Power Query: limpieza, tipado y columnas derivadas. En la sesión 1 armamos el diagnóstico de la base sin tocar nada. Hoy lo convertimos en pasos de Power Query: tipos asignados a mano, “NA” tratado como faltante, duplicados quitados por clave y tres columnas nuevas que el tablero va a necesitar: EstadoMora, TramoMora y TramoEdad.
📁 Materiales del proyecto
La base cartera_anonimizada.csv, los PDF de cada sesión y los archivos de trabajo están en la carpeta del proyecto (es la misma para las 4 sesiones):
1. Del diagnóstico a los pasos
Cada problema que listamos en la sesión 1 se resuelve con un paso concreto en Power Query. El orden importa: primero los tipos, después los faltantes y duplicados, y al final las columnas derivadas.
| Problema del diagnóstico | Paso en Power Query |
|---|---|
| Columnas con tipo incorrecto o sin tipo | Tipado manual, columna por columna |
| Textos “NA” en lugar de vacíos | Reemplazar “NA” por null |
| Valores raros o fuera de rango | Revisar con el perfil de columnas y corregir o marcar |
| Operaciones repetidas | Quitar duplicados por la columna clave |
| Falta información para el tablero | Columnas EstadoMora, TramoMora y TramoEdad |
Idea clave
Power Query no modifica el CSV original: guarda una receta de pasos que se repite cada vez que actualizás. Si mañana llega la base del mes siguiente, la limpieza se hace sola.
2. Qué vas a aprender
- Tipar a mano sin errores: por qué en la conexión elegimos “No detectar” y cómo asignar cada tipo con criterio.
- Tratar “NA” y valores raros: que los faltantes sean faltantes de verdad y no texto.
- Quitar duplicados con criterio: elegir la clave correcta antes de eliminar filas.
- Crear EstadoMora, TramoMora y TramoEdad: columnas condicionales listas para segmentar el tablero.
3. Las columnas derivadas
| Columna | Para qué sirve |
|---|---|
| EstadoMora | Separa las operaciones al día de las que están en mora. |
| TramoMora | Agrupa los días de mora (ddm): Al día, 1–30, 31–60, 61–90, >90. |
| TramoEdad | Agrupa a los clientes por rango de edad. |
⚠ El orden de los if importa
En una columna condicional, Power Query evalúa las condiciones de arriba hacia abajo y se queda con la primera que se cumple. Si ponés “> 30” antes que “> 90”, una operación con 120 días cae en el tramo equivocado.
4. Con IA: tu copiloto
Usá este prompt en Claude o ChatGPT y compará el resultado con lo que hicimos en clase:
Sos experto en Power Query (M). Escribí un paso que agregue la columna TramoMora a partir de ddm (Al día, 1–30, 31–60, 61–90, >90) y explicá en 2 líneas por qué importa el orden de los if.
Practicá · Tu turno (15 min)
- Aplicá los pasos de la clase sobre tu archivo Cartera_Taller.pbix.
- Abrí el perfil de columnas otra vez y verificá que ya no quedan “NA” ni errores de tipo.
- Anotá cuántas filas tenía la base antes y después de quitar duplicados.
- Creá las tres columnas derivadas y revisá que cada tramo tenga sentido.
🔒 La base es anónima
No tiene cédula, teléfono ni nombres: el cliente es un código como CLI000123 y el oficial, OF####. Los montos y la mora son reales, así que los resultados son de verdad, pero nadie queda identificado. Así se trabaja con datos sensibles.
Curso Power BI + DAX + IA · Proyecto 1: Cartera de Créditos · Quantux AI · MSc. Oscar González Frutos.