Este ejercicio forma parte del curso
En este capítulo, te familiarizarás con las variables basadas en la hora y las múltiples formas de extraer más variables utilizando EDA para su análisis, como el día de la semana y la diferencia horaria. Te pondrás manos a la obra con Power BI mientras construyes gráficos de líneas para calcular nuevas métricas y descubrir las tendencias ocultas en tus datos, incluidos los cambios entre periodos y las medias móviles.
Una de las funciones más potentes de EDA en Power BI es poder identificar qué variables influyen más en tu resultado objetivo. Una herramienta de visualización nativa de Power BI que lo permite es Árboles de descomposición. Aprenderás sobre los Árboles de Descomposición, cómo construirlos y luego interpretarlos para explicar un resultado objetivo mediante otras variables.
Ejercicio actual
En este capítulo construirás otra herramienta nativa de Power BI, Key Influencers visual. Te ayuda a comprender cuánto cambia un resultado objetivo en función de variables y segmentos de observaciones específicos.