Power BI

Apresentação do Professor

  • Vanilton da Thálita 💍
  • Pai do Louie 👦🏻 e Lourenzo 👶🏻
  • Cientista da Computação 🤓
  • 🎓 Especialista  em Engenharia de Software e Gestão de Pessoas
  • 👨🏻‍💻Pessoas e Processos na @fpf.tech 😃
  • 👨🏻‍🏫 Professor na @fpftech.educacional

Cronograma do Curso

Módulo 1

Fundamentos de BI e Power BI

Módulo 3

Modelagem de Dados

Módulo 5

Relatórios, Storytelling e Dashboards

Módulo 2

ETL com Power Query

Módulo 4

Métricas com DAX

Apresentação da Turma

Quem é você? Nome e área de atuação.

Por que você está aqui? Sua principal motivação para o curso.

Nossos Acordos

Foco: Mantenha sua atenção na aula.

Comunicação: Fique livre para perguntas a todo momento.

Intervalo: Teremos 10 minutos de intervalo na metade da aula.

Pesquisa de Expectativas

No Postit escreve uma expectativa para as aulas da ferramenta de Power BI

Módulo 1

Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1

A Metodologia e a Ferramenta

Agenda da Aula

Tópico 1

A Jornada do Dado:

O Papel do BI e do Power BI

Tópico 3

Os Pilares do Power BI

Tópico 2

BI Tradicional vs.

Self-Service BI

Tópico 4

Revisão e Encerramento

Tópico 1

A Jornada do Dado:

O Papel do BI e do Power BI

Ponto de Partida: De Dados a Decisões

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 1: A Jornada do Dado: O Papel do BI e do Power BI

Dado é diferente de informação. 

INFORMAÇÃO: Dados conectados que geram valor.

 

(Busca por Tênis) + (Interesse em Corrida) + (Perfil Demográfico)
= Oportunidade de Negócio:
Alvo: Corredor de Jundiaí/SP precisando comprar tênis para correr a maratona

DADO: Um fato isolado, sem valor direto.

  • Busca: "tênis", "42".
  • Like: "Maratona de São Paulo".
  • Grupo: "Corredores de Rua SP".
  • Perfil: 35, Jundiaí, Homem.

A Metodologia: Business Intelligence (BI)

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 1: A Jornada do Dado: O Papel do BI e do Power BI

A "planta da casa" antes da construção.

O QUE É?

Um processo estratégico para coletar, organizar, analisar e compartilhar dados.

QUAL O OBJETIVO?

Transformar dados brutos em insights acionáveis.

EM UMA FRASE:

BI é a disciplina de usar dados para responder perguntas de negócio e guiar a estratégia.

A Ferramenta: Power BI

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 1: A Jornada do Dado: O Papel do BI e do Power BI

A "caixa de ferramentas" para construir a casa.

O QUE É?

Uma plataforma de software da Microsoft que executa o processo de BI.

QUAL O OBJETIVO?

Conectar diversas fontes de dados, modelar as informações e criar visualizações interativas (dashboards e relatórios).

EM UMA FRASE:

Power BI é a ferramenta que dá vida aos dados, permitindo a exploração e a comunicação dos insights.

BI vs. Power BI

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 1: A Jornada do Dado: O Papel do BI e do Power BI

BI é o seu DESTINO

(Saber exatamente para onde ir)

Power BI é o seu GPS

(A ferramenta que mostra o melhor caminho para chegar lá)

"Para quem não sabe para onde vai, qualquer caminho serve."

— Sêneca

Tópico 2

BI Tradicional vs. Self-Service BI

BI na Prática: O Jeito Antigo vs. O Jeito Novo

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 2: BI Tradicional vs. Self-Service BI

O Power BI coloca você no controle:

BI Tradicional (Antigo) Self-Service BI (Novo)
O Protagonista Equipe de TI. Você (Gestor / Analista).
O Ritmo Lento (Semanas para um relatório). Rápido (Minutos para um insight).
O Processo Fila de pedidos para a TI. Exploração livre dos dados.
O Foco O que aconteceu? (Relatório estático) O que podemos descobrir? (Análise interativa)

Power BI: A Chave para o "Jeito Novo"

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 2: BI Tradicional vs. Self-Service BI

A MUDANÇA CENTRAL

A responsabilidade da análise sai da TI e vai para a área de negócio.

A NOVA COLABORAÇÃO

  • TI: Prepara e garante a qualidade e segurança dos dados.

  • Usuário de Negócio: Usa esse ambiente para explorar, analisar e responder suas próprias perguntas.

A CONCLUSÃO

Power BI é a ferramenta que tornou o "Jeito Novo" possível, entregando a chave da análise para quem precisa tomar a decisão.

Tópico 3

Os Pilares do Power BI

Pilar 1: ETL com Power Query

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Conexão e Qualidade dos Dados

  • Função: É o motor de ETL (Extração, Transformação e Carga) do Power BI.
  • O que faz: Conecta a diversas fontes e limpa e prepara os dados.
  • Valor: Garante a confiabilidade das informações antes de qualquer análise.

Pilar 2: Modelagem de Dados

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Relações e Análise Estratégica

  • Função: É o coração do seu projeto, onde você organiza e relaciona os dados.
  • O que faz: Cria um modelo que permite cruzar informações de diferentes fontes.
  • Valor: Transforma dados isolados em uma visão unificada para análises profundas.

Pilar 3: Relatórios e Dashboards

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Visualização e Tomada de Decisão

  • Função: É o resultado final, onde a informação é comunicada.
  • O que faz: Cria relatórios e painéis interativos que traduzem dados complexos.
  • Valor: Transforma insights em uma ferramenta de apoio para decisões rápidas e fundamentadas.

Tópico 4

Revisão e Encerramento

Resumo da Aula

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 4: Revisão e Encerramento

  • Você não pede mais relatórios, você cria.

  • Seu trabalho é encontrar a resposta nos dados.

O Que Aprendemos Hoje

  • BI é o plano, Power BI é a ação.

Para a Próxima Aula

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 4: Revisão e Encerramento

Bônus

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 4: Revisão e Encerramento

Artigo Sobre BI

  • Resumo: O artigo defende que o BI é crucial para o sucesso empresarial, ao transformar dados brutos em informações claras, viabilizando decisões estratégicas de impacto.
  • Título: Analysis of the Applicability of BI Software in Companies.

Aula 2

A Anatomia do Power BI

Agenda da Aula

Tópico 1

Recapitulação da

Aula Anterior

Tópico 3

Manual do Power BI

Tópico 5

Instalação e

Primeira Importação

Tópico 2

Versões do Power BI

Tópico 4

Tipos de Fonte de Dados

Agenda da Aula

Tópico 6

Tour pelo

Power BI Desktop 

Tópico 7

Revisão e

Próximos Passos

Tópico 1

Recapitulação da

Aula Anterior

Revisão da Aula 1: A Jornada do Dado

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Ponto de Partida: Vimos a diferença entre dado (fato isolado) e informação (dados conectados que geram valor), e como essa distinção é crucial para o BI.

  • Metodologia BI: Entendemos o BI como um processo estratégico para transformar dados brutos em insights acionáveis, comparável à "planta de uma casa".

  • A Ferramenta Power BI: Conhecemos o Power BI como a ferramenta que dá vida aos dados, permitindo conectar, modelar e criar visualizações, atuando como o "GPS" para o seu destino de BI.

  • BI vs. Power BI: Estabelecemos que o BI é o "destino" (o que você quer alcançar) e o Power BI é o "GPS" (a ferramenta para chegar lá).

Tópico 2

Versões do Power BI

As Plataformas (Onde o Power BI Opera)

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

O Power possui as seguintes vertentes:

  • Power BI Desktop: A ferramenta para construir os relatórios (sua "oficina").

  • Power BI Service: A plataforma na nuvem para compartilhar e colaborar (o "showroom").

  • Power BI Mobile: O aplicativo para consumir relatórios em qualquer lugar.

As Licenças (Como se Acessa)

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

As licenças existentes:

  • Gratuito (Free): Para uso pessoal e aprendizado. Não permite compartilhar. (É a sua licença para este curso.)

  • Pro: A licença padrão corporativa. Essencial para compartilhar e consumir conteúdo em equipe.

  • Premium: Para grandes empresas. Foco em performance, escala e recursos avançados de governança.

Tópico 3

Manual do Power BI

Recursos de Aprendizagem e Suporte

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Fontes Oficiais Microsoft:

Recursos de Aprendizagem e Suporte

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

A Força da Comunidade:

  • Fórum da Comunidade: O melhor lugar para fazer perguntas e encontrar soluções para problemas específicos.

  • Grupos de Usuários: Eventos, networking e troca de experiências.

Tópico 4

Tipos de Fonte de Dados

As Grandes Categorias de Fontes

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

As fontes existentes:

  • Arquivos: O ponto de partida mais comum (Excel, CSV, PDF).

  • Bancos de Dados: O padrão para o BI Corporativo (SQL Server, Oracle, etc.).

  • Serviços Online: A nuvem de dados (SharePoint, Google Analytics, Salesforce).

  • Web e Outros: Extração de tabelas de sites, scripts e mais.

Tópico 5

Instalação e Primeira Importação

Fase 1 - Preparação do Ambiente e Dica

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Ação 1: Iniciar a Instalação do Power BI

Fluxo dos Dados - Primeiro Passo

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Ação 1: Fazer o Download dos Datasets

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

Passos:

  • Ação 1: Abrir o Power BI Desktop.

  • Ação 2: Conectar ao Dataset do Kaggle.

Fluxo dos Dados - Primeiro Passo (Prática)

Fluxo dos Dados - Segundo Passo

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Fluxo dos Dados - Segundo Passo (Prática)

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Ações: Editor do Power Query

  • Verificando a importação  e consistência dos dados Removendo Erros
  • Removendo Erros

Fluxo dos Dados - Terceiro Passo

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Fluxo dos Dados - Terceiro Passo (Prática)

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Ações:

  • Identificar qual problema queremos resolver?
  • Criar relatório
    • Quem comprou mais por região?
    • Qual Top 10 jogos que venderam mais?
    • Na américa do norte qual jogo vendeu mais?
    • Qual empresa que mais vendeu globalmente?

Tópico 6

Tour pelo Power BI Desktop

O Menu de Degustação

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Arquivo

  • Página Inicial -> Páginas

  • Inserir

  • Modelagem

  • Exibição

  • Ajuda -> Documentação

     

As 3 Exibições ("A Casa da Análise")

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Relatório: A "Sala de Estar" – onde a história visual é construída e apresentada.

  • Dados: A "Despensa" – onde os dados são inspecionados para garantir a qualidade.

  • Modelo: A "Planta Baixa" – onde a estrutura e os relacionamentos dos dados são definidos.

Os Painéis Essenciais de Criação de Relatórios

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Painel de Campos: Sua lista com todos os dados ("ingredientes") disponíveis para a análise.

  • Painel de Visualizações: Seu "cardápio" com todos os tipos de gráficos e visuais.

  • Painel de Filtros: A ferramenta para segmentar e detalhar a análise em diferentes níveis.

Tópico 7

Revisão e Próximos Passos

Resumo da Sessão de Hoje

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Abordamos os conceitos de Versões e Fontes de Dados.

  • Realizamos a instalação do Power BI Desktop.

  • Conectamos ao nosso primeiro dataset.

  • Fizemos um tour inicial pelas interfaces do Power BI.

Missão para a Próxima Aula

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

  • Limpeza essencial da fonte de dados.

  • Construção de mais relatórios.

Revisão

Aula 2: A Anatomia do Power BI

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Resumo da Aula

  • Aprendemos a metodologia de Business Intelligence.

  • Conhecemos a ferramenta Power BI.

  • Exploramos a anatomia do Power BI.

  • Fizemos nossa primeira importação de dados.

Desafio

Módulo 1: Fundamentos de BI e Power BI

Aula 1: A Metodologia e a Ferramenta

Tópico 3: Os O Pilares do Power BI

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Objetivo:

  • Identificar qual é o tipo de jogo que os Europeus mais gostam?

Como:

  • Dados PS4-GamesSales.csv
  • Criando uma Nova Página no projeto criado anteriormente
  • Criando um Gráfico de Pizza
  • Identificando o TOP 10
  • Salvar o Projeto no Classroom Desafio 1

Módulo 2

ETL com Power Query

A Jornada Continua: Bem-Vindo ao Próximo Módulo

Módulo 2 - ETL com Power Query

  • O que é ETL?

    • ​Extrair: Trazer dados de diversas fontes.

    • Transformar: Limpar e preparar os dados para análise.

    • Load: Carregar os dados para um destino.

  • Por que Power Query?

    • É a ferramenta que faz a transformação (T).

    • Nos permite fazer a limpeza de dados de forma visual, simples e repetível.

  • Nosso Objetivo: Dominar o Power Query para construir a base sólida para os nossos projetos de BI.

Power Query - A Jornada da Mariah Query

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Power BI

Desktop

CSV

XSLX

PDF

SQL

Query = Consulta

Consulta <> Alterar Origem

Aula 1

A Primeira Limpeza de Dados

1

Importar dados

2

Tratar dados

3

Gerar Relatórios

Agenda da Aula

Tópico 1

Limpeza

Estrutural

Tópico 3

Revisão e

Próximos Passos

Tópico 2

Limpeza de

Conteúdo e Tipagem

Tópico 1

Limpeza Estrutural

Checklist de Limpeza Estrutural

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 2: Limpeza Estrutural

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados (Texto/CSV).

  • Remover Linhas do topo e do rodapé da tabela.

  • Remover Colunas desnecessárias.

  • Promover Cabeçalhos (usar a primeira linha como cabeçalho).

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Prática

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 2: Limpeza Estrutural

Objetivo:

  • Importando dados com o Editor do Power Query

Como:

  • Criar um novo Projeto no Power BI
  • Importar o sales-2003.csv
  • Após transformar o primeiro arquivo, realizar novas consultas conforme imagem abaixo ao lado para sales-2004.csv e sales-2005.csv
  • Verifiquemos as datas dos pedidos e quantidade de registros para garantir que estão importados corretamente.

Tópico 2

Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Tipagem

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

  • Os tipos de dados normalmente são identificados corretamente pelo Power Query, entretanto é importante revisar para evitar problemas futuros nos relatórios, como por exemplo:

    • Realizar uma operação de cálculo em um campo que não seja numérico pode ocasionar um problema futuro.

       

Checklist de Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Etapas:

  • Conectar com a nova fonte de dados (Texto/CSV).

  • Substituir Valores para limpar dados (ex: remover R$ ou %). 

  • Corrigir Tipos de Dados das colunas (ex: converter texto para número, ou texto para data). 

  • Formatar Texto para padronizar (ex: colocar nomes em maiúsculas).

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Power Query - Configurando Query

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Renomear
  • Descrever 
  • Copiar ou Duplicar
  • Excluir Consulta (não é exclusão física do arquivo)
  • Criar Grupos de Consultas

 

Power Query - Modificando Etapas Aplicadas

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Modificar Fonte do Arquivo

 

Power Query - Gerenciamento de Linhas e Colunas 

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Remover colunas individual ou outras
  • Remover/Manter linhas
  • Localizar Coluna

 

Power Query - Filtrando dados

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Filtrar
  • Remover Filtro (etapa)

 

Power Query – Upgrade das Exibições

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Qualidade das colunas (+1k ou totais)
  • Distribuição de colunas
  • Perfil da Coluna

 

Power Query – Upgrade das Exibições

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Qualidade das colunas (+1k ou totais)
  • Distribuição de colunas
  • Perfil da Coluna

 

Power Query – Mesclar ou Acrescentar

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Mesclar

Une diferentes consultas criando novas colunas caso uma possua mais que a outra

Acrescentar

Apenas incrementa a quantidade de linhas de uma consulta, ou criando uma nova consulta 

Power Query – Acrescentar Consultas (Prática)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Conforme a última prática, incluir as vendas de 2003-2005 em uma única consulta

  • Para verificar se a quantidade de linhas incrementou acesse o menu Transformar -> Contar Linhas

     

 

Tópico 3

Revisão e Encerramento

Resumo da Aula

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 4: Revisão e Encerramento

  • Limpeza Estrutural: Ajeitar a "forma" da tabela (remover linhas/colunas e organizar cabeçalhos).

  • Limpeza de Conteúdo: Corrigir o que está "dentro" das colunas (limpar texto e números).

  • Tipagem de Dados: Mudar o tipo de dado de cada coluna (para Texto, Número, Data, etc.).

  • Power Query: A ferramenta que faz toda essa mágica de forma visual, sem código.

Aula 2

Transformações de Texto Essenciais

Parte 1

Agenda da Aula

Tópico 1

A Arte de

Dividir Colunas

Tópico 3

Revisão e

Próximos Passos

Tópico 2

Limpeza e Padronização de Texto

Tópico 1

A Arte de Dividir Colunas

Checklist

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 2: Transformações de Texto Essenciais

Tópico 1: A Arte de Dividir Colunas

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados (Texto/CSV).

  • Dividir uma coluna de texto usando um delimitador comum (o espaço).

  • Separar uma segunda coluna usando um delimitador personalizado (o hífen).

  • Renomear as novas colunas para organizar a nossa tabela.

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Power Query - Dividir Colunas (Prática)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 2: Transformações de Texto Essenciais

Tópico 1: A Arte de Dividir Colunas

Ainda no projeto de Sales:

  • Separar o primeiro nome dos clientes do restante do nome (sobrenome).

Power Query – Substituir Valores (Prática)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Ações:

  • Para Substituir um dados primeiramente precisamos localizá-lo.

  • Após a localização clicar com o direito sobre o mesmo e ir na opção Substituir Valores conforme imagem ao lado.

Faça essas ações para alterar o status "Resolved" para "OK"

Tópico 2

Limpeza e Padronização de Texto

Checklist

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 2: Transformações de Texto Essenciais

Tópico 2: Limpeza e Padronização de Texto

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados (Texto/CSV).

  • Remover espaços desnecessários de múltiplas colunas de uma só vez.

  • Padronizar o formato do texto (maiúsculas/minúsculas).

  • Extrair uma parte específica de um texto com base em um delimitador (o '@').

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Resumo da Aula

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 4: Revisão e Encerramento

  • Limpeza Estrutural: Ajeitar a "forma" da tabela (remover linhas/colunas e organizar cabeçalhos).

  • Limpeza de Conteúdo: Corrigir o que está "dentro" das colunas (limpar texto e números).

  • Tipagem de Dados: Mudar o tipo de dado de cada coluna (para Texto, Número, Data, etc.).

  • Power Query: A ferramenta que faz toda essa mágica de forma visual, sem código.

Aula 3

Transformações de Texto Essenciais

Parte 2

Agenda da Aula

Tópico 1

Técnicas de

Divisão de Coluna e Mesclagem

Tópico 3

Revisão e

Encerramento

Tópico 2

Técnicas de

Limpeza de Texto

Tópico 1

Técnicas de Divisão de Coluna

Checklist - Dividir Colunas (Prática)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 3: Transformações de Texto Essenciais

Tópico 1: Técnicas de Divisão de Coluna

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados responsavel_setor.csv.

  • Dividir a Coluna "Responsavel_Setor"

  • Renomear as Novas Colunas

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Power Query – Mesclar

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 1: A Primeira Limpeza de Dados

Tópico 3: Limpeza de Conteúdo e Tipagem

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados setores.csv.

  • Mesclar a Coluna "Setor" da consulta resposavel_setor com "Setor" da consulta setores.

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Tópico 2

Técnicas de Limpeza de Texto

Checklist

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Transformações de Texto Essenciais - Parte 2

Tópico 2: Técnicas de Limpeza de Texto

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados.

  • Remover Espaços Extras (Limpar)

  • Padronizar Maiúsculas/Minúsculas (Formatar)

  • Extrair o Usuário do E-mail

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Tópico 3

Revisão e Encerramento

Resumo da Aula

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Transformações de Texto Essenciais - Parte 2

Tópico 3: Revisão e Encerramento

  • Aprendemos a estruturar dados usando a função "Dividir Coluna" com diferentes delimitadores.

  • Praticamos a limpeza e a padronização de textos em massa com as ferramentas do menu "Formatar".

  • Descobrimos como isolar informações específicas de uma coluna usando a função "Extrair".

Aula 4

Identificação e Correção de Erros

 

Agenda da Aula

Tópico 1

Técnica de Identificação de Erros

Tópico 3

Revisão e

Encerramento

Tópico 2

Correção de Erros

Tópico 1

Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Checklist - Identificar Erros

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados .

  • Definir as colunas para seu tipo correto.

  • Localizar erros e melhorias nas colunas

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

Checklist - Identificar Erros

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

🖱️Clique direito do mouse

Tópico 2

Correção de Erros

Correção de erro (cabeçalho)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Etapas:

  • Aplicar tipos corretos as colunas.

  • Remover erros 

  • Substituir valores caso aplicado alguma regra específica

  • Formatar dados para definir uma padronização

Correção de erro (cabeçalho)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Correção de erro (Tipo de Dados)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Correção de erro (Removendo Duplicadas)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Correção de erro (Recriando Índice)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Correção de erro (Definindo Valor Padrão)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Correção de erro (Tratando valores negativos)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Prática

Objetivo:

  • Corrigir os erros no Editor do Power Query

Como:

  • Criar um novo Projeto no Power BI

  • Conectar com a fonte de dados coffee-walmart-stores.csv.

  • Localizar/Identificar os erros
  • Substituir todo erro identificado pelo valor 0 (zero)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Prática Resolução

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Resumo da Aula

  • Aprendemos a identificar erros no Power Query

  • Praticamos a correção de erros de formas variadas

  • Descobrimos como criar colunas condicionais e por índice.

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Aula 5

Lógica de Negócio:

Colunas Condicionais e Personalizadas

Agenda da Aula

Tópico 1

Colunas Condicionais

Tópico 3

Revisão e

Encerramento

Tópico 2

Colunas Personalizadas

Tópico 1

Colunas Condicionais

Checklist

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 5: Lógica de Negócio: Colunas Condicionais e Personalizadas

Tópico 1: Colunas Condicionais

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados.

  • Criar uma Coluna Condicional (Se... Então... Senão)

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Prática

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 5: Lógica de Negócio: Colunas Condicionais e Personalizadas

Tópico 1: Colunas Condicionais

Ações:

  • Utilize o projeto que possui a coluna Orçamento.

  • 🎯 Regra de Negócio

    • Crie a coluna Status_Orcamento seguindo as regras:

      • Se Orcamento for nulo → "Sem Orçamento"

      • Se Orcamento for menor que 0 → "Valor Inválido"

      • Se Orcamento for menor que 100.000 → "Baixo"

      • Se Orcamento estiver entre 100.000 e 150.000 → "Médio"

        Senão → "Alto"

Tópico 2

Colunas Personalizadas

Coluna Pers.: Da Interface Guiada ao Controle Total

No tópico anterior, dominamos a Coluna Condicional.

Ela é uma ferramenta essencial: uma interface guiada, um assistente que nos permite criar regras de negócio de forma rápida e segura.

Agora, vamos evoluir desse modelo.

A Coluna Personalizada troca o assistente por um ambiente de fórmula livre. Enquanto a Condicional nos oferece os "campos para preencher", a Personalizada nos dá a "tela em branco" para escrever qualquer lógica.

O poder aqui é a FLEXIBILIDADE.

Coluna Pers.: Da Interface Guiada ao Controle Total

Com ela, podemos executar tudo o que a Condicional faz e ir além, aprendendo a dominar 4 pilares:

  1. Cálculos Matemáticos: Para criar métricas como Faturamento, Lucro e Margem.
  2. Manipulação de Texto: Para concatenar informações e criar chaves ou códigos únicos.
  3. Lógica Condicional Direta: Para escrever nossas próprias regras if, else if e and.
  4. Uso de Funções: Para aplicar transformações específicas de data, texto e número.

Nosso objetivo é transformar esta "tela em branco" na sua ferramenta mais poderosa para transformação de dados.

Linguagem M

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 5: Lógica de Negócio: Colunas Condicionais e Personalizadas

Tópico 1: Colunas Condicionais

if [Orcamento] = null then "Sem Orçamento"
else if [Orcamento] < 0 then "Valor Inválido"
else if [Orcamento] < 100000 then "Baixo"
else if [Orcamento] <= 150000 then "Médio"
else "Alto"

Linguagem M - Prática

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 5: Lógica de Negócio: Colunas Condicionais e Personalizadas

Tópico 1: Colunas Condicionais

if [Status_Orcamento] = "Valor Inválido" or [Status_Orcamento] = "Sem Orçamento"
then "Crítico"
else "Normal"
  1. Crie uma nova coluna chamada Criticidade:
  • "Crítico" se Valor Inválido ou Sem Orçamento
  • "Normal" para os demais casos

Checklist

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Lógica de Negócio: Colunas Personalizadas

Etapas:

  • Conectar com a fonte de dados.

  • Ferramenta 1: A Calculadora (Matemática)

  • Ferramenta 2: O Criador de Texto (Concatenar)
  • Ferramenta 3: O Tomador de Decisão (Lógica if)

  • Ferramenta 4: Os Ajudantes (Usando Funções)

  • Revisar se a estrutura ficou correta.

  • Fechar e Aplicar as transformações.

Tópico 3

Revisão e Encerramento

Resumo da Aula

  • Exploramos mais formas de utilização das colunas condicionais

  • Exploramos colunas personalizadas para cálculos

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 4: Identificação e Correção de Erros

Tópico 1: Técnicas para Identificar Erros em Consultas

Módulo 3

Modelagem de Dados

Aula 1

Referencia/Relação entre Tabelas e Grupos (com modelo Estrela)

Agenda da Aula

Tópico 1

Prévia Esquema Estrela e Referência/Relação entre Tabelas

Tópico 3

Revisão e

Encerramento

Tópico 2

Enriquecimento de Dados e Grupos de Consultas

Tópico 1

Prévia Esquema Estrela e Referência/Relação entre Tabelas

Prévia Esquema Estrela

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Prévia Esquema Estrela e Referência/Relação entre Tabelas

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

O Esquema Estrela é a arquitetura de modelagem mais comum e recomendada.

O Design:

  • Uma Tabela Fato (ex: fVendas) reside no centro.
  • As Tabelas Dimensão (ex: dProduto, dLoja) se conectam diretamente a ela.

O diagrama se parece com uma "estrela", com a Fato no núcleo e as Dimensões como suas "pontas".

Os Eventos / Números

O Contexto / Descrições

Prévia Esquema Estrela (store)

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Prévia Esquema Estrela e Referência/Relação entre Tabelas

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

Dim-Product
Product-id
Categoria
Sub-categoria
Nome
Dim-Order
Order-id
Dim-Sale
Sale-id
Dim-Client
Client-id
Factor table
Product-id
Sale-id
Client-id
Order-id
Sales

Etapas:

  • Criar Projeto novo

  • Conectar com a fonte de dados store.csv

  • Revisar tipos de dados das colunas

Correção de conversão de número decimal

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Prévia Esquema Estrela e Referência/Relação entre Tabelas

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

Caso esteja na cultura pt-BR o "."  será considerado como milhar e não casa decimal como ",". Para isso faça:

= Table.TransformColumns(
    #"Etapa Anterior",
    {
        {
            "Profit",
            each Number.FromText(Text.From(_), "en-US"),
            type number
        }
    }
)

Referência/Relação entre Tabelas

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Referencia/Relação entre Tabelas, Grupos

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

Etapas:

  • Criar tabelas de dimensões 

    • Utilizar referência para tabela principal

Referência/Relação entre Tabelas

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Referencia/Relação entre Tabelas, Grupos

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

Etapas:

  • Criar tabela fato 

    • Utilizar referência para tabela principal

Tópico 2

Enriquecimento de Dados e Grupos de Consultas

Enriquecimento Dados e Grupos de Consultas

Módulo 2: ETL com Power Query

Aula 6: Referencia/Relação entre Tabelas, Grupos

Tópico 1: Referencia/Relação entre Tabelas

  • Criar uma coluna personalizada na dimensão Sale:

    • Nome: "Profit Status"

  • Os status devem seguir a regra:

    • Se o Profit (lucro) for menor ou igual a 0 (zero) defina "Loss Profit"

    • Se o Profit for menor que 50 defina "Small Profit"

    • Se o Profit for menor que 200 defina "Medium Profit" caso contrário defina "High Profit" 

Desafio

  1. Criar uma coluna YEAR na DIM-Orders

  2. Criar uma Página Nova.

  3. Criar um Relatório:

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Sales (total)

Year

Legenda: Ship Mode

Aula 02

Relacionamentos

Parte 1

Agenda da Aula

Tópico 1

Gerenciamento de Relações

Tópico 3

Revisão e

Encerramento

Tópico 2

Barra de Fórmulas e Edição Avançada

Tópico 1

Gerenciamento de Relações

Detecção Automática de Relacionamentos

Por padrão o Power BI realiza a deteção automática das chaves entre as tabelas

 

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Relacionamentos

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Gerenciar Relações

Neste opção podemos identificar como estão conectados nossas tabelas e suas cardinalidades, excluir e editar relações.

 

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Relacionando via Gerenciamento de Relações

Você pode mover as chaves para a tabela a qual deseja relacionar.

 

OBS: Fique atento que ao remover relações relatórios podem deixar de funcionar dado a impossibilidade de relacionar-se com a tabela ao qual a chave foi removida.

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Tópico 2

Barra de Fórmulas e Edição Avançada

Barra de Fórmula e Editor Avançado

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Barra de Fórmula e Editor Avançado

Você pode mover as chaves para a tabela a qual deseja relacionar.

 

OBS: Fique atento que ao remover relações relatórios podem deixar de funcionar dado a impossibilidade de relacionar-se com a tabela ao qual a chave foi removida.

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Barra de Fórmula e Editor Avançado

Interface -> Fórmula / Funções -> Executado

 

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

https://learn.microsoft.com/pt-br/powerquery-m/

Aula 03

Fundamentos da Modelagem

Tópico 01

Além do ETL

Onde o ETL Termina...

No Módulo 2, nosso foco foi o ETL. Dominamos o Power Query para extrair, limpar e transformar dados brutos.

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem

Tópico 01: Além do ETL

Atingimos nosso objetivo: transformar o caos em dados "limpos".

O resultado final desse processo é, tipicamente, uma "Tabela Única" ou o famoso "tabelão" consolidado.

Onde o ETL Termina...

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem

Tópico 01: Além do ETL

...A Análise Começa

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem

Tópico 01: Além do ETL

A pergunta que define este módulo é: "Uma tabela 'limpa' é o bastante?"

A resposta é não. O fim do ETL é apenas o começo da análise.

Embora funcional, o tabelão é a fonte de desafios críticos que existem "Além do ETL".

Desafio: O Custo de Armazenamento

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem

Tópico 01: Além do ETL

O tabelão é ineficiente.

Redundância:

  • O texto "Ana Silva" e "Categoria Eletrônicos" se repete 10.000 vezes.
  • Isso infla o tamanho do arquivo .PBIX, consumindo RAM e espaço desnecessariamente.

Desafio: O Custo de Processamento

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem

Tópico 01: Além do ETL

O tabelão é ineficiente.

Performance:

  • O motor DAX sofre para filtrar e analisar milhões de linhas de texto.

  • O desempenho do seu relatório despenca. O motor é otimizado para analisar NÚMEROS.

Tópico 02

A Regra de Ouro:

Fato vs. Dimensão

A Teoria: Separando Eventos de Contexto

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 02: A Regra de Ouro: Fato vs. Dimensão

A solução para o "tabelão" é a Modelagem Dimensional.

  • FATOS: O que aconteceu (Os Eventos).

  • DIMENSÕES: O contexto (Quem, O Quê, Onde, Quando).

O conceito é simples: separamos os dados em dois tipos de tabelas:

Tabela FATO

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 02: A Regra de Ouro: Fato vs. Dimensão

São os EVENTOS ou "verbos" do negócio (Vendas, Transações, Ocorrências).

É a tabela GRANDE (milhões ou bilhões de linhas).

É "estreita": contém principalmente NÚMEROS (Métricas) e CHAVES (IDs). Quase não contém texto descritivo.

Tabela DIMENSÃO

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 02: A Regra de Ouro: Fato vs. Dimensão

São os "QUEM, O QUÊ, ONDE, QUANDO" ou "substantivos" do negócio.

São tabelas PEQUENAS (milhares de linhas).

São "largas": contêm DESCRIÇÕES (Atributos).

Tópico 03

A Mecânica:

Chaves Primárias e Estrangeiras

Os Conectores: O que são "Chaves"?

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 03: A Mecânica: Chaves Primárias e Estrangeiras

"Chaves" são os IDs que usamos para conectar a Fato nas Dimensões.

São elas que permitem que o modelo funcione e substituem a necessidade do tabelão.

Existem dois tipos que precisamos dominar: Primária (PK) e Estrangeira (FK).

Chave Primária vs Chave Estrangeira

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 03: A Mecânica: Chaves Primárias e Estrangeiras

Chave Primária

  • É o identificador ÚNICO do tabelão.
  • Regra: Não pode se repetir. Não pode ser nula.
  • É a cópia da Chave Primária, localizada dentro da Tabela Fato.
  • É o "gancho" que aponta para a Dimensão.

  • Regra: PODE (e vai!) se repetir milhares de vezes.

Chave Estrangeira

Chave Primária vs Chave Estrangeira

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 03: A Mecânica: Chaves Primárias e Estrangeiras

Vantagens

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 01: Fundamentos da Modelagem: Fato vs. Dimensão

Tópico 03: A Mecânica: Chaves Primárias e Estrangeiras

Performance: É ordens de magnitude mais rápido para o Power BI relacionar Números (IDs) do que Textos ("Ana Silva", "Produto X").

Tamanho do Arquivo: Reduz drasticamente o peso do modelo, pois não armazenamos milhões de linhas de texto repetido.

Manutenção e Integridade: Se o nome de um produto muda, você o atualiza em UM ÚNIVEL LUGAR (na Dimensão). O ID (a Chave) permanece o mesmo, preservando a integridade de todo o histórico de vendas.

Revisão e Encerramento - DRAFT QUESTIONARIO

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 09: Consolidando Arquivos: Anexar Consultas vs. Conector de Pasta

Tópico 04: Revisão e Encerramento

  • Vimos o Problema: Múltiplos arquivos de origem.

  • Analisamos 2 Soluções:

    • Anexar Consultas: Método manual, útil para origens diferentes (tabelas distintas).

    • Conector de Pasta: Método automático, ideal para arquivos de mesma estrutura (CSVs, Excels).

  • Ponto Chave: O "Conector de Pasta" é a ferramenta correta para automação de ETL em lote.

Aula 04

Padrões de Modelagem:

Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 01

O Ponto de Partida

Recapitulando a Aula Anterior

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 01: O Ponto de Partida

Na aula anterior, estabelecemos a nossa base teórica:

O Problema: O tabelão é ineficiente e pesado.

A Solução: "Fatiar" os dados em dois tipos de tabelas:

  • Fatos (Os Eventos / Números).
  • Dimensões (O Contexto / Descrições).

Ok, fatiamos. Mas qual a melhor maneira para organizar essas tabelas?

Por que o "Design" Importa?

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 01: O Ponto de Partida

O "design" do seu modelo não é cosmético. Ele define três coisas:

  • Velocidade (Performance): É o que faz um relatório carregar em 1 segundo ou em 1 minuto.
  • Simplicidade (DAX): É o que torna suas fórmulas DAX fáceis e elegantes, ou um pesadelo de complexidade.
  • Clareza (Manutenção): É o que permite que outro analista (ou você mesmo daqui a 6 meses) entenda o que foi feito.

Vamos analisar o design que o Power BI prefere.

Tópico 02

O Padrão-Ouro: Star Schema

Definição: O Esquema Estrela

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 02: O Padrão-Ouro: Star Schema

O Esquema Estrela é a arquitetura de modelagem mais comum e recomendada.

É a aplicação direta da teoria que vimos na anterior.

O Design:

  • Uma Tabela Fato (ex: fVendas) reside no centro.
  • As Tabelas Dimensão (ex: dProduto, dLoja) se conectam diretamente a ela.

O diagrama se parece com uma "estrela", com a Fato no núcleo e as Dimensões como suas "pontas".

Definição: O Esquema Estrela

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 02: O Padrão-Ouro: Star Schema

Anatomia de um Esquema Estrela

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 02: O Padrão-Ouro: Star Schema

Características Principais:

  • Simplicidade: O modelo é fácil de ler. Qualquer analista entende o que é Fato e o que é Dimensão.
  • "Desnormalizado" (Intencionalmente): As Dimensões contêm redundância (ex: a categoria "Eletrônicos" se repete na dProduto). Isso é uma vantagem para performance, como veremos.
  • Relações de 1 Nível: O filtro sempre flui da Dimensão (o "1") direto para a Fato (o "Muitos"). Não há "pulos" intermediários.

Tópico 03

A Variação: Snowflake Schema

Definição: O Esquema Snowflake

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 03: A Variação: Snowflake Schema

O Esquema Snowflake é uma variação do Esquema Star.

A Diferença: No Snowflake, as próprias Dimensões também são "fatiadas" (ou seja, são totalmente normalizadas).

Exemplo: Em vez de ter uma dProduto com SKU, NomeProduto e Categoria, você "fatia" a dimensão:

  • Uma tabela dProduto (com SKU e ID_Categoria).
  • Uma tabela dCategoria (com ID_Categoria e Nome_Categoria).

O "braço" da estrela (a dimensão) ganha "galhos", parecendo um floco de neve.

Definição: O Esquema Snowflake

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 03: A Variação: Snowflake Schema

Veredito: O Star Vence no Power BI

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 03: A Variação: Snowflake Schema

Antigamente (anos 90), armazenamento era caro. O Snowflake era bom porque economizava espaço.

Hoje, o "gargalo" (o problema) é a velocidade de processamento e a RAM.

Conclusão: O "ganho" de espaço do Snowflake é mínimo, mas o "custo" de performance (os "pulos" extras) é enorme.

Regra de Ouro: Otimize para velocidade de leitura, não para economia de espaço. Use o Esquema Estrela.

O motor do Power BI (VertiPaq) é excelente em comprimir dados. As repetições de texto no Star Schema são "zipadas" e não ocupam espaço relevante.

Veredito: O Star Vence no Power BI

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 03: A Variação: Snowflake Schema

Tópico 04

O Cenário Avançado: Galaxy Schema

Definição: O Esquema Galaxy

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 04: O Cenário Avançado: Galaxy Schema

Este é um cenário muito comum que você vai encontrar no mercado.

Definição Simples: Um Esquema Galaxy (ou Constelação) é um modelo que possui MÚLTIPLAS Tabelas Fato.

Exemplo:

  • Uma fVendas (Fato de Vendas)
  • Uma fMetas (Fato de Metas de Vendedores)

O nome "Galaxy" (Galáxia) vem da ideia de que você tem múltiplas "estrelas" (Fatos) no mesmo modelo.

Definição: O Esquema Galaxy

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 04: O Cenário Avançado: Galaxy Schema

Tópico 05

Conclusão

Resumo: O Design Define a Performance

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 02: Padrões de Modelagem: Star, Snowflake e Galaxy

Tópico 05: Conclusão

O "design" (a arquitetura) do seu modelo não é cosmético; é uma escolha técnica que afeta tudo.

Snowflake: Otimizado para economizar espaço (lento para BI). Evite no Power BI.

Galaxy: Um cenário avançado, mas comum, para múltiplas Fatos com Dimensões compartilhadas.

Star Schema: O nosso padrão-ouro. É o design mais rápido, mais limpo e o que o motor DAX espera.

Nosso Objetivo: Nosso trabalho no Power Query (Módulo 2) será sempre preparar as tabelas para que elas formem um Esquema Estrela perfeito.

Aula 05

Relacionamentos

Parte 2

Tópico 01

O Conceito: A "Cola" do Modelo

Revisão: Mesclar (ETL) vs. Relacionar (Modelo)

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 01: O Conceito: A "Cola" do Modelo

Mesclar:

  • É o que fizemos no Módulo 2. É um "PROCV" que fisicamente cola as colunas.
  • Analogia: Juntar a lista de Chefes e a lista de Funcionários em uma única planilha gigante.
  • Resultado: Cria a "Tabelona" (Pesada, Lenta).

 

Relacionar:

  • É o que faremos no Módulo 3. É uma "ponte virtual" que NÃO cola dados.
  • Analogia: Manter as listas separadas. O Relacionamento é a "linha" do organograma que diz quem se reporta a quem.
  • Resultado: Cria um Modelo (Leve, Rápido).

Revisão: Mesclar (ETL) vs. Relacionar (Modelo)

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 01: O Conceito: A "Cola" do Modelo

O Propósito do Relacionamento

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 01: O Conceito: A "Cola" do Modelo

  • O Relacionamento é a "linha de comando" do nosso organograma.

 

  • Ele permite que o Chefe (Dimensão) "dê uma ordem" (um filtro)...

 

  • ...e os Funcionários (Fato) "executem" (mostrem os números filtrados).

 

  • Exemplo: Quando você clica no Chefe "Loja Manaus" (na dLoja), o relacionamento filtra e mostra apenas os Funcionários/Vendas daquela loja (na fVendas).

 

  • Sem o relacionamento, o Chefe não tem como comandar os Funcionários. São só listas isoladas.

Tópico 02

Regra 1: Cardinalidade

Definição: O que é Cardinalidade?

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 02: Cardinalidade

  • Cardinalidade é a regra de hierarquia do nosso organograma.

  • Ela define como o Chefe (Dimensão) se relaciona com os Funcionários (Fato).

  • Ela responde: "É um Chefe para muitos Funcionários? É um Chefe para um Funcionário? Ou é o caos?"

Definição: O que é Cardinalidade?

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 02: Cardinalidade

O Padrão-Ouro: Um-para-Muitos (1:*)

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 02: Cardinalidade

Este é o organograma saudável e o padrão do nosso Star Schema.

O Lado "Um (1)" (O Chefe):

  • É a Tabela Dimensão (ex: dLoja).
  • A Regra: A ID_Loja é ÚNICA. Você só tem UM cadastro para a "Loja Manaus". (Você não pode ter dois chefes com o mesmo ID).

O Lado "Muitos (*)" (Os Funcionários):

  • É a Tabela Fato (ex: fVendas).
  • A Regra: A ID_Loja PODE SE REPETIR. (A "Loja Manaus" tem milhares de vendas/funcionários).

A Lógica: UM Chefe (Loja) tem MUITOS Funcionários (Vendas).

O Cenário Raro: Um-para-Um (1:1)

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 02: Cardinalidade

O que é? 1 Chefe tem 1 único Funcionário. A chave é única nos dois lados.

 

Exemplo:

  • dFuncionario (Chefe)
  • dDadosBancarios (Funcionário/Dados)

 

Uso: Raro. Usado para "esconder" dados sensíveis (Salário) do resto da Dimensão, geralmente por motivos de segurança.

O Perigo: Muitos-para-Muitos (*:*)

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 02: Cardinalidade

O que é? Um organograma caótico onde não está claro quem é o Chefe.

 

Quando acontece? Quase sempre é um ERRO DE ETL (Módulo 2).

Exemplo: Você esqueceu de "Remover Duplicatas" da dLoja. Agora existem dois cadastros para a "Loja Manaus" (dois "Chefes" com o mesmo nome).

 

Por que é perigoso?

  • Ambiguidade: O Power BI não sabe para qual dos dois "Chefes" (Loja Manaus) o Funcionário (Venda) deve se reportar.
  • Performance: É a estrutura mais lenta de todas.

 

Regra de Ouro: Se o Power BI sugerir *:*, PARE. É um sinal de que sua hierarquia (Dimensão) está errada.

Tópico 05

Conclusão

Resumo: O Fim da Teoria da Modelagem

Módulo 03: Modelagem de Dados e DAX

Aula 03: Relacionamentos

Tópico 05: Conclusão

O que fizemos nas Aulas 1, 2 e 3? Nós desenhamos o "Organograma".

Arquitetura: Compreendemos as diferentes maneiras de realizar uma modelagem.

A Hierarquia: Cardinalidade 1 Chefe para * Muitos Funcionários.

O Resultado: A máquina está montada, mas desligada. O organograma está no papel, mas ninguém deu uma ordem ainda.

 

Aula 07

Agregando, Remodelando e Cruzando Dados - Parte 1

Agrupar por (Group By)

 

  • Pra que serve? É como fazer um resumo da sua lista de compras. Em vez de listar cada item comprado (Caneta, Lápis, Caneta, Borracha), você cria uma nova lista resumida: Caneta (2), Lápis (1), Borracha (1).

 

  • O que faz? Ele junta as linhas que são iguais em uma coluna (ex: junta todas as "Canetas") e faz uma conta com outra coluna (ex: soma as vendas).

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 07: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Agrupar por (Group By)

Aula 08

Agregando, Remodelando e Cruzando Dados - Parte 2

Agenda da Aula

Tópico 1

Desdinamizar Colunas

(Unpivot)

Tópico 3

Mesclar Consultas

(Merge)

Tópico 2

Dinamizar Colunas

(Pivot)

Tópico 4

Revisão e Encerramento

Desdinamizar Colunas (Unpivot)

 

  • PROBLEMA: Tabela em formato "matriz" (Ex: Meses ou Anos como colunas). Difícil de analisar no Power BI.

 

  • SOLUÇÃO: Transforma colunas selecionadas (ou as não selecionadas) em linhas, criando um formato "longo" (normalizado).

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 08: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 01: Desdinamizar Colunas (Unpivot)

Dinamizar Colunas (Pivot)

 

  • PROBLEMA: Tabela muito "longa" onde valores únicos de uma coluna deveriam ser os cabeçalhos de novas colunas.

 

  • SOLUÇÃO: Transforma linhas em colunas, usando uma coluna para os novos cabeçalhos e outra para os valores das células. (Operação inversa do Unpivot).

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 08: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 02: Dinamizar Coluna (Pivot)

Mesclar Consultas (Merge)

​

  • PROBLEMA: Precisa trazer informações de uma Tabela B para uma Tabela A, usando uma coluna comum (Ex: Trazer Nome do Produto para a tabela de Vendas).

 

  • SOLUÇÃO: Junta (mescla) duas tabelas com base em colunas-chave correspondentes. Equivalente ao PROCV/VLOOKUP.

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 08: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 03: Mesclar Consultas (Merge)

Revisão

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 08: Agregando, Remodelando e Cruzando Dados

Tópico 04: Revisão

  • Dominamos a técnica de Desdinamizar Colunas (Unpivot) para corrigir layouts de planilhas "deitadas" e contrário com a técnica de Dinamizar Colunas (Pivot).

  • Executamos a operação Mesclar Consultas (Merge) para enriquecer nossos dados, trazendo informações de outras tabelas (o "PROCV" do Power Query).

  • Consolidamos o entendimento das principais ferramentas para remodelar e combinar dados no Power Query.

Aula 10

Consolidando Arquivos:

Anexar Consultas vs. Conector de Pasta - Parte 2

Agenda da Aula

Tópico 1

O Problema:

Múltiplos Arquivos

Tópico 3

Solução 2:

Conector de Pasta

Tópico 2

Solução 1:

Anexar Consultas

Tópico 4

Revisão e Encerramento

Tópico 1

O Problema:

Múltiplos Arquivos

O Problema: Múltiplos Arquivos

O Problema: Múltiplos Arquivos de Origem

Objetivo: Criar UMA única tabela consolidada que se atualize automaticamente.

  • Vendas_Loja_A.csv
  • Vendas_Loja_B.csv
  • Vendas_Loja_C.csv
  • ... (e novos arquivos chegam com o tempo)

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 09: Consolidando Arquivos: Anexar Consultas vs. Conector de Pasta

Tópico 01: O Problema: Múltiplos Arquivos

Tópico 2

Solução 1:

Anexar Consultas

Solução 1: Acrescentar Consultas

Fluxo de Trabalho:

Principal Limitação: Não é automático. A chegada do "Arquivo D" exige importação manual e reconfiguração do "Acrescentar".

  • Importar Arquivo A -> (Consulta A)

  • Importar Arquivo B -> (Consulta B)

  • Importar Arquivo C -> (Consulta C)

  • Usar "Acrescentar Consultas" para empilhar A + B + C.

  • Resultado -> Tabela Final

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 09: Consolidando Arquivos: Anexar Consultas vs. Conector de Pasta

Tópico 02: Solução 1: Acrescentar Consultas

Tópico 3

Solução 2:

Conector de Pasta

Solução 2: Conector de Pasta

Fluxo de Trabalho:

Principal Vantagem: 100% automático. Novos arquivos colocados na pasta são incluídos no próximo "Atualizar".

  • Conectar na [Pasta] que contém os arquivos.

  • Usar a função "Combinar Arquivos".

  • Resultado -> Tabela Final

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 09: Consolidando Arquivos: Anexar Consultas vs. Conector de Pasta

Tópico 03: Solução 2: Conector de Pasta

Requisito: Todos os arquivos devem ter exatamente a mesma estrutura (mesmas colunas).

Revisão e Encerramento

Módulo 02: ETL com Power Query

Aula 09: Consolidando Arquivos: Anexar Consultas vs. Conector de Pasta

Tópico 04: Revisão e Encerramento

  • Vimos o Problema: Múltiplos arquivos de origem.

  • Analisamos 2 Soluções:

    • Anexar Consultas: Método manual, útil para origens diferentes (tabelas distintas).

    • Conector de Pasta: Método automático, ideal para arquivos de mesma estrutura (CSVs, Excels).

  • Ponto Chave: O "Conector de Pasta" é a ferramenta correta para automação de ETL em lote.

Aula 11

Consolidando Arquivos:

Anexar Consultas vs. Conector de Pasta - Parte 2

Módulo 4

Métricas com DAX

Aula 01

Colunas Calculadas vs Medidas

O Alicerce do Power BI: O Que é DAX?

  • DAX: Data Analysis Expressions.

 

  • É a linguagem de fórmulas usada no Power BI, Analysis Services e Power Pivot (Excel).

 

  • Propósito: Não armazena dados. Ele é usado para ler e calcular novas informações (métricas) a partir dos dados que já carregamos.

 

  • Pense no DAX como a "inteligência" do seu relatório; é o que transforma dados brutos em insights.

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

A Decisão Estratégica: Coluna Calculada vs. Medida

COLUNA CALCULADA

  • O que é: Uma nova coluna física na sua tabela (Visível na Visão de Dados).
  • Quando Calcula: Na Atualização (Refresh). Consome Memória RAM.
  • Como Pensa: "Linha a linha" (Contexto de Linha).
  • Uso Principal: CATEGORIZAR (Para usar em Eixos, Legendas ou Filtros).

MEDIDA

  • O que é: Um cálculo virtual, agregado (Não visível na tabela).

  • Quando Calcula: No Clique (Tempo Real). Consome CPU.

  • Como Pensa: "O Total" (Contexto de Filtro).

  • Uso Principal: CALCULAR (Para usar em Valores de gráficos/cartões).

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

A Coluna Calculada

Objetivo: Calcular a Receita para cada transação individual.

Local: Visão de Dados -> Tabela fVendas.

Ação: Nova Coluna.

Fórmula: Receita da Linha = 'fVendas'[Quantidade] * 'fVendas'[PrecoUnitario]

Análise:

  • Uma nova coluna física é criada.
  • O cálculo é executado linha a linha.
  • Esta coluna agora consome RAM e pode ser usada como qualquer outra.

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

A Medida

Objetivo: Calcular a Receita Total para o relatório.

Local: Visão de Relatório -> Nova Medida.

Ação: Nova Medida.

Fórmula: Total Vendas = SUM(fSales[Sales])

Análise:

  • Um cálculo virtual é criado (ícone de calculadora).

  • Nenhuma coluna física é adicionada à tabela.

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

A Medida - Referências

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

https://learn.microsoft.com/pt-br/dax/sum-function-dax

A Medida - Referências

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

https://dax.guide/sum/

A Medida

Exemplo de Medida aplicada a um "Cartão"

 

 

OBS:

  • Atente para a formatação dos valores para facilitar a leitura por quem está realizando a análise. 

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

Os Dois Mundos

Objetivo: Criar uma categoria "Premium" vs. "Standard". Como é uma categoria, usaremos uma Coluna Calculada.

Local: Visão de Dados -> Tabela fSales.

Ação: Nova Coluna.

Fórmula: Faixa de Preço = IF('fSales'[Sales] >= 1000, "Premium", "Standard")

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

Análise:

  • O contexto (Premium) foi criado para que a nossa Medida (Total de Vendas) pudesse, então, usar para calcular o resultado. As duas trabalharam juntas.

Desafio

Desafio 1 (Coluna):

  • Na tabela fSales, crie uma Coluna Calculada chamada Tipo de Venda.
  • Regra: Se a Quantidade for menor que 50, o texto deve ser "Varejo". Se for 50 ou mais, o texto deve ser "Atacado".

Desafio 2 (Medida):

  • Crie uma Medida chamada Qtd Total.
  • Regra: Deve ser a SOMA da coluna dSale[Quantity].

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

Desafio Bônus:

  • Crie um gráfico que mostre a [Qtd Total] (Medida) pelo [Tipo de Venda] (Coluna).

Desafio 2

Desafio 1 (Coluna):

  • Na tabela dSale, crie uma Coluna Calculada chamada Margem de Lucro.
  • Regra: Faça a divisão da venda (Sale) pelo Lucro (Profit)

Desafio 2 (Medida):

  • Crie uma Medida chamada Media de Margem Lucro.
  • Regra: Deve ser a MEDIA da coluna dSale[Margem de Lucro].

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

Desafio Bônus:

  • Crie um gráfico que mostre a Média de Margem de Lucro Por Região

A Regra de Ouro

Quando usar COLUNA CALCULADA?

  • Quando você precisa CATEGORIZAR dados (linha a linha).
  • Quando você precisa usar o resultado em um EIXO, LEGENDA ou FILTRO.

Quando usar MEDIDA?

  • Quando você precisa CALCULAR um TOTAL AGREGADO (Soma, Média, Contagem).
  • Quando você precisa que o resultado seja mostrado em um VALOR de gráfico ou Cartão.

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 01: Colunas Calculadas vs Médidas

Aula 02

Funções de Agregação

As 5 Funções de Agregação Essenciais

 

Na Aula anterior, aprendemos a criar Medidas. Hoje, vamos aprender as fórmulas básicas de agregação.

  • SUM (Soma): Soma todos os números de uma coluna.
  • AVERAGE (Média): Calcula a média aritmética de uma coluna.
  • COUNTROWS (Contar Linhas): Conta o número total de linhas em uma tabela.
  • COUNT (Contar): Conta o número de linhas em uma coluna que não estão em branco (conta números e texto).
  • DISTINCTCOUNT (Contagem Distinta): Conta o número de valores únicos em uma coluna.

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 02: Funções de Agregação

Média, Contagem e Contagem Distinta

Objetivo 1: Calcular a quantidade média por transação.

Função: AVERAGE

  • Qtd Média = AVERAGE('fSales'[Quantity])
  • Objetivo 2: A grande diferença: COUNT vs. DISTINCTCOUNT.

COUNT:

  • Contagem de SKU (Errado) = COUNT('fVendas'[SKU])
  • (Resultado no Cartão: 6)

DISTINCTCOUNT (Conta itens únicos):

  • Qtd de Produtos (Correto) = DISTINCTCOUNT('fVendas'[SKU])
  • (Resultado no Cartão: 4)

Módulo 03: Métricas com DAX

Aula 02: Funções de Agregação

Aula 03

Funções de Lógica

Aula 04

Funções de Lógica - Parte 2

Aula

Funções Iteradoras

O que são Funções Iteradoras?

Funções Iteradoras (Família “X”)
➡️ Calculam linha a linha
➡️ Avaliam uma expressão
➡️ Depois fazem a agregação (somar, média, ranking...)

Elas sempre têm um “X” no nome.

Ex.: SUMX, AVERAGEX, MAXX, MINX, COUNTX, RANKX.

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Por que Iterar?

Usamos funções X quando:

✔️ O valor não existe como coluna
✔️ Precisamos de Total Linha
✔️ O cálculo deve responder a filtros
✔️ A lógica envolve múltiplas colunas

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Por que não criar coluna?

Coluna Calculada
❌ Fixa, não muda com filtros
❌ Ocupa memória
❌ Não enxerga medidas
❌ Não reage ao contexto

 

Medida com X
✔️ Dinâmica (muda com filtros/slicers)
✔️ Não ocupa memória
✔️ Calcula somente quando usada
✔️ Enxerga contexto do visual

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Como funciona uma Iteradora?

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

As principais iteradoras

SUMX → soma expressões

AVERAGEX → média de expressão

MAXX / MINX → maior/menor expressão

COUNTX → conta expressões válidas

RANKX → cria ranking dinâmico

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Quando usar / Quando não usar

Use Funções X quando:
✔️ Precisa somar/avaliar cálculo linha a linha
✔️ A lógica depende de mais de uma coluna
✔️ Precisa reagir a filtros

 

Não use Funções X quando:
❌ A coluna já existe
❌ SUM, COUNT, AVERAGE resolvem
❌ É só agrupar ou sumarizar coluna simples

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Resumo Final

Coluna = fixa, ocupa memória
Medida com X = dinâmica, eficiente
Iteradores = quando o cálculo não existe fisicamente

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Funções Iteradoras

Aula

Função Calculate

O que é CALCULATE

  • Função que recalcula uma medida
  • Aplica filtros específicos
  • Permite ignorar, trocar ou adicionar filtros

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Sintaxe

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Medida Normal x CALCULATE

  • Medida Normal → segue filtros da visualização
  • CALCULATE → controla os filtros manualmente

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Exemplo 1

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Exemplo 2

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Exemplo 3

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Regras Simples

  • Funciona apenas em medidas

  • Altera o filtro antes de calcular

  • Filtros do CALCULATE > filtros do visual

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Vamos ao que interessa!

Módulo 04: Métricas com DAX

Aula: Função Calculate

Módulo 05

Storytelling & Dashboard

Aula 01

Criação de Template

Dashboard Personalizado

  • Background com Canva
  • Definição de fundo das páginas
  • Criação de teplate
  • Criação de medidas e visualizações em geral

Módulo 05: Storytelling & Dashboard

Aula: Criação de Template