tus propios análisis de datos. Utiliza estos métodos para mejorar tus habilidades con Excel.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Power Pivot?Power Pivot es un complemento en Excel que permite analizar grandes cantidades de datos y crear informes complejos.
¿Cómo puedo importar datos a Power Pivot?Los datos se pueden importar a Power Pivot formateándolos como una tabla en Excel y luego agregándolos al modelo de datos a través de la cinta de opciones.
¿Qué son las segmentaciones de datos?Las segmentaciones de datos son filtros que se utilizan en tablas dinámicas para limitar los datos que se muestran según criterios específicos.
¿Cómo se pueden crear diagramas dinámicos?Los diagramas dinámicos se crean seleccionando una tabla dinámica y luego eligiendo la opción "Gráfico dinámico" en la cinta de opciones para generar diferentes representaciones gráficas de los datos.
¿Qué se puede hacer con los datos recopilados?Con los datos recopilados se pueden realizar análisis exhaustivos, identificar tendencias y crear paneles visuales para presentar los resultados.
