Curso Básico de Power BI: Aprenda do Zero em 6 Aulas

Curso básico de Power BI gratuito: instale a ferramenta, trate dados no Power Query, crie medidas em DAX e monte seu primeiro dashboard em 6 aulas.

Introdução

Se você quer entrar na área de dados e não sabe por onde começar, este Curso Básico de Power BI é o caminho mais curto. São 6 aulas gratuitas que levam você da instalação do programa até um dashboard completo, interativo, montado com dados de uma empresa de varejo.

O roteiro é o mesmo que um analista segue no trabalho: importar as bases, tratar os dados no Power Query, conectar as tabelas com relacionamentos, criar as medidas em DAX que viram indicadores e, por fim, escolher os gráficos certos e montar o relatório. Nada de teoria solta, cada aula entrega uma parte do projeto final.

Não é preciso saber Excel nem ter experiência com análise de dados. O Power BI Desktop é gratuito, roda em qualquer computador razoável e, ao fim deste curso de Power BI gratuito, você vai ter um dashboard pronto e, mais importante, vai entender por que cada passo foi dado. Se quiser um panorama do caminho completo depois daqui, veja também o nosso guia para aprender Power BI do zero.

O que você aprende em um Curso Básico de Power BI

Antes de abrir o programa, vale entender o que um curso básico cobre e o que fica para o nível seguinte.

Para quem é este curso

Este conteúdo foi feito para quem nunca abriu o Power BI. Você não precisa de Excel avançado, de programação nem de faculdade na área. Ao longo das aulas, uma única fórmula vai exigir raciocínio um pouco mais elaborado, e ela é explicada passo a passo.

É um material útil para três perfis: quem trabalha com relatórios e quer parar de refazer a mesma planilha todo mês, quem quer migrar para a área de dados e precisa de um projeto para mostrar, e quem já usa Power BI no improviso e quer entender a lógica por trás da ferramenta.

Por que aprender Power BI agora

Business Intelligence é a prática de juntar informações espalhadas pela empresa, organizar tudo em um lugar só e transformar isso em decisão. O Power BI é a ferramenta da Microsoft para fazer isso, e é a mais pedida pelas empresas quando o assunto é análise de dados.

Perceba como o problema aparece em qualquer área:

• No RH, entender o que está causando a alta rotatividade de funcionários e quais fatores dá para mexer para reduzir o turnover.
• Em vendas, descobrir por que o faturamento caiu de um mês para o outro, ou o que explicou o crescimento, para repetir a dose.
• No atendimento, acompanhar por que o tempo médio de resposta aumentou e onde está o gargalo.

Em todos os casos a receita é a mesma: coletar dados de várias fontes, juntar, calcular indicadores e apresentar em um relatório que qualquer pessoa entenda em segundos.

As 5 etapas de todo projeto no Power BI

Este é o mapa do curso inteiro. Todo projeto no Power BI, do mais simples ao mais complexo, passa por estas cinco etapas, nesta ordem:

Guarde essa sequência. Quando um relatório der errado, o problema quase sempre está em uma dessas etapas, e saber em qual delas economiza horas.

O que você vai construir até a última aula

O projeto usa a base de uma empresa fictícia de varejo, com quatro conjuntos de informações: o histórico de vendas de 2022, 2023 e 2024, o cadastro de clientes, o cadastro de lojas e o cadastro de produtos.

No fim, você terá um dashboard comercial com a receita, a quantidade de produtos vendidos, o ticket médio e a quantidade de clientes em cartões, o faturamento mês a mês em um gráfico de área, a divisão das vendas por gênero em uma rosca, o ranking de faturamento por marca em barras e o faturamento por região em um mapa, tudo filtrando junto a cada clique.

Para fazer o download do(s) arquivo(s) utilizados na aula, preencha com o seu e-mail:

Não vamos te encaminhar nenhum tipo de SPAM! A Hashtag Treinamentos é uma empresa preocupada com a proteção de seus dados e realiza o tratamento de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei n. 13.709/18). Qualquer dúvida, nos contate.

Aula 1: Instale o Power BI e importe sua primeira base de dados

Nesta primeira aula você prepara o ambiente, entende a lógica da ferramenta e traz a primeira tabela para dentro do Power BI, já com um tratamento completo no Power Query.

Entenda o que é Business Intelligence

Business Intelligence, ou BI, é o processo de coletar dados de várias origens, organizar essas informações em um único lugar e transformá-las em visualizações que ajudem na tomada de decisão.

A palavra-chave é decisão. Um relatório de BI não existe para ser bonito: ele existe para que alguém olhe, entenda o que está acontecendo e escolha o que fazer a seguir.

Entenda o que é o Power BI e por que ele domina o mercado

O Power BI é a ferramenta de Business Intelligence criada pela Microsoft, a mesma empresa do Excel, do Word e do PowerPoint. Com ele você conecta dados de dezenas de origens, trata essas informações, cria cálculos e monta relatórios interativos.

Três características explicam a popularidade dele:

• Conecta em quase tudo: planilhas do Excel, bancos de dados SQL, Google Planilhas, arquivos de texto, páginas da internet e mais de 100 outras origens.
• Trata os dados de forma automatizada: o tratamento fica salvo e se repete sozinho quando os dados são atualizados.
• É gratuito para começar: o Power BI Desktop, onde você constrói tudo, não custa nada.

Se algum termo aparecer pelo caminho e você não reconhecer, o nosso dicionário de termos do Power BI resolve rápido.

Instale o Power BI Desktop

Existem dois caminhos oficiais para instalar, e eles não são equivalentes.

Pela Microsoft Store, com atualização automática

Esse é o caminho recomendado. Abra a Microsoft Store no seu computador, pesquise por Power BI Desktop e clique em Instalar.

A vantagem é a atualização. O Power BI recebe uma atualização por mês, e a versão da Store se atualiza sozinha. Isso importa mais do que parece: versões antigas do Desktop perdem suporte com o tempo, e quem instala pelo executável precisa baixar tudo de novo a cada versão.

Pelo site oficial da Microsoft

Se a Store estiver bloqueada no seu computador, o que é comum em máquinas de empresa, baixe o instalador no Centro de Download da Microsoft, na página do Power BI Desktop. Escolha a versão de 64 bits, execute o arquivo e siga as telas.

Um detalhe importante: não mantenha as duas versões ao mesmo tempo. Instalar a versão baixada do site junto com a da Microsoft Store não é suportado. Se você já tinha o Power BI instalado pelo executável e quer migrar para a Store, desinstale antes.

Requisitos e cuidados antes de instalar

O Power BI Desktop é um programa apenas para Windows e apenas em 64 bits, já que a versão de 32 bits não é mais suportada. Estes são os requisitos atuais:

Se você usa macOS ou Linux, a saída é rodar o Windows em uma máquina virtual ou usar o Power BI pelo navegador, que tem uma versão online do editor.

Conheça as três guias: Relatório, Tabela e Modelo

Abra o Power BI Desktop e repare na barra lateral esquerda. São três ícones, e eles organizam todo o trabalho:

• Relatório: onde ficam os gráficos, os cartões e todo o visual. É a tela em que o dashboard é montado.
• Tabela: onde você enxerga as tabelas importadas, com suas linhas e colunas, como em uma planilha.
• Modelo: onde as tabelas aparecem como caixinhas e são ligadas umas às outras pelos relacionamentos.

Em um arquivo novo, as três guias estão vazias. É por isso que o primeiro passo de qualquer projeto é trazer dados para dentro.

Conheça a base de dados usada no curso

Os arquivos usados nas aulas ficam disponíveis para download e representam uma empresa de varejo com lojas físicas e online:

Não existe ordem obrigatória para importar. Vamos começar pelo cadastro de lojas, que é pequeno e já traz dois problemas típicos de arquivo exportado de sistema.

Abra a planilha de cadastro de lojas antes de importar e repare: existe um título na primeira linha, algumas linhas em branco, uma coluna vazia no meio, a localidade traz país e continente na mesma célula e o gerente aparece com nome e sobrenome em colunas separadas.

Aqui vale a regra mais importante do curso: não corrija nada disso no Excel. A planilha veio de um sistema e vai voltar sempre no mesmo formato. Se você arrumar na mão, vai ter que arrumar de novo no próximo mês. Toda edição será feita no Power BI, onde o ajuste fica salvo e se repete sozinho.

Importe a primeira tabela com Obter Dados

Na guia Página Inicial, clique em Obter Dados e escolha Pasta de trabalho do Excel. O mesmo comando aparece no botão direto de importar Excel e no centro da tela inicial, então use o que preferir.

Em Mais, você encontra o catálogo completo de conectores, com mais de 100 opções: SQL Server, web, arquivos de texto e CSV, Google Planilhas e por aí vai.

Selecione o arquivo de cadastro de lojas e clique em Abrir. O Power BI mostra a janela de navegação, com as abas que existem dentro daquela planilha. Marque a caixinha da Planilha1 e veja a prévia à direita.

Carregar ou Transformar Dados: qual escolher

Nessa janela existem dois botões, e a diferença entre eles define a qualidade do seu projeto:

• Carregar leva a tabela direto para o Power BI, exatamente como ela está.
• Transformar Dados abre o Power Query antes, para você conferir e ajustar tudo.

Use Transformar Dados praticamente sempre. Mesmo quando a tabela parece perfeita, vale abrir para conferir os tipos de dado e o formato das colunas.

Entenda para que serve o Power Query

Ao clicar em Transformar Dados, abre uma janela nova chamada Power Query, que é o ambiente de tratamento de dados do Power BI. Existe uma analogia que explica bem o papel dele.

Imagine que são cinco da tarde, você está na praia e tem uma festa às oito da noite. Você não sai da areia e vai direto para a festa. Você passa em casa, toma banho, se arruma e só então aparece. Nessa comparação, a praia é o Excel, com a planilha bagunçada; a festa é o relatório do Power BI, com os gráficos prontos; e o banho é o Power Query, onde a sujeira sai.

Repare que, enquanto o Power Query está aberto, o Power BI continua vazio. Ele espera você terminar o tratamento para só então carregar as informações. Se quiser se aprofundar depois, temos um conteúdo dedicado a o que é o Power Query e outro sobre tratar dados no Power Query do zero.

Faça a primeira limpeza da tabela

Com a tabela aberta no Power Query, comece pelo básico.

Renomeie a consulta

No painel da direita, o nome da tabela está como Planilha1. Troque para Cadastro Lojas e dê Enter. Parece detalhe, mas com seis ou sete tabelas importadas, Planilha1, Planilha2 e Planilha3 viram um problema real.

Remova colunas e linhas em branco

Role a tabela para o lado e você vai encontrar uma coluna inteira preenchida com null, que veio do Excel sem conteúdo nenhum. Clique com o botão direito no título dela e escolha Remover.

Com linhas, o caminho é outro. Clicar com o botão direito em uma linha não faz nada, porque o Power Query trabalha coluna a coluna, e linhas são tratadas por regra. Vá em Página Inicial, clique em Reduzir Linhas, depois em Remover Linhas e em Remover Linhas em Branco.

Promova a primeira linha a cabeçalho

Depois da limpeza, os títulos das colunas ainda estão na primeira linha da tabela, e o cabeçalho real mostra Coluna1, Coluna2 e assim por diante.

Existe uma regra do Power BI aqui: o cabeçalho precisa estar no título da coluna, nunca no meio dos dados. Sem isso, o programa vai achar que a palavra "cidade" é uma cidade e que "localidade" é um país.

Como isso é comum, o Power Query tem um botão pronto. Na guia Página Inicial, clique em Usar a Primeira Linha como Cabeçalho, e os títulos sobem para o lugar certo.

Separe e junte colunas

Agora vêm os dois ajustes que fazem diferença nas análises futuras.

Divida a coluna por delimitador

A coluna Localidade traz o país e o continente juntos, como em "Inglaterra - Europa". Isso impede qualquer análise por continente, porque para o Power BI "Inglaterra - Europa" e "Alemanha - Europa" são textos diferentes.

Antes de continuar, entenda a diferença entre duas guias do Power Query, porque ela vale para tudo o que vem depois:

• Transformar edita colunas que já existem.
• Adicionar Coluna cria colunas novas, sem mexer nas atuais.

Aqui queremos editar, então selecione a coluna Localidade, vá em Transformar e clique em Dividir Coluna, depois em Por Delimitador.

Na janela, escolha Personalizado e preste atenção neste ponto: o delimitador não é apenas o traço. Entre o país e o continente existe espaço, traço e espaço. Digite exatamente isso e clique em OK.

O resultado são duas colunas, Localidade.1 e Localidade.2. Dê dois cliques no título de cada uma e renomeie para País e Continente.

Mescle o nome e o sobrenome do gerente

O caso do gerente é o oposto. Nome e sobrenome estão separados, e nenhum dos dois sozinho identifica a pessoa em um ranking de vendas.

Clique na coluna do nome, segure Ctrl e clique na coluna do sobrenome. A ordem da seleção importa: se você clicar primeiro no sobrenome, o texto sai invertido.

Com as duas selecionadas, vá em Transformar e clique em Mesclar Colunas. Escolha o separador Espaço, dê o nome de Gerente para a nova coluna e confirme.

Repare que o botão Mesclar Colunas só fica disponível com duas ou mais colunas selecionadas.

Entenda as Etapas Aplicadas e a atualização com um clique

Olhe o painel da direita, na parte de baixo: existe uma lista chamada Etapas Aplicadas, e ela registrou tudo o que você fez, uma linha por ação. Colunas removidas, linhas em branco removidas, cabeçalhos promovidos, coluna dividida por delimitador, colunas mescladas.

Essa lista é o coração do Power Query e responde por que não editamos nada no Excel. Quando a empresa exportar a planilha do mês que vem, com novas lojas e o mesmo formato bagunçado, você clica em Atualizar e o Power BI refaz todas essas etapas sozinho, na ordem, para os dados novos.

Você também pode clicar em qualquer etapa da lista para ver como a tabela estava naquele momento, o que ajuda muito a entender onde algo deu errado.

Feche e aplique e salve o arquivo .pbix

Terminado o tratamento, vá em Página Inicial e clique em Fechar e Aplicar. O Power Query fecha e a tabela finalmente entra no Power BI: ela aparece no painel de dados da guia Relatório, com todas as colunas, na guia Tabela e também na guia Modelo.

Salve o arquivo com Ctrl+S. A extensão do Power BI é .pbix, assim como o Excel usa .xlsx e o PowerPoint usa .pptx. Esse único arquivo guarda as consultas, o modelo, as medidas e o relatório.

Na próxima aula você traz as outras tabelas e conhece os tratamentos que resolvem a maioria dos problemas de base de dados.

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Aula 2: Trate os dados no Power Query

Na aula anterior você importou a primeira tabela e fez uma limpeza básica. Agora vem a parte que mais aparece no dia a dia de quem trabalha com dados: transformar informações cruas em informações úteis, sempre de forma automatizada. Se quiser ver outras aplicações depois, temos um conteúdo sobre as aplicações do Power Query.

Importe o cadastro de clientes

Abra a planilha de cadastro de clientes antes de importar. Ela tem quatro colunas: código do cliente, nome completo, gênero e data de nascimento. O nome vem no formato de passaporte, com o sobrenome primeiro, como em "P., Juana".

Repita o processo da Aula 1: Página Inicial, Importar pasta de trabalho do Excel, escolha o arquivo, marque a Planilha1 e clique em Transformar Dados. No Power Query, renomeie a consulta para Cadastro Clientes.

À esquerda, no painel de consultas, você agora tem duas tabelas: Cadastro Lojas e Cadastro Clientes.

Corrija o nome invertido com Coluna de Exemplos

O nome invertido é o tipo de problema que assusta quem vem do Excel, porque exigiria fórmulas de texto. No Power Query existe uma ferramenta que resolve isso por demonstração: a Coluna de Exemplos.

Ela funciona assim: você escreve como quer que o resultado apareça em duas ou três linhas e o Power Query descobre a regra sozinho, aplicando ao resto da tabela.

Vá em Adicionar Coluna e clique em Coluna de Exemplos. Uma coluna em branco aparece à direita. Dê dois cliques na primeira célula e escreva o nome no formato desejado, por exemplo Juana P., e pressione Enter. Repita na segunda linha com Apoliano L..

Com dois exemplos, o Power Query entende o padrão e preenche todas as outras linhas. Clique em OK, dê dois cliques no título da nova coluna e renomeie para Cliente.

Por que dá para apagar a coluna original

Agora que existe a coluna com o nome certo, a coluna original de nome completo pode ser removida com o botão direito. Muita gente hesita aqui, com medo de quebrar a coluna nova. Não quebra, por duas razões:

• O Power Query não altera o Excel. Abra a planilha original e ela continua exatamente igual. Tudo o que você faz aqui acontece só dentro do Power BI.
• O histórico guarda a etapa. Nas Etapas Aplicadas, a criação da coluna de exemplos aconteceu quando o nome completo ainda existia. A cada atualização, a sequência inteira se repete na mesma ordem.

Troque M e F por Masculino e Feminino

A coluna de gênero traz apenas M e F. Se você criar um gráfico assim, a legenda vai mostrar M e F, e não Masculino e Feminino. Em vez de renomear rótulo por rótulo em cada visual, resolva na origem.

Selecione a coluna Gênero, vá na guia Transformar e clique em Substituir Valores. Em Valor a Ser Localizado escreva F, em Substituir Por escreva Feminino e confirme. Repita a operação para M e Masculino.

São duas operações separadas, porque cada substituição trata um valor por vez.

Calcule a idade a partir da data de nascimento

A data de nascimento sozinha diz pouco. O que interessa para a análise é a idade e, mais ainda, a faixa etária: saber quais produtos vendem melhor para o público mais jovem e quais vendem melhor para o público mais velho muda a estratégia de marketing da empresa.

Converta a duração em anos

Selecione a coluna Data de Nascimento, vá em Adicionar Coluna (queremos uma coluna nova, não substituir a data) e, no grupo de data e hora, clique em Idade.

O resultado vem em dias, o que não ajuda. Agora queremos editar essa coluna recém-criada, então selecione a coluna Idade, vá em Transformar, clique em Duração e escolha Total de Anos.

Os números aparecem com várias casas decimais, algo como 33,73. E eles serão diferentes no seu computador, porque o cálculo usa a data de hoje.

Arredonde a idade para baixo

Ninguém tem 33,73 anos. Com a coluna Idade selecionada, vá em Transformar, clique em Arredondamento e escolha Arredondar para Baixo.

Sempre para baixo: quem tem 35 anos e 11 meses ainda tem 35 anos, e arredondar para cima envelheceria metade da base.

Crie a faixa etária com Coluna Condicional

Com a idade pronta, dá para classificar cada cliente. Defina as faixas antes de abrir a ferramenta, para não se perder:

• Até 25 anos: Jovem
• De 26 a 55 anos: Adulto
• Acima de 55 anos: Sênior

Vá em Adicionar Coluna e clique em Coluna Condicional. Dê o nome de Faixa Etária para a nova coluna e monte a primeira regra: se a coluna Idade for menor ou igual a 25, então Jovem.

Clique em Adicionar Cláusula e monte a segunda: se Idade for menor ou igual a 55, então Adulto. No campo Senão, escreva Sênior e confirme.

Se quiser praticar esse recurso em outros cenários, veja a aula sobre coluna condicional sem fórmulas.

Por que a segunda condição não repete o limite

A dúvida mais comum aqui é: na segunda regra, não deveria estar escrito "maior que 25 e menor ou igual a 55"?

Não, e o motivo é a ordem. O Power Query testa as regras de cima para baixo e para na primeira que for verdadeira. Quem tem até 25 anos já foi classificado como Jovem na primeira linha e nem chega à segunda. Ou seja, quando a segunda regra é avaliada, o cliente com certeza tem mais de 25 anos. Pelo mesmo raciocínio, a terceira faixa nem precisa de regra: sobra para o Senão.

Defina o tipo de dado de cada coluna

Repare no ícone à esquerda do nome de cada coluna. Ele indica o tipo de dado: o calendário representa data, o ABC representa texto, o 123 representa número inteiro.

Toda coluna precisa ter um tipo definido, porque é assim que o Power BI sabe o que fazer com aquela informação: somar, se for número; colocar no eixo de um gráfico, se for texto; quebrar em ano, trimestre e mês, se for data.

A coluna Faixa Etária, criada pela coluna condicional, costuma vir com o ícone ABC 123, que significa "qualquer" e é o tipo genérico. Clique nesse ícone e escolha Texto.

Traga novas tabelas sem sair do Power Query

Para importar a próxima tabela, você não precisa fechar o Power Query. Na guia Página Inicial, clique em Nova Fonte, escolha Pasta de trabalho do Excel e selecione o cadastro de produtos.

Repare em uma diferença: ao marcar a planilha, não aparecem os botões Carregar e Transformar Dados, só o OK. Isso acontece porque você já está dentro do ambiente de edição, então o OK equivale ao Transformar Dados. Renomeie a consulta para Cadastro Produtos.

Conserte o separador decimal dividindo por 100

Abra a planilha original de produtos e compare com o que aparece no Power Query. No Excel, o preço unitário é 188.50; no Power Query, virou 18850.

O motivo é o separador decimal. Em inglês, o ponto separa as casas decimais; em português, quem faz isso é a vírgula. Quando a base vem crua de um sistema, o Power BI muitas vezes ignora o ponto e o número perde as duas casas decimais. É um dos erros mais frequentes com bases exportadas.

A correção é simples. Selecione a coluna Preço Unitário, vá em Transformar, clique em Padrão e escolha Dividir. No campo de valor, digite 100 e confirme.

Repita o mesmo procedimento na coluna Custo Unitário. Guarde este ajuste: a base de vendas tem o mesmo problema, e ele volta na Aula 4.

Empilhe as bases de 2022, 2023 e 2024

Faltam as três tabelas de vendas. Importe cada uma com Nova Fonte, uma após a outra, sem tratar nada por enquanto.

Elas têm exatamente as mesmas colunas e são a continuação uma da outra. Em vez de analisar três tabelas separadas, o certo é empilhar tudo em uma só, com todo o histórico.

Clique em qualquer uma das três, vá em Página Inicial, clique em Combinar e escolha Acrescentar Consultas.

Acrescentar consultas ou acrescentar como novas

O menu oferece duas opções, e a diferença é importante:

Escolha Acrescentar Consultas como Novas, marque a opção de três ou mais tabelas, adicione 2022, 2023 e 2024 à lista da direita e confirme. Renomeie a nova consulta para Base Vendas.

Não confunda esse recurso com o mesclar consultas: acrescentar empilha linhas de tabelas iguais, mesclar traz colunas de uma tabela para outra, como um PROCV.

Agora clique em Fechar e Aplicar. Vale uma curiosidade: o Power BI não tem o limite de pouco mais de 1 milhão de linhas do Excel. Você pode trabalhar com dezenas de milhões de linhas, com diferença de desempenho, mas sem barreira.

Veja a automação funcionando: cadastre um cliente novo e atualize

Este teste prova tudo o que foi dito até aqui. Abra a planilha de cadastro de clientes no Excel e acrescente uma linha no fim, com um código novo, o nome no formato invertido, o gênero como M e uma data de nascimento. Salve e feche.

Repare que você digitou o dado cru, sem nome corrigido, sem idade e sem faixa etária.

Volte ao Power BI, vá em Página Inicial e clique em Atualizar. Quando terminar, procure o cliente novo na tabela. O nome está no formato correto, o gênero aparece por extenso, a idade foi calculada e a faixa etária está preenchida.

Nenhum retrabalho. É por isso que todo tratamento é feito no Power Query, e não no Excel. E se você quiser entender o nome técnico desse processo de extrair, transformar e carregar dados, ele se chama ETL.

Desabilite a carga das tabelas intermediárias

Olhando o painel de dados do Power BI, você vai ver as tabelas de 2022, 2023 e 2024 além da Base Vendas. Elas não precisam estar ali, já que todas as informações foram empilhadas.

Volte ao Power Query com Transformar Dados, clique com o botão direito na consulta de 2022 e desmarque Habilitar Carga. Confirme e repita para 2023 e 2024. O nome da consulta fica em itálico, sinal de que ela continua existindo e alimentando a junção, mas não é carregada para o modelo.

Clique em Fechar e Aplicar e o painel fica limpo, com apenas as quatro tabelas que interessam. Na próxima aula elas finalmente começam a conversar entre si.

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Power BI Impressionador

Como dominar a ferramenta que mais cresce e forma profissionais disputados no Mercado de Trabalho, com a criação de Relatórios e Dashboards que impressionam e ajudam na tomada de decisão.

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Aula 3: Conecte as tabelas com relacionamentos

Esta é uma das aulas mais importantes do curso. Até agora cada tabela vive isolada. Relacionamento é o que permite cruzar a quantidade vendida, que está na base de vendas, com a cidade da loja, que está em outra tabela.

Crie uma matriz e um cartão para resumir os dados

Antes de relacionar, vamos enxergar o problema. Vá até a guia Relatório e clique no visual de Matriz, que é uma tabela de resumo com três campos:

• Linhas: as informações listadas uma embaixo da outra.
• Colunas: as informações listadas uma ao lado da outra.
• Valores: os números exibidos no meio.

Arraste a coluna ID da Loja, da base de vendas, para Linhas, e a coluna Qtd. Vendida, também da base de vendas, para Valores.

Se a fonte estiver pequena, vá em Formatar visual, pesquise por fonte e aumente o tamanho global para 22. Vale para qualquer visual.

A matriz lista cada loja e quanto ela vendeu, com o total geral no rodapé, por volta de 2,11 milhões de produtos. Clique em uma área em branco e crie também um Cartão, que serve para mostrar um número sozinho, com a mesma quantidade vendida. Se ele exibir o valor abreviado, vá em Formatar visual, em Valor do balão, e escolha Nenhum em Exibir unidades.

Veja o problema: o mesmo número repetido em todas as linhas

Até aqui funcionou, e por um motivo: as duas informações vêm da mesma tabela.

Agora, na Matriz, troque. Tire o ID da Loja das Linhas e coloque a Cidade, que está na tabela de cadastro de lojas. Olhe o resultado: todas as cidades aparecem com o mesmo número, os mesmos 2,11 milhões.

Esse é o sintoma clássico de tabelas sem relacionamento. O Power BI não sabe quais vendas pertencem a qual cidade, então repete o total em todas as linhas. Tente com o continente ou com o tipo da loja e o comportamento se repete.

Desligue a detecção automática de relacionamentos

Vá até a guia Modelo. É provável que existam setas ligando algumas tabelas, criadas sozinhas pelo Power BI a partir de nomes de colunas parecidos.

Esses relacionamentos automáticos às vezes acertam, mas às vezes ligam o que não deveria. Como este é o conceito que você precisa dominar, vamos fazer tudo na mão. Clique com o botão direito em cada seta e escolha Excluir, confirmando.

Para evitar que ele volte a criar sozinho, vá em Arquivo, Opções e Configurações, Opções, e na seção Arquivo Atual entre em Carregamento de Dados. Desmarque a opção de detectar automaticamente novos relacionamentos e confirme.

Diferencie tabela fato e tabela dimensão

Para relacionar corretamente, primeiro é preciso enxergar que existem dois tipos de tabela em qualquer projeto:

A tabela dimensão também é chamada de tabela de características, e o nome descreve bem o papel dela. A base de vendas sabe que a venda foi feita na loja 423, mas não sabe em que cidade fica essa loja nem quem é o gerente. Quem completa essa informação é a tabela de lojas.

Outros exemplos de tabela fato são histórico de compras, movimentações financeiras e registros de estoque. Outros exemplos de dimensão são cadastro de fornecedores, de funcionários e de produtos. Se quiser aprofundar, veja o conteúdo dedicado a tabela fato e tabela dimensão.

Encontre a coluna em comum entre as tabelas

O relacionamento acontece por uma coluna que existe nas duas tabelas. Na base de vendas existe o ID da loja; no cadastro de lojas, o mesmo ID da loja. O mesmo vale para o código do produto e para o código do cliente.

Duas regras importantes:

• O nome da coluna não precisa ser igual. Pode ser "ID Loja" de um lado e "Código da Loja" do outro.
• O conteúdo precisa ser compatível. Se de um lado existe um código numérico, do outro também precisa existir esse mesmo código, e não o nome da loja.

Um único dado em comum basta. Com o código do produto 1744 na base de vendas, você consegue chegar ao nome, à categoria, à marca e ao preço daquele produto na tabela de cadastro.

Crie o relacionamento arrastando a coluna

Na guia Modelo, clique na coluna ID da Loja da base de vendas e arraste até a coluna ID da Loja do cadastro de lojas. Solte e o Power BI cria a seta de relacionamento.

A ordem do arrasto não importa: de cima para baixo ou de baixo para cima, o resultado é o mesmo.

Volte à guia Relatório e veja a matriz por cidade. Agora cada cidade mostra o número correto, porque o Power BI sabe identificar em qual loja cada venda foi feita e, a partir da loja, chegar à cidade, ao país, ao continente e ao tipo.

Repita o processo para as outras duas: Código do Produto com ID do Produto, e Código do Cliente com ID do Cliente. Com os três relacionamentos criados, você já consegue analisar as vendas por marca, por categoria de produto e por faixa etária do cliente.

Pela janela Gerenciar Relações

Existe um segundo caminho. Na guia Página Inicial, clique em Gerenciar Relações e depois em Novo. Você escolhe as duas tabelas e as colunas em uma janela.

O resultado é idêntico, e a janela é mais trabalhosa, mas vale conhecer: é nela que você edita ou desativa um relacionamento já existente.

Entenda a cardinalidade e a direção do filtro

Dê dois cliques na seta de um relacionamento e repare em duas informações que o Power BI definiu sozinho.

A cardinalidade diz quantas vezes cada valor pode aparecer de cada lado:

A direção do filtro diz para que lado a informação corre. No padrão, a dimensão filtra a fato: escolher um continente filtra as vendas, mas escolher uma venda não filtra o cadastro de lojas. Para quase todo projeto básico, essa direção única é a recomendada, porque é previsível e rápida.

Se um dia você precisar mesmo do caso mais complexo, temos um conteúdo específico sobre relacionamento muitos para muitos.

Organize o modelo no formato estrela

Arraste as caixinhas na guia Modelo e coloque as tabelas dimensão em cima e a tabela fato embaixo, no centro.

Isso não muda nada no funcionamento, mas muda a leitura: bate o olho e você entende que as tabelas de cima complementam a de baixo. Esse desenho, com uma fato central cercada pelas dimensões, é o que se chama de esquema estrela, e é o padrão recomendado de modelagem no Power BI.

Faça análises cruzando tabelas diferentes

Com o modelo pronto, experimente. Copie a matriz e troque as Linhas por marca, vinda do cadastro de produtos. Troque por categoria. Crie um gráfico de barras com a quantidade vendida no eixo dos números e a faixa etária, do cadastro de clientes, no eixo de texto.

Todas essas análises só existem por causa dos relacionamentos. Sem eles, você ficaria preso a cruzar colunas da mesma tabela. Para ver esse raciocínio aplicado em outro projeto, vale conferir o dashboard de atendimento passo a passo.

Na próxima aula, esses números deixam de ser somas automáticas e passam a ser indicadores criados por você.

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Aula 4: Crie medidas em DAX e calcule seus indicadores

Com as bases tratadas e os relacionamentos criados, chega a hora de transformar dados em indicadores. As fórmulas do Power BI são escritas em DAX, sigla de Data Analysis Expressions, e elas são sempre em inglês, o que na prática facilita: o nome da função é o mesmo em qualquer computador do mundo.

Liste os indicadores antes de sair calculando

Antes de abrir a barra de fórmulas, escreva em algum lugar o que você precisa responder. Nesta aula, os indicadores são:

• Quantidade total de produtos vendidos
• Quantidade devolvida e percentual de devoluções
• Faturamento total
• Ticket médio, ou seja, o faturamento médio por venda
• Vendas em lojas online e quanto elas representam do total

Esse hábito evita o erro mais comum de quem começa: encher o relatório de números que ninguém pediu.

Crie sua primeira medida com SUM

Uma medida é uma fórmula que devolve um único resultado, recalculado conforme o filtro do visual. Para criar, clique com o botão direito em qualquer lugar da tabela Base Vendas, no painel de dados, e escolha Nova Medida.

Na barra de fórmulas, escreva:

Qtd. Vendida Total = SUM('Base Vendas'[Qtd. Vendida])

Repare no nome escolhido, um nome que diz exatamente o que a medida calcula evita confusão no futuro.

A lógica do DAX segue sempre esse formato: nome da medida, sinal de igual, função e, entre parênteses, a coluna. A soma é SUM, a média é AVERAGE, o mínimo é MIN e o máximo é MAX. Se quiser conhecer a linguagem por trás disso, veja o que é DAX e as funções básicas do Power BI.

Onde ver o resultado de uma medida

Ao dar Enter, nada aparece na tabela. Isso é esperado: como a medida devolve um número só, não existe onde exibi-la entre as linhas.

Para ver o resultado, vá até a guia Exibição de Relatório, crie um Cartão e arraste a medida para o campo de dados.

O cartão mostra a quantidade vendida, cerca de 2,11 milhões de produtos. Se ele vier abreviado, vá em Formatar visual, Valor do balão, e escolha Nenhum em Exibir unidades.

Medida ou coluna arrastada direto: quando usar cada uma

Para esse cálculo específico, você nem precisava da medida. Criando outro cartão e arrastando a coluna Qtd. Vendida direto para os campos, o resultado é o mesmo, e no menu do campo dá para trocar entre soma, média, mínimo e máximo.

Então por que criar a medida? Por dois motivos:

• Reaproveitamento: medidas podem ser usadas dentro de outras medidas, como você vai ver no percentual de devoluções.
• Limite do atalho: arrastar a coluna só resolve cálculos simples. Assim que a conta tiver uma condição, como somar apenas as lojas online, não existe atalho.

Se quiser entender melhor a diferença entre medida e coluna calculada, temos um material sobre coluna calculada e medida.

Calcule o total de devoluções

Mesma lógica da anterior. Botão direito na tabela, Nova Medida, e a fórmula:

Total Devoluções = SUM('Base Vendas'[Qtd. Devolvida])

Crie um cartão para ela e você chega a pouco mais de 7,5 mil produtos devolvidos.

Calcule o percentual de devoluções reaproveitando medidas

Sozinho, o número absoluto diz pouco. Devolver 7,5 mil produtos é muito ou pouco? Depende de quantos foram vendidos. É aí que as duas medidas anteriores se pagam:

% Devoluções = DIVIDE([Total Devoluções], [Qtd. Vendida Total])

Repare que dentro da fórmula usamos os nomes das medidas entre colchetes, sem precisar repetir os SUM. Você poderia escrever a conta inteira de novo, mas reaproveitar deixa o código mais curto e a manutenção mais fácil: se a regra de uma delas mudar, você altera em um lugar só.

Use DIVIDE no lugar da barra de divisão

Dá para escrever a divisão com a barra, como em [Total Devoluções] / [Qtd. Vendida Total], e o resultado é o mesmo enquanto tudo estiver certo. O problema aparece quando o denominador é zero ou está vazio, o que acontece ao filtrar um período sem vendas: a medida quebra e mostra erro.

A função DIVIDE faz a mesma conta e devolve um resultado alternativo nesses casos, em branco por padrão. Ela aceita um terceiro argumento opcional com o valor a exibir:

% Devoluções = DIVIDE([Total Devoluções], [Qtd. Vendida Total], "Sem vendas")

Prefira DIVIDE em toda medida de percentual, margem e ticket médio.

Formate o resultado como percentual

Crie um cartão com a nova medida e ele vai mostrar 0,00. O valor não é zero: ele é tão pequeno que some com duas casas decimais.

Selecione a medida no painel de dados e, na faixa de Ferramentas de Medida, clique no símbolo de porcentagem. O cartão passa a exibir 0,36%, que é o percentual real de devoluções da empresa.

Resolva o erro de fonte de dados ao abrir o arquivo

Se você baixou o arquivo .pbix pronto do material e clicou em Transformar Dados, é provável que apareça um erro em várias consultas.

Não é defeito do arquivo. O Power Query guarda o caminho completo de cada base, e esse caminho aponta para a pasta do computador de quem gravou a aula. Como esse caminho não existe na sua máquina, ele não encontra os arquivos.

A correção é mostrar onde as bases estão:

1. No Power Query, vá em Página Inicial e clique em Configurações da Fonte de Dados.
2. Selecione o arquivo com erro e clique em Alterar Fonte.
3. Clique em Procurar, aponte para o arquivo correspondente na sua pasta e confirme.
4. Repita para cada base que estiver com erro.

Vale corrigir todas, e não só a que você vai editar agora, para não travar mais adiante. Se aparecer outro tipo de falha ao atualizar, veja os erros mais comuns ao atualizar o Power BI.

Crie a coluna de faturamento na venda no Power Query

Para calcular o faturamento, existe um obstáculo: nenhuma coluna diz quanto rendeu cada venda. O que existe é a quantidade vendida e o preço unitário. Multiplicando os dois, temos o valor.

Antes, corrija o mesmo problema de separador decimal da Aula 2, que a base de vendas também tem. No Power Query, selecione a coluna Preço Unitário da Base Vendas, vá em Transformar, Padrão, Dividir e digite 100.

Agora crie a coluna. Selecione a coluna Qtd. Vendida, segure Ctrl e selecione também a Preço Unitário. Com as duas marcadas, vá em Adicionar Coluna, clique em Padrão e escolha Multiplicar.

Renomeie a nova coluna para Faturamento na Venda e clique em Fechar e Aplicar.

Aqui vale entender a escolha: essa é uma coluna calculada, feita linha a linha no Power Query, e não uma medida. Ela é necessária porque precisamos do valor de cada venda individualmente para só então somar.

Calcule o faturamento total e formate como moeda

Com a coluna pronta, a medida é direta:

Faturamento Total = SUM('Base Vendas'[Faturamento na Venda])

Crie um cartão e o resultado aparece: cerca de 548 milhões de faturamento. Como as vendas dessa base estão em dólar, formate a medida. Selecione-a no painel de dados e, em Ferramentas de Medida, escolha o formato de moeda e o dólar dos Estados Unidos. Se a sua base estivesse em reais, bastaria escolher o português do Brasil na mesma lista.

Calcule o ticket médio com AVERAGE

O ticket médio responde quanto a empresa fatura, em média, por venda. Se o faturamento é a soma da coluna, o ticket médio é a média dela:

Ticket Médio = AVERAGE('Base Vendas'[Faturamento na Venda])

Crie o cartão, formate como moeda e o valor fica em torno de US$ 478 por venda.

Uma dica de digitação: ao começar a escrever o nome da coluna, o Power BI sugere o restante. Pressione Tab para aceitar a sugestão, o que evita erro de digitação em nomes longos.

Filtre o cálculo com CALCULATE

Agora o cálculo mais importante da aula. Queremos somar as vendas, mas apenas as das lojas online. O tipo da loja não está na base de vendas, e sim no cadastro de lojas, que já está relacionado com ela.

A função que permite fazer uma conta com condição é a CALCULATE, e ela funciona em duas partes: primeiro a expressão, ou seja, a conta que você quer fazer; depois, separado por vírgula, o filtro.

Vendas Online =
CALCULATE(
    SUM('Base Vendas'[Qtd. Vendida]),
    'Cadastro Lojas'[Tipo Loja] = "Online"
)

Repare que o texto do filtro fica entre aspas, como toda informação de texto dentro de uma fórmula.

Por trás, o Power BI olha o cadastro de lojas, separa apenas as lojas online e, pelo relacionamento criado na Aula 3, soma somente as vendas feitas nessas lojas. Sem o relacionamento, essa medida não funcionaria.

Crie um cartão e compare: das cerca de 2,11 milhões de unidades vendidas no total, aproximadamente 216 mil vieram de lojas online. A CALCULATE é a função mais versátil do DAX, e vale conhecer as outras no guia de funções DAX.

Calcule o percentual de vendas online

Com as duas medidas prontas, o percentual é uma divisão:

% Vendas Online = DIVIDE([Vendas Online], [Qtd. Vendida Total])

Formate como percentual e o resultado fica em torno de 10,2% das vendas feitas em lojas online.

Quebre os indicadores por marca, categoria e continente

Aqui está o ganho de ter medidas em vez de números soltos. Crie uma página nova, insira uma Matriz e coloque o Faturamento Total em Valores.

Em Linhas, coloque a marca, do cadastro de produtos: você vê o faturamento por fabricante. Troque por categoria e vê por tipo de produto. Troque pelo continente, do cadastro de lojas, e vê por região. Troque a medida por % Devoluções e descobre em quais países a taxa de devolução é maior.

A mesma medida responde a dezenas de perguntas, porque ela é recalculada conforme o contexto do visual. Para ampliar seu repertório, veja as 10 fórmulas que todo analista usa.

Na próxima aula, esses números ganham a forma visual certa.

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Aula 5: Escolha o gráfico certo para cada análise

Existe uma crença comum de que montar um dashboard é sair colocando gráficos bonitos na tela. Não é. Para cada tipo de análise existe um gráfico mais apropriado, e escolher errado faz o leitor perder tempo justamente onde ele deveria ganhar.

Nesta aula você não vai criar nada ainda. O objetivo é sair sabendo qual visual usar em cada situação, para na última aula montar o dashboard com decisões conscientes. Boa parte das recomendações vem do livro Storytelling com Dados, de Cole Nussbaumer Knaflic, referência no assunto.

Ranking: gráfico de barras e a leitura em Z

Quando a análise é um ranking, como faturamento por marca, total de vendas por vendedor ou peças produzidas por fábrica, o melhor visual é o gráfico de barras, com as barras na horizontal e as categorias uma embaixo da outra.

São duas vantagens. A primeira é a comparação: bate o olho e você percebe que uma marca vendeu quase o dobro da outra.

A segunda é a leitura em Z. Ao olhar qualquer coisa na tela, a tendência natural é começar no canto superior esquerdo, correr para a direita, descer e repetir. No gráfico de barras, esse caminho entrega a informação na ordem certa: primeiro o nome da marca líder, depois o valor dela, depois a segunda marca, depois o valor dela.

No gráfico de colunas, com as barras em pé, o olho tende a bater primeiro no número e só depois no nome, o que inverte a leitura. Há ainda um problema prático: com muitas categorias ou pouco espaço, os rótulos do gráfico de colunas ficam na diagonal ou cortados.

Usar colunas para ranking não é um erro grave, mas barras é a escolha mais intuitiva. Para ver outros casos, vale conferir os gráficos mais importantes do Power BI.

Evolução no tempo: colunas, linhas e área

Quando a análise envolve tempo, como o faturamento mês a mês, a lógica se inverte: aí sim você quer um visual que cresça na horizontal, porque é assim que enxergamos uma linha do tempo.

Os três que funcionam bem são:

• Colunas: quanto mais meses, mais o gráfico cresce para o lado.
• Linha: deixa a tendência de alta ou de queda muito evidente.
• Área: é a linha com o preenchimento embaixo, e passa uma noção maior de continuidade.

O gráfico de barras, aqui, perde completamente a noção de tendência. É o mesmo dado, mas o cérebro não lê como uma sequência temporal.

Colunas agrupadas ou colunas empilhadas

Quando existem duas informações no mesmo gráfico, o Power BI oferece dois formatos, e eles respondem perguntas diferentes:

Um exemplo de cada. Comparando o valor original das compras com o valor pago após desconto, mês a mês, o formato certo é o agrupado: você quer saber quanto economizou em cada mês.

Já no faturamento dividido entre lojas físicas e online, o empilhado responde melhor: o interesse é quanto cada canal representa do total daquele mês.

Nenhum dos dois está errado por natureza. O que define é a pergunta. Para se aprofundar, veja o material sobre o gráfico de colunas empilhadas e clusterizado.

A regra de ouro: só empilhe o que pode ser somado

Existe uma situação em que o gráfico empilhado está simplesmente errado: quando as duas informações não podem ser somadas.

Vendas físicas mais vendas online dão o total de vendas da empresa, então empilhar faz sentido. Agora, preço cheio mais preço com desconto não dão nada. Se a calça custava 100 e você pagou 90, o número 190 não significa absolutamente nada, e empilhar essas duas barras cria um total inventado.

A regra, então, é simples: se a soma das partes tem significado, o empilhado é opção. Se não tem, use o agrupado.

Etapas de um processo: gráfico de funil

Quando os dados representam etapas sequenciais, o visual certo é o funil. O exemplo clássico é um processo comercial: prospecção, negociação, emissão de nota, projeto em andamento e projeto finalizado.

O funil mostra o volume em cada etapa e, ao passar o mouse, a taxa de conversão de uma etapa para a anterior e em relação à primeira. É o melhor visual para enxergar onde o processo perde força.

Parte do todo: quando o gráfico de pizza funciona

A pizza é o gráfico mais usado e o mais malusado. Ele serve para uma coisa só: mostrar quanto cada fatia representa do total. E funciona apenas com poucas fatias.

Vendas em lojas físicas contra lojas online, em duas fatias, funciona muito bem. Faturamento dos doze meses do ano em pizza é ilegível: você fica tentando adivinhar qual tom de roxo é setembro e perde exatamente a agilidade que o gráfico deveria dar.

Um teste rápido antes de usar pizza:

• Você quer mostrar proporção em relação ao total? Se a resposta for não, e o objetivo for comparar uma categoria com a outra, use barras.
• São poucas categorias, duas ou três? Se forem muitas, use barras.
• É uma análise ao longo do tempo? Então pizza está descartada.

Indicadores percentuais: rosca com cartão e velocímetro

Um número percentual, como a margem de lucro, cabe em um cartão. Funciona, mas dá para deixar mais visual, o que ajuda a entender a posição daquele número numa escala de 0 a 100%.

Existem dois caminhos:

• Rosca com cartão atrás: você cria um gráfico de rosca com duas informações, a margem e uma medida auxiliar que completa os 100%. Depois posiciona um cartão no centro, com o percentual escrito. A medida auxiliar é simples: Margem Auxiliar = 1 - [Margem de Lucro].
• Velocímetro, que no Power BI se chama indicador: faz a mesma leitura, em meia lua, sem precisar juntar dois visuais. Basta colocar o valor já formatado como percentual.

Dados geográficos: mapa de bolhas e mapa coroplético

Quando existe informação de localidade, como continente, país, estado ou cidade, o mapa costuma ser a forma mais rápida de comunicar.

• Mapa de bolhas: desenha um círculo em cada local, e o tamanho do círculo representa o valor. Quanto maior a bolha, maior o faturamento.
• Mapa coroplético: pinta a região inteira, com a cor variando conforme o valor, do vermelho ao verde, por exemplo.

Os dois dão uma leitura imediata de concentração geográfica, algo que uma tabela de países nunca entrega com a mesma velocidade.

Hierarquias: drill down e árvore hierárquica

Muitos dados vêm organizados em níveis: continente, país, estado e cidade; ou ano, trimestre, mês e dia; ou marca, categoria e produto. Isso é uma hierarquia, e o Power BI tem recursos específicos para ela.

Coloque duas informações no eixo de um gráfico, como continente e país, e quatro setas aparecem no canto do visual:

O drill down é o recurso mais poderoso dos quatro, porque permite investigar um ponto específico sem sair da tela.

Existe ainda um visual pronto para esse tipo de dado, a árvore hierárquica. Ela mostra os retângulos proporcionais ao valor e, ao clicar em um deles, abre o nível seguinte, como faturamento por tipo de produto e, dentro dele, os produtos específicos.

Tabela resumo: qual gráfico usar em cada situação

Guarde esta tabela, porque ela resolve a dúvida na hora de montar qualquer relatório:

E, se os visuais nativos não bastarem, o Power BI ainda permite instalar visuais personalizados a partir da loja AppSource, quase todos gratuitos. Para ver todos os tipos em detalhe, temos também um guia sobre como escolher o gráfico ideal.

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Aula 6: Monte o dashboard completo

Chegou a última etapa do projeto. Todas as anteriores existiram para chegar aqui: bases importadas, dados tratados, tabelas relacionadas, indicadores calculados e critério para escolher os visuais.

Planeje o dashboard antes de arrastar o primeiro visual

Assim como fizemos com as medidas, comece listando o que o dashboard precisa mostrar, do mais geral para o mais detalhado:

1. Indicadores gerais: receita, produtos vendidos, ticket médio e quantidade de clientes.
2. Detalhamentos: faturamento mensal, vendas por gênero, faturamento por marca e faturamento por região.

A ordem importa por causa da leitura em Z, que você viu na aula anterior. Quem abre o relatório começa no canto superior esquerdo e corre para a direita, depois desce. Então a informação mais importante fica no topo, e os detalhes vêm embaixo.

Se quiser referências de estrutura antes de montar a sua, vale olhar o guia completo de dashboard no Power BI.

Crie o título e escolha a paleta de cores

Na guia Inserir, clique em Caixa de Texto e escreva o título do relatório, por exemplo Dashboard Comercial. Selecione o texto com Ctrl+A, aumente a fonte para algo em torno de 36 e centralize.

Antes de colorir, troque a paleta. Na guia Exibição, abra a lista de temas e escolha um que combine com o projeto. Isso muda as cores disponíveis em todos os visuais de uma vez, o que evita o efeito de carro alegórico.

Com o tema escolhido, selecione a caixa de texto, vá em Formatar, em Efeitos, ative a Tela de Fundo, escolha uma cor e zere a transparência. Se o fundo ficar escuro, troque a cor da letra para clara.

Monte os cartões dos indicadores principais

Crie o primeiro Cartão e arraste a medida Faturamento Total, que é a receita. Depois crie os outros três, com Qtd. Vendida Total, Ticket Médio e, daqui a pouco, a quantidade de clientes.

Formate o cartão: título, unidades, borda e sombra

O cartão padrão vem com o nome da medida embaixo do número, o que é pouco legível. Faça estes ajustes em Formatar visual:

• Desative o rótulo de categoria, aquela legenda de baixo.
• Em Geral, ative o Título, escreva um nome curto como Receita e aumente a fonte.
• Ajuste o valor do balão: escolha a unidade de exibição e as casas decimais. Deixar 2,12 milhões é mais informativo do que 2 milhões.
• Ainda em Geral, dentro de Efeitos, ative a Fronteira visual com uma borda cinza suave, arredonde os cantos e ative a Sombra.

Esses detalhes de borda e sombra parecem pequenos, mas são o que separa um relatório com cara de rascunho de um com cara de profissional.

Reaproveite a formatação com o pincel

Formatar quatro cartões do zero seria desperdício. Selecione o cartão já formatado, clique no Pincel de Formatação na guia Página Inicial e clique no cartão de destino.

Dois avisos:

• O pincel não copia o texto do título, porque ele é conteúdo, nem a formatação do número, que fica na área do visual. Esses dois você ajusta na mão.
• Ele funciona muito bem entre visuais do mesmo tipo. De um cartão para um gráfico de área, às vezes o resultado é estranho, e aí é só refazer um ajuste ou outro.

Mais rápido ainda: copiar e colar o cartão inteiro com Ctrl+C e Ctrl+V, o que mantém tamanho, cores e efeitos, e depois trocar a medida.

Conte clientes únicos com DISTINCTCOUNT

Falta a quantidade de clientes, e esse número ainda não existe. Dá para criá-lo agora, no meio da montagem, e é assim que acontece em projetos reais.

Antes, uma decisão importante: contar os clientes do cadastro ou os da base de vendas? No cadastro estão todos os que se registraram, inclusive quem nunca comprou. Na base de vendas estão apenas os que compraram de fato. Como o interesse é cliente ativo, use a base de vendas.

Aí aparece o segundo cuidado: na base de vendas, um cliente que comprou cinco vezes aparece em cinco linhas, e ele continua sendo um cliente só. A função que resolve isso é a DISTINCTCOUNT, que conta valores diferentes e ignora repetições.

Quantidade de Clientes = DISTINCTCOUNT('Base Vendas'[ID Cliente])

Arraste a medida para o quarto cartão. O resultado é de aproximadamente 18,5 mil clientes atendidos. Curiosidade: essa função não existe no Excel, e é uma das que mostram por que o DAX vai além das fórmulas de planilha.

Crie o faturamento mensal com gráfico de área

Agora o primeiro detalhamento. Como a análise é ao longo do tempo, os candidatos são colunas, linha ou área. Vamos de área, pela noção de continuidade.

Coloque o Faturamento Total no eixo Y e a Data da Venda no eixo X.

Ajuste a hierarquia de datas para ano e mês

De início o gráfico fica todo picotado, subindo e descendo, porque está mostrando vendas dia a dia. Esse detalhe não interessa.

Ao arrastar uma coluna de data para o eixo, o Power BI cria automaticamente uma hierarquia com ano, trimestre, mês e dia. No campo do eixo X, remova Dia e Trimestre, deixando apenas ano e mês. O gráfico passa a mostrar a evolução mensal, com curvas suaves e leitura clara.

Ative os rótulos de dados

Para não obrigar o leitor a passar o mouse em cada ponto, vá em Formatar visual e ative o Rótulo de Dados. Aumente um pouco o tamanho e escureça a cor, porque o padrão costuma ficar claro demais sobre a área preenchida.

Crie as vendas por gênero com gráfico de rosca

A pergunta aqui é quanto cada gênero representa do total, com apenas duas categorias. É o cenário em que pizza ou rosca funcionam bem.

Insira o gráfico de Rosca, coloque a Qtd. Vendida Total em Valores e o Gênero, do cadastro de clientes, em Legenda.

Em Formatar visual, abra Rótulos de Detalhe e escolha, em conteúdo, a opção que mostra categoria, valor e percentual. Assim cada fatia diz o gênero, o número e a participação, sem precisar de mouse.

Uma dica de cor: em vez de duas cores aleatórias, use a mesma cor em dois tons, um mais claro e um mais escuro. O visual fica mais elegante e mais fácil de ler.

Crie o faturamento por marca com gráfico de barras

Ranking pede barras, como você viu na Aula 5. Insira o Gráfico de Barras Clusterizado, com o Faturamento Total no eixo X e a Marca, do cadastro de produtos, no eixo Y.

Dois ajustes deixam o visual limpo:

• Ative o rótulo de dados e ajuste a unidade para milhões.
• Com os rótulos ligados, desative o eixo X. Ele passa a ser informação repetida e só ocupa espaço.

Se aparecer uma barra de rolagem lateral, o gráfico está pequeno demais para as categorias. Reduza o título do dashboard, suba os cartões alguns pixels e ganhe espaço em altura.

Crie o faturamento por região com o mapa

Insira o visual de Mapa, coloque o Continente em Localização e o Faturamento Total em Tamanho da Bolha.

Se as bolhas ficarem pequenas demais, vá em Formatar visual, abra Bolhas e aumente o tamanho. A diferença entre as regiões fica muito mais evidente.

Categorize a coluna como continente

Antes de confiar no mapa, um passo que evita erro. Vá até a guia Tabela, selecione a coluna Continente do cadastro de lojas e, em Ferramentas de Coluna, mude a Categoria de Dados de "Não categorizado" para Continente.

Sem isso, o Power BI tenta adivinhar o que é aquele texto e às vezes erra, colocando um continente no lugar de uma cidade de mesmo nome. O mesmo vale para colunas de país, estado e cidade.

Troque o realce pela filtragem cruzada

Clique em uma fatia da rosca e repare no que acontece com os outros visuais: eles não filtram, eles realçam. Uma parte do gráfico fica escura, representando a seleção, e o resto fica claro. Em gráficos preenchidos, isso costuma confundir mais do que ajudar.

Dá para trocar esse comportamento. Vá em Arquivo, Opções e Configurações, Opções, e na última seção, Configurações do Relatório, marque a opção que altera a interação visual padrão de realce cruzado para filtragem cruzada.

Agora, ao clicar no gênero feminino, todos os visuais mostram apenas os dados desse recorte. Clicar de novo no mesmo item desfaz o filtro.

Combine filtros de vários visuais com Ctrl

Clicar em um visual e depois em outro troca o filtro. Para somar filtros, segure Ctrl.

Assim você responde perguntas bem específicas em segundos: clique na Europa no mapa, segure Ctrl e clique em uma marca no ranking, segure Ctrl e clique em um mês no gráfico de área. Os cartões passam a mostrar receita, produtos vendidos, ticket médio e clientes daquela marca, naquele continente, naquele mês.

Cuide do alinhamento e do espaçamento

Esta é a parte que mais toma tempo e a que mais transmite profissionalismo:

• Deixe respiro entre os visuais. Gráfico colado em gráfico é desconfortável de ler.
• Alinhe topos, bases e laterais. Blocos terminando em alturas diferentes passam sensação de descuido.
• Mantenha o espaçamento uniforme. Se a distância entre dois visuais é diferente da distância entre os outros dois, o olho percebe, mesmo sem saber explicar.

Próximo passo: publique o relatório

O arquivo .pbix vive no seu computador. Para que outras pessoas vejam o dashboard, atualizado e no navegador ou no celular, ele precisa ser publicado.

Na guia Página Inicial, clique em Publicar e escolha o espaço de trabalho. O relatório vai para o serviço do Power BI, que hoje faz parte do Microsoft Fabric, e lá você define quem acessa, agenda a atualização dos dados e monta painéis com visuais de relatórios diferentes.

Compartilhar com outras pessoas exige licença, mas publicar e visualizar no seu próprio espaço é o suficiente para conhecer o ambiente. Se quiser ver como é trabalhar direto no navegador, temos um passo a passo de como criar um relatório no Power BI online.

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Continue praticando: próximos passos no Power BI

Terminar as 6 aulas com o dashboard pronto é uma conquista, e também o ponto em que muita gente para. O que separa quem fez um curso de quem sabe usar a ferramenta é a repetição em contextos diferentes.

Crie uma rotina de estudo que gera autonomia

Um ciclo simples funciona melhor do que assistir a mais aulas:

1. Refaça o projeto do zero, sem consultar o passo a passo, e anote onde travou.
2. Altere as regras: mude as faixas etárias, troque o filtro da CALCULATE de online para física, calcule a margem em vez do ticket médio.
3. Quebre de propósito: apague um relacionamento e observe o que acontece com os visuais. Entender o sintoma faz você diagnosticar rápido no futuro.
4. Explique para alguém. Se você consegue explicar por que a tabela dimensão fica acima da fato, você entendeu.

Vale também praticar o tratamento separadamente, com os exercícios de Power Query, que é a etapa onde nascem os erros mais silenciosos.

Refaça o projeto com outra base de dados

Repetir com dados novos é o que consolida. Procure uma base pública de um assunto que te interesse, ou exporte um relatório do sistema que você usa no trabalho, e refaça as cinco etapas: importar, tratar, relacionar, calcular e visualizar.

Para achar material, veja a nossa lista de onde baixar bases de dados e, para ideias de tema, os modelos de dashboard por área, que incluem vendas, financeiro, estoque e RH.

Aprofunde com conteúdos gratuitos da Hashtag

Escolha uma frente por vez, em vez de tentar tudo ao mesmo tempo:

• DAX: o guia de funções DAX e as 10 fórmulas que todo analista usa levam você além do SUM e do CALCULATE.
• Visualização: como escolher gráficos no Power BI aprofunda o que foi visto na Aula 5.
• Indicadores: o material sobre KPIs no Power BI ajuda a escolher o que medir, e não só como medir.
• Carreira: se o objetivo é o mercado, vale entender o caminho das certificações de Power BI.

Conclusão

Parabéns por chegar até aqui. Neste Curso Básico de Power BI gratuito você percorreu o projeto inteiro: instalou o Power BI Desktop, entendeu a lógica das três guias, importou as bases de uma empresa de varejo e tratou tudo no Power Query, com coluna de exemplos, substituição de valores, cálculo de idade, faixa etária, correção de separador decimal e a junção das bases de três anos. Depois conectou as tabelas com relacionamentos, entendeu tabela fato, tabela dimensão e esquema estrela, criou medidas em DAX com SUM, DIVIDE, AVERAGE, CALCULATE e DISTINCTCOUNT e, por fim, escolheu os gráficos certos e montou um dashboard interativo.

O próximo passo é a prática com dados de verdade, de preferência os do seu trabalho. E se você quer acelerar esse caminho com um método estruturado, projetos completos e acompanhamento, conheça o Power BI Impressionador, o curso completo da Hashtag Treinamentos, que vai da modelagem avançada à publicação e à criação de relatórios que impressionam de verdade.

Caso prefira esse conteúdo no formato de videoaula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

FAQ - Perguntas Frequentes sobre Curso Básico de Power BI

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