Sabia que podemos ordenar de forma customizada linhas e colunas no Power BI? Desse modo você poderá personalizar a ordem que as dimensões que serão exibidas nos gráficos e tabelas! Para não depender apenas da ordenação dos máximos ou mínimos de uma medida ou da posição de uma letra na ordem alfabética.

Neste artigo, iremos lhe mostrar alguns modos práticos para realizar esta tarefa!

Criando tabelas auxiliares para as medidas

Para ordenar de forma customizada linhas e colunas , começamos construindo tabelas auxiliares. Podemos seguir de quatro maneiras simples :

  • Criação de uma tabela auxiliar no excel com uma coluna com o nome (ou código do produto) e outra coluna com a posição que o produto deve aparecer;

Tabela excel - Ordenar valores de forma customizada

 

  • Adição de uma Coluna Condicional, relacionando uma expressão específica a um número. Os números devem estar relacionado com a ordem que você quer customizar a exibição das linhas e colunas . Para uma abordagem mais completa sobre Coluna Condicional veja o artigo Como criar coluna condicional no power-bi.

Ordenar coluna condicional

 

  • Adição de uma coluna de índice caso a ordem da coluna produto já estiver na ordem de exibição.

Tabela com índice

 

  1. Selecione a coluna de Data ->  Adicionar Coluna -> Data -> Mês -> Mês)

Tabela Calendario

 

  1. 2-  Posteriormente, através desta mesma funcionalidade, você pode adicionar o ano, nome do mês, o trimestre, o dia e etc

Tabela Calendario 2

Não se esqueça de NOMEAR AS COLUNAS e CLASSIFICAR AS COLUNAS DE ACORDO COM O TIPO DE DADO CORRETAMENTE!

 

Em seguida, faça as conexões entre as tabelas dimensão e tabela fato.

Conexoes

 

 

Ordenar de forma customizada linhas e colunas

Após passar por esse processo de transformação, você está pronto para modificar seus visuais.

Selecione a dimensão escolhida para utilizar no gráfico ou tabela. Por fim, após selecionar a dimensão, uma aba chamada “Ferramenta de Coluna” será habilitada e em seguida clique em:

  1. Selecione a coluna/dimensão a ser ordenada -> Ferramenta de coluna -> Classificar por coluna  -> Selecione a coluna com a ordem numérica

Ordenando Colunas

 

Pronto! Note que a cada classificação de coluna, as medidas irão retornar, no gráfico ou trabela,  com a ordem designada! Desse modo, você conseguirá customizar a visualização de seus produtos/dados de acordo com sua importância.

Ordendanto tabelas e graficos

E aí, foi fácil de ordenar de forma customizada linhas e colunas no Power BI?

Caso não entenda algum ponto dele entre em contato conosco pelos comentários abaixo ou pelo nosso e-mail falecom@uaismart.com.

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Ao construir um dashboard no Power BI, em alguns casos é necessário ocultar dados confidenciais, como informações pessoais. Um usuário comum de um dashboard não deveria, por exemplo, exportar toda a tabela de funcionários, que contém informações de contato, datas de nascimento e endereço residencial. Esse tipo de informação sensível deveria estar disponível apenas para aqueles que possuem autorização para tal.

É por isso que muitos usuários e participantes dos nossos treinamentos buscam saber se é possível desabilitar a opção “Exportar dados” no Power BI Service. Sim, essa opção está disponível e é extremamente simples. Neste artigo, mostraremos como você pode fazer isso.

Etapas para desativar dados de exportação no Power BI:

1) Clique no botão Configurações do relatório

2) Escolha a opção “Nenhum” no menu Exportar Dados.

E é só isso! Apesar de ser bem simples, muitos usuários nos perguntam sobre essa possibilidade! Lembrando que a exportação de dados é crucial para um fluxo de trabalho dinâmico, mas às vezes é necessário bloquear determinadas informações.

Felizmente, o Power BI nos possibilita ter um controle maior sobre como nossos relatórios serão utilizados!

Você achou nossos métodos úteis? Tem alguma outra maneira para desativar a exportação de dados no Power BI? Deixe-nos saber na seção de comentários abaixo.

Mostrar dados num mapa é uma forma bem interessante de manipular informações. Fazer visuais com mapas no Power BI não é complicado, é até simples. Temos também mais esta forma de agregar valor às suas apresentações e deixar os dados ainda mais legais de se ver e acompanhar.

Mapa no Power BI - Pontos

Trabalhar com mapas no Power BI agrega números à visualização do espaço, ajudando a trazer insights para os dados.

Com o Power BI você pode facilmente obter, tratar, cruzar e visualizar os dados em um mapa. Não terá o mesmo nível de acesso à informação que um profissional que lida com sistemas de informações geográficas, mas terá acesso à várias formas trabalhar com mapas que irão funcionar bem de uma maneira geral.

Mas nem sempre o mapa é a melhor representação de seus dados, mesmo que tenha informações de localização para eles. Também considere que há alguns mapas melhores que outros dependendo da situação. Testar os diferentes visuais de mapas é uma forma de descobrir.

Temos um e-book bastante extensivo que fala sobre como trabalhar com mapas no Power BI. São mais de 30 páginas abrangendo quase todas as opções de visuais de mapas disponíveis nesta ferramenta que tanto gostamos.

Clique abaixo e baixe este e-book, totalmente gratuito, que irá lhe ajudar a entender bastante este tema.

Banner aprenda a trabalhar com mapas no Power BI

Neste artigo lhe daremos dicas importantes para trabalhar de forma produtiva, inteligente e correta com mapas no Power BI.

Nossas 9 dicas SMART para usar os mapas no Power BI.

»»» Faça a limpeza da sua tabela e mantenha nela somente os dados que ajude com as localizações exatas nos seus visuais.

»»» Para ter localizações mais precisas utilize os pontos de latitude e longitude.

»»» A codificação geográfica feita pelo Power BI não dá 100% de garantia de acuracidade. Há nomes ambíguos ou sem a devida identificação pelo sistema. Para melhorar a acuracidade categorize o campo utilizando a “Categoria de Dados” para tal.

»»» Seja o mais detalhado possível na definição dos nomes de locais. Isto lhe trará mais acuracidade nas localizações do seu mapa. É melhor colocar o nome completo da localização, cidade, estado, país, região.

»»» CEPs são uma boa forma de colocar as localizações mais acuradas nos mapas do Power BI também. Considere utilizá-los e não esqueça de categorizar.

»»» Evite utilizar cores de dados que se confundam com o fundo e dificultem a visualização.

»»» Busque que os dados sejam os mais distintos possíveis. Se disponível, utilize fundo nas escalas em cinza ou escuro, que permitirão maior variedade de cores nos dados.

»»» Teste o melhor modelo de mapa para apresentar seus dados, entenda como funciona cada modelo baixando nosso ebook.

»»» Nem sempre o mapa é o melhor visual para seus dados, teste seus dados em outros tipos de visualizações, tais como gráficos de barras, linhas, pizza, etc.

O Power BI oferece muitas formas diferentes de visualizar os dados geoespaciais. Há uma variedade de mapas e até mesmo não optar por nenhum deles. Lembre-se que seu objetivo é proporcionar à sua audiência um bom entendimento do que se está apresentando e a partir daí que eles possam formar uma opinião relevante daqueles dados.

Busque ser o mais objetivo e claro possível ao seu público.

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Até a próxima!

Criar grupos no Power BI é uma forma de melhor dividir e visualizar dados num modelo. Assim pode-se refinar a visualização criando faixa de valores ou grupo de categorias. Isto serve para dar mais subsídios a análises de relatórios, ter outras formas de avaliar os dados disponíveis, fazer comparações com outras dimensões, verificar tendências em diferentes janelas e visões e muito mais.

No ato de criar grupos no Power BI você pode, por exemplo, colocar duas ou mais categorias em uma maior. Pode agrupar faixas de datas ou de valores, etc.

Há várias formas de criar grupos no Power BI. Nos exemplos abaixo buscamos mostrar estas possibilidades e como é simples fazer. Você também entenderá como editar e modificar os grupos criados.

Baixe o arquivo de exemplo que utilizaremos em todo este post por este link. Acompanhe passo a passo nossas explicações por lá.

Como criar grupos no Power BI – Por Datas

Vamos começar criando grupos para visualizações de agrupamentos de datas.

Abra o modelo que disponibilizamos, clique na visualização Dados (1), em seguida selecione a tabela “Calendário DAX” (2), marque a coluna “NomeDiaSemana” (3) e clique no botão Novo Grupo (4) na faixa de opções Modelagem. Se preferir clique com o botão direito sobre a coluna “NomeDiaSemana” e clique em Novo Grupo no menu suspenso que irá aparecer.

Criar grupos no Power BI Tela Inicial

Se não sabe ainda como criar uma tabela de calendário no Power BI recomendo a leitura do artigo: Aprenda 2 maneiras de criar uma tabela Calendário no Power BI.

Na tela seguinte, dentro do quadro Valores não agrupados (1) selecione os dias da semana (Seg à Sex) utilizando a tecla Ctrl para fazer a seleção de tudo. Clique em Grupo (2).

Como criar grupos no Power BI por dia da semana 01

Renomeie o grupo criado para “Dias Úteis(1). Voltando ao quadro de Valores não agrupados selecione o restante “sáb e dom” (2), clique em Grupo (3) novamente e renomeie este último grupo criado para “FDS”.

Como criar grupos por dia da semana 02

Em Nome (1) você pode atribuir o nome que desejar para este agrupamento, neste exemplo não faremos nenhuma modificação, mas isso fica a seu critério. Clique em OK (2) para finalizar.

Como criar grupos por dia da semana 03

Como resultado será criado uma nova coluna (1) com o agrupamento e a partir dela é possível criar visualizações e novas análises. Veja que a coluna aparece na lista de campos também (2).

Criar grupos por dia da semana 02

Grupo com várias Datas – Compartimentos.

É possível criar também o agrupamento pela Data, vamos fazer um exemplo, já diretamente no Relatório.

Clique com o botão direito sobre “Date” em CAMPOS dentro da tabela “Calendário DAX” (1), em seguida clique em Novo Grupo (2).

Como criar grupos por data 01

Criaremos aqui uma faixa de agrupamento das datas por semestre. Estas faixas são chamadas de “compartimentos” no Power BI. Para isto faça os seguintes passos na tela que se abre a seguir.

Em Nome (1) mude para “Grupo de Datas”. Em Tamanho do compartimento (2) coloque 6 meses e finalmente clique em OK.

Como criar grupos por data 02

Com isto criamos mais um agrupamento e na imagem abaixo vemos com podemos utilizar tais grupos para melhorar nossas opções de visões e análises.

Veja que foi criado o novo grupo “Grupo de Datas” (1). No gráfico da esquerda (2) estão todas as datas com vendas somadas diariamente, fica até difícil identificar devido a quantidade de colunas. Já no gráfico da direita (3) as vendas estão agrupadas por semestre. Neste caso muito mais fácil de visualizar e para uma análise semestral facilita bastante.

Criar agrupamento por data 03

Os agrupamentos de datas podem ser por Anos, Meses, Quinzenal, Semanal, Dia, Hora. Voce faz da maneira que melhor lhe ajudar. Caso queira alterar as configurações do grupo, clique com o botão direito sobre o nome do grupo “Grupo de Datas” na lista de campos e clique em Editar Grupo. Assim consegue mudar de 6 meses para 3 meses por exemplo, ou 1 ano, ou qualquer outra opção disponível.

 

Criar grupos no Power BI – Por Categoria

Caso queira juntar produtos, indicadores ou qualquer outro item que esteja num relatório, de forma a obter resultados agrupados o processo é bem parecido com o que já explicamos até o momento.

Desta vez criaremos o grupo diretamente pelo gráfico.

Selecione as colunas que deseja estarem no grupo (1). Para selecionar várias colunas aperte a tecla Ctrl. Clique com o botão direito após a seleção e em seguida clique em Grupo (2).

Como criar grupos por Categoria 01

Será gerado um grupo com os itens selecionados e os que não foram ganham o nome de “Outro”. Agora faremos alguns ajustes para deixar os dados mais úteis.

Clique com o botão direito sobre o nome do grupo criado (1) e depois clique em Editar Grupo (2).

Como criar grupos por Categoria 02

Na tela de edição do Grupo mude o Nome para “Grupo Categorias(1). Mude o nome do grupo criado diretamente no quadro Grupos e membros para “Roupas” (2). Caso queira pode criar outros grupos selecionando os produtos no quadro Valores não agrupados. Após fazer todos os ajustes clique em OK (3).

Criar grupos por Categoria 03

 

Criar grupos no Power BI – Por Valores

Por fim vamos criar grupos por faixas de valores, isto para saber o quanto se está atingindo de metas, vendas, resultados dentro de certa faixa de valores.

O processo é praticamente o mesmo que utilizamos na data.

Este agrupamento será montado a partir do preço unitário dos produtos vendidos, ou seja, qual o valor total de vendas dos produtos dentro das faixas de preço de 0,00 à 100,00, de 100,00 à 200,00 e assim por diante.

Clique com o botão direito sobre o campo “Preço Unit.” (1) e escolha Novo Grupo. Mude o Nome para “Grupo Preço Unit.(2). Em Tamanho do compartimento coloque 100 (3), mas se quiser pode ser 50, 200 ou qualquer outro tamanho. Clique em OK (4).

Como criar grupos por Valores

Assim será criado o grupo com custos unitários onde os resultados são somados para faixas de preço de 100 em 100.

Confira os resultados de tudo que fizemos no arquivo disponibilizado no link logo no início deste artigo. Observará o quanto esta característica do Power BI é útil para suas análises e comparações. O Power BI é cheio de recursos que devem ser aproveitados e no que depender de nós disponibilizaremos o máximo de conhecimento aqui em nosso blog.

Observem que para cada um dos exemplos iniciamos o processo de forma diferente, porém nada impede que o agrupamento de datas seja feito da mesma forma que iniciamos o agrupamento de valores ou categoria e vice-versa. A intenção era demonstrar as várias maneiras de obter o mesmo resultado.

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Até a próxima!

Criar uma tabela Calendário talvez seja uma das atividades que você mais fará nos seus modelos de dados. Esta tabela vai constar em praticamente todos os modelos a serem criados, pois uma das maneiras mais comuns e efetivas de segmentação de dados é por data.

Leia abaixo neste artigo as duas maneiras que consideramos mais efetivas para criar uma tabela Calendário. É possível utilizar também estas instruções para criar nos suplementos do excel: Power Pivot (a primeira maneira); Power Query (a segunda forma que apresentamos). Este artigo busca abranger todos os possíveis campos a se criar na tabela. Caso você perceba alguma coluna que seja interessante acrescentar, deixe seu comentário no final do artigo.

Ah! antes que eu me esqueça, se quiser ver uma outra forma para criar a tabela calendário no Power BI entre no artigo a seguir. É uma terceira forma ainda mais prática: Aprenda a criar uma Tabela Calendário Automática no Power BI.

Em geral queremos visualizar e comparar dados por dia, mês, semana, dia da semana, período do mês, etc. Para ter todas estas comparações à disposição criar uma tabela Calendário é a melhor solução. Com esta tabela, relacionada às demais tabelas, fica possível fazer todas as análises possíveis em relação a datas.

Através de uma segmentação e organização de dados por datas bem-feita conseguimos também utilizar as funções de inteligência de tempo, assim conseguir análises ainda mais ricas em comparações de períodos.

 

Como criar uma tabela Calendário no Power BI

Apresentaremos aqui duas formas para tal. A primeira utilizando as funções da Linguagem DAX e a segunda utilizando o Power Query no Editor de Consultas. Nas duas formas será gerado uma tabela de datas com várias colunas úteis para comparações e visualizações.

Antes de iniciarmos no conteúdo em si, baixe nosso modelo contendo o que ensinamos neste artigo na prática. Isto facilitará o acompanhamento do que explicamos. Você também poderá utilizar este material baixado no futuro caso queira recordar como fazer.

Link do nosso exemplo para criar a tabela de Calendário no Power BI.

 

Criação da tabela Calendário utilizando Linguagem DAX

No nosso entendimento esta é a forma mais prática de todas, apesar de que no Power Query também é bem tranquilo e usual. Mas a nossa preferência é esta devido a utilizar as funções DAX.

Abaixo o passo a passo para criar uma tabela Calendário utilizando funções da Linguagem DAX.

Utilize o modelo que disponibilizamos no link acima para praticar e acompanhar os exemplos.

Dentro do Power BI Desktop, vá na faixa de opções Modelagem clique em Nova Tabela.

Modelagem Criar Tabela

Será criada uma nova tabela e também será aberto uma linha para digitar a função DAX que possibilita a criação desta tabela. Perceba como aparecerá na figura abaixo.

Criar uma tabela calendário 1

Neste momento delete a expressão “Tabela = “ e digite a expressão abaixo para criar uma tabela Calendário.

CalendarioDAX =
CALENDAR ( DATE ( 2017; 01; 01 ); DATE ( 2018; 12; 31 ) )

Aperte Enter.

Veja abaixo o resultado. Clique na visualização Dados para ver exatamente como está na tela abaixo.

Criar uma tabela calendário 2

Foi criado uma tabela com o nome CalendárioDAX, conforme digitamos, com uma coluna chamada “Date”. Esta coluna tem a menor data 01/01/2017 e a maior data 31/12/2018 conforme definimos na função CALENDAR. Esta função cria uma tabela com uma data mínima e uma data máxima, preenchendo todas as datas existentes neste intervalo.

A função CALENDAR aceita como mínimo e máximo expressões que retornem uma data, assim a grande vantagem de criar uma tabela Calendário utilizando a linguagem DAX é esta. Ao invés de usar datas fixas podemos utilizar a data mínima e máxima da tabela principal do modelo.

No exemplo abaixo a expressão está fazendo isto.

CalendarioDAX =
CALENDAR ( MIN ( Funcionarios[Admissão] ); MAX ( Funcionarios[Admissão] ) )

Neste caso iremos considerar o intervalo de datas entre a menor data e a maior data que já existe na tabela Funcionários. Assim na hora de avaliar e utilizar a data para comparações utilizamos somente um intervalo que já existe. Com isso deixamos as datas de análises mais limpas, constando apenas o intervalo que interessa.

Criando o restante das colunas da Tabela Calendário

Criada a principal coluna (coluna “Date”), todas as outras agora vão derivar dela.

Criaremos agora mais três colunas (dia, mês e ano). Para isto acrescente mais colunas clicando Nova Coluna na faixa de opções Modelagem.

Criar nova coluna power BI

Vamos criar mais três expressões, uma de cada vez. Crie na ordem abaixo:

Dia =
DAY ( 'CalendarioDAX'[Date] )

Mês =
MONTH( 'CalendarioDAX'[Date] )

Ano =
YEAR( 'CalendarioDAX'[Date] )

Após o processo teremos uma coluna contendo somente a informação de “Dia”, outra contendo o “Mês” e outra com o “Ano”.

Criar colunas de Dia Mes Ano no Power BI

As próximas etapas serão a criação das colunas de dia da semana, nome do mês completo, nome do mês curto e trimestre. Seguindo o mesmo procedimento para criar uma Nova Coluna, utilize as expressões abaixo nesta ordem.

DiaSemana =
FORMAT ( 'CalendarioDAX'[Date]; "ddd" )

MêsNome =
FORMAT( 'CalendarioDAX'[Date];"mmmm" )

MêsCurto =
FORMAT( 'CalendarioDAX'[Date];"mmm" )

Trimestre =
FORMAT( 'CalendarioDAX'[Date];"q" ) & "T"

Trim/Ano =
CalendarioDAX[Trimestre] & CalendarioDAX[Ano]

Utilizamos também, neste caso, a função FORMAT para que o resultado fosse exatamente na forma que nos ajude na visualização e análise. Assim fica mais amigável na hora de manipular e mostrar os eixos de data.

Veja como ficou a tabela após acrescentar todas as colunas.

Novas colunas no Power BI resultado

Além das colunas criadas, é possível pensar em outras e acrescentá-las de forma a atender suas necessidades, por exemplo, 1ª e 2ª quinzenas, Bimestre, Quadrimestre, Semestre, 3 últimos dias do mês e assim vai.

Terminamos a parte de criar uma tabela Calendário no Power BI utilizando as funções da linguagem DAX.

 

Criar uma tabela Calendário utilizando Editor de Consultas (Power Query)

Outra forma de criar uma tabela Calendário no Power BI é utilizando o Editor de Consultas. Neste modo utilizaremos a interface do Power Query e um pouco de Linguagem M, recomendo a leitura do artigo: Linguagem M. A Linguagem da Power Query no Power BI, para entender mais sobre o assunto.

Este método é o mais utilizado atualmente e seguindo o passo a passo abaixo será simples para você criar.

Clique no Editor de Consultas na faixa de opções Página Inicial.

Editor de Consultas no Power BI

Dentro do ambiente do Editor de Consultas clique em Obter Dados e em seguida Consulta Nula.

Criar uma Consulta Nula no Power BI

Agora é hora de utilizar a Linguagem M. Utilizaremos a função “List.Dates” para criar uma lista de datas com uma data inicial, tempo de duração e forma de incremento (se será por dia, por hora, por mês, etc.).

Será aberto, logo após clicar em Consulta Nula, um espaço para digitar. Observe na figura abaixo (1) a função da Linguagem M que digitamos neste espaço.

List.Dates Linguagem M

Digite então conforme abaixo e em seguida aperte Enter.

= List.Dates (#date(2015,1,1), 365 * 3, #duration(1,0,0,0))

Esta função tem 3 partes, onde na primeira definimos a data inicial da lista. Utilizamos a função “#date” para colocar esta data inicial no formato que o Power Query entenda.

Na segunda parte é definido até quando a lista será completada. Colocamos aqui 3 anos, representado na expressão “365 * 3”. Note que fazendo desta forma é possível utilizar expressões com esta, não precisa fazer o cálculo de cabeça.

E por fim, na terceira parte será definido como a lista será incrementada, no caso utilizamos a função “#duration” e definimos o incremento em 1 dia por vez. Na função “#duration” é possível definir os dias, horas, minutos, segundos. No caso (1,0,0,0) foi definido 1 dia, 0 horas, 0 minutos e 0 segundos.

Seguindo o procedimento será gerada a lista dos dias.

Clique em Para a Tabela (conforme passo 2 na figura acima) para transformar a lista em uma tabela. Na janela que aparecer clique em OK.

Renomeie “Column1” para “Data” (1). Mude o nome da tabela de “Consulta1” para “CalendarioPQ” (2).

Renomeando Coluna e Consulta no Power BI

O próximo passo será alterar o tipo de dados da coluna “Data” para Data. Clique com o botão direito sobre a coluna (passo 1 abaixo). Posicione o mouse sobre Alterar Tipo e em seguida clique em Data.

A vantagem do Power Query é a facilidade de fazer algumas modificações.

No caso iremos adicionar novas colunas somente com as informações que queremos. Isto é feito de forma bem simples pela interface gráfica.

Clique em Adicionar Colunas (2), clique em Data (3), posicione o mouse em Dia e finalmente clique em Dia.

Adicionando Colunas no Power BI

Observe que será criada uma nova coluna com o nome “Dia”, contendo somente o Dia da coluna “Data”.

Vamos agora criar as colunas de Mês (Data/Mês/Mês), Ano (Data/Ano/Ano), Nome do Mês (Data/Mês/Nome do Mês), Nome do Dia (Data/Dia/Nome do Dia) e Trimestre (Data/Trimestre/Trimestre do Ano). Para isto repita os passos que fizemos para criar a coluna “Dia”.

Importante: Antes de inserir cada uma das colunas selecione a coluna “Data” novamente.

Veja abaixo o resultado após criar todas as colunas citadas acima.

Criar uma Tabela Calendário com Power Query

Depois de criar uma tabela Calendário utilizando o Power Query clique no botão Fechar e Aplicar na faixa de opções Página Inicial para salvar tudo que foi feito no Editor de Consultas.

 

Relacionando a tabela Calendário com as outras tabelas

Depois de criar a tabela calendário, para utilizar de fato, é necessário relacionar com as outras tabelas do modelo de dados. Este relacionamento será feito a partir da coluna “Data” da tabela Calendário para uma coluna que contenha Datas da outra tabela. As colunas devem ser do mesmo tipo de dados, ou seja, tipo de dados de data.

Para visualizar os relacionamentos clique no botão Relacionamentos no painel de Visuais (1 na figura abaixo).

Crie um relacionamento novo selecionando a tabela CalendarioDAX (utilizaremos esta para explicar este passo). Dentro desta tabela clique em “Date” segure e arraste a linha que será formada até a tabela Funcionários sobre o nome “Admissão”. Solte o cursor neste ponto.

Será criado um relacionamento entre as duas tabelas (2 na figura abaixo).

Relacionamento entre tabelas no Power BI

Com este relacionamento entre as duas tabelas será possível utilizar a tabela Calendário para manipular as informações sobre datas nos dados da tabela Funcionários.

Assim encerramos esta artigo mostrando as duas formas que utilizamos para criar uma tabela Calendário no Power BI.

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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.

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Até a próxima!

No Power BI, por padrão, os dados são ordenados de acordo com a própria coluna em que estão. Ou seja, se é um campo numérico será ordenado de conforme estes números. Se é um texto, será ordenado alfabeticamente. Isso significa que para uma coluna de texto com o nome dos meses, a ordem padrão será alfabética. Mas não faz muito sentido olharmos meses alfabeticamente, certo? A seguir então está uma forma simples de como ordenar meses no Power BI.

Como ordenar meses no Power BI 1

Se você se encontrar nessa situação, é muito simples corrigir essa ordem!

Vamos descobrir como ordenar meses no Power BI!

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Basta clicar em “Obter dados” (1) e selecionar “Excel” (2). Localize o arquivo modelo (clique aqui para baixar) e clique em “Abrir” (3).

Como ordenar meses no Power BI 2

Na aba de Navegação, selecione a tabela fVendas (1) e clique em “Carregar” (2).

Como ordenar meses no Power BI 3

Vamos criar um gráfico para analisar as Vendas por Mês. Para isso, nas Visualizações, selecione o gráfico de coluna (1) e os campos “Mês” e “Vendas” (2). Teremos o seguinte resultado (3):

Como ordenar meses no Power BI 4

Como a coluna “Mês” está formatada como texto, o eixo fica estruturado em ordem alfabética.

Para corrigir isso, basta selecionar o campo de “Mês” (1), abrir a aba “Modelação” (2), selecionar “Ordenar por coluna” e “Data” (3).

Como ordenar meses no Power BI 5

Pronto! O gráfico será atualizado e teremos nossa ordem ajustada.

Como ordenar meses no Power BI 6

É muito simples, certo?

Explicando: ao estabelecer que a coluna “Mês” seja ordenada pela coluna “Data”, o Power BI passou a considerar a ordem numérica (cronológica) das datas. Isso fez com o que os textos com o nome dos meses fossem ordenados de acordo com uma outra coluna, que não seja alfabética.

Explorando possibilidades

Além de ordenar nome dos meses, podemos pensar em outros usos para a função “Ordenar por coluna”:

  • Ordenar itens de uma Segmentação de Dados baseado em outros critérios, como prioridade, categorias, etc.
  • Ordenar o nome dos meses de acordo com um Período Financeiro ou Ano Fiscal, para empresas que usam diferentes períodos de apuração.

Você sabe o que é DAX? Se não sabe ou quer saber melhor leia este artigo.

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O indicador Ano a Ano ou Year Over Year (YoY) é um método que calcula e avalia e variação de volumes de um mês ou conjunto de meses em relação ao mesmo período do ano anterior. Isso permite que a análise seja feita em um contexto mais amplo.  Ou seja, é mais abrangente do que simplesmente comparar a variação em relação ao mês anterior.

Quando usar a medida Percentual YoY?

Supomos que você identificou que no mês de setembro de 2017, as visitas no seu site caíram 5% em relação a agosto. Será que a performance do site está muito ruim? Talvez. Mas se adicionarmos o contexto YoY e compararmos com setembro de 2016, observamos que houve um crescimento de 18% no período de um ano. Aqui já vemos um cenário bem mais positivo!

Apesar da redução de um mês para o outro, quando comparamos um período maior, podemos tirar outras conclusões e realizar outras análises. É para responder esse tipo de pergunta que aplicamos os conceitos de YoY.

Vamos começar a trabalhar!

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Basta clicar em “Obter dados” (1) e selecionar “Excel” (2). Localize o arquivo modelo (clique aqui para baixar) e clique em “Abrir” (3).

Calculo Variação YoY

Na aba de Navegação, selecione a tabela fVendas (1) e clique em “Carregar” (2).

Cálculo Variação YoY

Com os dados importados, vamos criar as medidas! (Para você que é iniciante em Power BI e quer avançar mais, clique na imagem abaixo e faça o download do nosso eBook completo e gratuito!)

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

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

Depois de conectar o Power BI Desktop com nossa planilha, vamos criar as Medidas!

Clique em “Nova Medida” (1) e na barra de fórmulas, insira o texto (2) a seguir:

YoY = (DIVIDE(CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas])fVendas[Ano]=YEAR(NOW())); CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW())-1))-1)

Traduzindo: Nessa medida estamos dividindo a soma das Vendas deste Ano pela soma das Vendas do ano passado. Para isso usamos a fórmula “NOW” que considera a data atual do sistema. Ao final, subtraímos por 1 para obtermos apenas diferença percentual.

Cálculo Variação YoY

Outra forma de calcular o percentual ano a ano (YoY) no Power BI mais organizado é declarando variáveis, dessa forma:

%YoY =
                VAR AnoPassado = CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW())-1)
                VAR EsteAno = CALCULATE(SUM(fVendas[Vendas]);fVendas[Ano]=YEAR(NOW()))
RETURN
                (EsteAno/AnoPassado)-1

Traduzindo: O que estamos fazendo aqui é declarar as variáveis “AnoPassado” e ”EsteAno”, depois dividimos um pelo outro para calcularmos a variação. Também subtraímos por 1 para obter a diferença percentual. Se você quer entender mais sobre declaração de variáveis nas fórmulas DAX, clique aqui e confira um tutorial mais completo.

Cálculo Variação YoY

Agora é só modelar as medidas e criar relatórios!

Vamos alterar nossa medida para o formato de Percentual. Para isso, selecione a medida (1) e na aba Modelagem (2) selecionamos o Formato: Percentual (3).

Cálculo Variação YoY

Para visualizar essa informação, vamos criar um gráfico de colunas (1) e selecionar (2) a coluna “Data” e a medida “% YoY” (2). Vamos também remover (3) do Eixo os campos de “Ano”, “Quadrimestre” e “Dia”, pois nossa análise será apenas em relação aos meses (“Months”), para isso basta clicar no “X” ao lado de cada campo.

Cálculo Variação YoY

Além disso, podemos usar a guia Formato (1) para adicionar Etiquetas de dados (2) e alterar a cor dos dados (3) no gráfico.

Cálculo Variação YoY

Após alguns ajustes no layout, nosso gráfico ficou assim:

Cálculo Variação YoY

Analisando as informações

Percebemos que no mês de novembro e dezembro tivemos os maiores crescimentos em relação ao ano anterior (15,8% e 11,45%, respectivamente). Caso tivéssemos alguma campanha de marketing nesses dois meses, podemos inferir que a campanha foi bem-sucedida.

Em compensação, o mês de maio apresentou o menor índice YoY (-8,0%). Isso significa uma queda na quantidade de vendas em relação ao mês de maio do ano anterior.

Outras análises em um contexto mais amplo e o cruzamento com outras informações estratégicas da empresa, podem nos levar a diversas conclusões.

Agora que você já sabe calcular a variação Ano a Ano (YoY) você pode aplicar nos seus relatórios e ampliar suas análises!

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Nos posts anteriores, mostramos como calcular o CAGR pelo método direto (criando várias medidas). Fizemos também uma análise de como aplicar o CAGR na prática. E concluímos que o CAGR se trata de uma medida fundamental na análise de dados! Mas por que não otimizar o cálculo utilizando variáveis no Power BI?

O que é o CAGR?

O CAGR (Compound Annual Growth Rate – Taxa de Crescimento Anual Composta) é amplamente utilizado para analisar investimentos, crescimento de mercado, valorização financeira, retorno sobre investimentos, etc.

Para calculá-lo utilizando a fórmula:

CAGR = (Valor Final / Valor Inicial)^(1/número de anos) -1

Não deixe de ler os dois artigos citados acima para um melhor entendimento.

Como calcular o CAGR declarando variáveis no Power BI?

Além da maneira que vimos no post anterior, outra forma de escrever essa fórmula é declarando variáveis, colocando toda a fórmula em uma única medida.

O primeiro passo é conectar a base de dados ao nosso Power BI. Clique em “Obter dados”, depois selecione “Excel” e por fim “Conectar” Localize a planilha baixada “PIB_Mundial_uaiSmart.xlsx” e clique em “Abrir”. (Se ainda não baixou, clique aqui para baixar!)

Declarando variáveis no Power BI

Na aba de Navegação, selecione a tabela PIB_Mundial e clique em “Carregar”.

Declarando variáveis no Power BI 2

Com os dados importados, vamos criar as medidas! (Para aprender mais sobre Power BI, baixe o nosso eBook completo e gratuito!)

Guia SMART para Iniciantes em Power BI

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Clique em “Nova Medida” e na barra de fórmulas, insira o texto a seguir:

CAGR =

VAR ValorInicial = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MIN(PIB_Mundial[Ano])))

VAR ValorFinal = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MAX(PIB_Mundial[Ano])))

VAR NumeroDeAnos = (MAX(PIB_Mundial[Ano])-MIN(PIB_Mundial[Ano]))

RETURN

(ValorFinal/ValorInicial)^(1/NumeroDeAnos)-1

Importante: o nome de cada variável não pode contar espaços. Pode-se utilizar letras maiúsculas para separar palavras (ex: NumeroDeAnos), ou algum outro separador como o underline (ex: Numero_de_Anos), mas se você escrever “Número de Anos”, a declaração da variável ficará incorreta.

Declarando variáveis no Power BI 3

Vamos entender qual é a lógica dessa medida.

Analisando a fórmula usada

Primeiramente declaramos as variáveis da fórmula (Valor Inicial, Valor Final e Número de Anos).

VAR ValorInicial = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MIN(PIB_Mundial[Ano])))

Nota: Aqui estamos calculando a soma de todos os valores de PIB, filtrada pelo primeiro ano disponível (através da fórmula MIN)

VAR ValorFinal = CALCULATE(SUM(PIB_Mundial[Valor (US$)]); FILTER(PIB_Mundial;PIB_Mundial[Ano]=MAX(PIB_Mundial[Ano

Nota: Já para o valor Final, estamos calculando a soma de todos os valores de PIB, filtrada pelo último ano disponível (através da fórmula MAX)

VAR NumeroDeAnos = (MAX(PIB_Mundial[Ano])-MIN(PIB_Mundial[Ano]))

Nota: Para o Número de anos do período, basta subtrair o último ano (usando MAX) pelo primeiro ano disponível (usando MIN)

Depois de declararmos as variáveis no Power BI, basta utilizarmos a função RETURN para indicar qual resultado a medida nos trará. Nesse caso usamos a fórmula:

RETURN

(ValorFinal/ValorInicial)^(1/NumeroDeAnos)-1

Com isso, o Power BI buscará as informações contidas em cada variável e aplicará no resultado final. Agora é só usar a medida nas suas análises e tomadas de decisão!

Conclusão

Seja pelo método simples ou declarando variáveis, o cálculo do CAGR é utilizado para analisar o crescimento anual de diversos indicadores, como neste caso, o PIB Mundial.

Sempre que você precisar criar várias medidas para depois consolidar em uma só, experimente usar o método de declaração de variáveis no Power BI. Assim, você consegue economizar tempo e deixa sua estrutura de dados bem organizada!

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Como vimos no artigo anterior,  é muito fácil criar as medidas para o cálculo do CAGR no Power BI. Se você ainda não leu o artigo anterior, é importante que você dê uma olhada, pois boa parte deste passo a passo depende do que foi ensinado lá!

Chegou a hora de criar um relatório para analisar o CAGR com Power BI do PIB Mundial!

Agora sim a análise fica completa, adicionando visualizações gráficas ao arquivo. Com isso vemos do que o Power BI é capaz.

O arquivo que utilizamos para construir este passo a passo está disponível para download no final desta página.

Passos para analisar o CAGR com Power BI

O primeiro gráfico será de colunas, para vermos a evolução Ano a Ano do PIB.

Para criá-lo, selecione os campos “Valor (US$)” e “Ano” e clique no gráfico de colunas:

analisar o cagr com power bi-1

Analisando o gráfico criado, vemos que em 2009 tivemos uma pequena queda no crescimento do PIB (destacado em vermelho abaixo) provavelmente pela Crise Financeira que tivemos. Além disso, podemos observar uma aceleração no crescimento do PIB a partir de 2003 (destacado em amarelo abaixo).

analisar o cagr com power bi-2

Mas como estamos falando de CAGR, qual será o CAGR do Mundo de 1960 a 2016?

Para responder essa pergunta, selecione a medida “CAGR” e o visual “Cartão”. Teremos que o CAGR é 7,65%.

analisar o cagr com power bi-3

Para melhorar nossa análise, vamos criar uma Segmentação de dados para analisar cada país. Clique no visual “Segmentação de Dados” e selecione o campo “País”.

analisar o cagr com power bi-4

Se filtrarmos apenas o Brasil, vemos um CAGR de 8,90% considerando 1960 a 2016. Ainda é possível verificar uma ascensão no início dos anos 2000 até 2011 (com uma leve estagnada em 2009, provavelmente devido à crise financeira). E como podemos acompanhar nos noticiários, o PIB brasileiro está em queda desde 2015 e isso pode ser visto claramente no gráfico.

analisar o cagr com power bi-5

Seria bem legal se tivéssemos uma visão completa usando um Mapa Mundial, né? Será que no Power BI nós conseguimos fazer isso?

É claro! Dá só uma olhada:

analisar o cagr com power bi-6

Para aprender a criar esse mapa, fique de olho no blog e nos siga no Facebook! Em breve postaremos um tutorial bem detalhado sobre mapas!

Baixe o nosso arquivo modelo que demonstra todos os passos que fizemos para analisar o CAGR com Power BI. Utilize a caixa abaixo para baixar.

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E aqui está o nosso relatório completo:

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Até a próxima!