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El temario oficial de Power BI Data Analyst, organizado por dominio. Marca cada punto según lo vayas repasando.
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Get or connect to data
Power BI Desktop usa Power Query para conectarse; el artículo de conectores indica qué capacidades admite cada origen, como DirectQuery. Para reutilizar un modelo semántico publicado se usa Obtener datos > Modelos semánticos de Power BI, que crea una conexión dinámica: exige permiso Build y no permite modificar el modelo, solo añadir medidas de informe y otros cálculos.
Data sources in Power BI Desktop ↗Connect to semantic models in Power BI ↗
En Power BI Desktop, Archivo > Opciones y configuración > Configuración de origen de datos permite editar permisos: cambiar credenciales, borrar permisos y fijar el nivel de privacidad, ya sea global o solo del archivo actual. Los niveles son Privado, Organizativo y Público; un origen Privado no se puede plegar en otros. Ignorar los niveles de privacidad puede exponer datos confidenciales.
Authentication in desktop apps - Power Query ↗Privacy Levels in Power Query ↗
Import copia los datos en memoria y ofrece el conjunto de funciones más completo, pero requiere actualización. DirectQuery no importa datos y consulta el origen en cada interacción, útil con volúmenes enormes o datos casi en tiempo real. Direct Lake, en Fabric, carga tablas Delta de OneLake con el motor VertiPaq, y su actualización solo copia metadatos (framing).
DirectQuery in Power BI: When to Use, Limitations, Alternatives ↗Direct Lake overview - Microsoft Fabric ↗
Un parámetro se crea desde Administrar parámetros o con Convertir en parámetro sobre una consulta de valor constante. Tiene nombre, tipo, valores sugeridos y valor actual. Se usa como argumento de un paso o de una función, y en la actualización incremental se exigen RangeStart y RangeEnd de tipo Fecha/Hora. En el servicio se pueden editar, pero no crear.
Parameters - Power Query ↗Edit parameter settings in the Power BI service ↗
Profile and clean the data
Las herramientas de generación de perfiles de datos del Editor de Power Query son Calidad de columna, Distribución de columna y Perfil de columna, y se activan en la pestaña Vista. Por defecto analizan las primeras 1000 filas, pero se pueden basar en todo el conjunto de datos. Calidad muestra valores válidos, con error y vacíos; la distribución indica valores distintos y únicos.
Los errores de celda no impiden cargar la consulta y se pueden quitar, reemplazar por un valor o conservar para auditarlos. Los valores nulos se rellenan con Rellenar hacia abajo o hacia arriba, y Reemplazar valores corrige valores incorrectos o convierte celdas vacías en null. Con try ... otherwise se define un valor alternativo cuando una expresión produce error.
Dealing with errors in Power Query ↗Fill values in a column ↗
Los errores de importación se diagnostican con el motivo, el mensaje y el detalle del error. Causas habituales: configuración regional que no coincide con el formato de origen, tipos inferidos solo de las primeras 200 filas, dimensiones incorrectas de una hoja de Excel, formatos antiguos que requieren Access Database Engine y errores Formula.Firewall por niveles de privacidad o pasos que combinan orígenes y referencias.
Dealing with errors in Power Query ↗Power Query Excel connector ↗
Transform and load the data
El tipo de datos se define por columna y condiciona las transformaciones de Power Query. En orígenes no estructurados (Excel, CSV, texto) detecta tipos y encabezados inspeccionando los valores; una columna sin tipo explícito queda como Any y conviene evitarlo. Con Cambiar tipo usando configuración regional se interpretan bien fechas escritas en otro formato. El decimal fijo es siempre preciso, a diferencia del decimal de coma flotante.
Las columnas nuevas se crean en la pestaña Agregar columna: personalizada con una fórmula M, condicional con cláusulas evaluadas de arriba abajo y una cláusula Else final, o a partir de ejemplos cuando conoces el resultado pero no la transformación. Las columnas condicionales nuevas no tienen tipo definido, así que hay que asignarlo. Una columna de índice empieza en 0 con incremento 1 y sirve de apoyo para otras transformaciones.
Add a custom column - Power Query ↗Add a conditional column - Power Query ↗
Agrupar por resume filas según los valores de una o varias columnas; con la opción Avanzadas se eligen varias columnas de agrupación. Hay operaciones de columna (Suma, Promedio, Mediana, Mínimo, Máximo) y de fila (Contar filas, Contar filas distintas y Todas las filas). Todas las filas devuelve una tabla anidada por grupo, sobre la que se puede añadir una columna personalizada, por ejemplo con Table.Max, y expandir el registro resultante.
Dinamizar convierte los valores de una columna en encabezados y agrega otra columna (por defecto con suma); No agregar espera un valor por intersección y da error si hay varios. Anular dinamización convierte columnas en pares Atributo y Valor; Anular dinamización de otras columnas incorpora las columnas nuevas del origen al actualizar. Transponer gira la tabla y pierde los encabezados, que se recuperan con Usar primera fila como encabezados.
Pivot columns feature description - Power Query ↗Unpivot columns - Power Query ↗
El conector JSON aplana los datos con detección automática de tablas; para varios archivos se usa un conector de carpeta. Analizar (Parse) interpreta una columna de texto como JSON, que da valores Record, o como XML, que da valores Table; en la pestaña Transformar modifica la columna y en Agregar columna crea otra. Expandir una lista crea una fila por valor repitiendo las demás columnas, y expandir un registro crea una columna por campo.
Parse text as JSON or XML - Power Query ↗Power Query JSON connector ↗
En un esquema en estrella las tablas de dimensión describen entidades de negocio, tienen una columna de clave única y sirven para filtrar y agrupar; las tablas de hechos guardan observaciones o eventos con claves de dimensión y columnas numéricas que se resumen. Si el origen está desnormalizado, Power Query lo divide en tablas normalizadas. Conviene no mezclar ambos tipos en una tabla y cargar los hechos con una granularidad coherente.
Duplicar crea una copia independiente de la consulta; Referenciar crea una consulta nueva que parte de los pasos de la original, y los cambios de esta se propagan a la referenciada. Referenciar evita repetir lógica, pero cada consulta referenciadora ejecuta por separado los pasos de la base, lo que puede ralentizar la actualización y sobrecargar el origen. Un flujo de datos puede evaluar el origen una sola vez.
Using the Queries pane - Power Query ↗Referencing Power Query queries ↗
Combinar une dos tablas por los valores coincidentes de una o varias columnas; el tipo de unión (externa izquierda, derecha, completa, interna, anti izquierda o anti derecha) determina qué filas se conservan y la posición izquierda o derecha importa. Las columnas de emparejamiento deben tener el mismo tipo de datos. Anexar apila tablas emparejando por nombre de columna y rellena con null las que faltan; existe también la variante Como nuevas.
Merge Queries Overview - Power Query ↗Append Queries - Power Query ↗
Una relación del modelo se basa en una columna de cada tabla y al menos una debe tener valores únicos; si no, aparece el error de que una de las columnas debe tener valores únicos. Cuando una dimensión no tiene una columna única se agrega una clave sustituta, por ejemplo con una columna de índice de Power Query, y se combina con la consulta del lado varios. En una dimensión con versiones la clave de negocio no es única.
Understand star schema and the importance for Power BI ↗Create and Manage Relationships in Power BI Desktop ↗
Las consultas intermedias, como las que solo alimentan una combinación, no hace falta cargarlas en el modelo: se desmarca Habilitar carga en el menú contextual de la consulta o en Propiedades. Para datos que casi no cambian se desmarca Incluir en la actualización del informe; esas consultas también quedan fuera de la actualización automática del servicio. Cerrar y aplicar carga los cambios, y los pasos no modifican los datos de origen.
Managing query refresh ↗Query Overview in Power BI Desktop ↗
Practica por dominio oficial y revisa la explicación de cada respuesta.
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