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En Alphacast, contamos con tres tipos de datasets: 1) Series: 1 dimensión-> Tiempo Nuestra series están compuestas por una única variable de valores ordenados cronológicamente en una columna. Ejemplo de serie: Inflation - Mexico - Consumer Price Index - Headline 2) Datasets (Wide Format): 2 dimensiones -> Tiempo + Entity Las variables están dispuestas en columnas, donde cada columna representa una única variable. Algunos datasets incluyen transformaciones básicas con sufijos que indican las transformaciones aplicadas. Todos los datasets tendrán como entidades la fecha [Date] y el país al que pertenecen los datos [Country]. Ejemplo de dataset: Inflation - Argentina - INDEC - Consumer Price Index 3) Datasets Cubos (Long Format): 3 dimensiones -> Tiempo + N entities Las variables pueden tener relaciones jerárquicas o múltiples niveles. Cada nivel o categoría se representa como una columna, mientras que las filas muestran los atributos dentro de cada categoría. Estas variables se organizan en entidades para facilitar su comprensión y manipulación, y puede haber una o más variables asociadas. En la mayoría de las estructuras, la variable principal se denomina value. El valor None se usa para señalar la variable que representa el total. Ejemplo de dataset con una sola variable: Fiscal & Debt - Argentina - MECON - AIF Ejemplo de dataset con varias variables: Financial - Argentina - Fixed Income - Intraday Prices (Beta) Transformación de datos Para Datasets Tipo 2 (Wide Format): 1- Selecciona Transform Data desde la vista del dataset. 2- Agrega el step de Select Columns para elegir las variables que necesitas. 3- Hace clic en Save and Preview Data para guardar y ver los datos seleccionados. Para Datasets tipo 3 cubo (Long Format): 1- Selecciona Transform Data desde la vista del dataset. 2- Agrega el step de Filter Entity para seleccionar un valor dentro de una entidad. Puedes agregar múltiples steps de Filter Entity según sea necesario. 3- Hace clic en Save and Preview Data para guardar y ver los datos seleccionados. Cambio de estructura de datos Podes elegir el formato del dataset que prefieras para trabajar. Utiliza el step de Long to Wide (Unstack) para reducir una dimensión, transformando los datos al formato wide (tipo 2). Usa el step de Melt para agregar una dimensión al dataset y convertir los datos al formato long (tipo 3, cubo). Para más detalles, consulta nuestro tutorial: Unstacking and Melting Crea series personalizadas a partir de un dataset Para Datasets tipo 3 cubo (Long Format): 1- Selecciona Transform Data desde la vista del dataset. 2- Agrega el step de Select series para elegir las variables que necesitas. 3- Selecciona las variables que necesitas y, si lo prefieres, edita los nombres en 'series name' 4- Hace clic en Save and Preview Data para guardar y ver los cambios. Enjoy!