Comparación de Fechas con Parámetros en Power BI #13

Lectura: 2 minutos

Hola amigo de Tutoliber, bienvenido a un nuevo video. Hoy aprenderemos a crear medidas DAX para comparar diferentes periodos de tiempo utilizando la función CALCULATE y parámetros numéricos en Power BI. Este enfoque te permitirá ajustar tus análisis temporalmente sin modificar fórmulas en segundo plano. ¡Comencemos!

Introducción a los Parámetros Numéricos

Los parámetros numéricos en Power BI permiten a los usuarios realizar ajustes dinámicos en sus análisis sin alterar las fórmulas internas. En el ejercicio de hoy, crearemos una función que comparará periodos de tiempo como días anteriores, semanas o meses, según un rango definido por el usuario. Por ejemplo:

  • Comparar las ventas de esta semana contra los últimos 7 días.
  • Analizar las ventas del día actual frente a los 2 días previos.

Para ello, utilizaremos una tabla llamada Ventas Facturas (en la descripción del video encontrarás más detalles). Además, emplearemos una tabla Calendario como base para nuestras comparaciones temporales.

Paso 1: Creación de la Tabla Calendario

La tabla Calendario es fundamental para análisis temporales en Power BI. Aquí te mostramos cómo crearla:

  1. Ve a la pestaña Herramientas de tablas y selecciona Nueva tabla en el grupo Cálculos.
  2. En la barra de fórmulas, utiliza la función CALENDARAUTO() para generar una tabla continua de fechas basadas en tu base de datos.
  3. Renombra el campo generado como Date para simplificar su uso.

Una vez creada, vincula la tabla Calendario con tu tabla Ventas Facturas:

  • Relaciona el campo Date de Calendario con Fecha de Emisión de Ventas Facturas.
  • Guarda los cambios para finalizar la vinculación.

Paso 2: Visualizaciones y Preparación

En la vista de Informe, configura tus visualizaciones iniciales:

  1. Tabla de Ventas Totales por País:
    • Crea una medida llamada Ventas Totales usando la función SUM().
    • Arrastra esta medida y el campo País a una tabla para visualizar las ventas por región.
  2. Filtro de Fechas:
    • Inserta un filtro de tipo segmentador de datos con el campo Date de la tabla Calendario.
  3. Gráfico de Líneas:
    • Crea un gráfico de líneas con Date en el eje X y Ventas Totales en el eje Y para observar tendencias temporales.

Paso 3: Creación del Parámetro Numérico

Ahora, generaremos un parámetro numérico que permitirá ajustar los días a comparar:

  1. Ve a la pestaña Modelado y selecciona Nuevo parámetroIntervalo numérico.
  2. Configura el parámetro con:
    • Nombre: Días.
    • Mínimo: 0.
    • Máximo: 365.
    • Incremento: 1.
    • Valor predeterminado: 0.

Esto creará una tabla de parámetros y un segmentador de datos llamado Días.

Paso 4: Creación de Medidas para la Comparación

Ventas Anteriores

Usaremos la función CALCULATE para calcular las ventas de días anteriores:

DAXCopiarEditarVentas Anteriores = CALCULATE(
    [Ventas Totales],
    DATEADD('Calendario'[Date], -[Días Valor], DAY)
)

Donde [Días Valor] es el valor seleccionado en el parámetro. Esto desplazará las fechas hacia atrás en el tiempo para la comparación.

Variación Porcentual

Crea una medida para calcular la variación entre las ventas totales y las ventas anteriores:

DAXCopiarEditarVariación Ventas = DIVIDE(
    [Ventas Totales] - [Ventas Anteriores],
    [Ventas Anteriores],
    0
)

Paso 5: Visualización Final

  • Agrega las Ventas Anteriores y la Variación Porcentual al gráfico de líneas para observar las comparaciones dinámicas.
  • Ajusta el parámetro Días para ver cómo varían las ventas según diferentes periodos.

Por ejemplo, si seleccionas 7 días, podrás comparar las ventas actuales contra la semana anterior y observar cambios porcentuales.


Gracias al uso de parámetros numéricos y medidas DAX, hemos creado un análisis dinámico que permite comparar periodos de tiempo en Power BI de manera eficiente y sin complicaciones. ¡Sigue practicando con tus propios datos para descubrir nuevas aplicaciones!

Si tienes preguntas, déjalas en los comentarios y no olvides suscribirte al canal Tutoliber para más contenido como este. ¡Nos vemos en el próximo video!

https://youtu.be/F6vB1GlLOtk

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