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  2. Business Intelligence con Excel - De los datos en bruto al análisis estratégico

Business Intelligence con Excel De los datos en bruto al análisis estratégico

Business Intelligence con Excel - De los datos en bruto al análisis estratégico
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  • Versión online gratis por un año

Características

  • Encuadernación rústica - 17 x 21 cm
  • ISBN: 978-2-409-02796-3
  • EAN: 9782409027963
  • Ref. ENI: OST19EXCBI

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  • Consultable en línea durante 10 años inmediatamente después de la validación del pago.

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  • HTML
  • ISBN: 978-2-409-02797-0
  • EAN: 9782409027970
  • Ref. ENI: LNOST19EXCBI
El objetivo de este libro es permitirle adquirir las habilidades necesarias para que pueda trabajar con desenvoltura en el tratamiento de datos usando herramientas como Power Pivot, Power Query, el lenguaje DAX, Power Map, etc. Está destinado a todas aquellas personas que deben realizar análisis de datos: gerentes, comerciales, administrativos, contables, directores financieros, responsables de recursos humanos, etc. Para su redacción se ha utilizado la versión 2019...
Extracto del libro
  • Nivel Medio a Experto
  • Número de páginas 331 páginas
  • Publicación octubre 2020
  • Nivel Medio a Experto
  • Publicación octubre 2020
El objetivo de este libro es permitirle adquirir las habilidades necesarias para que pueda trabajar con desenvoltura en el tratamiento de datos usando herramientas como Power Pivot, Power Query, el lenguaje DAX, Power Map, etc. Está destinado a todas aquellas personas que deben realizar análisis de datos: gerentes, comerciales, administrativos, contables, directores financieros, responsables de recursos humanos, etc. Para su redacción se ha utilizado la versión 2019 de Excel, aunque también es idóneo para los usuarios de la versión 2016 o de Office 365.

A lo largo del libro, le guiaremos paso a paso en los aspectos teóricos relativos a las diversas herramientas de Business Intelligence de Excel y llevará a cabo numerosos casos prácticos inspirados en experiencias profesionales reales del autor: importación, limpieza y tratamiento de datos, implementación de automatizaciones, creación de cuadros de mando dinámicos, síntesis y análisis de datos, creación de gráficos complejos, mapas, etc.

De este modo, podrá utilizar todas las herramientas de Business Intelligence que incorpora Excel:

- Power Query para importar, limpiar y automatizar el tratamiento de los datos.
- Power Pivot para crear un modelo de datos relacional y definir relaciones entre tablas.
- El lenguaje DAX para analizar y sintetizar los datos.
- Power Map para trabajar con datos geoespaciales y crear mapas.

La dificultad de los conceptos y ejercicios propuestos es progresiva; escrito en un lenguaje sencillo, este libro permitirá a los principiantes familiarizarse poco a poco con estas diferentes herramientas. Los archivos necesarios para llevar a cabo los ejercicios están disponibles para su descarga desde el sitio web de Ediciones ENI https://www.ediciones-eni.com/



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Descargas

Introducción
  1. A. ¿A quién se dirige este libro?
  2. B. Un aluvión de datos
  3. C. Nuevas herramientas
  4. D. ¿Cómo está estructurado este libro?
La preparación de los datos con Power Query
  1. A. Objetivo
  2. B. Power Query, una herramienta para limpiar y manejar datos
  3. C. Primeros pasos
    1. 1. Importar los datos en Power Query
    2. 2. Presentación de la interfaz
      1. a. Vista inicial del editor de Power Query
      2. b. El panel Configuración de la consulta
      3. c. El panel Consultas
    3. 3. Las opciones para cargar datos
  4. D. La conexión a los datos
    1. 1. Conexión a un archivo de Excel
    2. 2. Conexión a una base de datos relacional: ejemplo con Access
    3. 3. Conexión a una carpeta
      1. a. Importar los archivos incluidos en la carpeta
      2. b. Combinar los archivos
    4. 4. Conexión a una tabla de datos de la Web
    5. 5. Actualización de los datos
  5. E. Trabajo básico con los datos
    1. 1. Eliminar las filas superfluas
    2. 2. Utilizar la primera fila como encabezado
    3. 3. Rellenar hacia abajo
    4. 4. Herramientas específicas para el manejo de texto
    5. 5. Las herramientas de cálculo
  6. F. Las herramientas de fechas y horas
    1. 1. Presentación de las herramientas
    2. 2. Aplicación
      1. a. Extraer los años de nacimiento
      2. b. Hallar la edad de una persona
  7. G. Acciones avanzadas
    1. 1. Las columnas condicionales
    2. 2. Reagrupar los datos
    3. 3. Transformar filas en columnas y viceversa (pivotar/despivotar o columna dinámica/anular dinamización de columnas)
    4. 4. Combinar consultas
      1. a. Ejemplo de combinación: combinación interna
      2. b. Otras opciones habituales de combinación de consultas
    5. 5. Anexar consultas
    6. 6. Agregar una columna a partir de los ejemplos
    7. 7. Columnas personalizadas y lenguaje M
  8. H. Caso práctico: el presupuesto municipal
    1. 1. Presentación del caso
    2. 2. Preparación de los datos
      1. a. Tabla n.° 1: el presupuesto provisional del museo
      2. b. Tabla n.° 2: el presupuesto provisional de la orquesta sinfónica
      3. c. Tabla n.° 3: el presupuesto provisional de la bibliomediateca
    3. 3. Anexar las consultas
    4. 4. Crear el informe
La creación de un modelo de datos con Power Pivot
  1. A. Objetivo
  2. B. ¿Por qué crear un modelo de datos en Excel
  3. C. Los fundamentos de un modelo de datos
    1. 1. La normalización
    2. 2. Importar tablas al modelo de datos
    3. 3. Las claves primarias
    4. 4. Las claves extranjeras y las relaciones
      1. a. Crear una relación en Power Pivot
      2. b. Modificar una relación en Power Pivot
      3. c. Las características de una relación
  4. D. Tabla dinámica, modelo de datos y contexto de filtro
    1. 1. El concepto de propagación de filtro
      1. a. La propagación del filtro
    2. 2. Las condiciones necesarias para la propagación del filtro
    3. 3. Las tablas de descripción y las tablas de hecho
  5. E. Conectar Power Pivot a datos externos
    1. 1. Conectar datos externos preparados previamente con Power Query
    2. 2. Conexión a una base de datos relacional
  6. F. La actualización de los datos
    1. 1. Actualización manual
    2. 2. Actualización automática
  7. G. Caso práctico: el cuadro de mando de los recursos humanos
    1. 1. Presentación del caso práctico
      1. a. Plan de ataque
      2. b. Descripción de los datos
    2. 2. Realización del modelo de datos
      1. a. Importar tablas en Power Pivot
      2. b. Establecer relaciones entre las tablas
    3. 3. Realizar las tablas dinámicas
    4. 4. Realización de gráficos dinámicos
    5. 5. Realización del cuadro de mando
      1. a. Colocación de las gráficas
      2. b. Mover la tabla dinámica de la distribución por puesto
      3. c. Colocación de las fórmulas
      4. d. Colocación del segmento
    6. 6. De los datos en bruto a la información estratégica
El análisis de datos con el lenguaje DAX
  1. A. Objetivo
  2. B. El lenguaje DAX y la evolución de las tablas dinámicas
    1. 1. Introducción y objetivo del lenguaje
    2. 2. Funciones de Excel frente a funciones de DAX
  3. C. El lenguaje DAX en la práctica
    1. 1. Presentación de los datos
    2. 2. Preparación del modelo de datos
      1. a. Colocar una tabla de calendario
      2. b. Relacionar la tabla Calendario con la tabla T_Ventas
    3. 3. Principios fundamentales del lenguaje DAX
      1. a. Las columnas calculadas
      2. b. Las medidas (o campos calculados)
      3. c. Medidas implícitas frente a medidas explícitas
      4. d. Elementos de sintaxis y ejemplos de función
    4. 4. Las principales funciones específicas del lenguaje DAX
      1. a. La función RELATED
    5. 5. Las funciones lógicas
      1. a. La función SWITCH y SWITCH(TRUE)
      2. b. La función SWITCH(TRUE)
    6. 6. Las funciones de iteración (o funciones X)
      1. a. La función SUMX
      2. b. La función AVERAGEX
    7. 7. La función DIVIDE
    8. 8. Las funciones de filtro
      1. a. La función CALCULATE
      2. b. La función ALL
    9. 9. La función RANKX
  4. D. Las funciones de inteligencia temporal
    1. 1. Comparación entre períodos
    2. 2. Cálculo de totales acumulados
    3. 3. Las funciones DATESQTD y DATESMTD
      1. a. La función DATESQTD (Quarter to date)
      2. b. La función DATESMTD (Month To Date)
  5. E. Los indicadores clave de rendimiento (KPI)
    1. 1. Colocar un KPI a partir de una medida
    2. 2. Colocación de un KPI a partir de un valor absoluto
Añadir mapas con Excel
  1. A. Objetivo
  2. B. Los mapas coropléticos
    1. 1. Añadir un mapa de coropletas
      1. a. Presentación de los datos
      2. b. Insertar el mapa
      3. c. Personalizar el mapa
    2. 2. Mapa coroplético detallado por categoría
  3. C. La herramienta Información geográfica
    1. 1. Aplicación
      1. a. Información sobre los datos geográficos
      2. b. Enriquecer los datos geográficos
    2. 2. Realizar un mapa detallado por región
      1. a. Aplicación
  4. D. La herramienta Mapa 3D
    1. 1. Presentación de los datos
    2. 2. Preparación de los datos
    3. 3. Colocar un mapa 3D
    4. 4. Utilización de la herramienta Mapa 3D
      1. a. Personalizar el mapa 3D
      2. b. Pasar de un mapa 3D a uno plano
      3. c. Cambiar el tema
      4. d. Añadir un gráfico 2D
      5. e. Dar nombre a la capa
    5. 5. Añadir una nueva capa
      1. a. Añadir un filtro
      2. b. Añadir una línea de tiempo
      3. c. Modificar las opciones de capa
      4. d. Finalizar el mapa
    6. 6. Los paseos
      1. a. Crear un paseo
      2. b. Modificar la escena
    7. 7. Reproducir y guardar un paseo
      1. a. Reproducir un paseo
      2. b. Crear un vídeo
      3. c. Capturar pantalla
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ACADEMIA L

Correcto

Anónimo
Autor : Boris NORO

Boris NORO

Contable de profesión, formador en Excel y Power BI desde hace varios años y animador del canal de YouTube Wise cat, Boris Noro ha adquirido una gran experiencia en la implementación de herramientas presupuestarias y financieras con Microsoft Excel en su trabajo con varias empresas y diversas colectividades territoriales francesas. Apasionado por el análisis de datos, con un MBA en Business Statistics and Analysis de la Universidad RICE (Houston, Estados Unidos), posee la certificación Microsoft Excel for the Data Analyst. Reconocido como MVP (Most Valuable Professional) en Office Apps & Services por Microsoft, se dedica a compartir su experiencia de alto nivel y su conocimiento práctico con los usuarios.
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