El objetivo principal de este proyecto fue crear un dashboard interactivo utilizando Power BI para explorar y analizar el consumo de energía en España. Se utilizó MySQL Workbench para la preparación de los datos, transformándolos desde un archivo CSV no estructurado hasta una base de datos bien organizada y normalizada.
El conjunto de datos inicial estaba en formato CSV y necesitaba ser procesado y normalizado para facilitar el análisis en Power BI.
Los datos fueron importados a MySQL Workbench y organizados en una base de datos relacional.
Se realizó un proceso de normalización en MySQL Workbench, dividiendo los datos en varias tablas relacionadas.
SELECT p.provincia, AVG(t.consumo_kwh) AS consumo_promedio
FROM Tabla_Consumo t
JOIN Dim_Provincia p ON t.id_provincia = p.id_provincia
GROUP BY p.provincia;
SELECT ca.comunidad_autonoma, te.tipo_energia AS tipo_energia_mas_utilizado
FROM Dim_Comunidad_Autónoma ca
JOIN (
SELECT t.id_comunidad, t.tipo_energia,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY t.id_comunidad ORDER BY COUNT(*) DESC) AS rn
FROM Tabla_Consumo t
GROUP BY t.id_comunidad, t.tipo_energia
) te ON ca.id_comunidad = te.id_comunidad
WHERE te.rn = 1
GROUP BY ca.comunidad_autonoma;
SELECT ca.comunidad_autonoma,
SUM(CASE WHEN t.uso_energia_renovable = 'Sí' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) * 100 AS porcentaje_renovable
FROM Tabla_Consumo t
JOIN Dim_Comunidad_Autónoma ca ON t.id_comunidad = ca.id_comunidad
GROUP BY ca.comunidad_autonoma;
SELECT te.tipo_energia, AVG(t.factura_mensual) AS factura_promedio
FROM Tabla_Consumo t
JOIN Dim_Tipo_Energia te ON t.id_tipo_energia = te.id_tipo_energia
GROUP BY te.tipo_energia;
Los datos normalizados fueron importados a Power BI para crear un dashboard interactivo con múltiples visualizaciones.
Puedes descargar las tablas utilizadas en el análisis: