Ejemplo
Ejemplo completo paso a paso
Caso práctico: limpiar datos de ventas
Archivo Excel:
| Fecha | Producto | Región | Ventas | Notas |
| 01/01/2025 | Laptop – Ordenadores | España | 1200 | ok |
| 02/01/2025 | Tablet – Tablets | España | 800 | ok |
| 03/01/2025 | Laptop – Ordenadores | Francia | 1000 | ok |
Objetivo:
crear un modelo limpio con:
- fecha
- producto
- categoría
- región
- ventas
Paso 1 abrir Power Query
Inicio → Transformar datos
Paso 2 eliminar columna notas
Clic derecho en Notas
Quitar columna.
Paso 3 dividir columna producto
Seleccionar Producto
Transformar → Dividir columna → delimitador «-«
Resultado:
| producto | categoria |
Paso 4 cambiar tipo de datos
fecha → tipo fecha
ventas → número decimal
Paso 5 comprobar datos
Revisar:
- valores nulos
- errores
- duplicados
Paso 6 cerrar y aplicar
Clic en:
Cerrar y aplicar
Los datos se cargarán en Power BI.
Resultado final
Tabla limpia:
| fecha | producto | categoria | region | ventas |
Ahora se puede analizar:
- ventas por categoría
- ventas por región
- evolución temporal
Conclusión del capítulo
Power Query es fundamental porque permite:
- limpiar datos
- corregir errores
- estructurar información
- automatizar transformaciones
En proyectos reales, la mayoría del tiempo se dedica a preparar datos correctamente.
Un buen analista debe dominar:
- filtrado
- transformación de columnas
- agrupación
- despivotado
- limpieza de datos