2023 - Datasig

13Nov, 2023

Diferencias entre un panel y un informe en Power BI

Power BI es una herramienta de análisis de datos que permite a los usuarios crear informes y dashboards interactivos. Tanto los informes como los paneles son herramientas valiosas para la visualización de datos, pero tienen diferentes propósitos y características.

Un informe es una presentación de datos que consta de una o más páginas de visualizaciones. Los informes se pueden utilizar para proporcionar análisis detallados de los datos, y suelen incluir una variedad de visualizaciones diferentes, como gráficos, tablas y mapas. Los informes se pueden crear en Power BI Desktop o en el servicio Power BI.

Un panel es una colección de visualizaciones que se utilizan para proporcionar una visión general rápida de los datos. Los paneles se suelen utilizar para proporcionar información de alto nivel a los usuarios, y suelen incluir un número limitado de visualizaciones. Los paneles solo se pueden crear en el servicio web de Power BI.

En la siguiente tabla se resumen las principales diferencias entre los informes y los paneles en Power BI:

Diferencias entre un panel y un informe en PowerBI

Un informe podría utilizarse para analizar el rendimiento de las ventas de una empresa. El informe podría incluir visualizaciones de los datos de ventas, como gráficos de líneas, tablas y mapas. El informe podría utilizarse para identificar tendencias en las ventas, como cambios en los productos más vendidos o en las regiones con mayor crecimiento.

Un panel podría utilizarse para proporcionar una visión general del estado financiero de una empresa. El panel podría incluir visualizaciones de los datos financieros, como gráficos de barras, tablas y cuadros de mando. El panel podría utilizarse para proporcionar a los usuarios una visión rápida de la salud financiera de la empresa.

Ahora bien, la elección del tipo de contenido adecuado para las necesidades particulares depende de los objetivos de visualización de datos. Si necesitamos realizar un análisis detallado de los datos, un informe es una buena opción. Por otro lado, si necesitamos proporcionar una visión general rápida de los datos, un panel es la mejor opción.

En general, para terminar de redondear las diferencias entre un panel y un informe en PowerBI los informes son más adecuados para los usuarios que necesitan realizar análisis detallados de los datos. Los paneles son más adecuados para los usuarios que necesitan proporcionar información de alto nivel a los usuarios.

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31Oct, 2023

Convertir una Imagen a un Archivo PDF con Python: Una Guía práctica

En el mundo de la programación, Python se ha convertido en uno de los lenguajes más populares y versátiles. Su amplia gama de librerías y módulos facilita tareas que van desde el análisis de datos hasta el procesamiento de imágenes. Ya en un artículo pasado vimos como unir 2 archivos PDFs, ahora en este artículo, exploraremos cómo utilizar Python para convertir una imagen a un archivo PDF.

Requisitos

Para seguir este artículo, necesitarás lo siguiente:

Python 3.x
La librería Pillow reportlab

1. Importar Librerías

Antes de comenzar, asegúrate de tener Python instalado en tu sistema. Luego, importa las librerías necesarias. Para este caso, utilizaremos Pillow para manipular imágenes y reportlab para generar archivos PDF. Instala estas librerías usando pip:

pip install Pillow reportlab

2. Cargar y Manipular la Imagen

Utiliza Pillow para cargar la imagen que deseas convertir:

from PIL import Image

imagen = Image.open(‘tu_imagen.jpg’)

3. Crear un Documento PDF

Usa reportlab para crear un documento PDF y añadir la imagen a él:

from reportlab.pdfgen import canvas

ancho, alto = imagen.size

pdf = canvas.Canvas(‘imagen.pdf’, pagesize=(ancho, alto))

pdf.drawImage(‘tu_imagen.jpg’, 0, 0, width=ancho, height=alto)

pdf.save()

4. Ejecutar el Código

Guarda tu script Python con un nombre fácil de recordar, por ejemplo; imagen_a_pdf.py y ejecútalo. Esto generará un archivo PDF con la imagen especificada.

5. Personalizar y Optimizar

Puedes personalizar tu PDF añadiendo texto, formas y otros elementos gráficos con reportlab. Además, puedes optimizar el código para manejar varios formatos de imagen y tamaños de página según tus necesidades.

Este enfoque no solo es útil para automatizar el proceso, sino también para integrarlo en aplicaciones más grandes que requieran la generación dinámica de PDFs a partir de imágenes. ¡Explora y experimenta con Python para convertir imágenes en PDFs y lleva tus proyectos al siguiente nivel!

27Oct, 2023

Descubriendo las Vistas de Informe, Vista de Tabla y Vista de Modelo en Power BI

Power BI es una herramienta de análisis de datos e inteligencia empresarial de Microsoft que permite crear informes, paneles y aplicaciones basadas en datos. Con su interfaz intuitiva y diversas funcionalidades. Power BI permite a los usuarios crear informes dinámicos y visualizaciones impactantes Para ello, Power BI ofrece una serie de vistas que permiten a los usuarios trabajar con los datos de diferentes maneras.

Vista de informe

La vista de informe es la vista principal de Power BI. En esta vista, los usuarios pueden crear informes que muestran los datos de una forma visual e interactiva.

Para crear un informe, los usuarios pueden arrastrar y soltar campos de las tablas del modelo de datos a la cuadrícula de diseño. Power BI entonces genera visualizaciones automáticamente, como tablas, gráficos, mapas y diagramas. Los usuarios pueden personalizar las visualizaciones de los informes cambiando el formato, los colores y los filtros. También pueden agregar texto, imágenes y otros elementos de diseño a los informes.

Vista de tabla

La vista de tabla se utiliza para explorar los datos de una tabla individual. En esta vista, los usuarios pueden ver los datos de la tabla en forma de tabla, con cada fila representando un registro.

Los usuarios pueden usar la vista de tabla para realizar tareas como:

Explorar los datos para encontrar patrones y tendencias.
Filtrar los datos para ver solo los datos que son relevantes.
Agregar columnas calculadas para crear nuevos campos de datos.

Vista de modelo

La vista de Modelo es el núcleo del proceso analítico en Power BI. Aquí, los usuarios pueden ver y gestionar las relaciones entre las tablas de datos. Las relaciones son esenciales para combinar datos de diversas fuentes y crear un modelo coherente y preciso.

La vista de modelo puede ser útil para realizar tareas como:

Entender la estructura del modelo de datos.
Identificar relaciones entre tablas.
Modificar el modelo de datos.

Para finalizar se puede decir que, la vista de informe, vista de tabla y la vista de modelo son herramientas esenciales para trabajar con datos en Power BI. Al comprender estas vistas, los usuarios pueden crear informes poderosos y precisos que impulsan la toma de decisiones informadas en las organizaciones de hoy en día.

24Oct, 2023

Cómo Unir 2 Archivos PDF con Python: Una Guía Paso a Paso

Los archivos PDF son omnipresentes en el mundo digital actual. A menudo, nos encontramos con la necesidad de combinar varios archivos PDF en uno solo, ya sea para organizar documentos, crear informes o simplemente por conveniencia. Python, con su rico repertorio de librerías y herramientas, facilita esta tarea.

Ya en un artículo pasado, el cual puedes encontrar aquí conocimos como instalar y activar un ambiente virtual, ahora en este artículo veremos como podemos aprovechar un ambiente virtual para unir paso a paso 2 archivos PDF utilizando python.

Paso 1: Instalación de librerías

Antes de comenzar, debemos tener Python instalado en nuestro sistema operativo junto con un ambiente virtual, aquí puedes aprender como configurar uno. Luego, necesitarás instalar una libreria llamada `PyPDF2`, que permite trabajar con archivos PDF en Python. Puedes instalarlo, una vez ya estés con el ambiente virtual instalado usando `pip` con el siguiente comando en tu terminal o línea de comandos:

pip install PyPDF2

Paso 2: Importar la Biblioteca

En tu script de Python, importa la biblioteca `PyPDF2` para poder utilizar sus funciones. Esto se hace al inicio del script dentro de la siguiente manera:

import PyPDF2

Paso 3: Unir Archivos PDF

Ahora, vamos a crear una función que tomará una lista de nombres de archivo de entrada y un nombre de archivo de salida, y unirá los archivos PDF en uno solo. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

import PyPDF2

def merge_pdfs(pdf1, pdf2, output_file):

«»»Párametros:

pdf1: Ruta del primer archivo PDF.

pdf2: Ruta del segundo archivo PDF.

output_file: Ruta del archivo de salida.

«»»

merger = PyPDF2.PdfMerger()

merger.append(pdf1)

merger.append(pdf2)

merger.write(output_file)

if __name__ == «__main__»:

pdf1 = «página 1.pdf»

pdf2 = «página 2.pdf»

output_file = «Archivos_unidos.pdf»

merge_pdfs(pdf1, pdf2, output_file)

print(«Los archivos PDFS se han unido.»)

En este ejemplo, la función merge_pdf recibe los 2 archivos que se van a unir, también genera un archivo de salida denominado Archivos_unidos.pdf.

Guarda el script con un nombre significativo, por ejemplo, `unir_pdfs.py`, LUEGO YA LO PODRÁS y ejecútalo desde la línea de comandos o terminal, con el siguiente comando:

python unir_pdfs.py

Eso si es importante tener en cuenta que los archivos PDF que deseas unir estén en el mismo directorio que tu script de Python.

¡Y eso es todo! Ahora has unido 2 archivos PDF en uno solo usando Python. En otro artículo posterior veremos como unir varios archivos pdf que se encuentran dentro de una carpeta.

Espero que esta guía te haya sido útil, recuerda seguirnos en nuestras redes sociales y

¡Hasta la próxima!

20Oct, 2023

Crear un Ambiente Virtual con Anaconda y Instalar Paquetes con Pip: Una Guía Completa

La ciencia de datos y el desarrollo en Python a menudo implican el uso de bibliotecas y herramientas específicas. Para evitar conflictos entre diferentes versiones de bibliotecas y garantizar un entorno de desarrollo limpio, se recomienda utilizar ambientes virtuales. En este artículo, te guiaré a través del proceso de creación de un ambiente virtual con Anaconda y cómo instalar paquetes utilizando pip, una herramienta de administración de paquetes de Python.

Paso 1: Instalar Anaconda

Si aún no tienes Anaconda instalado, dirígete al sitio web oficial de Anaconda (https://www.anaconda.com/download ) y descarga la versión adecuada para tu sistema operativo. Sigue las instrucciones de instalación para configurar Anaconda en tu máquina.

Paso 2: Crear un Ambiente Virtual con Anaconda

Una vez que Anaconda esté instalado, abre tu terminal o símbolo del sistema y crea un nuevo ambiente virtual con el siguiente comando:

conda create –name <nombre_del_ambiente>python=3.9

La última parte puede variar de acuerdo a la versión que desees manejar.

Por ejemplo, para crear un entorno virtual llamado «mi_ambiente_virtual», ejecutarías el siguiente comando:

conda create –name mi_ambiente_virtual python=3.9

Paso 3: Activar el Ambiente Virtual

Para activar el ambiente virtual, utiliza el siguiente comando en tu terminal o símbolo del sistema:

En Windows:

conda activate mi_ambiente_virtual

En macOS y Linux:

source activate mi_ambiente_virtual

Paso 4: Instalar Paquetes con pip

Dentro del ambiente virtual, puedes utilizar `pip` para instalar paquetes de Python. Pip es el sistema de gestión de paquetes estándar de Python y es compatible con Anaconda.

Para instalar un paquete, simplemente utiliza el siguiente comando:

pip install nombre_del_paquete

Por ejemplo, si quieres instalar la libreria `numpy`, ejecuta:

pip install numpy

Pip descargará e instalará la última versión del paquete especificado en tu ambiente virtual.

Paso 5: Desactivar el Ambiente Virtual

Cuando hayas terminado de trabajar en tu ambiente virtual y quieras salir de él, puedes desactivarlo con el siguiente comando en Windows:

conda deactivate

O en sistemas macOS y Linux:

source deactivate

Actualizar pip y conda

Antes de comenzar a trabajar en un nuevo proyecto, asegúrate de tener las versiones más recientes de pip y conda. Puedes actualizar pip utilizando `pip install –upgrade pip` y conda utilizando `conda update conda`.

Con estos pasos, ahora sabes cómo crear un ambiente virtual con Anaconda y cómo instalar paquetes utilizando pip. Esta práctica te ayudará a mantener tus proyectos organizados y asegurar la compatibilidad entre las bibliotecas utilizadas. ¡Buena suerte en tu viaje de desarrollo con Python!

24Ago, 2023

Análisis de datos, conoce sus principales fases y beneficios

El análisis de datos es una ciencia para estudiar un conjunto de datos de diferente índole y sacar una conclusión de la información que estos indican.

Generalmente, se hace para tomar de decisiones de manera más activa y precisa ya que de hecho puede ser utilizado para cualquier tema de forma general.

Tipos de análisis de datos

A nivel general, podemos decir que existen dos tipos de análisis de datos que se diferencian por el tipo de información utilizada y la capacidad de conclusiones obtenidas, estos son:

Cualitativo: En este caso los datos son generalmente opiniones o creencias, a lo cual se realiza un análisis enfocándose en el “¿Por qué?” de la situación planteada. Aunque aquí se puede hacer algún procesamiento de lenguaje natural. Ejemplo: Discusiones, foros o entrevistas.
Cuantitativo: Es el tipo de análisis de datos más utilizado, ya que se centra en información que puede cuantificarse, tomando como principal análisis pregunta sobre “¿Cuántos?”, o “¿Con que frecuencia?”. Ejemplo: Encuestas que miden la eficiencia de un tema en específico.

Fases del análisis de datos

Cuando se ejecuta el análisis de datos, se debe ejecutar una serie de pasos de forma secuencial con el fin de llegar a las conclusiones planteadas, estos pueden diferir un poco de acuerdo al proyecto a realizar, sin embargo, no pueden faltar:

Definición de preguntas de negocio a resolver: Para este punto se deben definir cuáles serán las interrogantes a tomar en cuenta, las cuales dependen directamente de las necesidades de negocio y el tipo de datos que se desean estudiar para llegar a la conclusión.

Definición de indicadores claves de desempeño (KPI): Aquí se establecen los indicadores que se desean visualizar, y esto se da de acuerdo a las interrogantes seleccionadas, e igualmente al tipo de información en la que se desea enfatizar a la hora de recolectar los datos.

Recolección de datos: Aquí se debe comenzar con el proceso de recolección de datos, a través de las distintas fuentes.

Transformación de datos: En este punto, se tiene que realizar operaciones de limpieza de datos, y definir si se deben obtener nuevos datos.

Visualización de datos: Una vez que se tengan los datos limpios y procesados, es importante proceder a validar si responden las preguntas de negocio definidas inicialmente. Aquí los resultados se comparan con respecto a los indicadores y se obtienen las conclusiones correspondientes.

Y ahora ¿Cuáles son sus beneficios?

Finalmente, con el análisis de datos podemos obtener una serie de beneficios dentro de los cuales encontramos; la identificación de tendencias, oportunidades, problemas, y por supuesto nos permite llegar a una mejor toma de decisiones que posteriormente pueden repercutir en acciones para ser más eficientes en actividades, procesos o áreas dentro de la empresa.

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15Ago, 2023

Historia de SQL, un viaje a través de su evolución

SQL, o Structured Query Language, es un lenguaje de programación estándar para interactuar con las bases de datos relacionales. Es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el mundo, y es esencial para cualquier profesional de la informática.

Podríamos decir que su historia inicia, en la década de los 70’s, pero fue en 1974, cuando IBM publicó el primer sistema de gestión de bases de datos relacional, llamado System R. System R utilizaba SQL como lenguaje de consulta, y fue el primer sistema de base de datos comercial en utilizar el modelo relacional.

A medida que SEQUEL se expandió y ganó popularidad, se enfrentó a problemas de propiedad intelectual debido al uso del término «SEQUEL». En consecuencia, el nombre se modificó a SQL en 1979, momento en el que IBM lanzó su primer sistema de gestión de bases de datos relacionales con soporte para SQL.

Sin embargo, el éxito de SQL no se limitó a IBM, ya que otras compañías también adoptaron este lenguaje de consulta.

A lo largo de los años 80, SQL experimentó un crecimiento exponencial a medida que las bases de datos relacionales se convirtieron en una tecnología fundamental en el mundo empresarial.

El American National Standards Institute (ANSI) y la International Organization for Standardization (ISO) reconocieron la importancia de estandarizar SQL y, en 1986, se convirtió oficialmente en un estándar.

Esta estandarización permitió a los desarrolladores y usuarios de bases de datos escribir consultas que fueran compatibles en diferentes sistemas, lo que impulsó aún más su adopción.

Con el tiempo, SQL se enriqueció con características avanzadas, como la capacidad de crear y modificar esquemas de bases de datos, así como controlar el acceso a los datos mediante roles y permisos.

Además, se introdujeron extensiones para admitir tipos de datos más complejos, funciones matemáticas y operaciones de manipulación de datos.

Estas mejoras continuaron a lo largo de los años 90 y principios de los 2000, consolidando la posición de SQL como el lenguaje de consulta preferido en el ámbito de las bases de datos.

Desde entonces, ANSI ha publicado varias revisiones del estándar SQL. La última revisión, ANSI SQL:2011, fue publicada en 2011.

Se puede decir que el estándar ANSI SQL es un lenguaje de programación maduro y estable. El cual es utilizado por una amplia variedad de sistemas de base de datos, incluyendo MySQL, PostgreSQL, Oracle y Microsoft SQL Server.

En la actualidad, SQL sigue siendo esencial en la gestión y manipulación de datos en una variedad de sistemas, desde bases de datos relacionales tradicionales hasta plataformas de análisis de datos en la nube. Ya con esto concluimos-

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11Ago, 2023

El Big Data hoy «Entendiendo su Origen»

Hoy en día el tema el Big data esta más inmerso en nuestras vidas de lo que podemos imaginar, pero empecemos por definir que es Big Data, Según Gartner.

“Son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad que exigen formas innovadoras y rentables de procesamiento de información que permiten una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos”.

Para lo cual se han desarrollado una serie de frameworks de trabajo, tecnologías y arquitecturas para la gestión o tratamiento de grandes volúmenes de datos que se conectan entre sí, para sacar el mayor provecho a estos valiosos activos de nuestros tiempos.

Ya que con esto tenemos una gran idea de lo que es Big data y en cuanto a sus aplicaciones actuales conozcamos ahora en que sectores se puede ver aplicado el Big Data.

¿Cómo aplica el BIG DATA en los diferentes sectores Socio-económicos?

El BIG DATA en el sector de la manufactura ayuda a los fabricantes a comprender el flujo de artículos a través de sus líneas de producción y ver que áreas pueden beneficiarse. También puede ayudar a mejorar la eficiencia operacional, así mismo puede predecir fallas en los equipos o la vida útil de los mismos.

En el sector de RETAIL puede ser de gran ayuda en cuanto a la segmentación de clientes se refiere, así como la identificación de los patrones de compra. Por otro lado, puede ayudar en la parte de precios, tanto en la optimización de productos existentes, como para generación de precios a nuevos producto.

Aplica también para el sector SALUD en la detección de posibles enfermedades antes de que ocurran, con información histórica de los pacientes. También puede ayudar a identificar fraudes en reclamaciones y por supuesto en optimizar toda la facturación de la atención médica.

Para el sector de GAS Y PETROLEO es usado principalmente en la identificación de posibles depósitos de petróleo, junto con la optimización de la producción de petróleo y sus derivados.

Y no podemos dejar de hablar del sector Financiero, un sector de extremada delicadeza, que se está viendo beneficiado desde hace un tiempo por el Big Data, aplicado principalmente en la detección de fraude en transacciones, tanto en dispositivos como cajeros electrónicos y compras a través de internet. Aporta demás en la alineación de organizaciones en el cumplimiento normativo que regula las industrias de este sector.

Aquí se han quedado por fuera otros sectores que son de gran relevancia para la economía de un país. Nuestro propósito es sobre todo tener acercamiento de como podría el Big Data contribuir en los diferentes sectores.

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