Descripción: La medida en el contexto del análisis de datos se refiere a un cálculo utilizado para agregar y resumir datos de manera efectiva. Este concepto es fundamental en herramientas de análisis y visualización de datos, como lenguajes de programación y software de análisis. Las medidas permiten a los analistas y a los usuarios de negocios obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos, facilitando la toma de decisiones informadas. Las medidas pueden incluir cálculos como sumas, promedios, conteos y porcentajes, y se utilizan para crear métricas que reflejan el rendimiento de un negocio o un proceso. Al ser dinámicas, las medidas se recalculan automáticamente en función de los filtros y segmentaciones aplicadas en los informes, lo que proporciona una visión más precisa y contextualizada de los datos. En resumen, las medidas son herramientas esenciales en el análisis de datos que permiten transformar datos crudos en información útil y comprensible.
Usos: Las medidas se utilizan principalmente en el análisis de datos para crear informes y dashboards que permiten a las empresas evaluar su rendimiento. En diversas herramientas de análisis, las medidas son fundamentales para calcular KPIs (Indicadores Clave de Rendimiento) que ayudan a las organizaciones a monitorear su éxito en tiempo real. También se utilizan en la creación de modelos de datos, donde se pueden definir medidas personalizadas para satisfacer necesidades específicas de análisis.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de medida es el cálculo del total de ventas en un periodo determinado, que se puede expresar como ‘Total Ventas = SUM(Ventas[Importe])’. Otro ejemplo sería calcular el promedio de satisfacción del cliente a partir de encuestas, que podría definirse como ‘Promedio Satisfacción = AVERAGE(Satisfacción[Calificación]).
