Usar Copilot para Power BI para modelar los datos

7 minutos

Los datos preparados adecuadamente son la base de la información sobre los datos. Una vez que haya limpiado, transformado y dado forma a sus datos, puede comenzar a diseñar el modelo semántico.

Conectar tablas con relaciones

El siguiente paso es crear relaciones entre tablas. Las relaciones le permiten filtrar y resumir datos en objetos visuales de informe más adelante en el proceso de desarrollo. Puede utilizar la característica de detección automática de relaciones para comenzar y luego usar Copilot para resumir el modelo semántico inicial y determinar si se necesitan otras relaciones.

En la siguiente imagen, hay una única tabla de hechos con tablas de dimensiones conectadas por relaciones. Los informes de Power BI funcionan mejor cuando se utiliza un esquema de estrella o copo de nieve para el modelo semántico.

Captura de pantalla de un modelo semántico de esquema en estrella con una tabla de hechos y tablas de dimensiones conectadas

Creación de medidas rápidas

Una vez que las tablas estén conectadas, es posible que no pueda responder a las preguntas sobre los requisitos empresariales con los datos tal y como están. En este escenario, puede crear medidas mediante DAX (Data Analysis Expressions) para crear nuevos cálculos de datos para resolver sus necesidades. DAX es versátil y potente, pero también desalentador cuando comienza a usar Power BI. DAX se describe como un lenguaje funcional. Los lenguajes funcionales, como DAX, se centran en el uso de funciones para calcular resultados, lo que puede resultar más contraintuitivo en comparación con el enfoque paso a paso de los lenguajes basados en conjuntos.

Power BI le permite crear medidas rápidas, que le permiten agregar los campos de datos que desea calcular.

Captura de pantalla del panel Medidas rápidas con algunas opciones rellenadas previamente, como promedios y filtros

Medidas rápidas le permite crear medidas y aprender a usar DAX con el mínimo esfuerzo y así cumplir con los requisitos de sus informes.

Consulta con DAX

Hay cuatro vistas en Power BI Desktop: Informe, Tabla, Modelo y Consulta DAX. En la vista de Consulta DAX, puede seleccionar Copilot en la cinta de opciones y usar lenguaje natural para describir lo que desea.

Tenga en cuenta el siguiente mensaje total sales for all salespeople individually for all items in the accessories category introducido en la característica Copilot de la vista de Consulta DAX.

El objetivo de esta solicitud es calcular las ventas totales de cada comercial individual en la categoría de accesorios. En AdventureWorks, hay múltiples categorías con diferentes productos dentro. Los accesorios tienen ventas bajas y el requisito comercial es comprender mejor quién está vendiendo más accesorios, en caso de que puedan compartir información valiosa.

Captura de pantalla de una consulta DAX para calcular el mensaje anterior

// DAX query generated by Fabric Copilot with "total sales for all salespeople individually for all items in the accessories category"
// Total sales for each salesperson for items in the accessories category
EVALUATE
  SUMMARIZECOLUMNS(
    'Salesperson'[Salesperson],
    FILTER('Product', 'Product'[Category] == "Accessories"),
    "Total Sales", [Total Sales]
  )

La siguiente tabla muestra ejemplos de resultados de la consulta DAX generada por Copilot.

Comercial	Ventas totales
Stephen Jiang	8374,76
Michael Blythe	38 682,84
Linda Mitchell	66 916,05

Crear medidas a partir de consultas DAX

Utilice Copilot en la vista de Consultas DAX para explorar los datos y determinar qué medidas necesita crear; luego, seleccione Actualizar modelo con cambios para crear las medidas. La siguiente consulta se generó a partir de una indicación suggest measures.

// DAX query generated by Fabric Copilot with "Suggest new measures in a DAX query for further analysis and try them out with one or more suitable columns"
DEFINE
  // New measure to calculate the average profit per product sold
  MEASURE 'Sales'[Avg Profit per Product] = DIVIDE([Profit], [Unique Products Sold])
  // New measure to calculate the average sales per reseller
  MEASURE 'Sales'[Avg Sales per Reseller] = DIVIDE([Total Sales], [Unique Resellers])
  // New measure to calculate the average quantity per order
  MEASURE 'Sales'[Avg Quantity per Order] = DIVIDE([Total Quantity], [Orders])
  // New measure to calculate the average sales per order
  MEASURE 'Sales'[Avg Sales per Order] = DIVIDE([Total Sales], [Orders])

// Evaluate the new measures
EVALUATE
  ROW(
    "Avg Profit per Product", [Avg Profit per Product],
    "Avg Sales per Reseller", [Avg Sales per Reseller],
    "Avg Quantity per Order", [Avg Quantity per Order],
    "Avg Sales per Order", [Avg Sales per Order]
  )

Esta es la tabla de resultado:

Ganancia media por producto	Promedio de ventas por revendedor	Cantidad promedia por pedido	Ventas promedias por pedido
2992.4987	122703.4339	56.44745575221239	21445.9541

En la captura de pantalla siguiente es el resultado de estos tres sencillos pasos:

Introduzca la indicación de suggest measures.
Seleccione Mantener consulta después de que se devuelvan los resultados.
Ejecute la consulta.

Como desarrollador de informes, puede Actualizar el modelo con cambios para crear las medidas que mejor se adapten a su proyecto.

Captura de pantalla de la solicitud

Resumen