Top 18 Ideas de Proyectos de Power BI para Practicar en 2023

18 Ideas de Proyectos de Power BI para Practicar en 2023

Power BI es una herramienta influyente, que convierte los datos en visualizaciones e informes informativos. Con una interfaz fácil de usar y funcionalidades formidables, Power BI es una plataforma invaluable para que los individuos perfeccionen sus habilidades a través de proyectos prácticos. Al participar en proyectos de Power BI, tanto principiantes como expertos pueden mejorar significativamente su destreza. En este artículo, exploraremos las 18 principales ideas de proyectos de Power BI para practicar en 2023, adaptados a diferentes niveles de competencia.

¿Por qué resolver proyectos de Power BI?

Participar en proyectos de Power BI ofrece varios beneficios. Te permiten aplicar conocimientos teóricos a escenarios del mundo real, mejorando tus habilidades prácticas. Estos proyectos brindan experiencia práctica en visualización de datos, análisis e informes, que son habilidades cruciales para el análisis de datos y la inteligencia empresarial. Además, trabajar en proyectos de Power BI te ayuda a construir un portafolio que muestra tus habilidades a posibles empleadores. Además, crear visualizaciones e informes perspicaces a partir de datos en bruto mejora tus habilidades para resolver problemas y aumenta tu confianza en el uso efectivo de la herramienta Power BI.

A continuación se presentan los 18 mejores proyectos de Power BI:

  1. Visualización de datos de ventas
  2. Análisis de segmentación de clientes
  3. Panel de control de gestión de inventario
  4. Métricas de rendimiento de empleados
  5. Análisis de tráfico web
  6. Pronóstico de ventas predictivo
  7. Análisis del valor de vida del cliente
  8. Análisis de sentimiento en redes sociales
  9. Análisis de la cesta de la compra
  10. Embudo de conversión de comercio electrónico
  11. Patrones de consumo de energía
  12. Detección de fraudes en reclamaciones de atención médica
  13. Optimización de la cadena de suministro global
  14. Gestión de riesgos de cartera
  15. Información sobre procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  16. Panel de control de participación en redes sociales
  17. Sistema de recomendación de películas
  18. Panel de análisis minorista

También te puede interesar: ¿Cuál es la diferencia entre Power BI y Tableau?

Ideas de proyectos de Power BI para principiantes

Visualización de datos de ventas

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo visualizar los datos de ventas de manera efectiva para identificar tendencias, analizar la distribución de ingresos y obtener información sobre el rendimiento del producto.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos de ventas con información sobre productos, clientes, fechas y montos de transacción. Puede contener columnas como ID de producto, ID de cliente, fecha de compra y monto de transacción. El preprocesamiento implica manejar valores faltantes, eliminar duplicados y crear campos calculados como ventas totales.

Consultas SQL para el análisis

En Power BI, se pueden formular consultas similares a SQL utilizando Power Query. Las consultas de ejemplo incluyen la agregación de ventas por producto, el cálculo de los ingresos totales y la agrupación de datos por períodos (meses, trimestres).

Observaciones y conclusiones

A través de la visualización de datos, se pueden identificar tendencias en las ventas, como picos o caídas estacionales. La distribución de ingresos muestra qué productos tienen mejores resultados y cuáles podrían necesitar atención estratégica. Las observaciones podrían revelar que ciertos productos son consistentemente populares mientras que otros experimentan fluctuaciones en la demanda.

Haz clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Análisis de segmentación de clientes

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo segmentar a los clientes en función de diversos atributos y comportamientos, lo que permite a las empresas adaptar sus estrategias de marketing de manera efectiva.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos contiene información de clientes, incluyendo datos demográficos, historial de compras y datos de comportamiento. Puede incluir edad, género, frecuencia de compra y monto promedio de transacción. El preprocesamiento incluye estandarizar los datos y calcular métricas específicas del cliente, como la frecuencia de compra.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas podrían involucrar la agrupación de clientes por grupos de edad, el cálculo del monto promedio de transacción para cada segmento y la identificación de preferencias de compra basadas en el género.

Observaciones y conclusiones

Se pueden identificar segmentos de clientes, como clientes de alto gasto, clientes de gasto variable y clientes de bajo gasto. Esta información puede orientar los esfuerzos de marketing, permitiendo campañas personalizadas para cada grupo. Las observaciones podrían revelar que un cierto grupo demográfico tiene un valor promedio de compra más alto, lo que lleva a estrategias publicitarias dirigidas.

Haz clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Panel de control de gestión de inventario

Objetivo

El objetivo es crear un panel interactivo que muestre de manera integral los niveles de inventario, las tasas de rotación y los disparadores de reordenamiento.

Resumen del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos de inventario con detalles del producto, cantidades de stock, umbrales de reordenamiento e historial de ventas. Las columnas pueden incluir ID de producto, stock actual, nivel de reordenamiento y cantidad de ventas. El preprocesamiento implica calcular las tasas de rotación del stock y crear columnas calculadas para sugerencias de reordenamiento.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas podrían incluir la identificación de productos con bajo stock, el cálculo de las tasas de rotación del stock y la predicción de las cantidades de reordenamiento.

Ideas y hallazgos

El panel proporciona una vista clara de los niveles de inventario, lo que permite un reordenamiento oportuno. Los hallazgos podrían revelar que ciertos productos consistentemente caen por debajo de sus umbrales de reordenamiento, lo que indica la necesidad de comunicación con el proveedor o estrategias de optimización de inventario.

Aquí está el código fuente para explorar este proyecto de Power BI.

Métricas de rendimiento del empleado

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo analizar las métricas de rendimiento de los empleados para evaluar la productividad, la asistencia y las tasas de finalización de proyectos.

Resumen del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos contiene datos relacionados con los empleados, como identificaciones de empleados, detalles del proyecto, registros de asistencia y métricas de rendimiento. Las columnas pueden incluir ID de empleado, tasa de finalización del proyecto y porcentaje de asistencia. El preprocesamiento implica calcular los porcentajes de asistencia y resumir las tasas de finalización de proyectos.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas podrían implicar calcular los promedios de porcentaje de asistencia, identificar a los empleados con mejor rendimiento y analizar las tasas de finalización de proyectos por departamento.

Ideas y hallazgos

El panel proporciona información sobre el rendimiento de los empleados, destacando a los empleados destacados y áreas de mejora. Los datos podrían revelar que la asistencia se correlaciona fuertemente con las tasas de finalización de proyectos, lo que lleva a estrategias para mejorar la productividad en general.

Aquí está el código fuente para este proyecto.

Análisis del tráfico del sitio web

Objetivo

El objetivo es analizar los datos de tráfico del sitio web para comprender el comportamiento del usuario, el contenido popular y las fuentes de tráfico.

Resumen del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos de analítica web sobre vistas de página, sesiones de usuario, fuentes de referencia y participación del usuario. Las columnas pueden incluir URL de página, fuente de referencia y tiempo dedicado a la página. El preprocesamiento implica agregar datos para obtener métricas como la tasa de rebote y la duración promedio de la sesión.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas podrían implicar analizar las vistas de página por URL, calcular las tasas de rebote e identificar las principales fuentes de referencia.

Ideas y hallazgos

El panel revela las fuentes de tráfico con el mayor número de visitas, lo que permite realizar inversiones estratégicas en canales de referencia exitosos. El análisis del comportamiento del usuario podría descubrir que los usuarios de ciertas características demográficas tienen tasas de participación más altas, lo que lleva a la creación de contenido dirigido.

Aquí está el enlace al código fuente de este proyecto de Power BI.

Ideas de proyectos de Power BI de nivel intermedio

Pronóstico de ventas predictivas

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo crear un modelo predictivo que pronostique las ventas futuras en función de datos históricos, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre inventario, recursos y estrategias de marketing.

Resumen del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos contiene datos de ventas históricas con marcas de tiempo, detalles del producto y montos de transacción. Las columnas pueden incluir fecha, ID de producto y monto de transacción. El preprocesamiento implica la limpieza de datos, el manejo de valores faltantes y la creación de características como promedios móviles.

Consultas SQL para el análisis

En Power BI, se pueden aplicar consultas avanzadas similares a SQL utilizando DAX (Expresiones de análisis de datos). Las consultas podrían incluir el cálculo de promedios móviles, la generación de características de series de tiempo y la creación de medidas para la precisión del pronóstico.

Ideas y hallazgos

Al visualizar las ventas históricas junto con las ventas futuras pronosticadas utilizando gráficos de líneas y visualizaciones de series de tiempo, se pueden identificar tendencias de ventas, reconocer patrones estacionales y realizar pronósticos precisos para fines de planificación.

Haz clic aquí para obtener el código fuente de este proyecto.

Análisis del valor de vida del cliente

Objetivo

Este proyecto se centra en calcular y visualizar el valor de vida del cliente (CLV), lo que permite a las empresas comprender el valor a largo plazo de diferentes segmentos de clientes.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye el historial de transacciones de los clientes, la frecuencia de compra y los datos demográficos. Las columnas pueden incluir el ID del cliente, el monto de la compra y la fecha de compra. El preprocesamiento implica la agregación de los montos de compra, el cálculo de la antigüedad del cliente y la segmentación de los clientes.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas DAX podrían incluir el cálculo del CLV promedio por segmento, la determinación de los clientes con el CLV más alto y la evaluación del impacto de las campañas de marketing en el CLV.

Ideas y hallazgos

La visualización del CLV por segmento de clientes a través de gráficos de barras o gráficos circulares ayuda a identificar grupos de clientes de alto valor, adaptar estrategias de marketing y optimizar los esfuerzos de retención de clientes.

Haz clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Análisis de sentimiento en redes sociales

Objetivo

Este proyecto consiste en analizar datos de redes sociales para comprender el sentimiento de los clientes hacia productos o servicios, lo que ayuda a las empresas a monitorear la reputación de la marca y las tendencias de sentimiento.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye publicaciones en redes sociales, comentarios y etiquetas de sentimiento (positivo, negativo, neutral). Las columnas pueden incluir texto, sentimiento y marca de tiempo. El preprocesamiento incluye la limpieza de los datos de texto, el análisis de sentimiento y la categorización de los sentimientos.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas DAX podrían calcular la distribución de sentimientos a lo largo del tiempo, identificar palabras clave mencionadas con frecuencia y correlacionar las tendencias de sentimiento con las campañas de marketing.

Ideas y hallazgos

La visualización de las tendencias de sentimiento mediante gráficos de líneas o nubes de palabras puede revelar fluctuaciones en el sentimiento de los clientes, resaltar preocupaciones clave y proporcionar información sobre el impacto del mensaje de la marca.

Haz clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto.

Análisis de la cesta de la compra

Objetivo

El objetivo del proyecto es descubrir asociaciones entre productos comprados, lo que permite a las empresas mejorar las estrategias de venta cruzada y optimizar la ubicación de los productos.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos comprende datos de transacciones con listas de productos comprados por transacción. Las columnas pueden incluir el ID de transacción y el ID del producto. El preprocesamiento implica transformar los datos en un formato transaccional y eliminar ruido (como artículos de baja frecuencia).

Consultas SQL para el análisis

Las consultas DAX podrían implicar el cálculo de las frecuencias de co-ocurrencia de los elementos, la generación de reglas de asociación y la identificación de pares de elementos que ocurren con frecuencia.

Ideas y hallazgos

Mediante visualizaciones como diagramas de red o mapas de calor de asociación, se pueden descubrir asociaciones de productos, recomendar artículos complementarios y optimizar la disposición de la tienda para mejorar la experiencia del cliente.

Haz clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Embudo de conversión de comercio electrónico

Objetivo

Este proyecto se basa en crear un panel de análisis de embudo para rastrear las interacciones de los usuarios en un sitio web de comercio electrónico, identificar puntos de abandono y optimizar el proceso de conversión.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos del recorrido del usuario, desde las visitas a la página de inicio hasta las compras realizadas. Las columnas pueden incluir la página visitada, la acción del usuario y la marca de tiempo. El preprocesamiento implica el seguimiento de las sesiones de los usuarios, la categorización de las acciones de los usuarios y el cálculo de las tasas de conversión.

Consultas SQL para el análisis

Las consultas DAX podrían implicar el cálculo de las tasas de conversión paso a paso, la identificación de etapas con mayores abandonos y el análisis de los factores que contribuyen a los carritos abandonados.

Ideas y hallazgos

La visualización de las etapas del embudo mediante gráficos de embudo o gráficos de barras revela información sobre el comportamiento del usuario, destaca áreas de mejora en el recorrido del usuario y sugiere estrategias para optimizar las tasas de conversión.

Haga clic aquí para explorar este proyecto de Power BI.

Ideas de Proyectos de Power BI de Nivel Avanzado

Patrones de Consumo de Energía

Fuente: PK (Experto en Excel)

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo analizar los datos de consumo de energía para identificar patrones de uso, horas pico y oportunidades de ahorro energético.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos comprende datos de consumo de energía de diversas fuentes, como hogares o empresas, junto con marcas de tiempo y valores de consumo de energía. El preprocesamiento implica:

  • Manejo de datos faltantes.
  • Agregación de datos en intervalos de tiempo.
  • Creación de características como indicadores de horas pico/no pico.

Consultas SQL para el análisis

Power Query de Power BI puede transformar y agregar datos, mientras que DAX se puede utilizar para calcular métricas como el consumo promedio por hora.

Ideas y hallazgos

La visualización de los patrones de consumo puede revelar las horas de mayor demanda de energía, ayudando a las compañías de servicios públicos a optimizar la distribución de energía y a los consumidores a tomar decisiones informadas sobre el uso de energía.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto.

Detección de Fraude en Reclamaciones de Atención Médica

Objetivo

Este proyecto implica construir un sistema para detectar reclamaciones fraudulentas de atención médica utilizando datos históricos de reclamaciones y técnicas de análisis de datos.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos de reclamaciones de atención médica con detalles sobre procedimientos, diagnósticos y montos de facturación. El preprocesamiento implica:

  • Identificación de anomalías.
  • Creación de características para patrones de reclamaciones.
  • Etiquetado de reclamaciones como legítimas o sospechosas.

Consultas SQL para el análisis

Aunque no son consultas SQL en el sentido tradicional, se puede utilizar Power Query para preprocesar datos y DAX para calcular métricas relacionadas con los patrones de reclamaciones.

Ideas y hallazgos

Al visualizar patrones de reclamaciones y anomalías, se pueden identificar actividades potencialmente fraudulentas, lo que contribuye a ahorros de costos para los proveedores de seguros y a procesos de reembolso más precisos.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Optimización de la Cadena de Suministro Global

Objetivo

El objetivo es analizar el proceso de la cadena de suministro global, identificando ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades de optimización.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos sobre proveedores, rutas de transporte, tiempos de entrega y niveles de inventario en toda la cadena de suministro. El preprocesamiento implica alinear datos de diferentes fuentes, calcular métricas de la cadena de suministro y visualizar la distribución geográfica.

Consultas SQL para el análisis

Power Query se puede utilizar para consolidar y preprocesar datos, mientras que DAX se puede utilizar para calcular métricas como el tiempo de pedido a entrega.

Ideas y hallazgos

Las visualizaciones pueden revelar cuellos de botella en la cadena de suministro, niveles óptimos de inventario y regiones con altos costos de envío, lo que ayuda a la toma de decisiones informadas para mejorar la cadena de suministro.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Gestión de Riesgos de Cartera

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo construir un panel de evaluación de riesgos para carteras de inversión, lo que permite a los inversores evaluar la exposición al riesgo y tomar decisiones bien fundamentadas.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos contiene datos financieros para diversos activos en una cartera, incluyendo precios históricos, rendimientos y volatilidad. El preprocesamiento implica calcular métricas de riesgo como el Valor en Riesgo (VaR) y la volatilidad de la cartera.

Consultas SQL para el análisis

Aunque no son consultas SQL, se pueden utilizar funciones de DAX para calcular métricas de riesgo y visualizar el rendimiento de la cartera.

Descubrimientos e ideas

Las visualizaciones pueden proporcionar información sobre la exposición al riesgo de la cartera, las correlaciones entre activos y escenarios de pruebas de estrés, lo que permite a los inversores tomar decisiones informadas sobre estrategias de mitigación de riesgos.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Descubrimientos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Objetivo

El objetivo es integrar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural en Power BI para extraer información de fuentes de datos textuales como reseñas de clientes, comentarios y encuestas.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos textuales de reseñas o encuestas de clientes y metadatos asociados. El preprocesamiento implica limpiar y tokenizar los datos de texto, realizar análisis de sentimientos y obtener ideas clave.

Consultas SQL para el análisis

Power Query se puede usar para el preprocesamiento de datos, y DAX se puede utilizar para el análisis de sentimientos y visualizaciones.

Descubrimientos e ideas

Las visualizaciones pueden mostrar tendencias de sentimientos, palabras clave mencionadas con frecuencia y distribución de sentimientos en diferentes productos o servicios, lo que ayuda a las empresas a comprender los sentimientos de los clientes y las áreas de mejora.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Tablero de participación en redes sociales

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo crear un tablero integral que rastree y visualice métricas de participación en redes sociales en varias plataformas.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye datos de participación en redes sociales, como métricas de “me gusta”, compartidos, comentarios y seguidores. El preprocesamiento implica agregar datos por plataforma, calcular tasas de participación y posiblemente integrar APIs externas para datos en tiempo real.

Consultas SQL para el análisis

Power Query y DAX se pueden utilizar para la transformación y análisis de datos, al igual que en los casos anteriores.

Descubrimientos e ideas

Al visualizar las métricas de participación en diferentes plataformas utilizando gráficos de líneas, mapas de calor y gráficos de barras comparativos, se pueden identificar períodos de mayor participación, tipos de contenido populares y la efectividad de diferentes estrategias de participación.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto.

Sistema de recomendación de películas

Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema de recomendación de películas utilizando Power BI que sugiera películas a los usuarios en función de sus preferencias y historial de visualización.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos

El conjunto de datos incluye metadatos de películas, calificaciones de usuarios e historiales de visualización. El preprocesamiento implica limpiar los datos, agregar las preferencias de los usuarios y preparar los datos para modelos de filtrado colaborativo o basados en contenido.

Consultas SQL para el análisis

Power Query se puede utilizar para el preprocesamiento de datos, mientras que los cálculos de DAX pueden ayudar a generar recomendaciones de películas.

Descubrimientos e ideas

Al visualizar las preferencias de los usuarios y las películas recomendadas, se puede evaluar la efectividad del sistema de recomendación, comprender los géneros de películas populares y proporcionar a los usuarios sugerencias de visualización personalizadas.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto de Power BI.

Tablero de análisis de ventas al por menor

Objetivo: Este proyecto tiene como objetivo crear un tablero de análisis para empresas minoristas para analizar las tendencias de ventas, el comportamiento de los clientes y el rendimiento de las tiendas.

Descripción general del conjunto de datos y preprocesamiento de datos: El conjunto de datos incluye datos de ventas, perfiles de clientes e información de tiendas. El preprocesamiento implica agregar datos de ventas, calcular métricas de clientes y crear visualizaciones geográficas.

Consultas SQL para el análisis: Power Query se puede utilizar para el preprocesamiento de datos, y DAX se puede usar para calcular métricas como el valor de vida del cliente y las tasas de crecimiento de las ventas.

Descubrimientos e ideas: Las visualizaciones pueden revelar información sobre la demografía de los clientes, los productos populares y las horas pico de compras, lo que permite a los minoristas optimizar el inventario, planificar campañas de marketing y mejorar la experiencia del cliente.

Haga clic aquí para explorar el código fuente de este proyecto.

Conclusión

Involucrarse en proyectos de Power BI es una forma efectiva de mejorar sus habilidades de análisis y visualización de datos. Ya sea que sea un principiante o un profesional experimentado, los proyectos mencionados anteriormente se adaptan a diferentes niveles de experiencia. Al aplicar Power BI a escenarios del mundo real, mejorará su destreza técnica y obtendrá conocimientos prácticos en diversas industrias. Para mejorar aún más sus habilidades, considere explorar nuestros recursos en línea con el programa BlackBelt+.

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