Tutorial Power BI: Influenciadores clave aplicado a las muertes de Juego de Tronos

Una de las principales novedades de las últimas versiones de Power BI Desktop ha sido la visualización de Influyentes Clave o Key Influencers. De momento está en fase de previsualización, por lo que si deseas probarlo deberás ir a:

Archivo > Opciones y Configuración > Opciones > Características de Versión Preliminar > Objeto Visual de Influyente Clave

Seguramente te pedirá reiniciar Power BI Desktop para que puedas ver los efectos de la activación. Una vez reiniciado deberías ver una nueva visualización llamada Influenciadores Clave:

¿Cómo funciona la visualización Influyente Clave?

Básicamente le indicas un campo del conjunto de datos (de momento no se puede usar con medidas) que quieres analizar y los campos por los que intentas explicarlo. De este modo la visualización te indica que “campos explicativos” influyen más en el valor del campo a analizar.

Pero para entenderlo mejor, hagamos un ejemplo. En este caso me he propuesto un reto: ¿Podría explicar que características de un personaje de Juego de Tronos aumentan sus probabilidades de morir? ¿Qué parámetros influyen más para que un personaje muera?

Analizando con Influyentes Clave las muertes de Juego de Tronos

El origen de los Datos

Para poder hacer este análisis, he partido del dataset de Kaggle “Game of Thrones – Characters Deaths” que podéis encontrar en este link.

Como veréis, está compuesto por un listado de los personajes de los 5 primeros libros de Juego de Tronos, y algunos campos interesantes para nuestro análisis como pueden ser:

• Alliances (Casa a la que es leal)
• Book Intro Chapter (En que libro fue presentado el personaje)
• Gender (Género)
• Nobility (Si es noble o no)
• etc…

Transformando un poco los datos

Una vez encontrado el origen de los datos, sólo debemos importar los datos del fichero csv en un informe de Power BI Desktop. Os explico brevemente alguna transformación de datos que he tenido que realizar:

• En el campo “Alliances” en ocasiones aparecía sólo el nombre de la familia a la que era leal y en otros casos añadían al nombre de la casa el prefijo “House “. Por ello, en esa columna, he sustituido el testo “House ” por nada, y así igualamos los valores.
• He creado un campo “Resultado” cuyo valor es “Muere” si el personaje muere, o “Vive” si no muere. Este será el campo que querremos analizar en la visualización de Influyentes Clave.
• He sustituido algunos valores ( valor 1 por “Sí” y valor 0 por “No” y similares).
• He traducido el nombre de las columnas.

Creando la visualización Influenciadores Clave

Una vez trabajados los datos, arrastramos la visualización al informe para crear un nuevo gráfico de Influyentes Clave. Indicaremos como campo a Analizar, el campo Resultado. Como campos Explicar por usaremos diferentes campos como Género, Lealtad, Nobleza, etc…

Como resultado tras esta configuración debería quedaros algo similar a este gráfico:

Como podéis ver, este gráfico nos está indicando que valores de los campos que hemos puesto en “Explicar por” tienen más influencia en que el Resultado sea “Muere” (según lo hemos configurado en la parte superior de la visualización). También nos indica en cuanto se potencia la probabilidad de muerte por cada valor influyente.

Si pulsas en la pestaña superior Segmentos Principales, verás que ha encontrado 3 segmentos, que vienen a ser combinaciones de valores de uno o más campos que aumentan la probabilidad de muerte en este caso:

Si quieres saber en que consiste cada segmento, pulsas sobre cada “bola” del gráfico y verás que valores incluye y como influyen en el resultado:

En el caso de la imagen anterior (segmento 2), ser leal a la casa Baratheon y ser noble aumenta tu probabilidad de muerte del 33,3% al 46,8%.

A continuación, os dejo el acceso al panel para que podáis “jugar” con él y sacar conclusiones. He añadido un filtro por libro para que podáis filtrar por personajes que han aparecido en un libro concreto. De momento, esta visualización no permite “embeber” el panel en este post, pero os dejo el link al panel para cuando lo activen:

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiN2E3YWEwMjMtYWRmMS00ZDcyLTk3NjYtNmVkZDJjMGNkNjMwIiwidCI6IjA4NTVhM2M1LTE4MGMtNGMzZC1hMWI1LTZkNjgwZmFkZTNmNiIsImMiOjl9

Si alguno quiere el fichero pbix original sólo tiene que suscribirse a la Lista de Correo y enviarme un mail solicitándolo a través del formulario de contacto.

Conclusiones (y spoilers!)

Lo primero que salta a la vista es que la probabilidad media de muerte de un personaje en Juego de Tronos es del 32,16% (uno de cada tres muere), lo que explica la fama de la saga.

Tras analizarlo, parece que ser fiel a Wilding (los hombres libres que viven fuera del muro) o a Night’s Watch (los Guardianes de la Noche que protegen el muro) es lo que más aumenta tu probabilidad de muerte. Esto tiene su lógica si habéis visto los primeros capítulos de la última temporada o si habéis leído el quinto libro.

Además tienes más probabilidad de morir si eres hombre o si no eres noble. Incluso tu probabilidad aumenta algo siendo leal a la familia Stark (contigo empezó todo).

Por lo tanto, viendo la muerte con la que empieza la historia y la gran guerra con la que termina el quinto libro, ya te haces una idea de quien tiene más probabilidad de morir :D

via GIPHY

Os animo a jugar con los filtros de personajes por libro (indica los personajes que aparecen en cada libro, pero cada personaje puede aparecer en más de uno). De este modo, puedes ver la evolución de la probabilidad de muerte dentro de cada uno.

Por ejemplo, si filtras por los personajes del primer libro (Filtro Juego de Tronos = Sí) verás que es más probable morir si eres fiel a las casas Baratheon o Stark.

Jugando con los filtros podemos decir también que el libro con menor probabilidad de muerte es el cuarto “Festín de Cuervos” (4,08%) y el de mayor probabilidad el primero “Juego de Tronos” (41,91%)

¿Os ha gustado este nuevo tipo de visualización? ¿Y el análisis de las muertes de Juego de Tronos? Podéis dejar vuestros comentarios al final del post.