Olá! Te desejo as bodas-vindas ao curso de Power BI: Construindo Cálculos com DAX. Meu nome é Marcelo Cruz, sou instrutor da Escola de Dados e vou acompanhar vocês durante esse curso.
Audiodescrição: Marcelo se descreve como um homem de pele clara, cabelos e barbas escuras, e olhos castanhos. Veste um moletom na cor azul-marinho com o nome Alura estampado em letras brancas. Ao fundo, uma parede iluminada por tons de verde e azul com um vaso de plantas à esquerda e uma estante com itens decorativos à direita.
Durante o curso, nosso projeto será focado em analisar os dados de venda de uma livraria. Fomos contratados como analistas de dados pela consultoria Ilus, e esta é a nossa primeira demanda.
A análise será dividida em três frentes principais: produtos, vendedores e vendas ao longo do tempo. Com isso, ajudaremos a livraria a entender quais produtos são mais rentáveis, quais vendedores têm o melhor desempenho e como as vendas estão se comportando ao longo do tempo. Utilizaremos a linguagem DAX
para realizar essas análises.
Este curso promove uma aprendizagem ativa, com diversas atividades entre os vídeos, como textos complementares e exercícios práticos, para que você possa aproveitar ao máximo o conteúdo.
Existem alguns pré-requisitos para este curso: os cursos Power BI: Construindo meu primeiro dashboard e Power BI: Tratando Dados. Esses cursos fornecerão a base necessária no Power BI para que você possa aprender DAX
de maneira tranquila.
Em caso de dúvidas, utilize o fórum para perguntas e participe da nossa comunidade no Discord, onde você pode interagir com outros estudantes, instrutores e monitores da Alura.
Agora que já sabemos o que nos espera no curso de DAX
, vamos começar?
Para o nosso projeto, trabalharemos como analistas de uma consultoria chamada Ilus. Recebemos uma demanda de uma grande rede de livrarias que está enfrentando dificuldades para entender suas vendas e aumentar seu rendimento. Apesar de a livraria ter muitos dados disponíveis, ela não consegue utilizá-los para tomar decisões estratégicas e melhorar suas vendas.
Nosso trabalho na consultoria Ilus é analisar esses dados para ajudar a livraria a aumentar sua rentabilidade. O primeiro passo será importar os dados que a livraria nos forneceu, que estão em um arquivo Excel, para o Power BI.
Com o Power BI aberto, vamos obter esses dados. Na página inicial, clicamos no botão "Obter dados", onde temos uma variedade de fontes de dados disponíveis. Vamos selecionar "Pasta de trabalho do Excel", navegar até a localização do arquivo Excel que baixamos (dataset-vendas-livraria.xlsx
) e clicar em "Abrir".
O navegador de dados será exibido, permitindo selecionar as tabelas que queremos importar. Note que há tabelas duplicadas. Por exemplo, Table_1
é a mesma que Itens Notas
, mas esta última inclui todas as planilhas, resultando em várias colunas nulas. Portanto, selecionaremos apenas as tabelas Table_1
, Table_2
, Table_3
e Table_4
, que contêm os dados relevantes.
Após selecionar essas tabelas, clicamos em "Transformar Dados" para abrir o editor do Power Query. Aqui, podemos renomear as tabelas e preparar nossos dados para análise.
Na aba de consultas à esquerda do Power BI, basta clicar com o botão direito do mouse sobre o nome da tabela, selecionar "Renomear" e digitar o novo nome. A tabela inicial, Table_1
, que contém Numero
, Codigo do produto
e Quantidade
, será renomeada para Vendas
. A segunda tabela, Table_2
, será renomeada para InfoVendas
. As outras duas tabelas, Table_3
e Table_4
, serão renomeadas para Produtos
e Vendedores
, respectivamente.
Agora, com as tabelas renomeadas corretamente, não temos mais aqueles nomes genéricos. Para salvar as alterações, clique em "Fechar e Aplicar" no canto superior esquerdo da página inicial. O Power BI atualizará e carregará os dados.
Após a atualização, o Power BI nos direcionará para a área de modo de exibição de tabela. Na barra lateral esquerda do Power BI, há ícones que representam diferentes áreas do programa. A primeira área é a dos Visuais, e a segunda é a Exibição de Tabela, onde podemos ver os nossos dados. Vamos explorar cada uma das tabelas que temos aqui.
A primeira é a tabela Vendas
, que é a mais importante, pois contém os registros de cada venda realizada pela livraria. No canto inferior esquerdo, podemos verificar o número de linhas dessa tabela, representando o total de vendas realizadas.
Os campos presentes na tabela Vendas
incluem Numero
, Codigo do produto
e Quantidade
.
Visualização dos 5 primeiros registros da tabela
Vendas
.
Numero | Codigo do produto | Quantidade |
---|---|---|
27192 | 1022450 | 68 |
27227 | 1022450 | 72 |
27235 | 1022450 | 30 |
27250 | 1022450 | 26 |
27254 | 1022450 | 94 |
Agora, vamos analisar a tabela InfoVendas
. Esta tabela é um suporte crucial para a tabela Vendas
, pois contém informações importantes para registrar as vendas. Nela, temos a Matricula
, que é o código do vendedor, indicando qual vendedor realizou cada venda. Também temos a data em que a venda foi realizada, o imposto aplicado a cada venda e, por fim, o campo Numero
, que é o identificador dos registros. Esse identificador é usado na tabela Vendas
para saber a data e o vendedor de cada venda.
Visualização dos 5 primeiros registros da tabela
InfoVendas
.
Matricula | Data | Numero | Imposto |
---|---|---|---|
236 | 03/01/2015 | 271 | 10% |
236 | 06/01/2015 | 477 | 10% |
236 | 06/01/2015 | 493 | 10% |
236 | 06/01/2015 | 499 | 10% |
236 | 06/01/2015 | 530 | 10% |
Passando para a tabela Produtos
, encontramos o código, o nome e a categoria de cada produto. Os produtos listados são livros relacionados ao mundo dos dados, como livros de PyPI, Python, SQL, entre outros.
A coluna Categoria
inclui categorias como Data Analytics, SQL, Data Science, Big Data, etc. A coluna Tipo
indica se o livro é digital (e-book) ou físico. Além disso, temos informações sobre o preço e o custo de cada produto. No total, a tabela possui 37 produtos.
Visualização dos 5 primeiros registros da tabela
Produtos
.
Codigo do produto | Nome do produto | Categoria | Tipo | Preco | Custo |
---|---|---|---|---|---|
1000889 | Introdução ao Business Intelligence | Data Analytics | Ebook | R$ 6,31 | R$ 3,60 |
1002334 | SQL Essencial para Profissionais | SQL | Livro | R$ 42,00 | R$ 31,50 |
1002767 | Data Science com Python | Data Science | Ebook | R$ 8,41 | R$ 5,05 |
1004327 | Big Data para Iniciantes | Big Data | Livro | R$ 35,00 | R$ 27,30 |
1013793 | Visualização de Dados com Tableau | Data Visualization | Livro | R$ 24,01 | R$ 15,61 |
Por fim, temos a tabela Vendedores
, que contém três vendedores: David Neves, Ana Duarte e Allan Spadini. Esta tabela inclui a matrícula de cada vendedor, seus nomes e o percentual de comissão de vendas.
Visualização dos 5 primeiros registros da tabela
Vendedores
.
Matricula | Nome | Percentual Comissao |
---|---|---|
235 | David Neves | 8% |
236 | Ana Duarte | 8% |
237 | Allan Spadini | 11% |
Com isso, conhecemos as tabelas disponíveis para nosso trabalho.
Antes de utilizarmos esses dados, é importante entender o relacionamento entre essas tabelas. Na área de Exibição de Modelo, podemos visualizar e organizar esses relacionamentos.
Uma característica útil do Power BI é a sua capacidade de estabelecer automaticamente os relacionamentos entre as tabelas. Por exemplo, a tabela Vendedores
já está conectada à tabela InfoVendas
, e a tabela Vendas
está vinculada tanto à InfoVendas
quanto à Produtos
. Essa funcionalidade automatizada facilita a compreensão e agiliza o processo de análise.
Se quisermos saber qual campo específico está ligando uma tabela à outra, basta passar o mouse sobre a linha de relacionamento para visualizar essa informação. No caso, a Matricula
conecta Vendedores
a InfoVendas
, o Numero
liga Vendas
a InfoVendas
, e o Codigo do produto
conecta Vendas
a Produtos
.
Embora nosso foco atual não seja aprofundar na modelagem de dados e entender cardinalidade, é essencial verificar se o Power BI está realizando corretamente essas conexões para garantir que as tabelas possam ser trabalhadas de forma interligada posteriormente. Até o momento, parece que os relacionamentos estão corretos e podemos prosseguir com tranquilidade.
Outra aba importante no Power BI é a "Visualização da Consulta DAX", representada pelo quarto ícone, de cima para baixo, no menu lateral esquerdo. Embora essa área seja crucial para trabalhar com DAX, o objetivo principal do nosso curso, não vamos utilizá-la imediatamente.
A área de consulta DAX é usada principalmente para criar códigos DAX que retornem tabelas a partir das consultas, algo que abordaremos em detalhes em um momento mais oportuno, possivelmente em outro curso.
Com os dados e os relacionamentos devidamente compreendidos, estamos prontos para avançar na construção do nosso projeto. Vamos em frente!
Com nossos dados preparados, podemos explorar como funciona o DAX dentro do Power BI.
No ambiente do Power BI Desktop, na área de exibição de tabela, podemos acessar cada uma das nossas tabelas. Por exemplo, ao selecionar a tabela de Produtos
, o Power BI exibe uma aba específica chamada "Ferramentas de tabela". Nessa aba, encontramos a área de "Cálculos", que contém botões importantes como "Nova Medida", "Medida Rápida", "Nova Coluna" e "Nova Tabela". Esses botões nos levam à área de edição de código, onde podemos construir nosso código em DAX.
Antes de prosseguir, é essencial salvar nosso projeto. Clique no botão de salvar no canto superior esquerdo do Power BI, escolha um nome, como "projeto-dax-livraria", e salve na área de trabalho ou onde achar melhor. O arquivo será salvo com a extensão .pbix
.
Agora, vamos explorar o DAX.
Para começar, selecionamos a tabela de Produtos
e clicamos na opção "Nova Coluna" na área de cálculos. Isso abrirá a área de edição de código, onde podemos criar nossa coluna.
A sintaxe do DAX segue esta estrutura: primeiro definimos o nome do campo, seguido por um sinal de igual, e então escrevemos nosso código. Vamos criar uma coluna chamada Desconto Preco
para aplicar um desconto de 50% no preço dos produtos.
O Power BI permite utilizar espaços nos nomes das colunas, o que facilita a leitura.
Desconto Preco =
Após o sinal de igual, referenciamos a coluna de preço, da tabela Produtos
. O DAX possui uma inteligência que sugere nomes de colunas e suas respectivas tabelas, facilitando a escrita do código.
Desconto Preco = Produtos[Preco]
Para aplicar o desconto, multiplicamos o valor da coluna de preço por 0.5 e pressionamos "Enter" para executar o código.
O símbolo de multiplicação é representado por um asterisco
*
.
Desconto Preco = Produtos[Preco] * 0.5
Pronto, a nova coluna Desconto Preço
foi criada, mostrando os valores com 50% de desconto aplicados.
O DAX permite referenciar outras colunas, como a coluna de Preco
no nosso exemplo. Ele suporta diversos operadores, e neste caso, usamos o operador de multiplicação (*
). Além disso, o DAX aceita valores escalares, como o número 0.5, que utilizamos na multiplicação para calcular o desconto.
Outro aspecto importante do DAX é a utilização de funções, que facilita muito o desenvolvimento dos cálculos. Vamos exemplificar isso criando outra coluna com a função DIVIDE()
.
Primeiro, clicamos novamente em "Ferramentas de Tabela" e escolhemos a opção "Nova Coluna". Vamos replicar o código do Desconto Preco
, mas desta vez utilizando a função DIVIDE()
. Nomeamos a nova coluna como Desconto Preco Funcao
.
Desconto Preco Funcao = DIVIDE()
A função DIVIDE
no DAX nos ajuda indicando os parâmetros necessários. O primeiro parâmetro é o numerador, que será a coluna Preco
, da tabela Produtos
. O segundo é o denominador, que será 2
, para dividir o preço pela metade. Por último, a função DIVIDE
permite definir um valor alternativo para evitar erros, como divisão por zero. Definimos esse valor como 0.
Desconto Preco Funcao = DIVIDE(Produtos[Preco], 2, 0)
Depois de digitar o código, pressionamos "Enter". O resultado é o mesmo tanto com o cálculo simples quanto com a função DIVIDE()
, demonstrando que podemos usar diferentes abordagens no DAX para alcançar os mesmos resultados.
Uma última característica do DAX é a utilização de variáveis. Podemos reescrever o cálculo do desconto de preço utilizando uma variável. A sintaxe é a seguinte: começamos com VAR
, que é a palavra-chave para declarar uma variável. Em seguida, damos um nome à variável, por exemplo, DescontoProduto
.
É importante notar que, ao contrário dos nomes de colunas ou cálculos, os nomes de variáveis não podem conter espaços!
Desconto Preco =
VAR DescontoProduto
Produtos[Preco] * 0.5
Depois de declarar a variável, usamos o sinal de igual para definir seu valor. Nesse caso, vamos atribuir à variável o cálculo do desconto de preço. Isso significa que todo o cálculo será armazenado na variável DescontoProduto
.
Desconto Preco =
VAR DescontoProduto = Produtos[Preco] * 0.5
Para garantir que o valor da variável seja exibido na coluna, utilizamos a palavra-chave RETURN
, seguida pelo nome da variável.
Desconto Preco =
VAR DescontoProduto = Produtos[Preco] * 0.5
RETURN DescontoProduto
Depois de digitar o código, pressionamos "Enter". Podemos perceber que os valores da coluna permanecem inalterados, indicando que o cálculo foi realizado corretamente com a variável.
Com isso, exploramos as funcionalidades básicas do DAX e estamos prontos para criar cálculos mais avançados para o nosso projeto da livraria. Te esperamos na próxima aula!
O curso Power BI: construindo cálculos com Dax possui 147 minutos de vídeos, em um total de 60 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.
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