¡POTENCIA TU ANÁLISIS DE DATOS CON POWER BI! 🚀 | APRENDE DAX, TABLAS, VISUALES Y MUCHÍSIMO MÁS

¡Saludos, mis queridos amigos de LinkedIn! 👋 Hoy quiero invitarte a ver un video que he creado y subido a mi canal de YouTube 🎥. En este video te hago una introducción a Power BI 🚀, donde aprenderás el uso de Power Query básico 🔄 y DAX 🧑💻. Además, te mostraré cómo crear varias medidas y tablas para construir KPIs y obtener múltiples insights 📊.

Exploraremos diferentes visualizaciones y gráficos de impacto 📈📉, fundamentales para la toma de decisiones estratégicas, como el análisis de ventas del año actual vs. ventas del año pasado 📅, la diferencia entre ambos y el % de crecimiento 📊. También te enseñaré a utilizar la tarjeta avanzada 🖥️ para crear visuales de gran impacto.

Espero que puedas ver el video y, si te resulta útil, te agradecería que lo compartas con otros que puedan necesitarlo y que estén iniciando en este fascinante mundo de los datos 💡. ¡Déjame un comentario en el video con tus impresiones! 💬 Y, por supuesto, cualquier duda, inquietud o sugerencia, no dudes en hacérmela saber.

📌 Enlace al video:

¡Espero tus comentarios! 👨💻🎯

💎✨ En este caso, trabajaremos con una base de datos ficticia de una joyería, la cual nos permitirá 📊 generar información valiosa para analizar 💍 las ventas, el 💼 desempeño de los vendedores y los 🛒 hábitos de compra de los clientes. Esta base de datos incluye detalles importantes sobre los productos de joyería que se venden, los clientes que los adquieren, y el equipo de ventas responsable de cada transacción. A continuación, se describen las principales columnas y la estructura de la base de datos: ✨💎

🌟📊 Contenido de la Base de Datos 📊🌟

🔢 ID_PEDIDO 🔢: Es un identificador único que corresponde a cada 📦 venta o 📝 pedido registrado. Este campo permite 📈 rastrear de forma precisa cada transacción en la joyería.

👤 CLIENTE 👤: Representa el nombre del 🛍 cliente que realizó la compra. Este campo es importante para analizar las 🔍 preferencias de los clientes y establecer 🤝 relaciones comerciales más cercanas con los compradores frecuentes.

🔢 ID_PRODUCTO 🔢: Un 🆔 identificador único para cada 💎 producto disponible en la joyería. Este campo facilita la 📦 gestión del inventario y el 📊 seguimiento de las ventas de productos específicos.

💎 PRODUCTO 💎: Describe el nombre o tipo de joya vendida, como 💍 anillos, 📿 pulseras, 📿 collares, ✨ aretes, 🔗 cadenas, ⌚ relojes, entre otros. Es fundamental para el 📊 análisis de las categorías de productos más populares entre los clientes.

📷 FOTO_URL 📷: Un 🔗 enlace a la imagen del producto. Esto permite 👁️ visualizar el artículo y puede ser de utilidad en plataformas de 🛍️ ecommerce o catálogos digitales para mostrar los productos de la joyería.

🆔 ID_VENDEDOR 🆔: Un número único asignado a cada 💼 vendedor, lo que facilita el 📊 análisis del rendimiento de cada miembro del equipo de ventas.

👨💼 VENDEDOR 👨💼: El nombre del vendedor que gestionó la 📦 venta. Este campo, junto con el 🆔 ID del vendedor, nos permite 📈 identificar el desempeño de cada vendedor y evaluar su contribución al éxito de la joyería.

📷 FOTO_VENDEDOR 📷: Un 🔗 enlace a la imagen del vendedor asociado con la venta. Esto es útil para 👁️ identificar visualmente a los vendedores en caso de que se necesite referenciarlos.

🔢 CANTIDAD 🔢: Indica la 📊 cantidad de productos vendidos en cada transacción. Este dato es esencial para 📈 conocer el volumen de ventas y realizar 📅 proyecciones de demanda.

💲 PRECIO_COMPRA 💲: El 💵 precio al que la joyería adquirió el producto, lo cual es clave para 💡 calcular los márgenes de ganancia y 📊 analizar la rentabilidad de cada venta.

💲 PRECIO_VENTAS 💲: El 💰 precio al que el producto fue vendido al cliente. Junto con el 💲 precio de compra, permite realizar 📈 análisis de ganancias y determinar la 📉 estrategia de precios más efectiva.

🕒 FECHA_HORA 🕒: Fecha y hora exacta en que se realizó la venta. Este campo es importante para 📊 identificar patrones de compra, 💹 ventas en períodos de alta demanda y otras 📅 tendencias temporales.

🌟📊 Utilidad de la Base de Datos 📊🌟 Esta base de datos es esencial para 📈 generar informes y 📊 análisis que nos ayuden a 🤝 mejorar la toma de decisiones en la joyería. Algunas preguntas clave que podemos responder utilizando estos datos incluyen:

📊 ¿Cuáles son los productos más vendidos en la joyería?

📈 ¿Qué vendedores tienen el mejor rendimiento en términos de ventas y margen de ganancia?

💵 ¿Cuál es el margen de ganancia promedio por producto o categoría de producto?

📅 ¿Qué días o épocas del año generan más ventas?

📊 ¿Qué productos se venden mejor a ciertos clientes, permitiendo segmentar mejor nuestras estrategias de marketing?

🌟📊 Análisis Potenciales 📊🌟 Con esta base de datos podemos generar 📊 informes valiosos en herramientas de visualización como Power BI o Tableau, que nos ayudarán a:

📈 Analizar el rendimiento de los vendedores a través de gráficos y métricas de ventas por empleado.

📊 Identificar los productos más populares mediante un análisis de las categorías con mayor volumen de ventas.

💵 Calcular los márgenes de ganancia por producto o categoría de producto.

📅 Identificar patrones de compra analizando la 🕒 fecha y hora de las ventas para encontrar 📈 tendencias estacionales o 📊 picos de demanda.

Esta 📊 base de datos es, por lo tanto, una herramienta clave para el 📈 análisis del negocio y para 📊 mejorar las estrategias de venta, inventario y marketing en la joyería. ✨

📊✨ ¡Lenguaje DAX! ✨📊

DAX (Data Analysis Expressions) es un 🔤 lenguaje utilizado en Excel, Power BI y otras herramientas de Microsoft para realizar 🔍 cálculos y manipulaciones de datos en modelos de análisis. 💼📈

Las funciones en DAX son fundamentales para realizar 📊 cálculos, 💻 manipular datos y crear 🧮 medidas en herramientas como Power BI y Excel Power Pivot. A continuación, se describen algunas de las funciones principales en DAX: 💡✨

📊 1) Funciones de Agregación 📊: Estas funciones permiten realizar 📈 cálculos sobre conjuntos de datos, como 🔢 sumas, 📉 promedios, 📊 mínimos, 📈 máximos, contar elementos, entre otros. Algunos ejemplos son: SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, COUNTROWS, etc. 📊✨

🔍 2) Funciones de Filtrado y Búsqueda 🔍: Ayudan a 📑 filtrar datos basados en condiciones específicas o a 🔎 buscar valores dentro de un conjunto de datos. Algunas de estas funciones son: FILTER, ALL, RELATED, RELATEDTABLE, LOOKUPVALUE, TOPN, etc. 🧮📊

📅 3) Funciones de Manejo de Fechas y Tiempo 📅: DAX tiene un conjunto robusto de funciones para trabajar con 🕒 fechas y tiempo, lo que permite realizar 📅 cálculos temporales, 📆 agrupaciones por períodos, 🗓️ extracción de componentes de fechas, etc. Algunas de estas funciones son: DATEADD, DATESBETWEEN, YEAR, MONTH, DAY, TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, etc. ⏳📅

⚙️ 4) Funciones Lógicas ⚙️: Permiten realizar 🧠 operaciones lógicas, como la evaluación de condiciones y la devolución de valores según la evaluación de esas condiciones. Ejemplos incluyen: IF, AND, OR, NOT, SWITCH, etc. 🔄🧩

📋 5) Funciones de Tabla y Relaciones 📋: Estas funciones trabajan con 📜 tablas, 📊 columnas y 🔗 relaciones entre tablas. Algunas de estas funciones son: SUMMARIZE, ADDCOLUMNS, RELATEDTABLE, CALCULATETABLE, DATATABLE, etc. 🔗📑

🔤 6) Funciones de Texto 🔤: Permiten trabajar con 📃 texto, realizar 🔗 concatenaciones, ✂️ extracciones de subcadenas, 🖋️ formato de texto, entre otras operaciones. Ejemplos son: CONCATENATE, LEFT, RIGHT, UPPER, LOWER, FORMAT, etc. 🔡💬

📊✨ El Lenguaje DAX es una herramienta poderosa para 💻 analizar y manipular datos, ayudando a los usuarios a extraer 📈 información valiosa de sus modelos de datos.

ARCHIVO DE PREUBA PUEDES DESCARGARLO DESDE AQUÍ:

✨📊 Para crear las medidas en Power BI, sigue estos pasos 📊✨:

💻 1) Vamos a la sección de Datos 📊:

Clic derecho en nuestra tabla de datos, selecciona la opción Crear medida, copia y pega tu medida, y luego presiona Enter.

📝 Pero como buena práctica 🛠️, es recomendable crear una tabla de medidas con todas las que necesites. Para hacerlo, sigue estos pasos detalladamente: ⬇️⬇️

📋 Pasos para crear una tabla de medidas 📋:

🟢 1) Ir a la pestaña de Inicio 🏠:

Inicio ➡️ Buscar la opción Introducir datos.

🟢 2) Introducir datos 💻:

Cuando encuentres la opción, crea una tabla nueva y nómbrala como MEDIDAS.

🟢 3) Nombrar la tabla 📝:

Asigna el nombre MEDIDAS para que puedas organizar todas tus 📊 medidas en un solo lugar.

🟢 4) Buscar la tabla 🔍:

En la lista de datos a la derecha, selecciona tu nueva tabla llamada MEDIDAS.

🟢 5) Clic en la tabla creada 🖱️:

Clic sobre la tabla para seleccionarla y acceder a las opciones disponibles.

🟢 6) Crear una Nueva medida 🆕:

Elige la opción Nueva medida. Si prefieres, puedes optar por Nueva tabla en caso de que desees agrupar más expresiones.

🟢 7) Escribir la expresión DAX 📜:

En la sección para escribir código, comienza a completar tu expresión DAX para crear la medida.

🟢 8) Validar y ejecutar la medida ✔️:

Presiona Enter o haz clic en el ícono de validación para que tu medida quede registrada.

🟢 9) Repetir el proceso 🔄:

Repite este proceso para cada medida o campo calculado que necesites.

🟡 Medidas destacadas ✨: Si las medidas aparecen en color amarillo, significa que requieren una atención especial o se han resaltado en el proceso. Simplemente, realiza clic derecho en la tabla creada (MEDIDAS), selecciona Nueva medida, pega la fórmula y presiona Enter para ver tu medida creada.

🔢 Aquí tendrás varias medidas para trabajar con ellas en la tabla MEDIDAS y organizar tu análisis de forma óptima. 📊🧮✨

💡 ¡Recuerda! 📝 Las medidas te permiten generar cálculos personalizados para analizar datos más profundamente y tomar decisiones estratégicas basadas en los resultados obtenidos. 💡

📦 Unidades Vendidas: 📦

Calcula el total de unidades vendidas sumando todos los valores en la columna CANTIDAD.

Unidades Vendidas = SUM(JOYERIA_JPV[CANTIDAD])        

💰 Ingresos Totales: 💰

Calcula el total de ingresos multiplicando el PRECIO_VENTAS por la CANTIDAD para cada fila, y luego sumando el resultado para todas las filas en la tabla.

Ingresos Totales = SUMX(JOYERIA_JPV, JOYERIA_JPV[PRECIO_VENTAS] * JOYERIA_JPV[CANTIDAD])        

💵 Costo Total: 💵

Calcula el costo total multiplicando el PRECIO_COMPRA por la CANTIDAD para cada fila, y luego sumando el resultado para todas las filas en la tabla.

Costo Total = SUMX(JOYERIA_JPV, JOYERIA_JPV[PRECIO_COMPRA] * JOYERIA_JPV[CANTIDAD])        

📊 Margen de Ganancia 📊

: Calcula el margen de ganancia total restando el PRECIO_COMPRA del PRECIO_VENTAS, multiplicando por la CANTIDAD, y luego sumando los resultados para todas las filas.

Margen = SUMX(JOYERIA_JPV, (JOYERIA_JPV[PRECIO_VENTAS] - JOYERIA_JPV[PRECIO_COMPRA]) * JOYERIA_JPV[CANTIDAD])        

O podemos hacerlo mas rapido y mas coherente:

Margen = [Ingresos Totales] - [Costo Total]        

📈 Margen de Ganancia (%): 📈

Calcula el margen de ganancia en porcentaje dividiendo el margen de ganancia total por los ingresos totales y multiplicando el resultado por 100.

% Margen = DIVIDE(SUMX(JOYERIA_JPV, (JOYERIA_JPV[PRECIO_VENTAS] - JOYERIA_JPV[PRECIO_COMPRA])  JOYERIA_JPV[CANTIDAD]), SUMX(JOYERIA_JPV, JOYERIA_JPV[PRECIO_VENTAS]  JOYERIA_JPV[CANTIDAD])) * 100        

O Podemos Mejorarlo con la mejor opciones:

% Margen = DIVIDE([Margen de Ganancia], [Ingresos Totales], 0) * 100        

🏆 Ranking Vendedor: 🏆

Calcula la posición de cada vendedor en función de los ingresos totales, ordenando de mayor a menor.

Ranking Vendedor =

RANKX(

    ALL(JOYERIA_JPV[VENDEDOR]),

    [Ingresos Totales],

    ,

    DESC,

    DENSE

)        

🥇 Ranking Cliente: 🥇

Calcula la posición de cada cliente basado en los ingresos totales generados por cada uno, de mayor a menor.

Ranking Cliente =

RANKX(

    ALL(JOYERIA_JPV[CLIENTE]),

    [Ingresos Totales],

    ,

    DESC,

    DENSE

)        

📊 Ranking Producto: 📊

Calcula la posición de cada producto en función de los ingresos totales generados, ordenando de mayor a menor.

Ranking Productos =

RANKX(

    ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]),

    [Ingresos Totales],

    ,

    DESC,

    DENSE

)        

🌟 Top N Clientes: 🌟

Esta medida devuelve los ingresos totales para los N mejores clientes. Para ajustar el valor de N, simplemente reemplaza N por el número de clientes que deseas incluir en el ranking.

 TopN Clientes =

IF (

    RANKX(ALL(JOYERIA_JPV[CLIENTE]), [Ingresos Totales], , DESC) <=10,  

    [Ingresos Totales],

    BLANK()

 

)        

🌟 Top N Productos: 🌟

El Top N Productos muestra los productos más vendidos o con mayores ingresos, ordenados por rendimiento, filtrando solo los primeros N productos para facilitar su análisis.

 TopN Productos =

IF(

    RANKX(ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]), [Ingresos Totales], , DESC) <= 10,

    [Ingresos Totales],

    BLANK()

)        

🌟 Top N Vendedores: 🌟

El Top N Vendedores muestra los vendedores con mayores ingresos o ventas, destacando solo los primeros N en el ranking para facilitar su análisis.

TopN Vendedores =

IF (

    RANKX(ALL(JOYERIA_JPV[VENDEDOR]), [Ingresos Totales], , DESC) <= 10

    [Ingresos Totales],

    BLANK()

)        

📊 LAS VISUALIZACIONES QUEDARIAN ASI 📈

📅 TABLA CALENDARIO 📅

Una tabla calendario en Power BI proporciona una estructura de fechas que permite realizar análisis temporales. Incluye columnas como año, mes, día, trimestre y semana, facilitando cálculos y filtrados por períodos específicos. Es esencial para crear informes y visualizaciones que requieran análisis temporal detallado.

Para crear la tabla calendario, nos vamos al menu modelado, ubicamos Nueva Tabla, se abre la barra de fórmulas y copiamos y pegamos este codigo completo. Existen otras formas de hacer, pero está en bien directa, la veremos más adelante.

Calendario =

ADDCOLUMNS(

    CALENDAR(MIN(JOYERIA_JPV[FECHA_HORA]), MAX(JOYERIA_JPV[FECHA_HORA])),  -- Rango de fechas basado en tu tabla JOYERIA_JPV

    "Año", YEAR([Date]),  -- Año

    "Mes Numero", MONTH([Date]),  -- Número del mes

    "Mes Nombre", FORMAT([Date], "MMMM"),  -- Nombre completo del mes

    "Mes Abreviado", FORMAT([Date], "MMM"),  -- Mes abreviado

    "Dia Numero", DAY([Date]),  -- Número del día en el mes

    "Dia Nombre", FORMAT([Date], "dddd"),  -- Nombre completo del día

    "Dia Abreviado", FORMAT([Date], "ddd"),  -- Día abreviado

    "Trimestre", QUARTER([Date]),  -- Trimestre

    "Cuatrimestre", INT((MONTH([Date]) + 3) / 4),  -- Cuatrimestre

    "Semana del Año", WEEKNUM([Date], 1),  -- Número de la semana del año (domingo como inicio de semana)

    "Semana del Año Lunes", WEEKNUM([Date], 2),  -- Número de la semana con lunes como inicio

    "Dia del Año", FORMAT([Date], "DDD"),  -- Número del día en el año

    "Año Fiscal", IF(MONTH([Date]) > 6, YEAR([Date]) + 1, YEAR([Date])),  -- Ajuste de año fiscal (comienza en julio)

    "Trimestre Fiscal", IF(MONTH([Date]) > 6, QUARTER([Date]) - 2, QUARTER([Date]) + 2),  -- Trimestre fiscal

    "Es Fin de Semana", IF(WEEKDAY([Date], 2) >= 6, "Sí", "No")  -- Indica si es fin de semana (sábado o domingo)

)
         

Quedaria como esta:

📈 Ventas Año Actual: 📈

Calcula el total de ventas del año en curso, sumando el valor de las ventas (PRECIO_VENTAS por CANTIDAD), filtrado para el año actual.

Ventas Año Actual =

CALCULATE(

    [Ingresos Totales],

    FILTER(

        ALL(Calendario),

        Calendario[Año] = MAX(Calendario[Año])  -- Año más reciente (actual)

    )

)        

📉 Ventas Año Anterior: 📉

Calcula el total de ventas del año anterior, sumando el valor de las ventas (PRECIO_VENTAS por CANTIDAD), filtrado para el año pasado.

Ventas Año Pasado =

CALCULATE(

    [Ingresos Totales],

    FILTER(

        ALL(Calendario),

        Calendario[Año] = MAX(Calendario[Año]) - 1  -- Año anterior

    )

)        

➖ Diferencia Ventas: ➖

Calcula la diferencia en ventas entre el año actual y el año anterior.

Diferencia Ventas = [Ventas Año Actual] - [Ventas Año Pasado]        

📈 % Crecimiento Ventas: 📈

Calcula el porcentaje de crecimiento en ventas comparando las ventas del año actual con las del año anterior. Si las ventas del año anterior son cero, devuelve en blanco para evitar errores de división por cero.

% Crecimiento =

IF(

    [Ventas Año Pasado] > 0,

    DIVIDE([Diferencia Ventas], [Ventas Año Pasado], 0) * 100,

    BLANK()

)        

🎉 USANDO UNA VISUALIZACION DE LA TARJERA NUEVA DE POWER BI 🎉

🎉 PRINCIPIO DE PARETO 🎉

📅 Vilfredo Pareto fue un economista, sociólogo y matemático italiano nacido el 15 de julio de 1848 en París y fallecido el 19 de agosto de 1923 en Suiza. 🌍 Es conocido principalmente por sus contribuciones a la teoría económica 💰 y a la sociología 📊, pero su legado abarca varios campos. Aquí están algunos de los aspectos más destacados de su obra:

🔍 Principio de Pareto 🔍: Pareto es famoso por el "Principio de Pareto", también conocido como la regla del 80/20. 📈 Este principio sostiene que, en muchos fenómenos, aproximadamente el 80% de los efectos provienen del 20% de las causas. Por ejemplo, en una empresa, el 80% de las ventas pueden provenir del 20% de los clientes. 💼

💵 Distribución de la riqueza 💵: Pareto observó que la distribución de la riqueza en la sociedad tiende a seguir una ley de distribución desigual, donde una pequeña proporción de la población posee una gran parte de la riqueza. 📊 Esta observación llevó a la formulación de la "Ley de Pareto" sobre la distribución de la riqueza.

🌟 Teoría de la élite 🌟: En sociología, Pareto desarrolló la teoría de la élite, que sugiere que en cualquier sociedad, una pequeña parte de la población (la élite) ejerce una gran parte del poder y la influencia. 🏛️ Argumentó que el poder y la influencia tienden a concentrarse en un grupo selecto de individuos que se perpetúan a través de una dinámica de rotación y reemplazo.

📐 Contribuciones matemáticas 📐: En matemáticas, Pareto también realizó contribuciones, incluyendo su trabajo sobre las curvas de distribución 📊 y la teoría de los valores extremos.

✨ El impacto de Pareto se extiende a varias disciplinas y su nombre es recordado principalmente por su teoría sobre la distribución desigual y el Principio de Pareto, que sigue siendo relevante en muchos contextos modernos. 🌟

📊 Proceso y Análisis de Pareto 📊

🛠️ El Diagrama de Pareto es una técnica que ayuda a identificar los productos o categorías que generan el mayor impacto en los ingresos de tu negocio. 💼 El principio de Pareto, o la regla del 80/20, establece que aproximadamente el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas. 🔍 En este contexto, buscamos identificar los productos que representan la mayor parte de los ingresos totales de tu negocio. 💰

1. Medida "Ingresos por Producto"

Esta medida calcula los ingresos generados por cada producto específico. Para obtener los ingresos por producto, se utiliza la función SUMX junto con la tabla de productos.

 Ingresos por Producto =

SUMX(

    VALUES(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]),

    [Ingresos Totales]

)         

a) SUMX: Realiza la iteración sobre cada producto y calcula los ingresos totales.

b) VALUES: Devuelve una tabla con todos los productos.

c) [Ingresos Totales]: Calcula los ingresos totales por cada producto (precio de venta multiplicado por la cantidad vendida).

2. Medida "RANKING"

Esta medida clasifica los productos de mayor a menor según sus ingresos. Es esencial para ordenar los productos y construir el análisis acumulado.

RANGKING =

RANKX(

    ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]),

    [Ingresos Totales]

)        

a) RANKX: Calcula el ranking de cada producto basado en los ingresos totales.

b) ALL: Se utiliza para ignorar el contexto de filtrado, permitiendo que el cálculo se realice para todos los productos.

3. Medida "TOTAL ING ACUMULADO"

Esta medida acumula los ingresos totales de los productos según su ranking. Se utiliza para construir el valor acumulado necesario para el análisis de Pareto.

TOTAL ING ACUMULADO =

CALCULATE(

    [Ingresos Totales],

    TOPN(

        [RANGKING],

        ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]),

        [Ingresos Totales]

    )

)        

a) CALCULATE: Recalcula los ingresos totales en función de los productos seleccionados.

b) TOPN: Devuelve los productos que ocupan las primeras posiciones en el ranking.

c) ALL: Asegura que se consideren todos los productos para el cálculo.

4. Medida "% Acumulado de Ventas"

Esta medida calcula el porcentaje acumulado de las ventas. Es clave para identificar qué productos representan un mayor porcentaje de los ingresos totales.

 % Acumulado de Ventas = [TOTAL ING ACUMULADO] / CALCULATE([Ingresos Totales], ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]))        

a) OTAL ING ACUMULADO: Se divide por el total de ingresos para obtener el porcentaje acumulado.

b) ALL(JOYERIA_JPV[PRODUCTO]): Se asegura de que los ingresos totales sean calculados sin aplicar ningún filtro sobre los productos.

5. Diagrama de Pareto:

Con las medidas anteriores, puedes crear el Diagrama de Pareto. Este gráfico muestra los productos ordenados por ingresos y el porcentaje acumulado de ingresos:

1. Eje X: Muestra los productos clasificados en orden descendente de ingresos.

2. Eje Y (Izquierdo): Representa los ingresos por producto.

3. Eje Y (Derecho): Representa el porcentaje acumulado de ingresos (medida % Acumulado de Ventas).

El objetivo del diagrama es visualizar qué productos representan el mayor porcentaje de los ingresos totales. Idealmente, verás una curva que indica que unos pocos productos generan la mayor parte de los ingresos, confirmando el principio de Pareto.

📊 Distribución de Ingresos Totales 💰 y % Acumulado de Ventas 📈 por Producto 🛒

Interpretación del Diagrama de Pareto:

· Los primeros productos en el gráfico serán los más importantes para el negocio, ya que generan una proporción significativa de los ingresos.

· La curva acumulada ayuda a visualizar el punto en el que los productos comienzan a contribuir menos al total de ventas.

Con estas medidas, el análisis del diagrama de Pareto te permitirá tomar decisiones informadas sobre qué productos deben recibir más atención para maximizar los ingresos.

💻Introducción: Inventarios y Medidas DAX 📈

En el análisis de inventarios, el uso de medidas en DAX (Data Analysis Expressions) dentro de herramientas como Power BI resulta crucial para entender el comportamiento y gestión de los productos. Estas medidas permiten obtener insights clave sobre las ventas, costos y rotación de inventarios, facilitando la toma de decisiones estratégicas para mejorar la eficiencia operativa.

El inventario es uno de los activos más valiosos de cualquier empresa, especialmente en sectores donde la gestión de stock es fundamental, como en la joyería que es el caso de ejemplo que hemos estado abordando. Las empresas necesitan saber qué cantidad de productos tienen, cuál es su valor, cuánto están vendiendo y qué margen están obteniendo. A través de DAX, podemos crear medidas personalizadas para analizar en profundidad la dinámica de los inventarios.

A continuación, te explico cada una de las medidas relacionadas con inventarios, su función y cómo te ayudan a realizar un análisis detallado.

1. Existencia Inicial

 Existencia Inicial =

CALCULATE(

    FIRSTNONBLANK(PRODUCTOS[EXISTENCIA], 0),

    FILTER(PRODUCTOS, PRODUCTOS[ID_PRODUCTOS] = SELECTEDVALUE(JOYERIA_JPV[ID_PRODUCTOS]))

)        

Descripción: La existencia inicial es el punto de partida. Indica cuántas unidades de un producto tienes en inventario antes de realizar ventas. Esta medida devuelve la cantidad inicial de existencias por producto seleccionando el valor del inventario desde la tabla PRODUCTOS.

Importancia: Es fundamental comenzar por conocer la cantidad de productos disponibles al inicio, ya que esto será la base para calcular todas las demás métricas relacionadas con el inventario.

 2. Unidades Vendidas

 Unidades Vendidas = SUM(JOYERIA_JPV[CANTIDAD])        

 Descripción: Calcula el número total de unidades vendidas para cada producto. Se suma la cantidad de productos vendidos en la tabla de ventas (JOYERIA_JPV).

Importancia: Saber cuántas unidades se han vendido es el siguiente paso lógico, ya que a partir de esto se pueden derivar otras métricas como el stock restante, ingresos, y rotación del inventario.

3. Stock Restante

 Stock Restante =

[Existencia Inicial] - [Unidades Vendidas]        

Descripción: Esta medida te muestra cuántas unidades quedan en inventario después de haber realizado ventas. Restamos las Unidades Vendidas de la Existencia Inicial.

Importancia: Mantener el control del stock restante es clave para la gestión de inventarios. Si el stock restante es bajo, la empresa puede decidir cuándo es necesario reabastecer los productos.

4. Estado del Inventario

 Estado Inventario =

IF([Stock Restante] < 10, "Bajo Inventario", "Suficiente Inventario")        

Descripción: Determina si el inventario es "Bajo" o "Suficiente". Si el Stock Restante es menor que 10 unidades, la medida lo clasifica como "Bajo Inventario"; de lo contrario, lo clasifica como "Suficiente Inventario".

Importancia: Esta medida es útil para generar alertas sobre cuándo es necesario reponer el stock. Si el inventario es bajo, se pueden tomar medidas preventivas para evitar la falta de productos.

5. Ingreso del Inventario

Ingreso Inventario =

[Unidades Vendidas] * AVERAGE(JOYERIA_JPV[PRECIO_VENTAS])        

 Descripción: Calcula el ingreso generado por las ventas, multiplicando las Unidades Vendidas por el precio de venta promedio de los productos.

Importancia: El ingreso total es una métrica clave para evaluar el rendimiento financiero de las ventas del inventario. Ayuda a medir cuánto dinero está generando cada producto vendido.

6. Costos del Inventario

 Costos Inventario =

[Existencia Inicial] * AVERAGE(JOYERIA_JPV[PRECIO_COMPRA])        

 Descripción: Calcula el costo total del inventario, multiplicando las Existencias Iniciales por el precio promedio de compra de los productos.

Importancia: Es esencial conocer los costos de mantener el inventario para poder compararlos con los ingresos generados. Esto es la base para calcular el margen bruto y otros indicadores financieros.

7. Margen Bruto

 Margen Bruto =

[Ingreso Inventario] - [Costos Inventario]        

 Descripción: El margen bruto se obtiene restando los Costos del Inventario del Ingreso del Inventario. Este cálculo refleja la ganancia bruta obtenida por las ventas.

Importancia: El margen bruto es uno de los indicadores más importantes para medir la rentabilidad. Un margen alto indica que las ventas están siendo rentables y que el precio de venta está bien ajustado en comparación con el costo de compra.

8. Porcentaje de Inventario Vendido

% Inventario Vendido =

IF([Existencia Inicial] > 0, DIVIDE([Unidades Vendidas], [Existencia Inicial], 0) * 100, 0)         

Descripción: Calcula el porcentaje de inventario que ha sido vendido. Divide las Unidades Vendidas por la Existencia Inicial y lo multiplica por 100 para obtener un porcentaje.

Importancia: Este porcentaje es fundamental para medir la eficiencia en la venta del inventario. Si el porcentaje es bajo, puede indicar problemas con la demanda o precios poco competitivos.

9. Rotación del Inventario (%)

Rotación Inventario (%) =

FORMAT(DIVIDE([Unidades Vendidas], AVERAGE(PRODUCTOS[EXISTENCIA]), 0) / 30, "0.00%")        

 Descripción: Calcula el porcentaje de rotación del inventario, dividiendo las Unidades Vendidas entre la existencia promedio de productos y luego normalizándolo por 30 días (si se trata de un análisis mensual).

Importancia: La rotación del inventario indica cuántas veces se ha vendido y repuesto el inventario durante un período determinado. Un alto porcentaje sugiere que los productos se están vendiendo rápidamente, lo que es deseable en la mayoría de los casos.

Orden de Uso y Flujo de Análisis

1.       Existencia Inicial: Punto de partida para saber cuántos productos tienes.

2.       Unidades Vendidas: Permite conocer cuántos productos se han vendido.

3.       Stock Restante: Calcula el inventario restante después de las ventas.

4.       Estado del Inventario: Clasifica si el inventario es bajo o suficiente.

5.       Ingreso del Inventario: Refleja los ingresos obtenidos por las ventas.

6.       Costos del Inventario: Calcula los costos relacionados con el inventario inicial.

7.       Margen Bruto: Muestra las ganancias brutas derivadas de las ventas.

8.       % Inventario Vendido: Mide el porcentaje del inventario que se ha vendido.

9.       Rotación del Inventario: Evalúa la eficiencia del movimiento del inventario.

Conclusión:

Como hemos visto a lo largo de este manual de Medidas, DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje crucial para el análisis de datos en herramientas como Power BI y Excel, ya que permite realizar cálculos complejos y personalizados. A través de funciones de agregación, filtrado, manejo de fechas, lógica y texto, DAX facilita la manipulación de grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Utilizando DAX para identificar y analizar estos segmentos clave, se puede obtener una visión más clara de qué productos, clientes o vendedores tienen el mayor impacto en el negocio. Esto permite enfocar los esfuerzos en las áreas que realmente importan, optimizando recursos y mejorando la toma de decisiones.

Además, DAX es especialmente útil para análisis temporales, con medidas como "Ventas Año Actual", "Ventas Año Pasado" y "Crecimiento de Ventas", que permiten comparar fácilmente el rendimiento entre diferentes periodos. La creación de una tabla calendario es fundamental para realizar estas comparaciones temporales y mejorar el análisis de datos.

El principio de Pareto, también conocido como la regla del 80/20, es un concepto importante a considerar en el análisis de datos. Este principio sugiere que aproximadamente el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas. Aplicado a inventarios, productos, clientes y vendedores, esto significa que una parte relativamente pequeña de los productos, clientes o vendedores suele generar la mayor parte de las ventas o problemas.

El uso del formato condicional en Power BI y DAX amplía aún más el poder del análisis de datos, permitiendo resaltar visualmente patrones y tendencias clave. Hemos implementado diferentes reglas de formato condicional para representar el porcentaje acumulado de ventas, utilizando colores como verde, amarillo y rojo para identificar visualmente las áreas de mayor y menor impacto según el principio de Pareto. Por ejemplo, los valores del porcentaje acumulado de ventas se colorearon de acuerdo con los siguientes criterios: verde para valores menores al 81%, amarillo entre el 81% y el 95%, y rojo para los valores iguales o superiores al 95%.

Además, aplicamos formato condicional al color del texto y el grosor de la fuente para resaltar aún más los datos importantes, como cambiar el color del texto a blanco para los valores en verde y rojo, mientras mantenemos el texto en negro para los valores amarillos.

DAX y el principio de Pareto, junto con el uso del formato condicional, son herramientas poderosas para el análisis eficiente y efectivo de grandes volúmenes de datos, facilitando la toma de decisiones basada en datos y la optimización de recursos. Estas características de personalización visual permiten una interpretación rápida y precisa de los resultados, lo que es fundamental para cualquier análisis de negocio exitoso.

Estas medidas DAX aplicadas a la gestión de inventarios ofrecen un marco sólido para el análisis detallado de productos, ingresos y costos. Las empresas pueden optimizar sus estrategias de compra y venta, mejorar la rentabilidad y tomar decisiones basadas en datos concretos. La capacidad de calcular indicadores como el margen bruto, la rotación del inventario y el estado del stock restante es esencial para cualquier negocio que dependa de la venta de productos físicos. Con DAX, este análisis se puede realizar de forma dinámica y personalizada, brindando insights valiosos para mejorar el rendimiento de la empresa.

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En esta introducción a Power BI y Power Query, hemos explorado una herramienta poderosa y esencial en el mundo del análisis de datos 📊💡. Conocer los fundamentos de Power Query te permite manipular y transformar tus datos de manera eficiente y precisa 🔄, preparándolos para un análisis efectivo en Power BI 📈.

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