Power Query reproducible

Objetivo

Preparar datos con pasos claros antes del modelo.

Explicación

Power Query transforma datos al refrescar. Nombra consultas, fija tipos temprano, elimina errores deliberadamente y usa Merge/Append según semántica. Evita pasos duplicados porque complican mantenimiento. Power BI profesional empieza antes de elegir un gráfico. Primero se limpia la entrada, se define un modelo semántico coherente y se crean medidas verificables. Cada KPI del informe debe poder reconciliarse con los datos de origen o con una consulta independiente. Para trabajar Power Query reproducible de forma profesional, no te quedes con el ejemplo: identifica la entrada, ejecuta el caso base, provoca al menos un caso incorrecto y compara el resultado con un control independiente. En este laboratorio el criterio de salida es concreto: Applied Steps muestra una secuencia comprensible y el recuento final esperado. La verificación principal será: order_id queda único y amount es decimal. Si no puedes explicar por qué pasa esa comprobación, vuelve al paso anterior antes de continuar.

Contexto profesional

Power BI profesional empieza antes de elegir un gráfico. Primero se limpia la entrada, se define un modelo semántico coherente y se crean medidas verificables. Cada KPI del informe debe poder reconciliarse con los datos de origen o con una consulta independiente.

Ejemplo real

Pasos: Source → Promote Headers → Changed Type → Trim → Remove Duplicates

Archivos o datos de entrada

• powerbi/orders.csv
• powerbi/customers.csv
• powerbi/calendar.csv

Práctica guiada

Importa orders.csv y customers.csv; corrige tipos y limpia texto.

Laboratorio paso a paso

• Prepara el entorno y localiza los datos/archivos de entrada: powerbi/orders.csv, powerbi/customers.csv, powerbi/calendar.csv. Antes de modificar nada, anota el número de filas, columnas u objetos que esperas usar.
• Reproduce el ejemplo real de la lección y guarda la salida. No avances hasta poder explicar qué hace cada bloque relacionado con «Power Query reproducible».
• Ejecuta la práctica guiada: Importa orders.csv y customers.csv; corrige tipos y limpia texto. Documenta el comando, consulta o acción exacta y el resultado obtenido.
• Resuelve el reto sin mirar la solución: Crea una copia con una fila duplicada y elimina duplicados sólo por clave. Si falla, registra el mensaje de error y formula una hipótesis antes de cambiar código.
• Compara tu resultado con el criterio esperado: Applied Steps muestra una secuencia comprensible y el recuento final esperado. Después ejecuta la comprobación: order_id queda único y amount es decimal.
• Provoca deliberadamente un caso problemático relacionado con este error frecuente: Eliminar duplicados por todas las columnas puede conservar varias versiones de la misma clave.. Comprueba que sabes detectarlo y corregirlo.

Reto sin ayuda

Crea una copia con una fila duplicada y elimina duplicados sólo por clave.

Resultado esperado

Applied Steps muestra una secuencia comprensible y el recuento final esperado.

Cómo verificarlo

order_id queda único y amount es decimal.

Checklist de validación

• El resultado cumple: Applied Steps muestra una secuencia comprensible y el recuento final esperado.
• Has ejecutado esta verificación y puedes explicar el resultado: order_id queda único y amount es decimal.
• Has probado al menos un caso límite o dato inválido y el comportamiento es explícito, no silencioso.
• Puedes repetir la práctica desde cero sin copiar la solución y dejar evidencia (consulta, commit, captura o salida de consola).

Errores frecuentes

• Eliminar duplicados por todas las columnas puede conservar varias versiones de la misma clave.

Qué debes recordar

Power BI debe separar preparación, modelo, medidas y presentación.

Preguntas de entrevista

• ¿Cómo validarías esta medida fuera del visual? Aplícalo concretamente a «Power Query reproducible».
• ¿Qué parte resolverías en Power Query/modelo y cuál en DAX? Explica qué evidencia enseñarías al revisor.

Siguiente paso

Crearás un modelo estrella.

Recursos de esta lección