Limpieza y Transformación de Datos
En Power Query, la limpieza y transformación de datos implican varios pasos clave para preparar los datos en bruto para el análisis. Inicialmente, se importan datos desde diversas fuentes como Excel, bases de datos o páginas web. El proceso de limpieza incluye eliminar duplicados, filtrar filas y corregir errores. Los pasos de transformación comprenden renombrar columnas, cambiar tipos de datos y combinar o dividir columnas para estructurar adecuadamente los datos.
Las transformaciones avanzadas incluyen desagrupar columnas, crear columnas calculadas y agregar datos. Estas acciones ayudan a garantizar que los datos sean precisos, consistentes y estén listos para crear visualizaciones y reportes informativos en Power BI.
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Can you explain more about how to use the Power Query Editor for data cleaning?
What are some best practices for transforming data in Power BI?
How do I handle missing or null values in Power Query?
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Limpieza y Transformación de Datos
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En Power Query, la limpieza y transformación de datos implican varios pasos clave para preparar los datos en bruto para el análisis. Inicialmente, se importan datos desde diversas fuentes como Excel, bases de datos o páginas web. El proceso de limpieza incluye eliminar duplicados, filtrar filas y corregir errores. Los pasos de transformación comprenden renombrar columnas, cambiar tipos de datos y combinar o dividir columnas para estructurar adecuadamente los datos.
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