Nivel 7 · Combina la categoría y luego agrupa las devoluciones

La exportación de Angela sabe qué producto volvió, pero no de qué tipo es. Dos pasos lo arreglan: un merge que busca la categoría y un group by que convierte 44 filas en una por categoría.

Merge: busca la categoría

Merge queries: Products on product_id, expand category

En Power BI: selecciona la consulta de devoluciones, Home → Merge Queries, elige Products como segunda tabla, haz clic en product_id en ambas vistas previas, deja Left Outer y OK. Power Query añade una columna que contiene, para cada devolución, las filas coincidentes de Products. Haz clic en el icono de expandir (dos flechas) de su encabezado, marca solo category y desmarca Use original column name as prefix para que la columna se llame category y no Products.category. Se graban dos pasos:

Table.NestedJoin(Source, {"product_id"}, Products, {"product_id"}, "Products", JoinKind.LeftOuter)
Table.ExpandTableColumn(#"Merged Queries", "Products", {"category"}, {"category"})

Revisa el conteo de coincidencias abajo en el cuadro de Merge: las 44 devoluciones deberían encontrar su producto. Una categoría null tras expandir significa un producto que falta en la lista.

Group by: una fila por categoría

Group by: category | returns = count rows | refunded = sum of refund_amount

En Power BI: Home → Group By (o Transform → Group By), elige Advanced para añadir más de una agregación. Agrupa por category; primera agregación: nuevo nombre de columna returns, operación Count Rows; Add aggregation: refunded, operación Sum, columna refund_amount. Otras operaciones: Average, Median, Min, Max, Count Distinct Rows y All Rows, que conserva las filas agrupadas como una tabla anidada. Las columnas que no se agrupan ni se agregan se descartan, que es lo que es un resumen.

Table.Group(#"Expanded Products", {"category"},
    {{"returns", each Table.RowCount(_), Int64.Type},
     {"refunded", each List.Sum([refund_amount]), type number}})

Ordena, lo más grande primero

Sort rows: refunded descending

Haz clic en la flecha del encabezado refunded → Sort Descending. En un informe normalmente ordenarías en el visual; aquí la tabla misma va a Angela.

Qué muestra

category	returns	refunded
Outdoor	4	2,193.52
Lighting	6	980.95
Kitchen	10	910.74
Textiles	14	684.86
Decor	9	683.89
Furniture	1	179.00

Textiles tuvo más devoluciones, Outdoor la mayor cantidad de dinero devuelto con solo cuatro artículos. Lleva ambas columnas a la reunión: el conteo es la carga de trabajo del equipo de soporte, el total reembolsado es el costo.

¿Agrupar en Power Query o en el modelo?

Agrupar en Power Query carga solo el resumen: pequeño y rápido, pero nadie puede profundizar en una devolución concreta. Para un informe normalmente cargarías las 44 filas y dejarías que una medida haga los totales, de modo que las segmentaciones por motivo o fecha sigan funcionando. Agrupa en Power Query cuando el detalle nunca se necesita.

Errores comunes

• Expandir todas las columnas de Products. name y un product_id duplicado ensucian la tabla.
• Suma de return_id. Una suma de ID es un número sin sentido; cuenta filas en su lugar.
• Olvidar renombrar. Count y Sum como nombres de columna no significan nada el mes que viene.