Curso práctico, que trata sobre las técnicas necesarias de Inteligencia de Negocios, trabajado desde el entorno de Microsoft Power BI. Podrá realizar reportes, informes, cuadros de mando y kpi’s. Podrá integrar data de diversas fuentes tradicionales como (Bases de Datos, Archivos Planos, etc) y nuevas fuentes de datos como (Facebook, Web, Google Analytics, SAP Business Object, etc) e integrarlos con los modelos de Machine Learning de R.
1. Funcionalidad Diversa del Power BI Server.
• Creación de Roles en Power BI Desktop (RLS)
• Insertar Roles a usuarios de Power BI de la organización.
• Compartir conjunto de datos y Dashboard usando la plataforma de Office 365 con Power BI. – Caso Práctico.
• Analizar de Power BI Server a Excel
• Conclusiones Rápidas con Power BI.
• Informe de Métricas de uso de usuarios en Power BI Server
• Creación de Paneles, anclado de Gráficos y Tablas, consultar y compartir.
• Creación de Informes desde el Power BI Server.
• Diseño para Móviles: Configuración y características de Objetos visuales Power BI para ser vistos desde el Celular o tabletas. – Caso Práctico.
• Configuración y características Gateway. – Caso Práctico.
2. Lenguaje Dax: Funciones Estadísticas y Manipulación e Inteligencia del Tiempo.
2.2. Funciones Dax Estadísticas:
• Funciones para Medidas de Tendencia Central (Media, Mediana y Moda),
• Funciones para Medidas de Dispersión de Datos (Varianza, Desviación Estándar, Coeficiente de Variabilidad y Rango)
• Funciones para Medidas de Posición o Cuantiles.
• Funciones de Distribuciones Estadísticas.
• Selección de Muestra Aleatoria Simple de una Tabla, SAMPLE().
• Caso Práctico con Data Real.
2.1. Funciones Manipulación e Inteligencia del Tiempo:
• Comparación de métricas en Periodos de Año, meses, Trimestres, Semanas y días, usando las funciones SAMEPERIODLASTYEAR(), PARALLELPERIOD(), PREVIOUSMONTH(), y otros.
• Cálculo de métricas por intervalos o rangos de Tiempos específico usando las funciones DATESBETWEEN(), STARTOFMONTH(), STARTOFYEAR(), y otros.
• Cálculo de métricas Acumuladas en años, meses, y Trimestres.
• Caso Práctico con Data Real.
3. Integración del software R al Power BI.
3.1. Instalación y Conceptos básico de R.
• Instalación del software R, y habilitación del script del R al Power BI.
• Conceptos Básicos del software R, y códigos de importación de Datos y creación de gráficos.
3.2 Gráficos de Power BI integrados con Modelos Estadísticos de Machine Learning
• Importación de Visualizaciones de Análisis Avanzados que utilizan librerías del R – Caso Práctico.
• Carga y manipulación de datos desde script al Power BI. – Caso Práctico.
• Creación de gráficos de Análisis con códigos R en el script de Power BI. – Caso Práctico.
• Creación de un Modelo de Regresión con Visualizador Analítico Power BI. – Caso Práctico.
• Creación de un Modelo de Proyección – Forecast con Visualizador Analítico Power BI. – Caso Práctico.
• Creación de un Modelo de Clasificación con Visualizador Analítico Power BI. – Caso Práctico.
• Creación de un Modelo de Segmentación y Atípicos con Visualizador Analítico Power BI. – Caso Práctico.
• Caso Práctico con Data Real.
