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

  2. Realiza las siguientes transformaciones:
    1. Cambia el nombre de la consulta STATES_FOR_RETIREMENT a RETIREMENT_DATA
    2. Modifica los nombres de las columnas:

    3. TABLA

    4. Elimina la columna STATE AND LOCAL TAX BURDEN.

    5. 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.

    6. 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”

    7. Reemplaza el valor del cost_index de Oregon por 100.

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

    9. 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.