El reto
Todos los días nos inundan los ruidos sobre la salud de la economía. Tomemos, por ejemplo, el siguiente título, «La confianza del consumidor baja 2 puntos a 93,1». Sin más información, no hay forma de saber si esto es levemente negativo, muy negativo o simplemente neutral.
El objetivo de este ejercicio fue utilizar las capacidades avanzadas de Power BI para:
- Visualice cómo los diversos indicadores económicos adelantados se correlacionan con los movimientos futuros en la tasa de empleo, el mercado de valores y el mercado de la vivienda.
- Muestre el estado actual de la economía para cada indicador adelantado.
- Desarrolle una solución que se pueda actualizar automáticamente con los datos más recientes de la Reserva Federal.
- Proporcione un resumen simple de las expectativas futuras basadas en las condiciones actuales.
La solución
Concepto visual
Desde una perspectiva de análisis visual, estudiar promedios simples es un gran lugar para comenzar. Combine esto con otra metodología poderosa llamada Análisis de Deciles (también llamada segmentación o agrupación de datos en N-Tiles iguales de 10 partes) y estará en el camino hacia una comprensión avanzada de sus datos.
Este tablero utiliza este enfoque para estudiar 8 indicadores principales (agrupados en mosaicos iguales de 8 partes en función de cuánto ha cambiado el indicador durante los 3 meses anteriores) para mostrar el cambio futuro promedio en la tasa de empleo, los precios de la vivienda o el mercado de valores en general. índice.
Seleccionar los datos
El sitio de la Reserva Federal FRED alberga una gran cantidad de datos económicos disponibles en https://fred.stlouisfed.org/. Para seleccionar elementos de datos, primero estudié el Índice de indicadores principales del Conference Board y busqué esos elementos de datos en FRED.
Algunos problemas que encontré incluyeron:
- Problemas de tamaño de la muestra: falta de datos históricos para varias métricas. Muchas métricas FRED no están disponibles antes de 1992.
- Problemas de puntualidad: muchas métricas de FRED solo se actualizan trimestralmente, en lugar de hacerlo de forma mensual o diaria. El uso de datos trimestrales no era una opción porque el retraso de 3 meses en los datos no permitiría una visión actual de la economía.
- Problemas de granularidad: algunos datos están disponibles por día, mientras que otros conjuntos de datos están disponibles por mes. He tenido en cuenta esto en los cálculos utilizando promedios en DAX. Por ejemplo, el cálculo para el cálculo de «Cambio de 3 meses anteriores» se implementó como un promedio de valores entre 3 y 4 meses antes, lo que garantiza un promedio uniforme de datos mensuales.
Soluciones tecnicas
Estas son algunas de las capacidades avanzadas de Power BI que utilicé:
- Fuentes de datos web de Power BI mediante código M
- Para integrar rápidamente cada métrica, utilicé el Editor avanzado que permitió «buscar y reemplazar» para integrar muchas métricas rápidamente.
- Actualizaciones programadas
- Los datos están programados para actualizarse automáticamente cada día desde la fuente de datos subyacente.
- Columnas y tablas calculadas de Power BI DAX
- El DAX complejo se escribió para realizar cálculos de desfase de tiempo complejos, como el cambio previo de 3 meses para cada indicador adelantado y el cambio de 10 a 12 meses para cada variable dependiente.
- Imágenes personalizadas
- Finalmente, para dar más claridad a una historia compleja, utilicé el elemento visual personalizado llamado Enlighten Data Story visual. Recomiendo mucho este visual.
Hallazgos interesantes
Un gran tablero conduce a descubrimientos interesantes dentro de los datos. Si bien muchas de estas declaraciones son cosas que he escuchado antes, fue genial probármelas a mí mismo.
- La estabilidad es muy buena para el crecimiento. Observe cómo los mosaicos 4 y 5 contienen los valores más positivos.
- Caída La producción industrial y la confianza del consumidor son bastante negativas.
- Los precios de la vivienda parecen ser más estables de lo que nos haría creer la enorme caída de 2008.
- El mercado de valores es más volátil y las correlaciones son más débiles, pero los rendimientos promedio han sido mayores.
¿Qué descubrimientos interesantes puedes hacer?
Evan Schmidt
Datos decisivos
