Introdução ao Power Query

Preparação de dados no Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Por que preparar os dados?

Ilustração mostrando "dados lixo" sendo usados e resultando em "dados lixo" saindo de qualquer análise. Isso gera mais perguntas do que respostas sobre os dados.

O que são dados limpos?

Sem valores ausentes
Erros de digitação/entrada corrigidos
Sem dados duplicados
Dados irrelevantes excluídos
Outliers tratados
Tipos de dados corretos em todas as colunas
Nomes de colunas e tabelas curtos e descritivos

Uma tabela mostrando alguns exemplos de dados sujos.

Como funciona a preparação de dados no Power Query?

Para carregar e transformar dados, usamos a interface do Power Query no Power BI
As etapas de transformação são adicionadas em sequência
As etapas ficam salvas numa "receita" chamada "Applied Steps" que roda sempre que os dados são carregados/atualizados
Para aplicar as transformações, escolhemos "Close & Apply" no editor do Power Query

Uma captura do painel Applied Steps no Power Query Editor, mostrando a série de transformações aplicadas aos dados.

Uma captura do ícone Close & Apply no Power Query, que fecha o editor e aplica as etapas para analisarmos no PowerBI.

Tipos de dados no Power Query

Dados numéricos (inteiro / decimal / porcentagem)
- 123, 45.23, 23%
Dados de data/hora
- 01/01/2022, 09:30 AM
Dados de texto
- ABC
Dados lógicos
- TRUE
Dados binários
- RGF0YWNhbXA=

Por padrão, o Power Query detecta os tipos de dados automaticamente

Transformações estruturais básicas

Promover cabeçalhos
Reordenar colunas
Classificar colunas
Remover colunas/linhas
Renomear colunas

Vamos praticar!

Preparação de dados no Power BI