Por serem funções DAX simples, as funções que listamos neste artigo acabam não ganhando muito destaque em tutoriais na internet. Mas estas funções provavelmente serão utilizadas em quase todos os modelos de dados, tanto em Power BI quanto em Power Query.

Elas são imprescindíveis e é importante entender melhor o funcionamento destas funções DAX simples e quando é melhor utilizá-las.

Estas funções fazem parte do grupo de funções estatísticas e matemáticas da linguagem DAX e você pode encontrar essas e mais funções neste link. É claro que na página da Microsoft não terão explicações tão detalhadas e com exemplo que disponibilizamos aqui, mas vale como referência.

Quer aprender mais sobre funções DAX? No e-book que oferecemos abaixo falamos mais sobre a linguagem DAX e Power BI. Clique na figura e baixe seu e-book, totalmente gratuito.

15 funções DAX mais usadas

Antes de começarmos com as explicações baixe o arquivo do Power BI Desktop em que fizemos todas as funções DAX explicadas aqui.

4 FUNÇÕES DAX SIMPLES

Apesar de serem simples são de suma importância na confecção de um bom modelo de dados em Power BI e Power Query. Serão muito utilizadas, falaremos aqui sobre as funções AVERAGE (Média), MAX (Máximo), MIN (Mínimo) e SUM (Soma).

Apesar de serem simples são de suma importância na confecção de um bom modelo de dados em Power BI e Power Query. Serão muito utilizadas, falaremos aqui sobre as funções AVERAGE (Média), MAX (Máximo), MIN (Mínimo) e SUM (Soma).

Inserindo uma nova medida no Power BI

Caso ainda não saiba como criar uma medida, segue abaixo um pequeno passa a passo, simples. Todas as fórmulas que utilizaremos aqui seguirá este mesmo padrão.

No Power BI Desktop, conforme a tela abaixo, clique na faixa de opções Modelagem (1) em seguida clique em Nova Medida (2), será aberta uma linha para você digitar a nova medida que será criada (3). Muito simples, não é?

Funções DAX simples 1

AVERAGE

Esta é a primeira das funções DAX simples que tratamos no artigo. Pertence ao grupo de funções estatísticas.

Retorna o valor da MÉDIA (aritmética) de todos os números de uma coluna

Estrutura da fórmula: AVERAGE (<coluna>)

Utilize a função AVERAGE em colunas numéricas. Retorna um número decimal como resultado, que é a média aritmética (conhecida também como média simples) da coluna.

Ao calcular a média, lembre-se da diferença entre uma célula vazia e uma célula contendo o valor 0 (zero). Quando uma célula contiver 0, ela será adicionada à soma de números e a linha será contada entre o número de linhas usadas como o divisor. Porém, quando uma célula contiver um espaço em branco, a linha não será contada.

Em caso de células que contenham somente texto a função retornará espaços em branco.

Abaixo o exemplo utilizado no arquivo disponibilizado neste artigo:

Média diária de vendas = AVERAGE(Vendas[Valor])

 

MAX

Pertence ao grupo de funções estatísticas. Esta função retorna o maior valor numérico de uma coluna.

Estrutura da fórmula: MAX (<coluna>)

Retorna um número decimal como resultado. Deve ser utilizada em colunas numéricas. Caso a coluna não contenha números a função retornará um espaço em branco. Células vazias, valores lógicos e texto são ignorados.

Abaixo o exemplo utilizado no arquivo disponibilizado neste artigo:

Maior valor de venda num dia = MAX(Vendas[Valor])

 

MIN

Pertence ao grupo de funções estatísticas. Ao contrário da função anterior, retorna o menor valor numérico de uma coluna.

Estrutura da fórmula: MIN (<coluna>)

Retorna um número decimal como resultado. Deve ser utilizada em colunas numéricas. Caso a coluna não contenha números a função retornará um espaço em branco. Células vazias, valores lógicos e texto são ignorados.

Abaixo o exemplo utilizado no arquivo disponibilizado neste artigo:

Menor valor de venda num dia = MIN(Vendas[Valor])

 

SUM

Pertence ao grupo de funções matemáticas e trigonométricas. Faz a adição de todos os valores de uma coluna.

Estrutura da fórmula: SUM (<coluna>)

Com certeza esta é, das funções DAX simples, a que mais será utilizada.

Retorna um número decimal como resultado. Para linha que não são números retornará espaços em branco.

Abaixo o exemplo utilizado no arquivo disponibilizado neste artigo:

Total de vendas = SUM(Vendas[Valor])

 

Estas foram as 4 funções DAX simples consideradas por nós. São funções essenciais e presentes para todos que usam a linguagem DAX. Temos mais artigos sobre DAX aqui no site.

No artigo 5 funções DAX para usar muito no Power BI temos mais funções DAX para aprender. E se quiser saber sobre as funções de contar linhas temos as 4 funções DAX para contar essenciais no Power BI.

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Tem dúvidas? Nos pergunte! Utilize a sessão de comentários deste artigo logo abaixo.

Até a próxima!

Se você quer aprender, de forma simples, como criar gráfico de Pareto no Power BI, leia o passo a passo abaixo. Esse gráfico importantíssimo para Análise de Dados em geral, será muito útil se você souber usá-lo! Vai ver que é bem simples e fácil seguindo o que ensinamos neste artigo.

Se quiser aprender ainda mais sobre Power BI clique abaixo e baixe nosso guia para iniciantes contemplando boa parte das noções para já sair criando seus relatórios nesta poderosa ferramenta.

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

Aproveite a oportunidade de aprender um pouco mais de Power BI clicando aqui!

Em um gráfico de Pareto, a informação principal é mostrada em uma barra e uma escala cumulativa é mostrada em uma linha para comparar todas as barras. Esse gráfico pode ser muito útil ao analisar causas de falha em um processo, composição de portfólio, ou até mesmo analisar uma demonstração de resultados.

Para ilustrar o que estamos falando, veja abaixo um gráfico de Pareto que fizemos no Power BI. No eixo esquerdo temos as vendas e no eixo direito temos o percentual acumulado de todas as vendas. Uma análise possível com esses dados é que as primeiras quatro barras totalizam aproximadamente 80% de todas as vendas.

criar gráfico de pareto 1

Ok! Agora que entendemos como utilizar, vamos aprender a como criar gráfico de pareto no Power BI!

Primeiro de tudo, abra o Power BI Desktop, clique em Obter Dados, e importe a planilha que utilizaremos nesse exemplo. Para fazer o download, basta clicar aqui.

Como criar Gráfico de Pareto no Power BI

criar gráfico de pareto 2

Após selecionar o arquivo, selecione a tabela fVendas e clique em Carregar.

criar gráfico de pareto 3

Como o nosso arquivo tem mais de um registro para o mesmo produto, teremos que sumarizar (resumir) o arquivo em uma outra tabela. Nosso arquivo modelo está estruturado assim, pois acreditamos que a maioria dos usuários utilizam bases de dados que possuem vários registros com o mesmo nome. Assim, conseguimos já resolver esses dois problemas de uma vez só!

Para criar essa nova tabela com os dados resumidos, é bem simples! Basta abrir a aba “Modelação” (ou Modelagem) e clicar em “Nova tabela”. Note que aparecerá uma barra de fórmulas para você informar o que estará incluso nessa nova tabela. Para isso, vamos inserir a expressão DAX abaixo. (DAX é a linguagem para fórmulas no Power BI. Clique aqui para aprender mais ou baixe nosso e-book gratuito!)

Resumo = SUMMARIZE(fVendas;fVendas[Produto];"Total de Produtos";SUM(fVendas[Quantidade]))

Explicando: Aqui estamos sumarizando (resumindo) a tabela fVendas e usando a coluna “Produto” para ser nosso valor único. Além disso, vamos resumir os Produtos pela somatória da quantidade vendida e dar o nome a essa nova coluna de “Total de Produtos”.

Ficará assim, então:

criar gráfico de pareto 4

Com a tabela “Resumo” criada, estamos prontos para criar as medidas que vão nos ajudar a construir o gráfico!

Clique com o botão direito na tabela “Resumo” e crie uma nova coluna.

criar gráfico de pareto 5

Insira a seguinte expressão DAX na barra de fórmulas:

Ranking = RANKX(Resumo;Resumo[Total de Produtos])

Essa fórmula cria um Ranking que nos ajudará a calcular os valores cumulativamente.

criar gráfico de pareto 6

Agora, adicione uma Nova Medida para o “Total Cumulativo”. Basta clicar com o botão direito e selecionar “Nova Medida”. Insira a seguinte expressão DAX:

Total Cumulativo = CALCULATE(SUM(Resumo[Total de Produtos]);FILTER(ALLSELECTED(Resumo);
Resumo[Ranking] <= MAX(Resumo[Ranking])))

criar gráfico de pareto 7

Repita o processo de adicionar medida para criar as “Vendas Totais”:

Vendas Totais = CALCULATE(SUM(Resumo[Total de Produtos]);ALLSELECTED(Resumo))

Para a última medida, repita o processo de adicionar outra medida e insira a seguinte expressão DAX:

Percentual Cumulativo = [Total Cumulativo]/[Vendas Totais]

Como o Percentual Cumulativo é um percentual, temos que modelar essa medida como tal. Para isso, selecione a medida, clique na aba “Modelação (ou Modelagem)” e no Formato, selecione “Percentagem (ou Percentual)”.

criar gráfico de pareto 8

Com as medidas criadas, agora é só inserir o gráfico no Painel. Para isso, Crie um gráfico de Colunas e Linhas e adicione os seguintes campos: Produto, Total de Produtos e Percentual Cumulativo.

criar gráfico de pareto 9

Por fim, clique no canto superior direito do gráfico e selecione “Ordenar Por Total de Produtos”.

criar gráfico de pareto 10

Isso altera a ordem dos produtos e pronto! Você montou um gráfico de Pareto no Power BI!

criar gráfico de pareto 11

Conseguiu aprender como criar gráfico de pareto no Power BI? Quer conferir se está tudo certo ou ficou com alguma dúvida? Baixe o nosso arquivo modelo e veja todo o tutorial na prática.

Gostou do tutorial? Compartilhe com seus colegas usando os botões de compartilhamento em redes sociais abaixo! Não se esqueça de comentar esse post e nos contar o que está achando do conteúdo ou mesmo uma dúvida que tenha!

Até a próxima!

A Linguagem M é uma poderosa linguagem que fica por trás da Power Query e que é responsável por todo o processo de transformação realizado no Power BI e no suplemento Power Query do Excel.

Não é necessário aprender esta linguagem a fundo. Mas entender um pouco do contexto e das estruturas dos códigos gerados lhe ajudará a ganhar mais produtividade nas criações.

Teoricamente a parte gráfica do Editor de Consultas lhe dará boa parte das possibilidades para transformar seus dados. O Editor de Consultas é o Power Query dentro do Power BI. É por ali que a rotina de ETL é realizada. ETL significa: Extract, Transform and Load, ou seja, Extrair, Transformar e Carregar.

É isto que o Editor de Consultas faz e por trás de cada ação realizada, é gerado um código em Linguagem M. Para muitos esta linguagem pode parecer incompreensível ou até mesmo diferente. Neste artigo explicaremos um pouco sobre ela e ao final dele você terá conhecimentos básicos necessários para entender sua lógica e estrutura.

Uma vez que você entenda esta sintaxe/estrutura, tudo se tornará mais simples e será possível efetuar algumas ações no código que aumentará sua produtividade. Os códigos da Linguagem M são acessados pelo Editor Avançado dentro do Editor de Consultas, abaixo você verá mais.

 

O que é Linguagem M

 

M é um nome informal para a Linguagem de fórmulas do Power Query (Power Query Formula Language). Como o nome formal é muito longo, resumiram em M. Mas porque M? Vem de Data Mashup, numa tradução livre, Mistura de Dados. Alguns também dizem que é para Data Modeling, Modelagem de Dados.

A linguagem M, na verdade, é mais poderosa e compreensiva do que a interface gráfica do Editor de Consultas. Prova disso é que há sempre atualizações na parte gráfica, ela está em evolução, mas tudo que vem melhorando nesta interface já existe há anos na Linguagem M.

E ainda falta muitas atualizações para a interface gráfica adquirir todas as funcionalidades já existentes no código. Provavelmente não conseguirão colocar todas. Daí uma das razões para se aprender mais sobre M e continuar lendo este artigo até o fim. Sabendo mais você não precisa esperar a próxima atualização da Microsoft para desenvolver seu trabalho.

 

Estrutura (Sintaxe) da Linguagem M

 

A sintaxe da linguagem M é bem simples. Sempre é composta de dois blocos de programação: LET e IN. Veja abaixo os blocos num exemplo simples.

let
   y=9
in
   y

 

LET e IN são palavras reservadas e só podem ser utilizadas no início destes dois blocos. Outra informação extremamente importante na Linguagem M é que ela é sensível à letras maiúscula e minúsculas. Assim é diferente se você colocar y ou Y.

LET: o bloco onde é definido todas as variáveis

IN: os resultados. Tudo que se coloca neste bloco resultam em saídas para sua consulta. Pensando assim este bloco deveria se chamar OUT não IN. Mas é IN, rsrs.

Basicamente, a consulta acima utilizada como exemplo, define uma variável com o nome “y”. É atribuído o valor de 9 a ela, com isto a consulta retornará mostrando 9 como resultado.

Vamos fazer um teste agora e rodar esta consulta e confirmar o que estamos dizendo aqui. De fato todo este artigo é prático, você consegue testar tudo que estou falando abaixo a medida que vai lendo.

Abra o Power BI Desktop, vá em Obter Dados e escolha Consulta Nula. Veja abaixo.

Linguagem M - Figura 1

Será aberto o Editor de Consultas. Na faixa de opções Exibição clique em Editor Avançado. Na tela que será aberta digite o código mencionado acima. Feito isso clique em Concluído.

Linguagem M - Figura 2

Veja que após o procedimento a consulta retornará o valor 9.

Tanto o let quanto o in devem estar em letras minúsculas, bem como o nome da variável deve ser a mesma nos dois blocos (y).

 

Quebras das linhas de códigos

As linhas de código no M continuam se você não utilizar o caractere correspondente para fazer a quebra desta linha de código. No exemplo abaixo você vê que mesmo utilizando enter para mudar a linha na tela, esta linha no código não mudou.

Linguagem M - Figura 3

Para quebrar a linha de código efetivamente deve-se usa a vírgula (,). Todas as linhas necessitam de uma vírgula para terminar, para a última linha do bloco não é necessário.

Linguagem M - Figura 4

Notem que no bloco in, sempre será colocado a última variável, antes era a y agora a z.

 

Nomes das variáveis

Os nomes das variáveis na Linguagem M podem ser uma única palavra ou mais de uma palavra com espaços entre elas. No caso de ter algum nome que contenha espaço este nome deve ficar entre aspas (“) e também deve contar uma hashtag no início. Veja abaixo como seria.

Linguagem M - Figura 5

O nome da variável pode conter também caracteres especiais, conforme exemplo abaixo.

Linguagem M - Figura 6

 

Cada etapa do Power Query

O Power Query é feito por transformações passo a passo. Cada transformação ocorre, geralmente, em um passo. Estas etapas são gravadas e é possível acompanhar e ver cada uma delas no painel que fica no lado direito da tela. É o painel de Etapas Aplicadas.

Veja abaixo o exemplo de cada uma das etapas feitas em Linguagem M foram armazenadas no histórico.

Linguagem M - Figura 7

Sempre a última etapa na lista de Etapas Aplicadas é o que consta no bloco IN.

 

Formatos na Linguagem M

Existem diversas formas diferentes de formatos e declarações na Power Query, no exemplo abaixo demostramos a forma de se declarar a data.

Linguagem M - Figura 8

Para ajudar, disponibilizamos abaixo uma tabela contendo todos os formatos e declarações da Linguagem M na Power Query. Sempre que precisar de referências retorne nesta página e consulte esta tabela quantas vezes necessitar.

Linguagem M - Figura 9

 

Trabalhando com Funções em Power Query

A Linguagem M é bastante funcional, é possível fazer quase tudo com ela. Para isto será necessário, em alguns casos, “chamar” funções.

Trabalhar com funções em Power Query é um pouco diferente de se trabalhar com as funções DAX e as fórmulas de excel. As diferenças não são grandes, a principal delas é que as letras maiúsculas e minúsculas afetam a efetividade das mesmas. Por exemplo, escrever tudo maiúsculo pode causar erro e não retornar o resultado esperado.

Veja o exemplo abaixo.

Linguagem M - Figura 10

Esta função retorna o ano da variável “Data”. Observem que a função Date.Year tem duas letras maiúsculas, as que iniciam cada trecho, as outras são minúsculas. É assim que ela deve ser escrita, caso contrário pode apresentar erro no resultado.

Como listar as funções do Power Query no Power BI é um artigo aqui do blog que irá te ensinar como saber todas as funções disponíveis.

Comentários no código da Linguagem M

Como qualquer outra linguagem de programação, a M pode ser comentada também, o que pode ser feito de duas formas.

Em uma única linha de comentário, para isso utilize duas barras (//)

Linguagem M - Figura 11

Ou em várias linhas entre barras e asteriscos (/* comentário */)

Linguagem M - Figura 12

 

Um exemplo da vida real

Finalmente, após você receber estas noções básicas sobre a Linguagem M, apresentamos um exemplo, de um trabalho feito pela uaiSmart para analytics de Redes Sociais.

Linguagem M - Figura 13

Veja que na imagem acima temos praticamente todos os itens que foram citados no artigo:

  1. Os blocos let e in;
  2. Nomes das variáveis;
  3. Observer as hashtags e as aspas nos nomes das variáveis;
  4. As linhas terminando com vírgula;
  5. Funções;
  6. Formatos;

Há outros diversos elementos que não falamos neste artigo, mas com certeza é ou será assunto de outros artigos aqui.

Recomendamos a leitura do artigo “Acrescentar Consultas vs Mesclar Consultas do Power BI” que fala mais sobre a Power Query.

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Até a próxima!