Reestruturando e agregando dados

Transformação de Dados no Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Entendendo formatos de dados

Estrutura longa
- Valores repetidos na primeira coluna
- Geralmente só uma coluna numérica
- Mais fácil para o computador interpretar

Um dataset longo com duas colunas categóricas: Team e Variable, e uma coluna numérica: Value.

Estrutura larga
- Valores únicos na primeira coluna
- Múltiplas colunas numéricas
- Mais legível para pessoas

Um dataset largo com uma coluna categórica: Team, e três colunas numéricas: Points, Assists e Rebounds.

¹ Dados podem ser representados de formas diferentes por formatos diferentes

Transformando o formato dos dados

Dois datasets, um no formato longo e outro no formato largo. O longo aponta para o largo com uma seta “pivot”, e o largo aponta para o longo com uma seta “unpivot”.

Para ir de longo para largo, faça pivot
Para ir de largo para longo, faça unpivot

Transformando o formato dos dados

Transpor troca linhas por colunas e colunas por linhas

Uma tabela com nomes dos dias na primeira coluna e unidades vendidas nas regiões North, South, East e West nas outras colunas. Após transpor, temos North, South, East e West na primeira coluna e as unidades por dia da semana nas outras.

Agregando com transformação group by

Agrupar muda a granularidade do conjunto de dados
Depois de escolher a granularidade (grupos), aplique uma agregação como:
- Soma
- Média
- Mediana
- Mín / Máx
- Contagem
- Agregação personalizada

Duas tabelas: uma com vendas diárias sem agrupamento e outra com total e média semanais após agrupar por semana e agregar.

Vamos praticar!

Transformação de Dados no Power BI