Evaluación práctica para el examen PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst

Tiene previsto usar Power BI Desktop para crear un informe con varias visualizaciones. Debe crear un objeto visual que admita lo siguiente: filtra otros objetos visuales en la misma página del informe permite a los usuarios buscar valores por los que filtrar los demás objetos visuales ¿Qué tipo de visualización debe usar?. Embudo. Matriz. Gráfico de dispersión. Segmentación.

Tiene previsto crear un informe en Power BI Desktop. Debe crear una visualización para mostrar un total acumulado. El plan debe cumplir los requisitos siguientes: Las columnas de valor inicial y final deben iniciarse en el eje horizontal. Los valores intermedios deben ser columnas flotantes. ¿Qué tipo de visualización debe usar?. Combo. Embudo. Esparcir. Cascada.

Debe crear un objeto visual de R personalizado mediante Power BI Desktop. ¿Qué tiene que hacer primero?. Configure las opciones globales de scripting de R en Power BI Desktop. Habilite las características en versión preliminar en Power BI Desktop. Habilite la opción de objetos visuales de script en el panel Visualización de Power BI Desktop. Instale R en el equipo.

En Power BI Desktop, abre un informe de Power BI que contiene tres páginas denominadas Main, Error Rate y On-Time Rate. Agrega un botón a la página Main para la navegación. Debe implementar una solución que cumpla los siguientes requisitos: El destino de navegación debe cambiar en función del resultado de una medida DAX denominada [Tasa de errores]. Si [Tasa de errores] es mayor que el 5 %, el botón debe mostrar el texto "Tasa de errores" y navegar a la página Tasa de errores. De lo contrario, el botón debe mostrar el texto "Tasa a tiempo" y navegar a la página Tasa a tiempo. ¿Qué tres acciones deberá realizar? Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. Cree una medida DAX que genere el nombre de página correcto en función del valor de [Tasa de errores]. Establezca el tipo de botón en Navegación de páginas y, a continuación, use el formato condicional para especificar el destino. Establezca el tipo de botón en Marcador y, a continuación, use el formato condicional para especificar el destino. Establezca el destino de navegación en la página Tasa de errores. Use el formato condicional para establecer el texto del botón.

Debe crear un informe en Power BI Desktop que muestre los datos de ventas de su empresa de forma que se agrupen los clientes de una edad similar. ¿Qué objeto visual debe agregar al informe?. Targeta. Medidor. Esparcir. Gráfico de rectángulos.

Implemente la característica Preguntas y respuestas en un informe para que los usuarios puedan obtener por sí mismos respuestas a sus preguntas. Debe mejorar las funcionalidades de búsqueda de preguntas y respuestas para los usuarios finales. ¿Qué dos configuraciones puede agregar? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. Agregue un esquema lingüístico al conjunto de datos. Agregue sinónimos a campos de modelo. Configure el conjunto de datos como un modelo compuesto. Organice las columnas y medidas del conjunto de datos en carpetas lógicas en el panel Campos.

Tiene un gráfico de barras y un objeto visual de gráfico de columnas en una página de informe. Al seleccionar cualquier columna del objeto visual del gráfico de barras, se filtran los datos del gráfico de columnas a menos del 1 % de su valor sin filtrar. ¿Qué tipo de interacción visual se debe usar cuando el gráfico de barras filtra el gráfico de columnas para asegurarse de que se puedan ver fácilmente los datos?. Expandir. Obtención de detalles. Filtro. Destacar.

Tiene un informe de Power BI que usa datos importados desde una base de datos. Agrega una segmentación a un informe. Debe sincronizar la segmentación para usarla en otras páginas del informe. ¿Qué es necesario para sincronizar segmentaciones entre las páginas de un informe?. Cada segmentación debe ser del mismo tipo. Cada segmentación debe estar visible. Cada segmentación debe tener el mismo título. Cada segmentación de datos debe usar la misma columna.

Ha implementado la seguridad basada en roles que restringe el acceso a un modelo semántico de Power BI Desktop para los usuarios a los que se les asigna el rol denominado Salespeople. Debe validar que la implementación funciona. ¿Qué debería hacer?. En Editor de Power Query, agregue una columna condicional a la tabla Salesperson. En la vista Informe, active la característica Ver como. En la vista Informe, agregue un filtro de expresión DAX a la tabla Salesperson. En la vista Informe, cree un parámetro hipotético.

Una organización usa Microsoft Power BI para analizar los datos de ventas. El equipo observó picos inesperados en los ingresos en fechas específicas. Debe identificar y explicar estos picos mediante un informe de Microsoft Power BI. ¿Qué debería hacer?. Analice los factores de ingresos utilizando la visualización de Influenciadores clave. Use la detección de anomalías en un gráfico de líneas. Explore las categorías de ingresos mediante un árbol de descomposición. Resalte los valores atípicos al utilizar formato condicional.

¿Qué objeto visual de IA nativo ayuda a explicar las correlaciones de una métrica dentro del conjunto de datos?. Objeto visual Esquema jerárquico. Objeto visual Elementos influyentes clave. Objeto visual Preguntas y respuestas. Objeto visual Narrativa inteligente.

Debe agregar una línea de análisis a un objeto visual. El valor de la línea debe ser igual al resultado de una medida DAX que siempre devuelve un valor único coherente. La medida DAX solo debe usarse para rellenar la línea de análisis. ¿Qué tipo de línea de análisis debe usar?. Línea de promedio. Línea de constante. Línea máxima. Línea de mínimo.

Su organización usa Microsoft Power BI para analizar los datos de ventas. Un informe supervisa las tendencias de ventas mensuales. Debe configurar el informe para detectar automáticamente patrones inusuales en los datos de ventas. Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. ¿Qué dos acciones debe realizar?. Cree una jerarquía de fechas personalizada. Añada un visual de gráfico de líneas. Agregar una visualización de preguntas y respuestas. Agregue la detección de anomalías.

Tiene previsto crear un panel de Power BI y configurar alertas que le enviarán una notificación cuando los datos presentados en los objetos visuales del panel alcancen umbrales específicos. ¿Qué tres tipos de objetos visuales admiten la funcionalidad de alerta? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. Targeta. Medidor. KPI. Gráfico de rectángulos. Cascada.

Su empresa tiene un servidor de SharePoint ubicado en un centro de datos de Montreal. Tiene previsto crear un informe en el servicio Power BI que usará los archivos de Microsoft Excel almacenados en el servidor de SharePoint. Debe recomendar una solución para asegurarse de que el conjunto de datos del informe se puede actualizar automáticamente todos los días. ¿Qué debería incluir en la recomendación?. una red privada virtual de punto a sitio (VPN). una red privada virtual (VPN) de sitio a sitio. una puerta de enlace de datos local. Azure Data Box.

Tiene previsto crear un área de trabajo de Power BI. Debe asegurarse de que podrá configurar un grupo de Microsoft 365 cuya biblioteca de documentos de SharePoint Online esté disponible para los usuarios del área de trabajo una vez creado el área de trabajo. ¿Qué valor debe configurar al crear el área de trabajo?. Permitir que los colaboradores actualicen la aplicación. Desarrollar una aplicación de plantilla. Modo de licencia. Área de trabajo OneDrive.

Planea certificar un modelo semántico de Power BI. Debe identificar en qué nivel se asignan los permisos para certificar un modelo semántico. ¿Qué nivel debe identificar?. Conjunto de datos. Inquilino. Libro. Área de trabajo.

Administra un área de trabajo de Power BI en capacidad compartida. El área de trabajo contiene un informe que usa un modelo semántico denominado DS1. Debe implementar una actualización incremental de DS1. ¿Qué debe hacer primero?. En Power BI Desktop, defina parámetros de filtro. En Power BI Desktop, defina la directiva de actualización incremental. Publique el conjunto de datos en el servicio Power BI. Actualice el área de trabajo de Power BI a la SKU Premium.

Administra un área de trabajo de Power BI en una capacidad compartida. El área de trabajo contiene un modelo semántico denominado DS1. Tiene previsto programar una actualización de DS1. ¿Cuál es el número de errores de actualización consecutivos de DS1 que deshabilitará automáticamente la programación de actualización?. 2. 4. 16. 64.

Tiene un área de trabajo de Power BI Premium por usuario. ¿Cuál es el número máximo de actualizaciones que se pueden programar cada día?. 1. 8. 16. 48.

Su organización usa Microsoft Power BI para analizar los datos de ventas. El equipo de ventas se preocupa por los usuarios no autorizados que exportan datos confidenciales. Debe asegurarse de que solo los usuarios autorizados puedan exportar datos confidenciales desde informes de Power BI. ¿Qué debería hacer?. Aplicar etiquetas de confidencialidad. Asignar roles de colaborador. Deshabilite el uso compartido de informes. Habilite el modo DirectQuery.

Su organización usa un área de trabajo de Microsoft Power BI para administrar y compartir informes y paneles. Debe asignar roles para controlar los permisos de usuario para editar, eliminar y ver contenido. ¿Qué rol debe asignar?. Administrador. Colaborador. Miembro. Visor. No asigne roles y no comparta el enlace del área de trabajo.

Ha comenzado el proceso de creación de un modelo semántico de Power BI mediante la conexión a un origen de datos basado en varias tablas de una base de datos de SQL Server. Debe modificar la relación entre las tablas. ¿Qué interfaz debe usar en Power BI Desktop?. Vista de tabla. Vista de modelo. Vista de consulta DAX. Vista de informe.

Su organización tiene un modelo de Power BI con varias tablas, incluida una tabla "Sales" con datos transaccionales y una tabla "Products" con detalles del producto. Debe agregar datos de ventas por categorías de productos. ¿Qué debería hacer?. Agregue una columna calculada en la tabla "Ventas" para la columna "Categoría". Cree una relación de muchos a uno de "Ventas" a "Productos". Defina una relación de muchos a muchos entre las tablas 'Sales' y 'Products'. Use la característica "Detección automática" para crear relaciones. Cree una relación de uno a varios de "Ventas" a "Productos".

Está diseñando un modelo de datos en Power BI. Debe evitar introducir ambigüedad en el diseño del modelo de datos. ¿Qué tipo de cardinalidad debe evitar?. Varios a varios. Varios a uno. Uno a varios. Uno a uno.

Tiene una tabla de hechos que contiene datos de ventas y las dos columnas de fecha siguientes: Fecha de Pedido Fecha de envío Ambas columnas tienen una relación con la columna Date de la tabla Calendar y las medidas DAX se han configurado para usar estas relaciones para los cálculos relacionados con las fechas de pedido o envío. Debe asegurarse de que, de forma predeterminada, la tabla Calendar NO filtre la tabla de hechos, a menos que use una medida DAX que use estas relaciones. ¿Qué debería hacer?. Deshabilite Activar esta relación para ambas relaciones. Habilite Aplicar filtro de seguridad en ambas direcciones para ambas relaciones. Habilite Activar esta relación para ambas relaciones. Establezca la dirección del filtro cruzado en ambas opciones para cada relación.

Tiene previsto usar la funcionalidad de tabla calculada para agregar una tabla duplicada en Power BI Desktop. ¿Qué características de la tabla original se duplicarán?. Solo visibilidad de datos y columnas. Solo datos y jerarquías. Visibilidad de datos, jerarquías y columnas. Solo datos.

Debe desarrollar una medida rápida en Power BI Desktop. ¿Qué dos elementos puede usar? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. Cálculos. Columnas condicionales. Consultas de expresiones de análisis de datos (DAX). Campos. Funciones de Power Query M.

Va a crear un informe en Power BI Desktop mediante un modelo semántico que contiene datos de ventas. Debe crear una medida que proporcione siempre el valor de las ventas totales para el año 2022, independientemente de qué año esté seleccionado en cualquier objeto visual del mismo informe. ¿Qué función DAX debe usar en combinación con la función SUM para invalidar el contexto y proporcionar el resultado?. Calcular. Filtro. Ignorar. Sumx.

Debe usar medidas rápidas de DAX para generar resultados para usarlos en un informe. ¿Qué tipo de cálculos de medidas rápidas DAX NO funcionan con una tabla DirectQuery?. Agregado por categoría. Operaciones matemáticas. Inteligencia de tiempo. Funciones X.

Tiene un modelo semántico de Power BI Desktop que incluye una tabla denominada Salesperson. La tabla incluye una columna denominada UPN. UPN contiene el nombre principal de usuario de la cuenta de Microsoft Entra ID del comercial. Debe asegurarse de que cada comercial solo podrá ver las filas de la tabla Salesperson donde el valor de la columna UPN coincide con su nombre principal de usuario. ¿Qué dos acciones debe realizar? Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. Agregue una columna calculada a la tabla Salesperson. Agregue una columna condicional a la tabla Salesperson. Agregue un filtro de expresión DAX a la tabla Salesperson. Cree un rol. Cree un parámetro de hipótesis.

Tiene un modelo semántico en Power BI Desktop, basado en una fuente de datos con un esquema de estrella. Debe usar la expresión de análisis de datos (DAX) para crear una tabla de fechas en el conjunto de datos y rellenar la tabla con un intervalo de fechas en función de la fecha más antigua y la última dentro del modelo semántico. ¿Qué función debe usar?. CALENDARIO. CALENDARAUTO. FECHA. DATEDIFF.

Debe reducir el tamaño de un modelo semántico de Power BI que contenga dos tablas de dimensiones denominadas Fecha y ubicación, y una tabla de hechos denominada Temperaturas. La tabla Temperatures contiene los siguientes campos: Reading Time (fecha y hora) DateKey (fecha) LocationKey (número entero) Temp C (decimal) Tiene una fila por cada intervalo de 5 minutos para cada ubicación. La tabla Temperatures está relacionada con las dimensiones Date y Location mediante relaciones de varios a uno. Debe reducir la cardinalidad de la tabla. La solución debe asegurarse de que el modelo semántico admite informes que analizan la temperatura media por hora y ubicación. ¿Qué dos acciones debe realizar? Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. Cree una columna que contenga los valores de tiempo para el inicio de la hora del valor Reading Time. Deshabilite la carga de consultas en la consulta Temperatures en el Editor de Power Query. Quite las filas que se producen exactamente a los 0 minutos y 0 segundos en la hora. Use la funcionalidad Agrupar por para agregar las filas por hora, DateKey y LocationKey y, a continuación, cree un valor Temp C medio por fila. Utilice la función Agrupar por para agregar las filas por DateKey, Reading Time y LocationKey y, a continuación, cree un valor Temp C máximo por fila.

Decide quitar columnas innecesarias del modelo de datos. ¿Cuáles son dos posibles ventajas de rendimiento que se derivan de ello? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. reduciendo los tiempos de carga de la página del informe. mejorando el rendimiento de DAX. aumentando la velocidad de actualización. reduciendo el tamaño del modelo de datos.

Tiene Power BI Desktop. Debe determinar los tiempos de consulta de un objeto visual de página de informe. ¿Qué método usaría?. Actualice el modelo de datos. Ejecute el Analizador de procedimientos recomendados en el Editor tabular. Use Diagnósticos de sesión desde el Editor de Power Query. Use el Analizador de rendimiento.

Tiene un archivo PBIX de Power BI Desktop que contiene un único informe de página con varios objetos visuales. Tiene previsto usar Analizador de rendimiento para evaluar el rendimiento de los objetos visuales. Debe eliminar el impacto del almacenamiento en caché visual durante la evaluación. ¿Qué debe hacer primero?. Agregue una página en blanco al archivo PBIX. Conecte DAX Studio al modelo de datos. Vuelva a abrir el archivo PBIX. Inicie la grabación.

Tiene previsto obtener datos de un modelo semántico de Power BI a partir de archivos planos. Debe seleccionar una ubicación para los archivos. La ubicación debe proporcionar la capacidad de configurar la actualización programada para el modelo semántico mediante credenciales de Microsoft 365. ¿Qué dos tipos de ubicación debe recomendar? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. Archivo local. OneDrive para la Empresa. Cuenta personal de OneDrive. SharePoint - Sitios de grupo.

Debe realizar cambios en los orígenes de datos. ¿Qué tres cambios son compatibles con la configuración del origen de datos en la interfaz de Power Query? Cada respuesta correcta presenta una solución completa. Agregando una columna. Borrando permisos. Editando permisos. Modificando la ruta de acceso del archivo. Cambiando e nombre de una columna.

Tiene un modelo semántico de Power BI que obtiene datos de una tabla en una base de datos de SQL Server. ¿Desde qué vista de Power BI Desktop puede modificar el modo de almacenamiento de la tabla?. Vista de datos. Vista de modelo. Vista de página. Vista de informe.

Tiene previsto publicar un modelo semántico desde Power BI Desktop. Debe asegurarse de que se puede cambiar un nombre de servidor una vez publicado el modelo semántico en el servicio Power BI. ¿Qué dos acciones debe realizar? Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. Cree un parámetro. Cree una consulta para el nombre del servidor. En la configuración del origen de datos de Power BI Desktop, actualice los permisos. En la configuración del origen de datos, actualice el origen del servidor para usar un parámetro. Actualice el paso aplicado Origen de todas las consultas relacionadas para hacer referencia a la consulta de nombre del servidor.

Ha creado un modelo semántico de Power BI y necesita crear varios informes. ¿Cuál es una ventaja de usar un modelo semántico de Power BI como origen de datos para varios informes en comparación con cada informe que tiene un conjunto de datos independiente?. Aumenta el número de actualizaciones programadas que se pueden configurar para el modelo semántico de Power BI. Aumenta la velocidad de los informes y objetos visuales conectados a los modelos semánticos de Power BI. Impide que los datos confidenciales se compartan con los consumidores de informes. Reduce el número de modelos semánticos, actualizaciones y requisitos de almacenamiento en el servicio Power BI.

Tiene una consulta que recupera datos de una tabla que contiene más de 8000 filas de datos. En el Editor de Power Query, observa que las estadísticas de columna de cada una de ellas muestran un recuento de exactamente 1000. Debe asegurarse de que las estadísticas de columna de cada una muestran las estadísticas basadas en todas las filas que devuelve la consulta. ¿Qué debería hacer?. Agregue un paso Table.Buffer aplicado a la consulta. Vuelva a crear el modo de almacenamiento para que sea DirectQuery. Cree un parámetro de recuento Primeras N filas para la consulta. En la ventana de consulta, seleccione Generación de perfiles de columnas entodo el conjunto de datos.

Está analizando los datos de consulta mediante el Editor de Power Query. Debe asegurarse de que las estadísticas de columna se basan en un análisis de todo el conjunto de datos. ¿Qué debería hacer?. Vuelva a crear el modo de almacenamiento para que sea DirectQuery. En la barra de estado, cambie el estado de generación de perfiles a todo el conjunto de datos. En el Editor de Power Query, habilite la generación de perfiles de columnas desde la cinta Ver. Cargue los datos en el modelo de datos.

Importa un archivo de Excel en Power BI Desktop y empieza a analizar los datos en el Editor de Power Query. Debe identificar valores atípicos en una columna de texto dentro del origen de datos. ¿Qué información debe usar del Editor de Power Query?. los valores mínimo y máximo del perfil de columna. las entradas superior e inferior en Distribución de valores. el valor de la entrada Distinct en las estadísticas de columna. el valor de la entrada Unique en las estadísticas de columna.

Su organización usa Microsoft Power BI para analizar los datos de ventas, que contiene valores NULL en la columna "Importe de ventas" y entradas de texto en campos numéricos. Debe limpiar los datos para resolver estas incoherencias. ¿Qué dos acciones debe realizar? Cada respuesta es parte de la solución. Cree una medida DAX para devolver solo valores válidos. Usa Power Query para filtrar valores nulos. Limpie manualmente los datos en Excel y vuelva a importarlos. Use Power Query para reemplazar texto por números. Use Power Query para cambiar el tipo de datos de columna a texto.

Su empresa usa Microsoft Power BI para supervisar los niveles de inventario entre almacenes. Una visualización de matriz muestra las cantidades de inventario por producto y almacén. Debe resaltar los productos con niveles de existencias por debajo de un umbral crítico. ¿Qué debería hacer?. Agregue una línea de tendencia para analizar los cambios de nivel de stock a lo largo del tiempo. Aplicar formato condicional con iconos. Habilite la detección de anomalías para niveles de existencias inusuales. Utiliza un segmentador para filtrar los productos por debajo del umbral.

Tiene una hoja de cálculo de Excel que contiene tres columnas con la etiqueta Year, 2021 y 2012. Las entradas de las filas de la primera columna son los nombres de todos los meses, mientras que las otras dos columnas contienen el importe de ventas de cada mes para el año correspondiente. Puede importar datos de la hoja de cálculo de Excel en Power BI Desktop. Debe transformar los datos para que consten de tres columnas: la primera contendrá el mes, la segunda el año y la tercera el importe de las ventas de ese mes y ese año. ¿Qué transformación debe utilizar primero?. Dinamización. Quitar columnas. Transposición de tabla. Anulación de dinamizción.

En el Editor de Power Query, se importan datos desde un archivo .csv. Los datos incluyen una columna denominada ZIP que contiene códigos postales de Estados Unidos. Observa que el Editor de Power Query aplica automáticamente el tipo de datos de número entero a la columna ZIP. Debe asegurarse de que la columna ZIP usa el tipo de datos de texto y que todos los valores siguen siendo de 5 caracteres. ¿Qué debería hacer?. En la vista de datos de Power BI Desktop, cambie el tipo de datos de columna de número a texto. En el Editor de Power Query, agregue un nuevo paso aplicado al final de la consulta para convertir la columna ZIP del número otra vez en texto. En el Editor de Power Query, elimine el paso de tipo modificado. En el Editor de Power Query, actualice el paso de tipo modificado actual y reemplace la conversión de número a texto de la columna ZIP.

Tiene una tabla que contiene una columna denominada ProductID. La columna ProductID contiene valores que tienen un prefijo de PD seguido de cinco números. Por ejemplo: PD15332. Tiene previsto convertir los valores ProductID en números (enteros). Debe quitar las dos letras iniciales de los valores ProductID actuales. ¿Qué permisos debe usar?. Quitar filas. Reemplazar errores. Reemplazo de valores. Recortar.

Desde Power BI Desktop, crea un origen de datos mediante la importación de una colección de elementos de Cosmos DB para NoSQL. Se conecta a la cuenta, la base de datos y la colección de Cosmos DB, pero la vista previa muestra solo una lista de elementos denominados Record. Debe seleccionar campos individuales de los elementos de la colección que desea cargar en Power BI Desktop. ¿Qué debe hacer primero?. Abra el Editor de Power Query. Recupere la clave de cuenta de Cosmos DB. Recupere la cadena de conexión de Cosmos DB. Cambie a la vista Modelo.