Tema

Contenido

Objetivo

Conocer la herramienta Power Query para realizar análisis de datos, limpieza y depuración por medio de procesos como extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes.

Descripción

En este tema conocerás el origen de Power Query y su proceso de inicio a fin, además de practicar cómo importar y modificar información de manera que sea clara y organizada para tus propósitos de modelado de datos.

Explicación

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Introducción a Power Query

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre conceptos básicos de Power Query, revisa el siguiente video:

El Tío Tech. (2020, 29 de septiembre). Curso de Power Query: ¿Qué es Power Query? [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=3EntsI0LbvE

Edson Romero. (2020, 13 de julio). Introducción a Power Query - Parte 1 [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=iIxyDUm4Hcw

Revisa las siguientes lecturas:

Para conocer más sobre generación de perfiles de datos, te recomendamos leer:

Microsoft Learn. (2023). Uso de las herramientas de generación de perfiles de datos. Recuperado de https://docs.microsoft.com/es-es/power-query/data-profiling-tools

Para conocer más sobre conceptos básicos de Power Query, te recomendamos leer:

The Power User. (s.f.). Combinar o Anexar Datos en Power BI / Power Query: Conceptos Básicos. Recuperado de https://www.thepoweruser.com/es/2019/04/09/combinar-o-anexar-datos-en-power-bi-power-query-conceptos-principales/

Actividad

Objetivo

Utilizar las funciones de transformación de la información desde Power Query dentro de Power BI.

Instrucciones

Importa a Power Query las tablas que se anexan (FEDERAL_STATES y STATES_FOR_RETIREMENT).

Realiza las siguientes transformaciones:

Cambia el nombre de la consulta STATES_FOR_RETIREMENT a RETIREMENT_DATA
Modifica los nombres de las columnas:

TABLA

Elimina la columna STATE AND LOCAL TAX BURDEN.

Agrega una columna calculada con la temperatura en Celsius usando el siguiente cálculo ([AVG_TEMPERATURE_IN_F]-32)*5/9. Nombra la columna como AVG_TEMPERATURE_IN_C.

Reordena las columnas de la tabla STATES_FOR_RETIREMENT.
"RANK" + “STATE”+ "CLINICAL_SCORE", "CRIME_RATE" + "COST_INDEX" + "AVG_TEMPERATURE_IN_F" + “AVG_TEMPERATURE_IN_C”

Reemplaza el valor del cost_index de Oregon por 100.

Redondea los datos de la nueva columna a un solo decimal.

Carga el modelo de datos de Power Query a Power BI.

Para un mejor desempeño en tu actividad, revisa el capítulo 2 (Data Transformation Strategies) del siguiente libro:
Knight, D., Knight, B., Pearson, M., Quintana, M., & Powell, B. (2018). Microsoft Power BI Complete Reference: Bring Your Data to Life with the Powerful Features of Microsoft Power BI. Reino Unido: Packt Publishing.

Consulta gratuitamente la versión electrónica (eBook) de este libro en la Biblioteca Digital (http://biblioteca.tec.mx/tecmilenio)

TABLA FEDERAL STATES

ID	*STATE*	*ABBREVIATIONS*
1	Alabama	AL
2	Alaska	AK
3	Arizona	AZ
4	Arkansas	AR
5	California	CA
6	Colorado	CO
7	Connecticut	CT
8	Delaware	DE
9	District of Columbia	DC
10	Florida	FL
11	Georgia	GA
12	Hawaii	HI
13	Idaho	ID
14	Illinois	IL
15	Indiana	IN
16	Iowa	IA
17	Kansas	KS
18	Kentucky	KY
19	Louisiana	LA
20	Maine	ME
21	Maryland	MD
22	Massachusetts	MA
23	Michigan	MI
24	Minnesota	MN
25	Mississippi	MS
26	Missouri	MO
27	Montana	MT
28	Nebraska	NE
29	Nevada	NV
30	New Hampshire	NH
31	New Jersey	NJ
32	New Mexico	NM
33	New York	NY
34	North Carolina	NC
35	North Dakota	ND
36	Ohio	OH
37	Oklahoma	OK
38	Oregon	OR
39	Pennsylvania	PA
40	Rhode Island	RI
41	South Carolina	SC
42	South Dakota	SD
43	Tennessee	TN
44	Texas	TX
45	Utah	UT
46	Vermont	VT
47	Virginia	VA
48	Washington	WA
49	West Virginia	WV
50	Wisconsin	WI
51	Wyoming	WY

TABLA STATES_FOR_RETIREMENT

RANK	STATE	AMERICA'S HEALTH RANKINGS SENIOR REPORT CLINICAL CARE SCORE	VIOLENT CRIME OFFENSES PER 100,000 POPULATION	STATE AND LOCAL TAX BURDEN	ANNUAL AVERAGE TEMPERATURE (ºF)	COST OF LIVING INDEX
1	Ohio	0.02	309	0.1	52.7	92.6
2	Iowa	0.492	304	0.112	48.3	97.7
3	Minnesota	0.936	278	0.121	41.5	102.6
4	Florida	-0.307	384	0.091	72.8	101.3
5	Nebraska	0.452	334	0.115	49.4	100.8
6	Virginia	0.073	209	0.125	57.2	102.4
7	Texas	-0.21	447	0.086	66.3	96.4
8	Maryland	0.605	400	0.113	56.6	126.7
9	Georgia	-0.38	400	0.089	65.4	93.4
10	Indiana	0.02	358	0.093	52.9	95.6
11	Pennsylvania	0.255	390	0.106	50.5	102.3
12	North Carolina	0.087	419	0.099	60.8	95.2
13	Kentucky	-0.281	259	0.096	57.2	92.2
14	Kansas	0.18	425	0.112	55	98.1
15	Michigan	0.292	478	0.086	45.6	91.4
16	Missouri	0.005	543	0.093	55.6	90.5
17	Wisconsin	0.396	323	0.109	43.9	100.4
18	Utah	0.575	261	0.121	49.8	103.2
19	Alabama	-0.253	454	0.098	64.8	93
20	Rhode Island	0.7	231	0.114	51.9	128.6
21	South Carolina	-0.148	531	0.089	64.5	98.8
22	Maine	0.818	109	0.124	42.5	116.9
23	Oklahoma	-0.398	459	0.09	60.4	93.3
24	South Dakota	0.284	501	0.084	45.3	99.5
25	Mississippi	-0.747	291	0.098	65.1	88.4
26	New Hampshire	0.232	146	0.096	44.8	120.9
27	Massachusetts	0.759	309	0.115	49.9	133
28	Arizona	-0.027	485	0.095	61.7	102.3
29	North Dakota	-0.113	329	0.088	40.9	107.8
30	Colorado	0.581	423	0.097	46.7	111.1
31	Connecticut	0.599	182	0.154	50.9	127
32	West Virginia	-0.482	356	0.098	53.8	95.5
33	Washington	0.518	294	0.107	47.6	114.9
34	Louisiana	-0.505	639	0.091	67.9	97.2
35	Delaware	0.205	432	0.124	57.5	110.1
36	Idaho	0.233	243	0.107	44.2	99.6
37	Wyoming	-0.669	234	0.075	42.2	105.3
38	Oregon	0.275	292	0.108	48.3	119.1
39	Tennessee	-0.349	673	0.076	59.4	92.3
40	New Jersey	-0.399	195	0.132	54.8	121.7
41	Arkansas	-0.181	672	0.102	61.3	90.6
42	Vermont	0.381	173	0.136	43.6	121.2
43	Illinois	-0.748	426	0.129	52.9	100
44	Nevada	-0.435	460	0.096	51.6	112.4
45	Hawaii	0.353	254	0.141	76	150.2
46	New York	-0.311	364	0.159	46.7	112.4
47	New Mexico	0.152	778	0.102	55.3	100.1
48	Montana	-0.127	470	0.105	42.1	103.9
49	California	0.076	442	0.135	59.8	135.2
50	Alaska	-0.384	838	0.046	29.1	131.9

Información publicada en https://www.fool.com/research/best-states-to-retire/ solo para fines educativos.
Caporal, J. (2023). The Best States to Retire, Based on What People Really Want. Recuperado de https://www.fool.com/research/best-states-to-retire/

Checklist

Asegúrate de:

Comprender el procedimiento para renombrar columnas de una tabla en Power Query.
Eliminar columnas de manera correcta.
Reordenar las columnas para una mejor estructura de datos.
Agregar columnas calculadas a partir de datos incluidos en la tabla.
Cargar la información al modelo de datos de Power BI.