Tipos de visualizaciones en Power BI

Son ideales para comparar categorías, mostrar distribuciones y analizar tendencias a lo largo del tiempo.

• Barras apiladas: Perfectas para mostrar la composición de un total. Por ejemplo, puedes visualizar la distribución de ventas por región y producto.
• Barras agrupadas: Útiles para comparar múltiples series de datos para una misma categoría. Por ejemplo, puedes comparar las ventas de dos productos a lo largo de los años.
• Barras 100 % apiladas: Ideal para mostrar la proporción de cada categoría dentro de un total. Por ejemplo, puedes visualizar la distribución de gastos por categoría.

Son perfectos para visualizar series de tiempo y mostrar patrones de crecimiento o decrecimiento.

• Líneas múltiples: Puedes comparar la evolución de varias métricas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, puedes comparar las ventas de diferentes productos a lo largo de los años.
• Líneas suavizadas: Útiles para reducir la variabilidad y resaltar las tendencias generales. Por ejemplo, puedes suavizar una serie de tiempo para identificar una tendencia a largo plazo.

Similares a los gráficos de líneas, pero rellenan el área bajo la línea para resaltar la magnitud del cambio.

• Áreas apiladas: Ideal para mostrar la contribución acumulativa de diferentes series de datos. Por ejemplo, puedes visualizar el crecimiento de la población por edad.

Son útiles para representar proporciones y partes de un todo.

• Circulares: Perfectos para mostrar la distribución de una categoría en relación con un total. Por ejemplo, puedes visualizar la distribución de clientes por segmento.
• Anillos: Útiles para comparar múltiples series de datos en un mismo gráfico circular. Por ejemplo, puedes comparar la distribución de gastos por categoría en dos años diferentes.

Permiten visualizar datos geográficos y analizar la distribución espacial de variables.

• Geográficos: Ideal para mostrar datos en un mapa. Por ejemplo, puedes visualizar las ventas por región.
• Cartografía: Útiles para crear mapas temáticos. Por ejemplo, puedes crear un mapa de calor para mostrar la densidad de población.

Presentan datos en formato tabular, permitiendo realizar análisis detallados.

• Tablas dinámicas: Ofrecen flexibilidad para filtrar y ordenar los datos.
• Matrices: Permiten realizar cálculos y agrupaciones en los datos.

• R Visuals y Python Visuals: Estas visualizaciones te permiten crear gráficos personalizados utilizando los lenguajes de programación R y Python. Esto te brinda una gran flexibilidad para crear visualizaciones únicas y adaptadas a tus necesidades específicas.
• Custom Visuals Marketplace: El mercado de visualizaciones personalizadas de Power BI te ofrece una amplia variedad de visualizaciones creadas por la comunidad, que puedes descargar e integrar en tus informes.

• Filtros y Segmentaciones: Permite a los usuarios interactuar con los datos y explorar diferentes perspectivas.
• Drill-through: Permite profundizar en los detalles de una visualización seleccionando un punto de datos específicos.
• Tooltips: Proporcionan información adicional al pasar el cursor sobre un punto de datos.

• Gráficos de Combo: Combinan diferentes tipos de gráficos en una sola visualización.
• Mapas: Ofrecen una amplia gama de opciones de personalización, como mapas de calor, mapas de burbujas y mapas de coropletas.
• Gráficos de Sankey: Visualizan flujos entre diferentes etapas de un proceso.

• Gráficos de Waterfall: Muestra cómo un valor inicial se transforma en un valor final a través de una serie de subtotales.
• Gráficos de Funnel: Visualiza los pasos de un proceso y muestra las pérdidas en cada etapa.
• Gráficos de Pareto: Combina un diagrama de barras y una línea de Pareto para identificar las causas más importantes de un problema.

• Histogramas: Muestra la distribución de frecuencia de una variable numérica. Ideal para identificar patrones y distribuciones normales o sesgadas.
• Box Plots: Muestra la distribución de una variable numérica, incluyendo cuartiles y valores atípicos. Perfecto para comparar distribuciones entre diferentes grupos.
• Gráficos de Violín: Similar al box plot, pero muestra la densidad de los datos en cada categoría.

• Gráficos de Estacionalidad: Identifica patrones estacionales en los datos.
• Gráficos de Tendencia: Muestra la tendencia general de una serie de tiempo.
• Forecast: Permite realizar predicciones futuras basadas en datos históricos.

• Gráficos de Velas: Utilizados comúnmente en el análisis técnico de mercados financieros.
• Gráficos de Rentabilidad Acumulada: Muestra el crecimiento o decrecimiento de una inversión a lo largo del tiempo.

• Mapas de Calor: Muestra la densidad de un fenómeno en un mapa.
• Mapas de Coropletas: Utiliza colores para representar valores numéricos en áreas geográficas.
• Mapas de Flujo: Visualiza los movimientos entre diferentes ubicaciones.

• Gráficos de Gantt: Utilizados para la planificación de proyectos.
• Diagramas de Pareto: Combina un diagrama de barras y una línea de Pareto para identificar las causas más importantes de un problema.
• Redes de Relaciones: Visualiza las conexiones entre diferentes entidades.