Excel com Copilot: análise de dados, relatórios e dashboards com IA

Fundamentos de IA e aplicabilidades - Apresentação

Dando as boas-vindas e apresentando a instrutora

Olá! Meu nome é Viviane Martins e quero dar as boas-vindas ao seu novo curso aqui na plataforma Alura.

Audiodescrição: Viviane é uma mulher de 1,73 metro, de pele branca, com sobrancelhas espessas e cabelo castanho com algumas mechas, ligeiramente liso e um pouco abaixo dos ombros. Ela usa óculos azuis, veste uma blusa preta e um blazer cinza mesclado.

Apresentando o curso e contextualizando a experiência

Neste curso, nós não vamos tratar apenas de Excel com Copilot; nós vamos explorar como utilizar a inteligência artificial junto às suas planilhas atuais no Excel e na criação de novos produtos e relatórios profissionais dentro da ferramenta. Nós abordaremos produtividade e também como analisar dados no Excel, avançando na jornada ao incorporar insumos analíticos com o Power BI.

Falando brevemente sobre minha trajetória, eu trabalho com tecnologia há mais de 30 anos, atuando tanto no âmbito acadêmico quanto no corporativo, atendendo empresas como consultora de tecnologia. Eu sou especialista em Excel, trabalhando com a ferramenta desde suas primeiras versões. Inclusive, eu utilizava uma planilha anterior ao Excel chamada Lotus 1-2-3; naquela época, nem existia o mouse (dispositivo apontador).

Evoluindo do Excel ao uso de IA

Com o tempo, migramos para o Excel com a consolidação da Microsoft nesse produto. Atuei intensamente na área de produtividade e em programação com VBA; inclusive, criei um canal no YouTube chamado VBA Naveia, no qual tratamos da produtividade com linguagem de programação no Excel. Ao longo do tempo, as ferramentas evoluíram.

Em seguida, adotamos o Power Query, que trouxe ganhos de produtividade e, além disso, capacidades analíticas dentro da ferramenta. O Excel deixou de ser apenas um programa de cálculo matemático, tornando-se também um ambiente que nos auxilia a analisar dados, criar gráficos e visualizações, por meio de dashboards (painéis).

Nos últimos anos, a inteligência artificial passou a complementar o uso da ferramenta. Eu sou uma pessoa adepta do Excel, usuária assídua na criação de relatórios, já que é uma das ferramentas mais utilizadas no ambiente corporativo.

Destacando formação, atuação e contatos

Essa é uma das dimensões quando falamos do aspecto tecnológico de um software (programa); além disso, minha atuação é acompanhada por formação em business intelligence (inteligência de negócios), em IA generativa com outros produtos e em cibersegurança.

Atualmente, no Grupo Allon, especificamente na FIAP, eu sou professora de MBA e de cursos de business intelligence (inteligência de negócios) também na área de negócios. Aqui na Alura, eu gravo alguns cursos e sou professora em cursos on-line desde 2015, não apenas voltados ao desenvolvimento de planilhas, mas também à área orientada a dados, analítica e à governança com cibersegurança.

No âmbito corporativo, eu atuo em empresas do mercado, incluindo instituições financeiras, bancos e indústrias, utilizando conceitos de dados, analítica, business intelligence (inteligência de negócios) e IA generativa.

Deixo aqui meu e-mail e meu LinkedIn para que possamos nos conectar nas redes sociais, no mundo real. Fico à disposição para nos conectarmos.

Detalhando objetivos, produtividade e análises com IA

Ao longo deste curso, que certamente já gera entusiasmo para começar, nós aprenderemos como potencializar o uso do Microsoft Excel com o apoio de IA. É importante que tenhamos conhecimento da ferramenta Excel, pois isso contribuirá para obter bons resultados. No entanto, se você ainda não conhece Excel, não há problema: você contará com nosso acompanhamento ao longo desta jornada. Veremos como a IA pode trazer ganhos reais de produtividade, automatizando tarefas manuais repetitivas que costumamos executar.

Não trataremos apenas de criar um layout mais adequado ou um formato consistente para relatórios, mas também de como utilizar fórmulas e cálculos específicos, bem como funções que o Excel oferece e que podem gerar dúvidas. Abordaremos toda a parte de analytics (análise de dados): como analisar dados no Excel e como a IA generativa pode nos auxiliar de forma positiva a trazer insights (percepções) para o relatório, muitas vezes revelando pontos que não havíamos notado.

Considere o seguinte cenário: criamos relatórios no Excel e os acompanhamos diariamente, até nos acostumarmos tanto com aqueles dados que deixamos de perceber combinações possíveis. Alguém externo pode sugerir: “Viviane, se você cruzar esta coluna com aquela outra informação e criar um cálculo, talvez surja algo que não havia sido observado antes, alguma previsibilidade ou uma percepção diferenciada do negócio”. É justamente para isso que a IA generativa vem: para nos ajudar a explorar novas perspectivas em produtividade e análise.

Aprimorando a visualização de dados com gráficos e dashboards

Outro ponto essencial é a visualização de dados, conhecida como data visualization (visualização de dados) ou data viz (visualização de dados). Muitas vezes construímos a planilha — preferimos chamá-la de relatório — e ela não apresenta um formato padronizado: excesso de cores, várias células mescladas, entre outros hábitos comuns. Precisamos pensar na melhor visualização: uma apresentação mais profissional, com a identidade visual da empresa ou do produto, algo mais refinado. Discutiremos isso também no seu projeto.

Falando em visualização, uma forma poderosa de interpretar dados é por meio de objetos gráficos. Podemos ter um relatório com 5 mil linhas — ainda que seja uma quantidade reduzida — e, para extrair um insight (percepção) rapidamente, isso pode demorar. Criamos fórmulas, elementos e tabela dinâmica; porém, dependendo do público que receberá a informação, uma visão gráfica ou até um painel visual — um dashboard (painel) responsivo — pode facilitar muito a compreensão.

Encaminhando para o Power BI e concluindo a introdução

Portanto, vamos abordar toda essa frente de analytics (análise de dados), introduzir o conceito de business intelligence (inteligência de negócios) e seu significado, além de migrar o que estiver no Excel para a ferramenta Power BI. Nós daremos os primeiros passos no Microsoft Power BI.

Eu estou muito feliz por estar nesta jornada com você. Utilizaremos Microsoft Excel, Copilot e Microsoft Power BI Desktop. Eu te espero na próxima aula, quando começaremos o curso. Sucesso nos estudos e nas análises. Até então! [♪]

Fundamentos de IA e aplicabilidades - Partindo do Marco Zero

Apresentando a IA generativa no Excel

Olá! Agora é o momento de entender o que esta IA pode fazer para nos ajudar dentro do Excel. Quais são suas aplicações? A inteligência artificial generativa evolui diariamente e se aperfeiçoa a partir dos insumos que fornecemos. Por que a chamamos de "generativa"? Podemos interagir com a inteligência artificial e oferecer a retroalimentação principal, avaliando se há coerência nos resultados que ela apresenta.

Falando da IA generativa no contexto do Excel, vamos apresentar o Excel moderno. O que é o Excel moderno, o Excel inovador? É a ferramenta que proporcionará aumento de produtividade e integração com, por exemplo, o Copilot, uma inteligência artificial capaz de trabalhar e se integrar aos seus relatórios nos contextos mais variados. Essa IA é capaz de sugerir fórmulas, organizar a planilha, estruturar o relatório, ajudar a gerar insights (percepções) analíticos e, inclusive, produzir um resumo de tudo o que há em um arquivo do Excel.

Contextualizando consolidação e comparação de dados

Imagine que temos um arquivo no qual acontecem muitas coisas e, a cada mês, existem informações consolidadas — janeiro, fevereiro, março —, ou dados por filiais separados em abas. Precisamos, de forma muito dinâmica, fazer uma comparação ou até mesmo uma consolidação desses dados.

Antes, nós precisávamos interromper o fluxo para criar esses dados e organizá-los, utilizando recursos de tabela dinâmica, ferramentas de consolidação de dados ou o Power Query (Power Query), por exemplo.

Utilizando o Copilot para análises e visualizações

Hoje, podemos inclusive usar as funções do Copilot (Copilot) para nos ajudar nisso, gerando insights (percepções), produzindo um relatório resumido e apoiando a construção de visualizações.

Assim, por meio do Copilot (Copilot), nós podemos, com comandos simples dados em conversação natural, estabelecer um diálogo para que nos auxilie a resolver questões dentro do Excel (Excel). A todo momento, também podemos fornecer feedback (retorno), indicando se aquilo faz sentido em relação ao que perguntamos.

Explorando engenharia de prompts e pilares de integração

Aqui, falamos inclusive de engenharia de prompts (instruções). Quanto mais clara for nossa solicitação, melhor será o mecanismo da máquina que a interpretará, compreenderá e trará bons resultados para nós.

Apresentamos alguns pilares importantes que utilizaremos em nossa ferramenta. Temos o Excel (Excel) com a integração do Copilot (Copilot), a inteligência artificial. Dessa forma, podemos editar as planilhas e, como mencionamos anteriormente, criar funções, gerar fórmulas, limpar e padronizar os dados ou até realizar uma limpeza, uma higienização (sanitização), como costumamos dizer.

Então, o que é isso, Vivi?

Fundamentos de IA e aplicabilidades - Aplicabilidades com Copilot

Apresentando as possibilidades do Copilot e ajustando a comunicação

No vídeo anterior, pedimos que fosse construída uma planilha. A ferramenta perguntou se queríamos uma tabela e, a partir disso, elaboramos um relatório financeiro simples, que já forneceu uma visão inicial. O que mais podemos fazer com o Copilot? Com um relatório e uma planilha prontos, podemos solicitar ajuda para gerar fórmulas, ajustar o layout (disposição) e a visualização, além de consolidar dados, se quisermos. Por exemplo, podemos identificar tudo o que foi efetivamente pago e gerar outros insights (percepções) não previstos. Observando esse cenário, questionamos o que mais é possível realizar nesse relatório. É isso que vamos demonstrar agora na ferramenta.

Prosseguindo, escrevemos: remova o total da linha 11. Fizemos uma solicitação simples, em um diálogo direto com a ferramenta. Com o tempo, essa forma de comunicação se torna mais eficiente, como quando conhecemos uma pessoa nova: começamos com um cumprimento, entendemos como nos comunicar e ajustamos o tom. O mesmo vale para o ambiente da empresa: se a demanda é mais operacional ou mais executiva, adequamos a linguagem para que a outra parte compreenda a necessidade e apresente uma resposta compatível.

Executando alterações e alternando entre modos

Aqui solicitamos: remova o total da linha 11. No entanto, ainda não havíamos salvo o arquivo. A ferramenta exibiu a mensagem: “este arquivo tem alterações não salvas. Considere salvar o arquivo antes de continuar”. Podemos salvar ou prosseguir sem salvar. Se continuarmos sem salvar, a ferramenta tentará executar o que foi pedido. O processamento ocorre em tempo real e a ação foi concluída: a linha 11 foi removida, o total da linha foi excluído na Planilha1 e, agora, a tabela termina em A10 até H10. Podemos manter a alteração ou desfazer. “Desfazer” reverte o estado anterior; “Concluir” mantém a modificação. Optamos por manter.

Estávamos no modo de edição. Nesse modo, pedimos a ação e ela foi executada automaticamente. Em seguida, alteramos de modo de edição para somente chat (bate-papo). A interface apresentou opções, como “escreva uma fórmula que deseja” ou outros elementos necessários para a conversa.

Solicitando o cálculo de itens pagos e acompanhando o processamento inicial

Vamos pedir: calcule o total de itens pagos. Digitamos “calcule o total de itens pagos” e executamos, pressupondo que a ferramenta reconheça o estado “Pago”. Ampliamos a visualização para acompanhar melhor, cientes de que ainda há informações na planilha que precisamos ajustar, especialmente alguns dados específicos, o que faremos em seguida. Escolhemos a opção de chat (bate-papo) e enviamos a solicitação. Também é possível iniciar uma gravação e adicionar elementos externos, mas, por ora, pedimos apenas o cálculo.

A ferramenta começou a processar, indicando que está “codificando e executando”. É fundamental atuar como pessoa profissional com atenção à análise dos dados e do resultado. A interface também sugere salvar as alterações na pasta de trabalho, o que é relevante, ainda que o processamento continue. Em alguns casos, dependendo do pedido e da base de dados, a espera pode ser de alguns segundos ou até de minutos.

Acompanhando o processamento e explicando a lógica em Python

Outro ponto: há um indicativo visual em verde (um quadrado) que mostra que está processando, e um botão para interromper, “interromper a geração”. Vamos deixar calcular. No topo, o status segue “codificando e executando”. Ao clicar para visualizar detalhes, percebemos que a ferramenta está gerando internamente código em Python para realizar o cálculo, isto é, está utilizando uma linguagem de programação. O que é uma linguagem de programação, Viviane? É uma sequência de instruções que a máquina entende para executar um cálculo e retornar uma resposta.

Para ilustrar o tipo de lógica que o Copilot pode gerar nos bastidores ao interpretar “Pago” na coluna G e trabalhar com os valores correspondentes da coluna E, veja um exemplo de trecho em Python que seleciona apenas os valores das linhas marcadas como “Pago”:

import os, json

result = []
for row in _df_ext.itertuples():
    if row[7] == 'Pago':
        result.append(row[5])

file = open(os.path.join(
    os.environ['USERPROFILE'],
    'output.json'), 'w')
print(json.dumps(result))

Esse tipo de código percorre as linhas de um DataFrame, filtra quando a coluna G (índice 7) contém o texto “Pago” e coleta os valores da coluna E (índice 5), podendo depois agregá-los ou exportá-los. Ele exemplifica como a IA “pensa” programaticamente para chegar ao resultado solicitado no Excel.

Interrompendo a geração e avaliando alternativas manuais

Se o processamento demorar, podemos clicar no botão de parar. O estado volta para “regenerar”, indicando que interrompemos a geração da resposta. Podemos selecionar “regenerar” para continuar, ou digitar novamente “calcule o total de itens pagos”, copiar, colar, executar e aguardar o que será retornado.

Também é importante considerar que, dependendo do objetivo, pode ser mais eficiente executar manualmente. Se quisermos apenas somar três linhas, por exemplo, podemos selecioná-las enquanto a ferramenta segue processando em segundo plano e continuar trabalhando na planilha normalmente. Como há pouca informação nesse caso, basta selecionar os três itens e verificar a soma exibida na barra inferior. De toda forma, muitos recursos podem ser solicitados à IA: podemos pedir ao Copilot que realize essas tarefas por nós.

Refinando o prompt para melhorar o resultado

Começamos com um prompt simples: calcular o total de itens pagos. A inteligência artificial precisa processar essa solicitação, identificar a palavra-chave “Pago” e trazer a informação solicitada. Dependendo do prompt, quanto mais contexto fornecermos, melhor tende a ser o processamento.

Considerando a informação na coluna G, contendo a palavra “Pago”, solicitamos a soma dos valores da coluna E. Fornecemos mais detalhes e aguardamos um minuto para a resposta aparecer no chat do Copilot, no Excel. Avançamos um pouco o vídeo: houve uma primeira e uma segunda tentativa de geração e execução, mas ainda sem resposta final. Decidimos, então, melhorar a solicitação.

Em vez de escrever apenas “calcule o total de itens pagos”, reformulamos: com base nas informações da coluna G desta planilha, quando aparecer a palavra “Pago”, somar os valores da coluna E da linha correspondente. Mantivemos o uso do chat. Observamos que o processamento poderia demorar mais alguns minutos na nossa máquina. Esse tempo pode variar conforme o momento em que você está fazendo o curso e a versão utilizada; a Microsoft pode ter atualizado algo, tornando o processo mais rápido em outras máquinas. No nosso caso, o tempo de execução estava relativamente acima do ideal.

Aplicando a função SOMASE sugerida pelo Copilot

Executamos novamente e o Copilot começou a processar. Em seguida, trouxe a orientação de usar a função adequada do Excel para somar os valores da coluna E quando a coluna G contiver “Pago”. Podemos inserir essa fórmula em qualquer célula; por exemplo, adicionar um rótulo como “pago, valor pago” e inserir a fórmula em uma célula específica. Também podemos pedir para o Copilot inserir diretamente ou clicar em “adicionar à célula”. Outra opção é usar o botão “copiar o código” e colar a fórmula; o valor foi exibido. O Copilot explicou o que a função faz, indicou como evitar somar o cabeçalho iniciando a partir de outras células e comentou sobre aplicar em outra planilha, se necessário.

Para aplicar essa orientação diretamente no Excel e evitar o cabeçalho (começando da linha 2), a fórmula sugerida foi:

=SOMASE(G2:G10; "Pago"; E2:E10)

Essa função soma os valores do intervalo E2:E10 apenas nas linhas em que o intervalo G2:G10 contém exatamente o texto “Pago”.

Solicitando o resultado no chat e tratando inconsistências de leitura

Também podemos solicitar: calcular o valor dos itens pagos e mostrar apenas no chat, sem colocar na planilha. Repetimos o prompt com essa exigência e executamos para verificar a resposta.

A resposta foi: “Não é possível calcular o valor porque o arquivo disponível parece vazio, corrompido ou em um formato que não é legível. Envie novamente a planilha; assim que receber um arquivo legível…”. Esse comportamento destaca a importância de analisarmos continuamente como a IA se comporta. Em alguns momentos, o resultado veio diretamente na célula por meio de uma função; depois, pedimos o mesmo e houve falha. Indicou que não conseguiu ler o arquivo e que não pôde calcular.

Para contornar, especificamos a aba “Planilha 1” e enviamos outro prompt: calcular o total de itens pagos; a palavra “Pago” está na coluna G; somar o valor da coluna E da linha correspondente e mostrar o total no chat. Reforçamos que queríamos o resultado “aqui”, no chat, e confirmamos a aba. Mesmo assim, após o processamento, a ferramenta informou que não conseguiu acessar os dados, mencionando arquivo corrompido ou vazio, e pediu para verificar o formato, chegando a dar um exemplo de como deveria estar.

Salvando o arquivo e consolidando aprendizados

Consideramos, então, um ponto essencial: salvar o arquivo. Salvamos o arquivo localmente com o nome análise financeira A1, referente à nossa aula 1. Após salvar, reenviamos a mesma solicitação no chat. Depois de salvar, a informação foi retornada: 2.470, exibido como negativo.

O que observamos aqui? É importante entender como a IA, no caso o Copilot, se comporta: eventualmente, em uma máquina e arquivo específicos, funcionará, e em outros não. Mostrar o que não funciona também é relevante para o nosso aprendizado. Vimos como criar uma fórmula ou gerar o resultado diretamente no chat e percebemos que, embora às vezes funcione sem o arquivo salvo, em algumas ocasiões ocorrerão falhas e mensagens sem relação com o problema real. Em muitos casos, bastava salvar o arquivo.

Eu te espero no próximo vídeo para continuarmos a construção do nosso relatório. Até lá!

Sobre o curso Excel com Copilot: análise de dados, relatórios e dashboards com IA

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