Campos calculados en Tableau

Crear nuevas variables o campos es clave para extraer conclusiones de los datos. A menudo, un conjunto de datos no incluye toda la información necesaria para obtener insights, pero puedes derivar nuevas características a partir de las existentes, como medias, ratios, intervalos (bins) y variables categóricas. La mayoría de las veces hace falta crear campos nuevos para lograr análisis y visualizaciones más claras. 

En este tutorial, te guiamos para crear campos con Tableau. Iremos paso a paso, de ejemplos sencillos a otros más complejos, y al final te daremos consejos y recursos para dominar esta función tan útil de Tableau.

¿Qué son los campos calculados de Tableau?

Los campos calculados son una de las funciones más potentes de Tableau. Te permiten crear datos nuevos a partir de los existentes. Por ejemplo, imagina que queremos predecir el precio de un piso en Nueva York a partir de sus características, como el número de habitaciones, de baños, etc.

Podría ser útil saber a qué distancia está el piso de una estación de metro, pero esa información no aparece directamente en el conjunto de datos. Entonces tendremos que derivarla a partir de campos existentes, como la dirección. Puedes aprender esta función de Tableau en nuestro curso.

¿Por qué usar campos calculados en Tableau?

Dado lo popular que es Tableau para crear visualizaciones, ¿por qué es tan importante crear campos calculados? Hay varios motivos:

1. Cuando los filtros no bastan

A veces es complicado aplicar un filtro cuando faltan datos o hay muchas condiciones. Construir un campo calculado puede ahorrarte tiempo cuando debes tener en cuenta muchas reglas. Supón que trabajas en una empresa de software y quieres segmentar a tus usuarios según el tiempo desde que se registraron, el tiempo que pasan en la plataforma, las funciones que usan y cuánto pagan. La lógica con tantas variables puede complicarse mucho; en ese caso, es más fácil crear un campo calculado que usar solo herramientas de filtrado.

2. Cuando queremos segmentar datos

En ocasiones, conviene crear variables categóricas a partir de una variable numérica, especialmente para visualizar datos. A esto se le llama "binning" o "discretización" de datos numéricos. Un ejemplo típico es agrupar las edades en tramos (16–25, 26–35, 36–45, etc.) en lugar de informar de la edad exacta. Así también ayudamos a preservar la privacidad de las personas en el conjunto de datos.

3. Cuando queremos crear expresiones básicas

Otra ventaja clave de los campos calculados es transformar datos a nivel de fila en función de una o más variables. Cambiar la unidad de una variable es un ejemplo habitual. Puede que quieras estandarizar el valor de las ventas internacionales a dólares estadounidenses o convertir unidades imperiales a métricas. 

Mientras que estos cálculos por fila devuelven un valor para cada registro del conjunto de datos, también puedes calcular medidas agregadas, conocidas como estadísticas resumidas, para obtener un único valor como media, varianza, mínimo y máximo.

Tutorial de campos calculados en Tableau 

Probemos con ejemplos prácticos usando el resumen de anuncios abiertos de Airbnb en Lisboa (Portugal). Los datos proceden de Inside Airbnb. Cada fila corresponde a un anuncio distinto de Airbnb. 

Entre las variables están el hostname, el barrio, el tipo de habitación, etc. Tras instalar Tableau Public en tu ordenador, abre el archivo listing.csv como archivo de texto y ya puedes empezar a crear campos nuevos.

Para cada uno de los seis ejemplos siguientes, te recomendamos empezar en una hoja nueva, ya que trabajaremos con campos distintos cada vez.

1. Crear un campo sencillo

Imagina que queremos visualizar el número de reseñas por mes, pero solo tenemos el campo [Last Review] con la fecha completa. (En este caso, [Reviews Per Month] ya existe y lo usaremos para comprobar el resultado). Así que queremos extraer el mes de ese campo.

Para hacerlo, sigue estos pasos:

1. Crea una hoja nueva

2. Haz clic derecho en [Last Review] 

3. Selecciona Create > Create a calculated field.

4. En el editor de cálculos, define el campo calculado. Tableau ofrece funciones de fecha para trabajar con datos temporales, como DAY, MONTH y YEAR. Para más información, consulta la documentación de Tableau.

5. Para este caso, añade MONTH([Last Review]) en el editor

6. Cuando termines la fórmula, cambia el nombre por Month of Last Review y haz clic en OK. 

7. Convierte Month of Last Review en Dimension haciendo clic derecho en la medida en el panel de datos y seleccionando Convert to Dimension.

8. Tras crear el campo, queremos estudiar el número de reseñas por barrio y mes en Lisboa. Añade Neighborhood y Month a Filas, y el número de reseñas en la tarjeta Marks. 

9. Verás que Tableau suma el número de reseñas por defecto. Puedes cambiar el tipo de agregación, pero dejamos la suma porque tiene sentido aquí. 

10. Arrastra el campo del número de reseñas a la tarjeta de texto para ver las reseñas por barrio y mes. 

11. Elimina también los valores nulos del campo Month haciendo clic derecho en uno de ellos y seleccionando Exclude.

¡Enhorabuena! Has creado tu primer campo calculado en Tableau usando funciones de fecha, muy útiles con datos temporales. Además, has visto cómo crear tablas dinámicas con encabezados de fila y filtrar por un campo. 

2. Campos calculados con sentencias if-then

Podemos crear otro campo para estudiar el precio según si la reseña se escribió entre semana o en fin de semana. Esperamos ver precios más altos en fin de semana que el resto de la semana, aunque hay que tener en cuenta que algunos clientes no escriben la reseña el mismo día que hacen el check-out. 

Este campo puede obtenerse con sentencias IF-THEN, que forman parte de las funciones lógicas de Tableau. En función de la condición, devuelve un valor u otro.

Estos son los pasos:

1. Crea una hoja nueva

2. Haz clic derecho en Last Review.

3. Pulsa Create > Create a calculated field.

4. En el cuadro vacío escribe la fórmula con sentencias if-else. Esta vez, necesitamos extraer el día de la semana de Last Review, donde 1 y 7 corresponden respectivamente a domingo y sábado. Creamos una variable nueva llamada Weekend day, que devuelve ‘Weekend day’ si el día es sábado o domingo, y ‘Working day’ en caso contrario. 

If DATEPART('weekday',[Last Review]) IN (1, 7) THEN 'Weekend day'

ELSE 'Working day'

END

5. Haz clic en OK para guardar

6. De nuevo, convierte Weekend day en Dimension.

En este caso, queremos ver el precio medio en fin de semana frente al precio medio entre semana durante 2022: 

1. En Rows coloca el campo price, agregado como media, y en Columns el campo Weekend day.
2. Arrastra el Month del Last Review a la tarjeta Marks y usa Color para ver la diferencia de precio según el mes. 
3. También queremos filtrar por año. En lugar de crear una variable nueva para el año de la última reseña, usa directamente Last Review. Arrástralo a filtros y selecciona Years. Luego haz clic en Next y elige 2022. 
4. Cuando termines la configuración, haz clic en OK.
5. Selecciona el diagrama de cajas y bigotes como tipo de gráfico.
6. El color por defecto de los box plots es gris. Si quieres cambiarlo, haz clic derecho en uno y selecciona Edit.
7. Ve al cuadro Box plot
8. Elige el color que prefieras en la lista desplegable Fill

Con los boxplots, se visualiza fácilmente la distribución de precios entre semana y en fin de semana. En 2022, el precio medio en fin de semana parece mayor que el resto de días. Esto se deduce observando el mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo. 

Respecto al mes de la última reseña, se observan los precios medios más altos en febrero y junio durante el fin de semana, mientras que entre semana los meses más caros parecen enero y mayo. 

3. Campo calculado basado en group by

En Airbnb, la confianza de los clientes es crucial. Cuantas más reseñas tiene un anfitrión, más tienden los clientes a confiar en él y en sus anuncios. Así que queremos calcular la suma de reseñas por anfitrión. 

Podemos lograrlo usando FIXED como expresión. Calcula un valor para cada dimensión considerada. Divide este caso en pasos:

1. Crea una hoja nueva

2. Haz clic en Analysis en el menú y selecciona Create Calculated Field... 

3. Nombra el campo Reviews Per Host y escribe la fórmula que ves abajo. La expresión FIXED agrupa los datos. Es equivalente a GROUP BY en SQL. 

{FIXED [Host Id],[Host Name]:SUM([Number Of Reviews])}

4. Selecciona OK cuando tengas la fórmula correcta.

¡Listo! Hemos creado el campo Reviews Per Host. Ahora crea una hoja nueva y visualiza el campo con barras apiladas. 

Añade la suma de este campo nuevo en Filas, mientras que Host Id y Host Name van en Columns. Después, usa el icono para ordenar por número de reseñas y haz clic una vez para verlas en orden descendente. 

Con estas barras apiladas, puedes ver los 14 anfitriones con más reseñas y, por tanto, los que más confianza generan en Lisboa.

4. Crear un campo calculado para filtrar 

La visualización del ejemplo anterior está bastante cargada. Sería mejor ver directamente los anfitriones con más reseñas. Para ello, crearemos un campo para anfitriones con más de 5.000 reseñas. 

1. Crea una hoja nueva

2. Haz clic derecho en Reviews Per Host, el campo creado antes.

3. Pulsa Create > Create a calculated field.

4. Llama al campo Reviews 5k y escribe la fórmula indicada abajo. IIF() es una función lógica que comprueba si se cumple una condición. En este caso, verifica si el número de reseñas por anfitrión es superior a 5.000. Si se cumple, la modalidad es ‘Apply Filter’. En caso contrario es ‘No Filter’.

IIF([Reviews Per Host]>5000,'Apply Filter','No Filter')

5. Pulsa OK

Una vez añadido el campo al conjunto de datos, podemos reproducir el mismo gráfico que cuando construimos Reviews Per Host. Además, añade Reviews 5k al cuadro de filtros y selecciona la modalidad Apply Filter. Así veremos los anfitriones con más de 5.000 reseñas. 

Observamos los tres anfitriones principales que superan las 7.000 reseñas. El más popular es Pedro, con 9.000 reseñas.

5. Bins calculados en Tableau

Para terminar, dividimos el precio medio en grupos de tamaño igual, llamados bins. Los bins son muy útiles para organizar los valores de una medida en distintos grupos. 

Por ejemplo, si estudiamos el precio medio entre semana y en fin de semana, puede ser muy revelador comparar ambas distribuciones distinguiendo distintos rangos de precios. 

El procedimiento para construir bins es sencillo e intuitivo.

1. Crea una hoja nueva
2. Haz clic derecho en Price.
3. Pulsa Create > Bins.
4. Edita el tamaño de los bins y pon 500.
5. Haz clic en OK para finalizar.

Queremos volver a investigar el precio medio entre semana y en fin de semana usando el campo Weekend day creado en el segundo ejemplo. En el análisis anterior, el precio medio en 2022 parecía mayor en fin de semana que entre semana. Verifiquémoslo añadiendo el precio dividido en intervalos:

1. En Filas coloca el campo Price, agregado como media
2. Arrastra los campos Weekend day y Price(bins) al cuadro Columns 
3. Pon Price(bins) en la tarjeta Marks y haz clic en Color.
4. Arrastra Last Reviews al cuadro de filters y selecciona Years. Después, haz clic en Next y elige 2022. Por último, haz clic en OK.

En los dos histogramas, se aprecia que el precio medio entre semana alcanza su máximo entre 200 y 2500, mientras que el fin de semana hay intervalos con valores medios más altos. Esto afecta a ambas distribuciones y confirma lo visto en el segundo ejemplo: el precio medio es mayor en fin de semana que el resto de la semana. 

Otra funcionalidad útil al trabajar con bins es poder modificar su tamaño desde la leyenda del gráfico. 

Estos son los pasos para crear un parámetro dinámico que cambie el tamaño de los bins:

1. Haz clic en la flecha desplegable de la parte superior del panel de datos y elige Create Parameter.
2. Renombra el parámetro como Price Bins Control y establece el valor actual en 100.
3. En las opciones permitidas, pulsa Range.
4. Configura Minimum en 100, Maximum en 5000 y Step size en 100.
5. Haz clic en OK.

Tras crear este parámetro, debemos editar el campo Price (bins). En lugar de un paso de 500, sustitúyelo por el parámetro Price Bins Control. Hazlo así:

1. Haz clic derecho en Price(Bins) y selecciona Edit.
2. Haz clic en la flecha junto al tamaño de los bins y selecciona Price Bins Control.
3. Haz clic en OK.

Después, haz clic derecho en Price Bins Control y selecciona Show Parameter. Ahora puedes controlar el tamaño de los bins con este parámetro. Usa las flechas bajo el parámetro arriba a la derecha: la izquierda para disminuir el tamaño y la derecha para aumentarlo.

Verás que los histogramas se actualizan en cuanto cambias el tamaño de los bins.

6. Campo calculado con EXCLUDE

EXCLUDE es una expresión de Tableau que permite crear un campo excluyendo algunos detalles. En este tutorial, podemos usarla para observar el número de reseñas excluyendo el barrio. De hecho, es difícil visualizar en la misma tabla el número de reseñas por barrio y el total de reseñas sin considerar el barrio. Antes de empezar, crea una hoja nueva.

Para crear este campo, sigue estos pasos:

1. Crea una hoja nueva

2. Pulsa Analysis en el menú y selecciona Create Calculated Field.

3. Llama al campo Reviews no neighborhood y escribe la fórmula siguiente.

{EXCLUDE [Neighborhood]:SUM([Number Of Reviews])}

4. Haz clic en OK.

5. Arrastra el campo nuevo a la tabla dinámica entre Neighborhood y Number of Reviews.

Más recursos de Tableau

Este artículo te ha presentado los campos calculados de Tableau. También has visto seis ejemplos prácticos que te ayudan a entender por qué conviene calcular campos durante el análisis exploratorio. 

Con esta guía, puedes aprender a crear campos calculados mientras aprendes a usar Tableau. Parte de una hipótesis sencilla y llévala a la práctica aprovechando esta funcionalidad de Tableau. Profundiza en Tableau con nuestro itinerario Data Analyst in Tableau y consigue atajos útiles con nuestra Tableau Cheat Sheet.