Curso
Análisis de tendencias en Power BI
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 5/2026
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Analizar datos de series temporales
En este curso aprenderás a analizar series temporales, visualizar tus datos y detectar tendencias. Construirás nuevas variables de fecha, descubrirás los gráficos de ejecución y te adentrarás en el cálculo de medias móviles.Comprender las variables que influyen
Por último, descubrirás cómo identificar las variables que más influyen en la variable objetivo utilizando los árboles de descomposición de Power BI y los influenciadores clave.Requisitos previos
Exploratory Data Analysis in Power BI1
Explorar datos de series temporales
En este capítulo te familiarizarás con variables basadas en el tiempo y con las múltiples formas de extraer nuevas variables mediante EDA para el análisis —como el día de la semana y la diferencia temporal—. Trabajarás con Power BI para crear gráficos de líneas, calcular nuevas métricas y destapar tendencias ocultas en tus datos —incluidos los cambios periodo a periodo y las medias móviles—.
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Analizar series temporales en Power BI
En este capítulo te familiarizarás con variables basadas en el tiempo y con las múltiples formas de extraer nuevas variables mediante EDA para el análisis —como el día de la semana y la diferencia temporal—. Trabajarás con Power BI para crear gráficos de líneas, calcular nuevas métricas y destapar tendencias ocultas en tus datos —incluidos los cambios periodo a periodo y las medias móviles—.
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Árboles de descomposición
Una de las funciones más potentes del EDA en Power BI es poder identificar qué variables influyen más en tu resultado objetivo. Una visualización nativa de Power BI que lo permite son los Árboles de descomposición. Aprenderás qué son los Árboles de descomposición, cómo construirlos y cómo interpretarlos para explicar un resultado objetivo a partir de otras variables.
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Factores clave
En este capítulo crearás otra visualización nativa de Power BI: Factores clave. Te ayuda a entender cuánto cambia un resultado objetivo en función de variables específicas y segmentos de observaciones.
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