Tratamiento de datos con Power Query
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Tratamiento de datos con Power Query

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Tratamiento de datos con Power Query

Descripción del libro

Tratamiento de datos con Power Query comienza introduciendo el entorno de trabajo en Power Query y su capacidad para conectar a diferentes orígenes externos. A continuación, descubre un grupo de tareas, opciones y casos de uso en la etapa de exploración y transformación de columnas y las consultas.

Un bloque importante del libro se dedica a exponer conceptos del modelo tabular. Con ejemplos prácticos, propone soluciones a escenarios de modelado de relaciones, definición de entidades y atributos, trabajo con parámetros y solución de errores, entre otros.

Contiene una introducción al lenguaje de consultas M, que actúa como motor de Power Query y desvela algunas ideas sobre cómo solucionar desafíos en la etapa de transformación de datos a partir del uso del lenguaje M. Se descubren buenas prácticas y el uso de herramientas de diagnóstico y medición para conseguir la optimización de consultas con Power Query y la carga de datos más eficiente.

Aunque se ha escrito desde la herramienta Power BI Desktop, que es la más accesible, aporta un resumen de otros sabores de Power Query en Excel y los entornos analíticos en la nube de Microsoft como los Flujos de datos en Power BI y Power Platform y finalmente, los Flujos de datos Gen2 en Data Factory integrado en Microsoft Fabric.

Cuenta con la confianza de 375,005 estudiantes

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Información

Año
2023
ISBN de la versión impresa
9788441547483
ISBN del libro electrónico
9788441547520

Índice

  1. Cubierta
  2. Sobre la autora
  3. Prólogo
  4. Cómo usar este libro
  5. 1. Introducción a la transformación y limpieza de datos
  6. 2. Introducción a Power Query
  7. 3. Introducción al modelo tabular
  8. 4. Obtener datos externos de archivos
  9. 5. Obtener datos externos de bases de datos
  10. 6. Obtener datos externos de web
  11. 7. Otros orígenes de datos
  12. 8. Configurar opciones de acceso a datos
  13. 9. Explorar contenido de las columnas
  14. 10. Comprobar y garantizar la calidad de los datos
  15. 11. Transformar y limpiar columnas de texto
  16. 12. Transformar y limpiar columnas tipo Fecha
  17. 13. Transformaciones para cambiar la estructura de consultas
  18. 14. Enriquecer modelo con nuevas columnas
  19. 15. Combinar consultas
  20. 16. El modelo tabular y el rol de Power Query
  21. 17. Solucionar escenarios de modelado de relaciones con Power Query
  22. 18. Distinguir y controlar errores en Power Query
  23. 19. Buenas prácticas en la creación de consultas con Power Query
  24. 20. Introducción a lenguaje M
  25. 21. Optimización de consultas con Power Query
  26. 22. Los flujos de datos o Power Query en la nube
  27. Créditos

Preguntas frecuentes

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