5 consejos para dominar Data Studio

Mi visión sobre las herramientas clave en Data Studio para crear dashboards poderosos. Destacamos la estructuración eficiente de datos, la inclusión de textos aclarativos, la utilidad de las visualizaciones de la comunidad, y el recurso de Case & Ifs para nuevos campos. Además, enfatizamos la importancia de dominar Regex y Google Sheets para un aprovechamiento completo.

Data Extract: agiliza la carga de tus datos en Data Studio

La entrada explora la funcionalidad «Data Extract», que potencia la velocidad de carga de datos, mejorando la usabilidad y la eficiencia. Se presenta un ejemplo práctico de una empresa de distribución de espantapájaros que requiere un dashboard para controlar ventas. A pesar de las dificultades en la conexión de bases de datos, se descubre cómo usar Data Extract para pre-cargar información en DataStudio, aliviando la carga de llamadas y optimizando el proceso.

API Calls: explorando los datos de Hubspot con python (parte 2 y final)

En esta segunda parte, se exploran técnicas esenciales para organizar y estructurar datos con Pandas y Python. Se destaca la versatilidad de las técnicas de unión y fusión de datos, incluyendo «join», «explode», «map» y «merge». Se subraya la utilidad de estas técnicas para relacionar datos, crear nuevas columnas y denormalizar DataFrames. Aprendemos a jugar con un Jupyter Notebook proporcionado.

API Calls: explorando los datos de Hubspot con python (parte 1)

En esta primera parte, se explica las bases de una API y presenta HubSpot como un CRM y herramienta de marketing todo en uno. Se aborda el desafío de obtener datos específicos y revela cómo usar una API Key para autenticarse. Introducimos un script de Python que realiza una llamada a la API de HubSpot, recuperando los IDs de emails y almacenándolos en un archivo JSON. Resaltamos la importancia de módulos como argparse, urllib.parse y json, y enfatiza la función de paginación y filtrado para recopilar datos necesarios.

Filtros y Condicionales en DataStudio

Google Datastudio, a pesar de ser más sencillo que algunas herramientas similares, ofrece una potente solución para visualizar datos. Su integración con la suite de Google, variedad de gráficas, y facilidad de uso lo hacen valioso. Se explora un caso real de un dashboard que determina alimentos aptos para intolerantes a la fructosa, usando filtros y condicionales para cambiar el color según los resultados. Al usar Google Sheets como fuente de datos y personalizar el formato condicional, se logra un dashboard útil y dinámico.

Cómo unificar datos de forma dinámica en Google Sheets

¿Necesitas unir datos de varias hojas de Excel? Te presento un truco simple en Google Sheets para unificar y actualizar datos automáticamente. Utilizando Importrange y Query, logré crear una única hoja con información ordenada y dinámica. ¡Comparto el proceso paso a paso!

Streamlit vs Dash: cómo crear tu propio dashboard interactivo con python

Al iniciar mi blog, me encontré con la típica indecisión sobre qué contenido compartir. ¿Qué debería ser mi primer tema? ¿Interesará a alguien? Decidí seguir mi instinto y centrarme en algo que me apasiona: dashboards y visualización de datos. Mi enfoque será claro y directo, sin rodeos. A lo largo del post, trazaré un camino detallado para crear un dashboard usando las herramientas Dash y Streamlit. Desde la extracción y construcción de datos, hasta la comparación de ambas opciones. Compartiré los desafíos que enfrenté y las decisiones que tomé durante el proceso, concluyendo que Streamlit es una elección ideal para proyectos personales de visualización de datos.