Clases
1: Fundamentos de transformación de datos con Power Query
2: Casos comunes de transformación y unión de tablas
3: Carga y Automatización en Power Query
4: Conectores locales en Power Query
5: Reto con Caso real en Power Query
6: Conectores en línea de Power Query
Funciones de limpieza de datos
Participaciones
Silvana hace 3 semanas
otra pregunta: ¿que es mejor?, en cuanto a calidad, tiempo, resultados, ¿limpiar datos con powerbi o con python??
↳ Responder
JuliaBravo490 hace 3 semanas
Ambas herramientas son útiles, pero depende del objetivo: Power BI es más rápido y visual para tareas estándar, ideal si buscas resultados inmediatos sin programar; Python ofrece mayor control y calidad para limpiezas complejas, grandes volúmenes o automatización
0
Silvana hace 3 semanas
BUENAS TARDES, Consulta: cual es la mejor practica? todo en mayuscula o todo en minuscula
↳ Responder
JuliaBravo490 hace 3 semanas
Hola, Silvana.
En limpieza de datos, la mejor práctica no es usar todo en mayúscula ni todo en minúscula de forma arbitraria, sino estandarizar el formato de texto según el contexto del análisis. Por ejemplo, si estás limpiando datos en Power Query, es recomendable convertir los valores de texto a mayúsculas o minúsculas para evitar duplicados por diferencias de formato y asegurar coincidencias exactas en filtros, relaciones o agrupaciones.
Saludos,
En limpieza de datos, la mejor práctica no es usar todo en mayúscula ni todo en minúscula de forma arbitraria, sino estandarizar el formato de texto según el contexto del análisis. Por ejemplo, si estás limpiando datos en Power Query, es recomendable convertir los valores de texto a mayúsculas o minúsculas para evitar duplicados por diferencias de formato y asegurar coincidencias exactas en filtros, relaciones o agrupaciones.
Saludos,
0
Estás agregando un comentario en esta clase
Inicia sesión para dejar tu duda, comentario y/o respuesta