Power BI: análises de negócio com DAX e tabelas virtuais

Pensando como um analista DAX avançado - apresentação

Apresentando o instrutor e a audiodescrição

Olá! Muito prazer. Meu nome é Henrique Frizzo, sou instrutor na Alura. Há vários anos ministro treinamentos de Power BI. Sou certificado pela Microsoft como especialista em Power BI desde 2020. Desde então, já ministrei treinamentos de Power BI para mais de 5 mil pessoas e prestei consultoria na área de dados, especialmente em Power BI, para empresas de pequeno porte até transnacionais. Será um enorme prazer estar com você nos próximos passos.

Audiodescrição: Henrique é um homem de pele clara, com cabelo e barba escuros. Ele veste uma camiseta preta lisa; ao fundo, há uma parede branca com luzes rosa e azul refletidas nela.

Definindo o público-alvo e pré-requisitos

Este curso é direcionado a pessoas que já possuem conhecimentos básicos ou mesmo intermediários em Power BI, mais especificamente relacionados a DAX. Neste curso, não vamos abordar desde o início os conceitos do que é uma medida, o que é uma coluna calculada ou algo semelhante. É importante que você já tenha esse conhecimento, pois aqui vamos nos concentrar na resolução de problemas complexos utilizando funções DAX.

Abordaremos funções iteradoras e variáveis. Por isso, é muito importante já ter essa base para acompanhar os próximos passos conosco. Se ainda não tiver, não se preocupe.

Dentro da própria plataforma da Alura, é possível encontrar os cursos mais introdutórios com esta pessoa instrutora. Recomendamos buscar na plataforma, realizar esses treinamentos primeiro e, depois, vir realizar este treinamento conosco.

Apresentando o conteúdo do curso

Neste curso, desenvolveremos mais de 40 medidas, além de criar tabelas calculadas e colunas calculadas. Aprenderemos a resolver problemas complexos do mundo dos negócios utilizando funções da linguagem DAX (DAX) no Power BI (Power BI).

Construiremos a curva ABC, trabalharemos com Pareto, estudaremos a função TREATAS, falaremos sobre tabelas desconectadas e exploraremos funções iteradoras. É bastante conteúdo.

Vamos navegar por um universo desenhado dentro do ecossistema de uma empresa, no qual resolveremos problemas de diversas áreas utilizando funções que muitas pessoas consideram simples, mas que nos ajudam a solucionar desafios complexos.

Orientando sobre suporte e preparação

A partir de agora, você segue o padrão da Alura; isto é, tem acesso ao nosso fórum, às nossas redes sociais em geral e, claro, à Alury, que está disponível para ajudar com quaisquer dúvidas, em qualquer vídeo.

Por fim, silencie o celular, feche as redes sociais, pegue um café e vamos em conjunto, porque nossa jornada a partir de agora será incrível.

Pensando como um analista DAX avançado - apresentação do projeto e o desafio da diretoria

Contextualizando o uso do power bi e do dax

Antes de começarmos a construir tudo no Power BI, inserindo diversas funções de DAX e combinando diferentes tipos de funções de DAX, precisamos entender em que cenário vamos atuar e, principalmente, quais problemas vamos resolver. Caso contrário, vamos inserir várias funções no Power BI sem nenhuma lógica.

Recebemos um cenário específico da Varejo Max, mais especificamente do diretor Diego, que nos descreveu o seguinte pedido: "Olá, a direção da Varejo Max precisa de um novo painel para acompanhar o desempenho comercial da empresa. Os relatórios atuais mostram apenas os totais básicos de vendas, quantidade e margem, mas não conseguem responder a perguntas mais complexas. Precisamos identificar os clientes e produtos mais relevantes, criar rankings que respeitem os filtros do relatório, descobrir quais clientes representam a maior parte do faturamento, classificar clientes e produtos em uma curva ABC, comparar o desempenho das pessoas vendedoras com suas metas e permitir a simulação de diferentes cenários comerciais. Também precisamos que todas essas análises sejam dinâmicas e funcionem corretamente por período, região, categoria e canal de venda."

Enquadrando o cenário atual da empresa

Esse é um cenário típico em que, basicamente, as empresas contam com uma pessoa que, além de cuidar da parte financeira — como a emissão de notas fiscais —, eventualmente cria um relatório no Power BI. O resultado costuma ser um conjunto de relatórios básicos que não ajuda a empresa a entender de fato os detalhes do negócio. Fomos contratados para profissionalizar todo esse ambiente. Vamos em frente.

Dentro da Varejo Max, vamos falar um pouco sobre a empresa. Hoje, é uma rede de vendas multicanal, então vamos entender melhor os canais de venda que possui. Opera em diferentes regiões, tem um amplo catálogo de produtos e estabelece metas mensais por pessoa vendedora. Interessante.

Além disso, para finalizarmos aqui, são necessárias análises executivas mais avançadas. De forma geral, esta é a empresa com a qual nós vamos trabalhar a partir de agora.

Identificando problemas nos relatórios e filtros

Qual é o problema principal em que nós vamos nos concentrar, apresentado no cenário e, mais especificamente, pela diretoria? Hoje, os relatórios estão focados apenas em totais: quanto vendemos no total, qual é a quantidade total vendida, qual é a margem geral da empresa, e qual é a quantidade de clientes que compram com o agente de vendas. Trata-se de algo muito superficial que, claro, é útil — é melhor ter do que não ter —, mas podemos aprofundar mais, e isso é o que faremos em conjunto.

Atualmente, também existem problemas com o uso de filtros nos relatórios. De forma objetiva, os principais problemas são:

• Rankings em formato de ranking (classificação) que não respeitam corretamente os filtros aplicados.
• Dificuldade para identificar clientes estratégicos.
• Ausência de análises de Pareto e de curva ABC, essenciais, sobretudo, para empresas do varejo.
• Falta de simulações de cenários específicos.

Definindo clientes estratégicos e questões-chave

O que são clientes estratégicos? Vamos detalhar isso adiante, mas, em resumo, são clientes que compram em maior quantidade e, principalmente, com melhor margem.

Quais questões, de forma ampla, nós vamos responder e resolver juntos a partir de agora?

• Quais clientes sustentam o faturamento? Ou seja, quais são aqueles clientes importantes que devemos “tratar com champanhe”.
• Quais produtos geram maior margem.
• Quem ocupa as primeiras posições do ranking (classificação).
• Quais clientes representam 80% das vendas.
• Como classificar clientes e produtos em ABC.

Antecipando a abordagem avançada do treinamento

Aqui, nós vamos realmente aprofundar. Este treinamento é mais avançado: veremos funções mais complexas, mas, na verdade, não são as funções que são complexas, e sim os problemas. Nós vamos combinar diversas funções diferentes de Axie para resolver esse tipo de desafio.

Vamos em frente? Então, vamos seguir.

Pensando como um analista DAX avançado - revisando contexto de filtro, linha e transição de contexto

Instalando e configurando o Power BI

Não há melhor maneira de entender os problemas que precisamos resolver do que analisando os dados. Vamos abrir o Power BI, o Power BI Desktop, e, a partir dele, conectar esses dados.

Antes disso, caso o Power BI ainda não esteja instalado, é necessário baixá-lo e instalá-lo. Ele é gratuito e oficial. Em seguida, faremos algumas configurações iniciais para garantir que todos estejamos com o mesmo ambiente.

No canto superior esquerdo, vamos clicar na guia Arquivo. Dentro de Arquivo, selecionamos Opções e configurações e, depois, Opções. Em Opções, buscamos a seção Recursos de visualização (prévia). Vamos marcar todas as opções disponíveis e confirmar em OK. Se for a primeira vez que realizamos essa configuração, o Power BI solicitará reiniciar. Isso significa apenas fechar e abrir o Power BI novamente. A interface ficará muito próxima da que estamos utilizando aqui.

Conectando a base de dados

Agora, vamos conectar o Power BI aos dados da Base Variação Max, que já disponibilizamos no curso. Basta fazer o download, salvar em uma pasta e se conectar conosco agora.

Vamos clicar em Importar do Excel. O Power BI processará por alguns instantes. É possível notar que o design do Power BI mudou. Se estivermos na versão mais recente e tivermos feito as etapas anteriores, o design ficará exatamente igual ao nosso. Claro, a menos que este curso esteja sendo visto muito no futuro, quando essa tela pode ter mudado. Recentemente, em junho e julho, a Microsoft atualizou a experiência e apresentou este novo design de conexão.

Vamos clicar em Procurar e localizar o arquivo Base Variação Max DAX Avançado. Damos um duplo clique para abrir. O Power BI processará por alguns instantes. No canto inferior direito, clicamos em Próximo.

O conector listará todas as estruturas encontradas no arquivo: tabelas do Excel (formatadas como Tabela) e planilhas inteiras. Existe uma diferença importante: por exemplo, veremos TB Cenários e também D Cenários. A diferença é a seguinte:

• TB Cenários corresponde à Tabela do Excel, isto é, quando selecionamos um conjunto de dados na planilha e formatamos como Tabela.
• D Cenários, D Clientes e similares correspondem à planilha inteira (aba) do Excel.

Em geral, o mais recomendado é trazer a Tabela do Excel (a Tabela completa) e não a planilha inteira. Porém, neste caso específico, como já está tudo formatado conforme precisamos e, mais especificamente, com os nomes já definidos, o mais comum é trabalharmos com D Clientes em vez de TB Clientes. Assim, vamos marcar as estruturas que aparecem na parte inferior da lista: D Cenários, D Clientes, D Metas, D Produtos, D Vendedores e F Vendas.

No canto inferior direito, em vez de clicar em Load (Carregar), clicamos na seta ao lado e, em seguida, em Transformar dados. O Power BI processará por alguns instantes e abrirá o Editor do Power Query.

Realizando a etapa de ETL no Power Query

Aqui teremos nossas tabelas, nas quais faremos algumas modificações, começando por D Clientes. Há um título na primeira linha que não precisamos. Na guia Página Inicial, clicamos em Remover Linhas e, em seguida, Remover Linhas Superiores. Definimos o número 1 para remover a primeira linha. Agora, como os cabeçalhos estão na primeira linha, precisamos promovê-los. Para isso, na guia Transformar, clicamos em Usar a primeira linha como cabeçalhos (Promover Cabeçalhos).

Se estivermos em um curso de DAX avançado, presumimos que já dominamos um pouco esta parte de ETL, então avançamos de forma mais objetiva. Caso haja dificuldade com ETL, podemos falar com a Lúria, que estará disponível para tirar dúvidas sobre ETL. Também é possível falar diretamente conosco no fórum: envie sua dúvida, será um prazer responder.

Vamos repetir esse processo onde for necessário. Aqui, em D Clientes, a coluna Data de Cadastro está em formato de data; vamos convertê-la para o tipo Data.

Em D Produtos, realizaremos os mesmos ajustes: Página Inicial > Remover Linhas > Remover Linhas Superiores para retirar a primeira linha, e depois promover os cabeçalhos. Essa necessidade de remover a primeira linha ocorre porque, se tivéssemos escolhido as Tabelas do Excel (e não as planilhas) no conector, esse subtítulo não teria vindo. Em seguida, ajustaremos os tipos de dados: onde for numérico com casas decimais, vamos definir como Decimal fixo e repetir o mesmo para a coluna Custo Padrão. Verificamos se esquecemos algo; parece que não.

Em D Vendedores, também removeremos a primeira linha (Página Inicial > Remover Linhas > Remover Linhas Superiores) e promoveremos os cabeçalhos. A coluna Data de Admissão deve ser do tipo Data.

Em F Vendas, removeremos a primeira linha e promoveremos os cabeçalhos. Para a coluna de data, ajustaremos para o tipo Data, possivelmente a Data da Venda.

Definimos os tipos de dados: Qmais e preço unitário como valor decimal fixo, desconto percentual como porcentagem e custo unitário final também como valor decimal fixo.

Na dimensão "metas", removeremos a primeira linha e promoveremos o cabeçalho. meta de faturamento é valor decimal fixo e meta de margem também é valor decimal fixo. Os campos ano e mês podem ser convertidos para data.

A tabela de cenários será formatada, mas permanecerá separada do nosso modelo. Removeremos as linhas superiores, utilizaremos a primeira linha como cabeçalho e definiremos ajuste percentual como porcentagem.

Concluímos a etapa de ETL. Vamos até a aba Página Inicial, no canto superior esquerdo, e clicamos em Fechar e aplicar para que o Power Query compile todas as transformações e as envie para dentro do Power BI.

Verificando os relacionamentos do modelo

Após o carregamento, acessamos o menu lateral esquerdo, o terceiro botão, para abrir a Exibição de Modelo, e verificamos se os relacionamentos foram criados corretamente. Observaremos que a tabela de cenários ficou totalmente separada, como deve ser, pois a utilizaremos como auxiliar para projeção de cenários no futuro.

A dimensão está relacionada à tabela fato: dimensão com fato em relacionamentos de um-para-muitos. Há duas tabelas de dimensão relacionadas entre si, mas isso ocorre porque, na realidade, uma delas funciona como tabela fato, já que as metas acontecem por mês e se repetem. Corrigiremos esse detalhe depois para não complicar agora.

Revisando contextos e criando medida em DAX

Antes de avançarmos, vamos recapitular um conceito muito importante: contextos de filtro e contextos de linha. Se isso não estiver claro, recomendamos pausar este curso e, na plataforma da Alura, há um curso gravado por nós com vários exemplos e exercícios detalhando a diferença entre contexto de linha e contexto de filtro. Aqui vamos assumir que esse conceito já é conhecido e apenas faremos uma revisão.

Para isso, vamos inserir uma medida na tabela vendas. Depois, criaremos uma tabela de medidas. Clicamos com o botão direito e selecionamos Nova medida. Chamaremos essa medida de Quantidade Total e utilizaremos a função SUM para somar a coluna quantidade. É uma medida simples e rotineira.

Agora, veja como essa medida fica escrita em DAX. No meu modelo, a tabela de vendas está nomeada como fVendas e as colunas estão sem acento; adapte os nomes ao seu modelo, se necessário:

Quantidade Total =
SUM(
    fVendas[Quantidade]
)

Arrastamos essa medida para um cartão, que mostrará que a quantidade total foi de 7.317 itens vendidos.

Em seguida, inserimos uma tabela visual ao lado e arrastamos categoria e Quantidade Total. Verificamos que o total de 7.317 itens vendidos aparece dividido por categorias. Isso significa que a medida Quantidade Total está sofrendo o contexto de filtro: a tabela visual filtra por categoria a nossa quantidade total. Portanto, a medida de soma que criamos está sob contexto de filtro.

Criando coluna calculada e explicando contexto de linha

Agora, vamos ao menu lateral esquerdo, no segundo botão, para abrir a Exibição de Dados. Selecionamos a tabela vendas. Criaremos uma coluna Faturamento Geral, apenas como exemplo para explicar o contexto de linha, multiplicando quantidade por preço unitário. Selecionamos Nova coluna.

Ponto importante: com a atualização do Power BI, a barra de fórmulas para colunas calculadas não aparece mais na área de Exibição de Dados, e sim na guia Modelagem. Clicamos em Modelagem e a barra de fórmulas ficará habilitada. A nova coluna calculada em vendas é inserida; nomeamos como Faturamento Geral e definimos a multiplicação de quantidade por preço unitário. Pressionamos Enter.

A fórmula DAX dessa coluna calculada fica assim (note que no meu modelo uso fVendas[PrecoUnitario], sem acento e sem espaço; ajuste ao seu caso):

Faturamento Geral = fVendas[Quantidade] * fVendas[PrecoUnitario]

Voltamos à Exibição de Dados e vemos a multiplicação sendo aplicada linha a linha. Por exemplo, obtemos 1.221,78 para a primeira linha, correspondente ao total de vendas daquela linha, e assim por diante. Por regra geral, colunas calculadas sofrem contexto de linha: cada operação é realizada linha a linha, podendo ocorrer iteração em determinadas situações, como nas funções iteradoras que também veremos aqui.

Em resumo do conceito: o contexto de filtro pode vir de diversos lugares, como visuais ou até medidas; e o contexto de linha, por regra geral, aplica-se em colunas calculadas e, em algumas situações, também dentro de medidas, como veremos mais adiante.

Sobre o curso Power BI: análises de negócio com DAX e tabelas virtuais

O curso Power BI: análises de negócio com DAX e tabelas virtuais possui 168 minutos de vídeos, em um total de 68 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence & Visualização em Dados, ou leia nossos artigos de Dados.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Pensando como um analista DAX avançado
• Funções iteradoras na prática: SUMX e cálculos linha a linha
• FILTER, CALCULATE e manipulação avançada de contexto
• Tabelas virtuais com ADDCOLUMNS, SUMMARIZE e VALUES
• Rankings avançados, Pareto e curva ABC com RANKX
• TREATAS, tabelas desconectadas e soluções DAX complexas