La solicitud

De Kevin Walsh, Jefe de Atención al Cliente

“Estoy armando un informe pequeño sobre los pedidos de la app de los primeros días de diciembre. La tabla de pedidos del almacén lo tiene todo, cupones y cargos incluidos. Solo necesito el pedido, el cliente, la fecha y el canal, y solo los pedidos que realmente se completaron.”

Tu objetivo

El paso Source es la tabla de pedidos del 1 al 2 de diciembre de 2025 tal como se importó de SQL Server. Conserva solo order_id, customer_id, order_date y status, en ese orden, y conserva solo las filas cuyo status sea completed.

  • Muestra exactamente order_id customer_id order_date statuspendiente
  • 45 filaspendiente

Tus pasos de consulta

Power Query
La hoja de este nivel
order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
11222418462025-12-01completedapp6.95
21222513192025-12-01completedapp0BFCM25
3122265222025-12-01completedapp0
4122273842025-12-01completedapp0BFCM25
5122293282025-12-01completedapp0
61223210322025-12-01completedapp0BFCM25
71223418442025-12-01completedapp0BFCM25
8122363712025-12-01completedapp6.95BFCM25
91223713192025-12-01completedapp0BFCM25
101224218592025-12-01completedapp0
111224311262025-12-01completedapp0BFCM25
121224618162025-12-01refundedapp0BFCM25
131224818462025-12-01completedapp0
14122509252025-12-01cancelledapp0
15122525242025-12-01completedapp6.95
161225518132025-12-01completedapp0BFCM25
171225612132025-12-01completedapp0
181225815312025-12-01completedapp0BFCM25
191226014612025-12-01completedapp0BFCM25
20122615582025-12-01cancelledapp0BFCM25
21122622292025-12-01completedapp0BFCM25
221226510432025-12-01completedapp0BFCM25
231226615362025-12-01completedapp14.95BFCM25
241226815562025-12-01completedapp0BFCM25
251226918712025-12-01completedapp0
261227011572025-12-01completedapp0
271227114682025-12-01cancelledapp6.95
28122739622025-12-01completedapp0BFCM25
291227710332025-12-01completedapp0
301227814382025-12-01completedapp0
31122818942025-12-01completedapp0BFCM25
32122828462025-12-01completedapp0
33122844692025-12-01completedapp49
34122867972025-12-01completedapp14.95
35122879042025-12-01completedapp6.95
361229014042025-12-01completedapp0
37122938932025-12-02completedapp0HOLIDAY20
381229518352025-12-02completedapp0
39122974762025-12-02completedapp0HOLIDAY20
40122998632025-12-02completedapp0
411230218472025-12-02completedapp6.95
4212303642025-12-02completedapp6.95
431230411562025-12-02completedapp6.95
4412307292025-12-02completedapp6.95
45123085192025-12-02cancelledapp0
46123093812025-12-02completedapp49HOLIDAY20
47123112512025-12-02completedapp6.95
481231218282025-12-02completedapp0
491231315262025-12-02completedapp0
501231417632025-12-02completedapp0

Cargando el editor…

    ResultadoPresiona Comprobar para comparar el resultado de la consulta

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Comprobar. Mote completa tu respuesta y la compara con lo que necesita el informe.

    La lección

    La primera regla para construir un informe: trae solo lo que necesita. Cada columna extra hace el modelo más grande y lento, y cada pedido cancelado es una fila más que alguien tiene que acordarse de filtrar.

    Traer los datos en Power BI Desktop

    Para una tabla de SQL Server: Home → Get data → SQL Server, escribe el servidor y la base de datos, elige Import, luego en el Navigator marca la tabla orders y pulsa Transform Data (no Load). Eso abre el Editor de Power Query con la tabla como primer paso, llamado Source. Para un libro de Excel es Get data → Excel workbook, y luego la hoja o tabla en el Navigator; para un CSV, Get data → Text/CSV. Transform Data es el hábito que hay que construir: miras los datos antes de que lleguen al modelo.

    En qué estás trabajando

    Esta página es un editor de práctica para la forma de trabajar de Power Query, no Power Query en sí. El paso Source contiene la tabla importada; añades pasos, uno por línea, y la vista previa muestra la tabla después de cada uno. Los nombres de los pasos y los resultados coinciden con los de Power Query.

    Conservar columnas por nombre

    Choose columns: order_id, customer_id, order_date, status

    En Power BI: Home → Choose Columns, marca las cuatro columnas. Power Query graba un paso llamado Removed Other Columns. El M que escribe:

    Table.SelectColumns(Source, {"order_id", "customer_id", "order_date", "status"})

    Elegir por nombre es más seguro que quitar por nombre: cuando el origen gane una columna el mes que viene, tu informe no cambia.

    Conservar filas según una prueba

    Filter rows: status = completed

    En Power BI: haz clic en la flecha del encabezado status y desmarca todo excepto completed, o usa Text Filters → Equals. El paso es Filtered Rows:

    Table.SelectRows(#"Removed Other Columns", each [status] = "completed")

    Filtra pronto, en el origen

    Cuando el origen es una base de datos, Power Query a menudo puede devolver estos primeros pasos a SQL Server como una consulta (se llama query folding), de modo que solo las filas y columnas que conservas viajan por la red. Los pasos que no se pueden plegar, como muchas columnas personalizadas, deben ir después de los que sí.

    Errores comunes

    • Cargar directamente desde el Navigator. Te saltas el vistazo a los datos y la limpieza.
    • Mayúsculas y minúsculas. Power Query compara el texto distinguiendo mayúsculas: Completed no es completed.
    • Filtrar en el visual en su lugar. Un filtro de visual oculta filas; el modelo igual las carga.

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