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Postado em em 14 de fevereiro de 2021

Média Móvel no Power BI – Como Calcular?

Nessa aula vamos te mostrar como calcular a média móvel no Power BI, que é um cálculo muito utilizado em diversas análises de dados.

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Cálculo de Média Móvel no Power BI

Você já ouviu falar em média móvel? Acredito que já tenha ouvido falar desse assunto, mas você sabe como fazer esse cálculo?

Se não sabe, está no lugar certo, pois vamos te ensinar como calcular média móvel Power BI.

A média móvel é um cálculo de média que vai se alterando ao longo do tempo, pois geralmente tratamos de dados em relação ao tempo.

Isso quer dizer que se fizermos um cálculo em relação aos últimos 7 dias, amanhã esse cálculo já tem que ser diferente, pois será sempre dos últimos 7 dias.

Por isso temos essa média móvel, porque ela sempre vai se movimentando e atualizando essas informações ao longo do tempo.

Fica com a gente que vamos te mostrar como calcular média móvel no Power BI.

Como calcular média móvel no Power BI

Primeiramente é necessário que tenha a base de dados contendo os dados que serão analisados e a base calendário que é muito importante também.

A base calendário é muito importante, pois ela possui todas as datas do calendário, mesmo que não tenha seus dados naquele dia.

Neste exemplo trataremos de inscrições, então mesmo que em um dia específico não tenhamos inscrições é necessário que tenhamos todas as datas.

Isso é necessário, pois a nossa média móvel é em relação aos dias, então temos que levar em consideração também os dias sem dados no cálculo da média.

Dados de inscrições por data
Dados de inscrições por data

Veja que não temos inscrições em alguns dias, então essas inscrições não são sequenciais, mas vamos levar em consideração no cálculo para que faça sentido o período escolhido.

Pois, não faria sentido pegar por exemplo os últimos 30 dias, mas pular datas e pegar somente as datas com inscrições.

Para efetuar esse cálculo de média móvel já temos as informações necessárias, que são os valores de inscrição e a base calendário que possui todas as datas, inclusive dos dias que não temos inscrições.

Vamos precisar de algumas funções dentro do Power BI, que são: CALCULATE, AVERAGE e DATESBETWEEN.

Um breve resumo dessas funções:

CALCULATE – é para que o usuário consiga fazer cálculos mais específicos que precisa filtrar as informações a serem calculadas, que é o nosso caso, para filtrar por dia.

AVERAGE – é a função para o cálculo da média, que vamos utilizar dentro da função calculate para obter a média de inscrições em um determinado período.

DATESBETWEEN – é uma função que leva em consideração os dias entre duas datas, então vamos utilizar essa função para calcular nossa média no período desejado que será de 30 dias, que será a data atual e os últimos 30 dias.

Fórmula para a média móvel
Fórmula para a média móvel

Esse é o cálculo da média móvel. Vamos utilizar a função MAX para pegar a maior data do calendário, que seria a data atual, caso seus dados sejam atualizados diariamente e vamos pegar dessa data atual – 30, para pegar os últimos 30 dias.

A fórmula dessa maneira vai fazer a média dos últimos 30 dias considerando a data mais recente que tem na base de dados.

Agora podemos inserir esses dados em uma matriz ou gráfico dentro do programa para poder analisar esses dados.

Gráfico da média móvel
Gráfico da média móvel

Esse gráfico mostra somente a média móvel em relação ao tempo que temos na base de dados.

Média móvel + inscrições por período
Média móvel + inscrições por período

Nesse outro gráfico já temos as informações das inscrições juntamente com a média móvel para que possamos analisar o comportamento da média em relação ao tempo de inscrições.

Conclusão da Média Móvel no Power BI

Viu como não é difícil de calcular a média móvel? Agora que já sabe já pode melhorar mais suas análises nos relatórios e impressionar seu chefe.

Já tinha imaginado que esse cálculo seria tão importante e tão útil nas análises?

Pode perceber que muito dos dados que visualizamos na internet possuem essa média móvel para que possamos ter uma atualização diária daquela medida.

Assim temos uma análise geral de todas essas informações e conseguimos verificar mais detalhadamente como esses dados se comportam ao longo do tempo.

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