La idea detrás de Heat Streams no es mala (aunque tampoco especialmente original): crear un mapa de calor asociado a los valores que para un campo adopta una métrica, forzando que el segundo eje de la gráfica sea (supuestamente) temporal. Sin embargo, tal y como vamos a ver, se trata de un desarrollo muy poco pulido, con algunas limitaciones prácticas y no tan útil como podría esperarse. La visualización nos ofrece el siguiente panel de campos:
La visualización Python visual (Objeto visual de Python) es muy parecida al Objeto visual de script de R: Llevaremos a ésta campos de nuestro modelo de datos e introduciremos código escrito en Python, Power BI enviará esta información a nuestra instalación local de Python y ésta devolverá una imagen que se mostrará en la visualización. El panel de campos de la visualización es muy simple:
La visualización R script visual (Objeto visual de script de R) nos permite pasar a nuestra instalación de R cierto código (escrito en R, por supuesto) y datos de nuestro modelo de datos. Nuestra instalación de R va a ejecutar el código sobre dichos datos, va a generar una imagen y la va a devolver a Power BI, mostrándose como visualización.
El panel de campos de esta visualización es muy simple:
La matriz o matrix nos permite representar un conjunto de datos (por ejemplo, “Ventas”) segmentado según dos criterios que serán representados en una tabla con encabezados de fila y de columna (por ejemplo, “País” y “Año”). Esta visualización es semejante a la que resultaría de crear una tabla dinámica en Excel.
El panel de campos de la matriz es el que cabría esperar en este caso, con campos para filas, columnas y valores:
La tablas (tables en inglés) nos permiten mostrar información de forma tabular. Su panel de campos es muy simple:
Las segmentaciones o slicers son una de las visualizaciones que más prácticas resultan pues permiten al usuario de nuestro informe (seamos nosotros o no) segmentar los datos del informe según el criterio controlado por la segmentación. Su panel de campos es sumamente simple:
El KPI o indicador es perfecto cuando queremos mostrar y destacar una cifra, pero referenciándola a los valores históricos de la misma. El panel de campos de esta visualización es el siguiente:
La tarjeta de varias filas o Multi-row card es de utilidad cuando queremos mostrar un conjunto de cifras independientes de cualquier otra referencia. Su panel de campos es tan sencillo como el de la visualización tipo tarjeta:
La tarjeta es de utilidad cuando queremos mostrar una cifra independiente de cualquier otra referencia, lo que frecuentemente resulta más impactante y fácil de interpretar que otras gráficas más sofisticadas. Su panel de campos es extremadamente sencillo, admitiendo un único campo:
El gauge, medidor o gráfico indicador es especialmente útil si queremos mostrar un valor comparándolo con otro que se considera valor objetivo. Su panel de campos es el siguiente:
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