Resumos Faculdade Descomplica - Marketing e Growth - Modulo 1 - Tratamento de Dados

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I
Tratamento de Dados
ntrodução
O Power Query, como uma ferramenta de transformação de
dados, pode ser utilizada não só no Power BI, mas também nas
demais ferramentas da Microsoft, trazendo uma facilidade no
tratamento e padronização dos dados de uma ou mais tabelas do seu
projeto.
Além de tratar informações relacionadas aos campos de uma tabela, é
possível também consolidar tabelas diferenciadas, fazer o pivoteamento
de dados e demais ações de melhorias em registros e tabelas unificadas.
 
Objetivos da aula
• Conhecer a aplicabilidade de tratamento e transformação de dados.
• Aprender a transpor registros de colunas para linhas.
• Conhecer as aplicabilidades de agregação e combinação de dados.
• Aprender a criar colunas condicionais.
• Conhecer as aplicabilidades de classificação a partir de níveis de
importância.
 
Resumo
As habilidades do Power Query
O item chamado etapas aplicadas está localizado à direita da ferramenta,
onde a cada ação realizada em relação ao tratamento de dados é
identificada como uma ação nova que dá o nome de etapa aplicada.
Caso você queira cancelar uma etapa realizada, a ação que você criou,
basta clicar no botão X e remover a etapa da lista de etapas aplicadas.
É possível também editar uma etapa criada dependendo do que foi
realizado, onde aparecerá no item contido na lista de etapas um símbolo
de uma engrenagem. Ao clicar neste símbolo, ele te levará para a fase de
configuração da etapa permitindo que você altere o item que solicitou.
A ferramenta também permite alterar uma etapa aplicada a partir da
linguagem de programação já presente no Power Query. Trata-se de um
código em uma linguagem de programação chamada M, que você
poderá alterar e refletir diretamente na etapa que você criou.
Dessa forma, você percebe que o Power Query pode gerar ações através
de cliques com mouse ou ainda através de uma linguagem de
programação!
Algumas aplicabilidades podem ser usadas em seu projeto, tais como:
• Padronização de dados
• Nomenclatura de Campos
• Configuração de tipos de Campos e etapas
• Consolidação de dados de diferentes fontes
E falando em tratamento de dados, é possível padronizar os formatos de
caracteres para maiúsculo, minúsculo, extrair texto de um campo ou ainda
substituir o texto que esteja escrito de maneira errada.
Quando você faz o tratamento dentro da ferramenta de Power Query, os
dados originais importados das fontes não são alterados e se mantêm
íntegros. O que altera são apenas as transformações geradas dentro do
Power Query.
É possível também preencher dados vindos de células mescladas do
Excel, criar colunas personalizadas, onde dependendo do valor contido no
campo, já altera automaticamente.
 
 
Pivoteamento de Dados
Muitas vezes os dados estão plotados em colunas diferenciadas e
precisamos que essas informações estejam disponíveis em linhas. Este
recurso é conhecido também como transposição de dados ou
pivoteamento. Com apenas alguns cliques é possível transformar o
conteúdo de linhas para colunas ou ainda o conteúdo de colunas para
linha de uma tabela.
A vantagem de usar o recurso de pivoteamento é o ganho de tempo,
assertividade da transformação e a produtividade. Se você tivesse que
digitar tudo isso manualmente daria muito trabalho, além de você estar
em risco com situações de erro.
Agregação combinação de dados
É possível também criar cálculos de agregação dentro do Power Query,
sem a necessidade de você utilizar funções DAX dentro da área de
gráfico.
• Somatória
• Média
• Quantidade
• Maior valor
• Menor valor
Com recurso de agregação é possível criar uma tabela separada com os
dados agregados, que poderá ser utilizada diretamente na construção dos
objetos gráficos, não precisando utilizar as funções para realizar estes
cálculos.
 
Combinação de dados
Constam dois métodos que permitem a associação das tabelas: a
mesclagem e o acréscimo.
Através da mesclagem é possível criar uma nova consulta, unindo
informações entre as colunas de tabelas diferentes. Imagine que em uma
tabela você tenha o código do funcionário, o nome do funcionário e o
departamento. Na segunda tabela, você tem o código do funcionário e o
salário.
Unindo as duas tabelas a partir do código, será possível trazer em uma
análise única, em uma nova tabela contendo todos os campos: nome do
funcionário, o departamento e o salário.
A consulta de acréscimo permite a criação de uma nova tabela
consolidando os dados de todos os registros de tabelas diferenciadas.
Imagine que você tenha cinco tabelas, sendo em cada uma a informação
das vendas de cada filial. A partir do recurso de acréscimo, você poderá
consolidar as informações das cinco tabelas em uma única tabela e criar
visões gráficas e análises dos dados consolidados.
Colunas condicionais
As colunas condicionais são conhecidas também como campos
calculados. São utilizadas para trazer uma informação dependendo de
uma condição contida no campo de origem.
Se tivermos, por exemplo, um campo de origem sendo a sigla de um
estado, é possível trazer o nome de cada estado de acordo com a sigla.
Já em valores numéricos poderíamos ter a idade, onde poderá ser
calculado um campo em que dependendo da idade, poderá trazer uma
faixa etária. Se é criança, jovem ou adulto, por exemplo.
Essas informações não serão refletidas nos dados de origem, apenas no
resultado da análise de maneira automática e objetiva.
 
Classificação
A classificação simples se dá quando é escolhida uma ordem crescente
ou decrescente para exibição dos dados de um campo. Exemplos: deixar
os nomes dos clientes em ordem alfabética, ou ainda, mostrar a
quantidade de produtos mais vendidos sendo os valores do maior para o
menor.
Já a classificação por importância se dá quando o item a ser classificado
não depende de uma ordem numérica ou alfabética. Deixar os itens de
categoria por ordem de importância não considerando as letras do
alfabeto, mas sim qual a categoria de produto tem mais relevância e deve
ser mostrada no objeto gráfico.
- Deixar os nomes de empresa por ordem de importância com relação a
alguns clientes.
- Deixar os meses por ordem de importância, por exemplo, o ano fiscal do
cliente começa no mês de Abril. Sendo assim, Abril fica sendo o primeiro
mês do calendário e Março será o último mês do calendário.
Para isso, você pode utilizar o recurso de campo calculado (coluna
calculada), onde será definido o valor numérico do grau de importância
desejado e associado ao campo que será classificado, além da coluna
calculada que você customizou.
 
Conteúdo bônus
Tópicos Avançados
Para uma melhor organização e profissionalismo em seu projeto, você
pode customizar o nome das etapas criadas no processo de tratamento
de dados do seu arquivo, no Power Query.
Clique na Etapa desejada e vá em “Renomear” – Digite o novo nome e
pressione a tecla <enter>
Observe o exemplo abaixo em que foram alterados os nomes das últimas
etapas criadas:
Assim, você pode definir uma nomenclatura padrão para o seu projeto!
 
Você consegue acessar os arquivos utilizados na disciplina clicando aqui.
 
 
Referência Bibliográfica
SANCHES, Renato. Trabalhando com Pivot de Dados. 2023.
Disponível em:
<https://www.webmundi.com/banco-de-dados/power-bi-trabalhando-com-
pivot-de-dados/ > (Acesso em 28/02/2023)
MICROSOFT Learn. Formatar e Combinar Dados no Power BI
Desktop. Janeiro, 2023. Disponível em:
<https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/desktop-shape-
and-combine-data > (Acesso em 28/02/2023)
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Fonte: Tela da Ferramenta Power BI
Fonte: Tela da Ferramenta Power BI
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https://www.webmundi.com/banco-de-dados/power-bi-trabalhando-com-pivot-de-dados/
https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/desktop-shape-and-combine-data