Quer aprender Power BI na Prática? Neste post vamos trabalhar com análises de cases reais para te ensinar como se utiliza essa ferramenta para análises no dia a dia do profissional de dados.
Usaremos o Power BI para explorar dados e identificar problemas e também oportunidades de negócios em um caso de Análise de Perfil de Clientes e outro de Análise de Vendas Líquidas.
Vem com a gente!
O que você vai ver hoje?
Primeiro Caso – Análise de perfil e cliente
Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!
Para receber por e-mail o(s) arquivo(s) utilizados na aula, preencha:
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.
Visão geral do caso
Imagine que você gerencia uma empresa de varejo com um histórico completo de vendas, incluindo produtos como acessórios, calçados, moda casual, moda praia e social. Recentemente, lançamos uma nova linha de produtos esportivos, e queremos entender quem são os compradores dessa linha. O objetivo é:
- Identificar clientes novos que compraram pela primeira vez na nova linha.
- Descobrir clientes antigos que aderiram ao lançamento.
- Analisar o perfil de consumo desses clientes para direcionar campanhas comerciais.
Com base no histórico e na tabela de vendas da linha esportiva (lançada em 9 de abril de 2025), vamos cruzar os dados para ver quais clientes antigos compraram essa nova categoria e o que eles compravam antes.
Se você nunca viu nada de Power BI, recomendamos nosso post em que ensinamos a usar a ferramenta do zero de um jeito extremamente prático e rápido!
Importando e preparando os dados no Power BI
Abra o Power BI e importe as duas tabelas: o histórico completo de compras e a tabela de vendas da linha esportiva. Use o botão “Transformar Dados” para ajustar os dados no Power Query:
- Duplique o histórico de compras e renomeie para “Histórico de Compras (Vendas Antigas)”.
- Filtre as datas: Mantenha apenas vendas até 8 de abril de 2025 (antes do lançamento da linha esportiva) para isolar clientes antigos.
- Remova duplicatas: Na coluna “Código do Cliente”, use “Remover Duplicadas” para criar uma lista única de 874 clientes antigos.
Cruzando dados para identificar clientes antigos
Agora, compare a lista de clientes antigos com a tabela de vendas esportivas usando a ferramenta “Mesclar Consultas”:
- Selecione “Mesclar Consultas” na tabela “Clientes Antigos”.
- Escolha a tabela “Vendas Esportivas” e alinhe as colunas “Código do Cliente”.
- Opte por um JOIN interno para manter apenas os 98 clientes antigos que compraram da linha esportiva.
Exclua as colunas extras da tabela mesclada para focar apenas nos códigos dos clientes identificados.
Analisando o perfil de consumo
Para entender o perfil, crie uma nova tabela cruzando os 98 clientes com o “Histórico de Compras (Vendas Antigas)”:
- Duplique novamente o histórico original, filtre para vendas até 8 de abril de 2025, e renomeie.
- Mescle as tabelas: Use “Mesclar Consultas” com “Clientes Antigos que Compraram Esportivos” e “Histórico de Vendas Antigas”, selecionando “Código do Cliente”.
- Escolha o JOIN: Tanto “Interna” quanto “Externa Esquerda” funcionam aqui, pois ambas as tabelas contêm apenas dados antigos. Use “Externa Esquerda” para preservar todas as informações.
- Selecione colunas: Puxe colunas como “Categoria do Produto” e desmarque o prefixo da tabela original para clareza.
Isso resulta em 185 linhas (vendas antigas) para os 98 clientes, refletindo seu histórico de compras.
Visualizando o perfil com uma matriz
No relatório do Power BI:
- Adicione uma matriz e arraste “Categoria do Produto” para as linhas.
- Em “Valores”, use “Contagem Distinta” de “Código do Cliente” para contar cada cliente uma vez por categoria, evitando distorções por compras múltiplas.
- Ordene do maior para o menor para ver as categorias mais populares.
Resultado: Dos 98 clientes, 50 compraram calçados, 45 compraram social, 19 moda praia, 17 moda casual e 16 acessórios. Isso indica que o perfil predominante é de clientes que preferem calçados e social.
O que aprendemos com o primeiro caso?
Essa análise prática mostra como o Power BI pode transformtr dados em ações comerciais eficazes.
Com esses dados, você pode, por exemplo:
- Criar uma campanha direcionada para clientes antigos que compraram calçados e social, oferecendo a linha esportiva.
- Usar o histórico completo para listar outros clientes com esse perfil e contatá-los via WhatsApp com promoções personalizadas.
Segundo Caso – Análise de vendas líquidas
Neste segundo caso vamos explorar uma análise de vendas líquidas baseada em um cenário interno da Hashtag.
Vamos usar o Power BI para comparar vendas brutas com cancelamentos/devoluções, focando apenas nas vendas efetivadas. Antes de começar, baixe os de aula abaixo do vídeo aqui embaixo para acompanhar o passo a passo.
Vamos lá?
Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!
Para receber por e-mail o(s) arquivo(s) utilizados na aula, preencha:
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.
Visão geral da base de dados e objetivo
Temos um histórico de vendas com detalhes como código do produto, data, quantidade e valor. No entanto, oferecemos um período de garantia (ex.: 7, 15 ou 30 dias), permitindo devoluções. Algumas vendas foram canceladas, e essas não devem ser contabilizadas na receita ou projeções de lucro. Temos uma segunda tabela com o histórico de devoluções/cancelamentos. O objetivo é:
- Importar as tabelas no Power BI.
- Cruzar os dados para criar uma tabela de vendas líquidas (sem cancelamentos).
- Visualizar os resultados em um gráfico.
Importando dados no Power Query
Abra o Power BI, importe o arquivo Excel e siga estes passos:
- Carregue a tabela de vendas: Selecione “Base de Vendas”, clique em “Transformar Dados” para editar no Power Query.
- Adicione a tabela de devoluções: No Power Query, clique em “Nova Fonte” > “Excel”, selecione “Base de Devoluções” e confirme com “OK”.
Agora, você tem as duas tabelas no ambiente de edição.
Renomeando e organizando tabelas
- Renomeie a tabela de vendas para “Vendas Brutas”.
- Crie uma cópia da tabela “Vendas Brutas Detalhadas”D clicando com o botão direito e selecionando “Duplicar”. Renomeie a cópia para “Vendas Líquidas”.
Mesclando consultas para excluir devoluções
Use “Mesclar Consultas” para comparar e filtrar:
- Na tabela “Vendas Líquidas”, clique em “Mesclar Consultas”.
- Escolha “Devoluções” como a segunda tabela.
- Alinhe a coluna “Código da Venda” em ambas as tabelas.
- O Power Query detecta 79 vendas em comum (canceladas). Selecione “Externa Esquerda”:
- Isso mantém todas as vendas da primeira tabela (Vendas Líquidas), exceto aquelas que aparecem na tabela de devoluções.
- Clique em “OK” para aplicar. Verifique que vendas como a nº 6 e 80 (canceladas) foram removidas.
Carregando e visualizando no Power BI
- Clique em “Fechar e Aplicar” para carregar as tabelas (Vendas Brutas, Devoluções e Vendas Líquidas).
- Crie um gráfico de colunas:
- Eixo X: “Data” (agrupado por mês).
- Eixo Y: “Faturamento” da tabela “Vendas Líquidas”.
- Ajuste a formatação para exibir rótulos de dados (ex.: R$7.4 milhões em dezembro).
Ocultando tabelas desnecessárias
Para manter o relatório organizado:
- Volte ao Power Query (“Transformar Dados”).
- Clique com o botão direito na tabela “Vendas Brutas Detalhadas”, desmarque “Habilitar Carga” e aplique.
- A tabela ficará oculta, mas acessível se necessário.
O que aprendemos com o segundo caso?
Mesclar consultas no Power BI é uma ferramenta poderosa para filtrar dados, como excluir devoluções e focar em vendas líquidas. Isso agiliza análises de receita e projeções.
Baixe os materiais da aula após os vídeos de cada caso e pratique você mesmo! E se quiser mais conteúdos como esse sobre Power BI, fique ligado no nosso blog!
Hashtag Treinamentos
Para acessar outras publicações de Power BI, clique aqui!
Posts mais recentes de Power BI
- Power BI na Prática: Análises de Casos
Neste guia 100% prático, vamos trabalhar em um case real de análise de perfil de cliente. Usaremos o Power BI para explorar dados e identificar oportunidades de negócios. - Como usar a Função Filter no DAX Power BI – Exemplo Prático
Entenda melhor como funciona a função FILTER no Power BI e outras funções de filtro. - Date Picker e Filtro com Linha do Tempo no Power BI Já ouviu falar em filtro com linha do tempo no Power BI? Aprenda como usar esse recurso para delimitar o período que você deseja analisar.
Posts mais recentes da Hashtag Treinamentos
- 5 Boas Práticas de SQL para Iniciantes: Otimize Suas Consultas e Organize Seu Código Se você está começando com MySQL ou busca melhorar suas habilidades em SQL, este post traz cinco boas práticas de escrita de SQL para iniciantes.
- Função SE Excel: Exemplos e Dicas para Uso [Guia] A função SE Excel é muito útil para definir condições e criar uma planilha mais completa e funcional. Confira nesta aula!
- Exercícios de Listening em Inglês – Como Melhorar sua Compreensão Faça estes exercícios de listening em inglês e melhore sua compreensão! Descubra técnicas e estratégias para praticar e evoluir no aprendizado do idioma!
Redator de conteúdo na Hashtag Treinamentos. Produzo textos didáticos sobre tecnologia, buscando informar e engajar o público de forma acessível e descomplicada.