En un mundo profesional donde los datos son los reyes, la inteligencia artificial (IA) y la business intelligence (BI) se están convirtiendo en herramientas esenciales para la toma de decisiones estratégicas. Este libro es una guía que desmitifica el uso de la IA y de la BI para usuarios no informáticos, centrándose en el software más accesible y utilizado en el mundo profesional: Excel.

Sea cual sea su actividad o proyecto profesional, preparar y analizar datos se ha convertido en una habilidad valiosa y cada vez más solicitada. En este libro, Boris Noro le guía paso a paso a dominar herramientas como Copilot, Power Pivot, Power Query y el lenguaje DAX. Todo ello, le permitirá transformar datos en bruto en valiosos insights: importación, limpieza y manipulación de datos, configuración de automatización, creación de gráficos complejos y mapas; pero también, la ingeniería prompt para dominar Copilot, la IA integrada en Microsoft 365.

Este libro está dirigido a cualquier persona que necesite analizar datos: responsables, comerciales, secretarios, contables, financieros, responsables de recursos humanos, etc. Ha sido redactado con la versión de Microsoft 365 de Excel.

La dificultad de los conceptos y de los ejercicios es progresiva. Redactado en un lenguaje sencillo, este libro permitirá a los principiantes familiarizarse progresivamente con estas herramientas.

Los archivos utilizados en el libro están disponibles para la descarga en www.ediciones-eni.com.

Características

Encuadernación rústica - 17 x 21 cm
ISBN: 978-2-409-05026-8
EAN: 9782409050268
Ref. ENI: OSTHS-3EXCCOPBI

Características

HTML
ISBN: 978-2-409-05027-5
EAN: 9782409050275
Ref. ENI: LNOSTHS-3EXCCOPBI

Introducción

¿A quién se dirige este libro?
Un aluvión de datos
Nuevas herramientas
¿Cómo está estructurado este libro?

Utilizar la inteligencia artificial para la business intelligence

Objetivo del capítulo
Las funcionalidades de inteligencia artificial nativas de Excel
1. La herramienta de relleno rápido
2. La herramienta Desde una imagen
3. La herramienta Analizar datos
Presentación de Copilot y de sus funciones
1. Opciones de suscripción para herramientasCopilot de Microsoft 365
2. La aplicación Copilot
3. Copilot en las aplicaciones de Microsoft 365
4. Algoritmos utilizados por Copilot
La aplicación Copilot
1. Análisis y producción de códigocon la aplicación Copilot
2. Ejemplos de uso de Copilot para el análisisde datos
  1. Referencia al documento
  2. Redactar el prompt
3. Algunas sugerencias para la redacción deinstruccciones
Técnicas avanzadas de redacción de instrucciones
1. Instrucción con ejemplos (few-shot prompting)
 1. Instrucciones multietapas (multi-step prompting)
 2. Las cadenas de pensamientos (chains of thoughts)
 3. Generación de código o de fórmula
Uso de Copilot en Excel
1. Configuración de Copilot
2. Crear una fórmula de cálculo conCopilot en Excel
3. Realizar cálculos estadísticos
4. Visualizar y analizar datos con Copilot en Excel
Conclusión

Utilizar la inteligencia artificial para la business intelligence 0

Objetivo del capítulo
Las funcionalidades de inteligencia artificial nativas de Excel
1. La herramienta de relleno rápido
2. La herramienta Desde una imagen
3. La herramienta Analizar datos
Presentación de Copilot y de sus funciones
1. Opciones de suscripción para herramientasCopilot de Microsoft 365
2. La aplicación Copilot
3. Copilot en las aplicaciones de Microsoft 365
4. Algoritmos utilizados por Copilot
La aplicación Copilot
1. Análisis y producción de códigocon la aplicación Copilot
2. Ejemplos de uso de Copilot para el análisisde datos
  1. Referencia al documento
  2. Redactar el prompt
3. Algunas sugerencias para la redacción deinstruccciones
Técnicas avanzadas de redacción de instrucciones
1. Instrucción con ejemplos (few-shot prompting)
 1. Instrucciones multietapas (multi-step prompting)
 2. Las cadenas de pensamientos (chains of thoughts)
 3. Generación de código o de fórmula
Uso de Copilot en Excel
1. Configuración de Copilot
2. Crear una fórmula de cálculo conCopilot en Excel
3. Realizar cálculos estadísticos
4. Visualizar y analizar datos con Copilot en Excel
Conclusión

La preparación de los datos con Power Query

Objetivo
Power Query, una herramienta para limpiar y manejar datos
Primeros pasos
1. Importar los datos en Power Query
2. Presentación de la interfaz
  1. Vista inicial del editor de Power Query
  2. El panel Configuración de la consulta
  3. El panel Consultas
3. Las opciones para cargar datos
La conexión a los datos
1. Conexión a un archivo de Excel
2. Conexión a una base de datos relacional:ejemplo con Access
3. Conexión a una carpeta
  1. Importar los archivos incluidos en la carpeta
  2. Combinar los archivos
4. Conexión a una tabla de datos de la Web
5. Actualización de los datos
Trabajo básico con los datos
1. Eliminar las filas superfluas
2. Utilizar la primera fila como encabezado
3. Rellenar hacia abajo
4. Herramientas específicas para el manejo detexto
5. Las herramientas de cálculo
Las herramientas de fechas y horas
1. Presentación de las herramientas
2. Aplicación
  1. Extraer los años de nacimiento
  2. Hallar la edad de una persona
Perfilado de datos
Acciones avanzadas
1. Las columnas condicionales
2. Reagrupar los datos
3. Transformar filas en columnas y viceversa (pivotar/despivotaro columna dinámica/anular dinamizaciónde columnas)
  1. ¿Por qué es importante esta herramienta?
  2. Aplicación
  3. ¿Qué sucede cuando la tabla inicialevoluciona?
  4. El método del módulo
4. Combinar consultas
  1. Ejemplo de combinación: combinacióninterna
  2. Otras opciones habituales de combinaciónde consultas
  3. La combinación aproximada
5. Anexar consultas
6. Copiar una consulta existente en otro libro
7. Agregar una columna a partir de los ejemplos
  1. Importar datos en Power Query
  2. Corregir los errores en la columna Clientes
  3. Generar una frase
8. Tipos de datos
  1. Uso del tipo de datos en Excel
9. Las columnas personalizadas y el lenguaje M
  1. Columnas personalizadas
  2. Introducción al lenguaje M
  3. Usar Copilot para generar el código M
Caso práctico: el presupuesto municipal
1. Presentación del caso
2. Preparación de los datos
  1. Tabla n.° 1: el presupuesto provisional del serviciocultural
  2. Tabla n.° 2: el presupuesto provisional del serviciode deportes
  3. Tabla n.° 3: el presupuesto provisional de la bibliomediateca
3. Anexar las consultas
4. Crear el informe

La preparación de los datos con Power Query 1

Objetivo
Power Query, una herramienta para limpiar y manejar datos
Primeros pasos
1. Importar los datos en Power Query
2. Presentación de la interfaz
  1. Vista inicial del editor de Power Query
  2. El panel Configuración de la consulta
  3. El panel Consultas
3. Las opciones para cargar datos
La conexión a los datos
1. Conexión a un archivo de Excel
2. Conexión a una base de datos relacional:ejemplo con Access
3. Conexión a una carpeta
  1. Importar los archivos incluidos en la carpeta
  2. Combinar los archivos
4. Conexión a una tabla de datos de la Web
5. Actualización de los datos
Trabajo básico con los datos
1. Eliminar las filas superfluas
2. Utilizar la primera fila como encabezado
3. Rellenar hacia abajo
4. Herramientas específicas para el manejo detexto
5. Las herramientas de cálculo
Las herramientas de fechas y horas
1. Presentación de las herramientas
2. Aplicación
  1. Extraer los años de nacimiento
  2. Hallar la edad de una persona
Perfilado de datos
Acciones avanzadas
1. Las columnas condicionales
2. Reagrupar los datos
3. Transformar filas en columnas y viceversa (pivotar/despivotaro columna dinámica/anular dinamizaciónde columnas)
  1. ¿Por qué es importante esta herramienta?
  2. Aplicación
  3. ¿Qué sucede cuando la tabla inicialevoluciona?
  4. El método del módulo
4. Combinar consultas
  1. Ejemplo de combinación: combinacióninterna
  2. Otras opciones habituales de combinaciónde consultas
  3. La combinación aproximada
5. Anexar consultas
6. Copiar una consulta existente en otro libro
7. Agregar una columna a partir de los ejemplos
  1. Importar datos en Power Query
  2. Corregir los errores en la columna Clientes
  3. Generar una frase
8. Tipos de datos
  1. Uso del tipo de datos en Excel
9. Las columnas personalizadas y el lenguaje M
  1. Columnas personalizadas
  2. Introducción al lenguaje M
  3. Usar Copilot para generar el código M
Caso práctico: el presupuesto municipal
1. Presentación del caso
2. Preparación de los datos
  1. Tabla n.° 1: el presupuesto provisional del serviciocultural
  2. Tabla n.° 2: el presupuesto provisional del serviciode deportes
  3. Tabla n.° 3: el presupuesto provisional de la bibliomediateca
3. Anexar las consultas
4. Crear el informe

La creación de un modelo de datos con Power Pivot

Objetivo
¿Por qué crear un modelo de datos en Excel?
Los fundamentos de un modelo de datos
1. La normalización
2. Importar tablas al modelo de datos
3. Las claves primarias
4. Las claves extranjeras y las relaciones
  1. Crear una relación en Power Pivot
  2. Modificar una relación en Power Pivot
  3. Las características de una relación
Tabla dinámica, modelo de datos y contexto de filtro
1. El concepto de propagación de filtro
  1. Ejemplo:
  2. La propagación del filtro
2. Las condiciones necesarias para la propagacióndel filtro
3. Las tablas de descripción y las tablas dehecho
Conectar Power Pivot a datos externos
1. Conectar datos externos preparados previamente conPower Query
2. Conexión a una base de datos relacional
La actualización de los datos
1. Actualización manual
2. Actualización automática
Caso práctico: seguimiento presupuestario
1. Presentación del caso práctico
2. Creación de las relaciones
3. Realización de la síntesis presupuestaria
  1. Crear la tabla dinámica
  2. Configurar las medidas

El análisis de datos con el lenguaje DAX

Objetivo
El lenguaje DAX y la evolución de las tablas dinámicas
1. Introducción y objetivo del lenguaje
2. Funciones de Excel frente a funciones de DAX
3. Formato del código DAX
El lenguaje DAX en la práctica: presentación de los datos
Preparación del modelo de datos
1. Colocar una tabla de calendario
2. Relacionar la tabla Calendario con la tabla T_Ventas
Principios fundamentales del lenguaje DAX
1. Las columnas calculadas
2. Las medidas (o campos calculados)
3. Medidas implícitas frente a medidas explícitas
  1. Las medidas implícitas
  2. Las medidas explícitas
4. Elementos de sintaxis y ejemplos de función
  1. Elementos de sintaxis
  2. Operadores específicos en lenguajes DAX
Las principales funciones específicas del lenguaje DAX
1. La función RELATED
2. Las funciones lógicas
  1. La función SWITCH y SWITCH(TRUE)
  2. La función SWITCH(TRUE)
3. Las funciones de iteración (o funciones X)
  1. La función SUMX
  2. La función AVERAGEX
4. La función DIVIDE
5. Las funciones de filtro
  1. La función CALCULATE
  2. La función ALL
  3. La función Filter
6. La función RANKX
El uso de variables en el lenguaje DAX
Las funciones de inteligencia temporal
1. Comparación entre períodos
2. Cálculo de totales acumulados
3. Las funciones DATESQTD y DATESMTD
  1. La función DATESQTD (Quarter ToDate)
  2. La función DATESMTD (Month To Date)
Los indicadores clave de rendimiento (KPI)
1. Colocar un KPI a partir de una medida
2. Colocación de un KPI a partir de un valorabsoluto
Generar el código DAX con Copilot
1. Presentación de los datos
2. Configuración de Copilot
3. Formulación de consultas DAX

Añadir mapas con Excel

Objetivo
Los mapas coropléticos
1. Añadir un mapa de coropletas
  1. Presentación de los datos
  2. Insertar el mapa
  3. Personalizar el mapa
2. Mapa coroplético detallado por categoría
La herramienta Información geográfica
1. Aplicación
  1. Información sobre los datos geográficos
  2. Enriquecer los datos geográficos
2. Realizar un mapa detallado por región
3. Insertar el mapa
4. Insertar una segmentación
La herramienta Mapa 3D
1. Presentación de los datos
2. Preparación de los datos
3. Colocar un mapa 3D
4. Utilización de la herramienta Mapa 3D
  1. Personalizar el mapa 3D
  2. Pasar de un mapa 3D a uno plano
  3. Cambiar el tema
  4. Añadir un gráfico 2D
  5. Dar nombre a la capa
5. Añadir una nueva capa
  1. Añadir un filtro
  2. Añadir una línea de tiempo
  3. Modificar las opciones de capa
  4. Finalizar el mapa
6. Los paseos
  1. Crear un paseo
  2. Modificar la escena
7. Reproducir y guardar un paseo
  1. Reproducir un paseo
  2. Crear un vídeo
  3. Capturar pantalla

Boris NORO

Contable de profesión, formador de Excel y Power BI durante varios años, hoy responsable informático, especializado en administración de bases de datos y en Business Intelligence, Boris NORO es también el animador del canal de YouTube Wise cat. Estos diferentes puestos le han permitido adquirir una gran experiencia en la implementación de herramientas presupuestarias y financieras con Microsoft Excel para diversas empresas y entidades locales.

Apasionado por el análisis de datos, titular del MBA 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, tiene el deseo de compartir con los usuarios su experiencia de alto nivel, así como su conocimiento del terreno.

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