Praticando Power BI: transformando dados com Power Query

Transformações e relacionamentos - Apresentação

Olá! Meu nome é David Neves, sou instrutor na Alura e ministrarei este curso de Power BI: Transformando Dados com Power Query.

Audiodescrição: David se identifica como um homem negro. Possui cabelos pretos curtos, olhos castanhos e não possui barba. Veste uma camiseta preta com o logo da Alura. Está sentado em uma cadeira de escritório com apoio de pescoço. Ao fundo, há uma parede branca, iluminada em tons de roxo e azul.

Este curso foi desenvolvido para consolidar nosso conhecimento utilizando o editor do Power Query dentro do Power BI.

O que aprenderemos?

Durante este curso, teremos o desafio de executar diversas atividades que vão desde a importação da base de dados até a realização de várias transformações. Essas transformações incluem:

• Exclusão de colunas;
• Remoção de valores vazios;
• Alteração dos tipos de dados;
• Agrupamento de tabelas;
• Mesclagem de consultas e
• Utilização de parâmetros.

Esses recursos resultarão em um portfólio muito interessante para quem deseja seguir uma carreira de análise de dados e desempenhar o papel de transformação de dados, independentemente da carreira que se deseja seguir.

Pré-requisitos

É importante entender que precisamos de um conhecimento prévio do editor do Power Query e saber utilizar toda a ferramenta. Portanto, sugerimos que se faça o curso Power BI: realizando o ETL com o Power Query, parte da formação de Power BI.

Esse conhecimento é essencial para que possamos desenvolver as atividades propostas ao longo deste curso.

Próximos passos

Chegou o momento de praticar. Esperamos por você no curso!

Transformações e relacionamentos - Explorando a base de dados e o Power Query

Como já temos familiaridade com a ferramenta Power Query, chegou o momento de colocarmos em prática todo esse conhecimento explorando a base de dados da Hermex, uma empresa de logística fictícia que nos ajudará neste estudo de caso.

Conhecendo a base de dados da Hermex

Vamos conhecer um pouco essa base de dados, que está no formato xlsx — ou seja, é uma pasta de trabalho do Excel. Vamos abrir o Excel para entender como essa base está disposta.

Com o Excel online aberto, temos a base de dados importada com as seguintes abas:

• Produtos;
• Estoque;
• Veículos e
• Pedidos.

Cada uma dessas abas possui suas particularidades.

Na aba de produtos, encontramos informações sobre os produtos entregues pela empresa de logística. A primeira coluna é a "id_produto", a segunda é "categoria_produto" e a terceira é "preço":

Na aba de estoque, também temos três colunas: "ID Produto", "Data atualização" e "Quantidade", registrando a disponibilidade dos produtos em estoque:

Na aba de veículos, podemos avaliar quais veículos estão disponíveis, de acordo com o tipo, como moto, caminhonete ou carro. As colunas são "ID veículos", "Tipo" e "Status":

Por fim, na aba de pedidos, temos uma tabela maior, com mais colunas: "ID Pedido", "ID Produto", "Quantidade", "ID Veículo", "Status do pedido" (se foi entregue ou está em trânsito), "Data da compra", "Data de entrega", "Data da previsão", unidade federativa ("UF") e "ESTADO":

Temos muitas colunas para explorar e avaliar se esses dados trazem informações relevantes.

Entendendo as limitações do Excel

Agora que conhecemos essa base e o propósito de cada aba, poderíamos realizar algumas transformações no Excel. No entanto, dentro do Excel, não teríamos controle ou um histórico bem estruturado e versionado dessas manipulações. Além disso, a base de dados pode se expandir e se tornar muito maior, dificultando ainda mais as transformações.

Por isso, é importante utilizar uma ferramenta como o Power Query, que nos oferece segurança e controle de todas as etapas que executamos. Vamos acessar o editor do Power Query dentro do Power BI para continuar e relembrar como essa ferramenta funciona.

Explorando o editor do Power Query

No editor do Power Query, já temos a base de dados importada. Não fizemos essa importação no vídeo, pois queremos que você faça a importação enquanto desenvolve as atividades.

Vamos entender e relembrar a disposição do editor do Power Query. Na aba lateral esquerda, temos as consultas disponíveis, que correspondem às abas que importaremos da base de dados da Hermex:

• Estoque
• Pedidos
• Produtos
• Veículos.

Na parte central do editor, conseguimos visualizar a tabela, ou seja, as colunas dentro de uma aba específica. Ao selecionar uma aba, vemos suas colunas.

Na aba lateral direita, encontramos uma das partes mais importantes do processo no Power Query: as etapas aplicadas. Nessa área, identificamos quais etapas de transformação estão sendo executadas e quais podemos incluir e manipular. Vamos explorar bastante essa área durante todas as atividades.

Ferramentas e Funcionalidades do Power Query

Após entender esse cenário de áreas de consultas nas quais conseguimos visualizar tabelas e etapas aplicadas, precisamos entender onde executar essas transformações. Na parte superior do programa, estão as guias que nos dão suporte para realizar essas transformações.

Na guia "Página Inicial", temos funções como "Fechar e Aplicar", que realiza a carga dos dados, e "Nova Fonte", que permite importar mais bases de dados para dentro do Power Query. Outras funções relevantes incluem "Gerenciar Parâmetros", para criar parâmetros, e "Atualizar Visualização", que é útil quando há modificações na base de dados original e precisamos atualizar. Podemos clicar nesse botão para realizar a atualização.

Se quisermos focar diretamente na transformação, temos a guia "Transformar". Ao acessá-la, encontramos recursos que permitem transformar uma coluna ou dado dentro do Power Query. Podemos transpor colunas e tabelas, detectar tipos de dados, substituir valores e preencher espaços em branco, entre outros recursos interessantes.

Para seguir com a transformação, podemos acessar a guia "Adicionar Coluna", focada na adição de colunas. EM seu interior, temos a opção "Coluna de Exemplos", um recurso interessante para executar transformações quando sabemos o resultado final desejado, mas não como executá-lo no Power Query.

Nesse caso, ensinamos ao Power Query o resultado final desejado, e ele executa o código na linguagem M para criar uma etapa de transformação baseada nesse resultado.

Além disso, temos as opções "Coluna Personalizada", onde podemos invocar uma função personalizada, "Coluna Condicional" e "Coluna de Índice", que são úteis caso não tenhamos uma coluna identificadora, como uma coluna de ID.

Garantindo segurança e qualidade no Power Query

Para garantir segurança nesses recursos, é interessante explorar a guia "Exibição", que possui algumas caixas de opção marcadas. Duas delas são especialmente importantes:

• "Barra de Fórmulas", que exibe um campo com acesso direto ao código M executado em uma etapa específica;
• "Qualidade da coluna", que ajuda a identificar se a coluna tem campos válidos, com erro ou vazios, permitindo avaliar se faz sentido ter campos vazios ou se erros precisam ser tratados.

Essas funcionalidades são muito importantes, embora existam outras que podem ser utilizadas como suporte.

Próximos passos

Após entender como a base de dados está estruturada, quais abas estão disponíveis e como o Power Query está disposto, é o momento perfeito para nos aventurarmos nas atividades propostas. Isso ajudará na fixação do conteúdo e na elaboração de um portfólio para quem trabalha com transformações de dados.

Bons estudos!

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Sobre o curso Praticando Power BI: transformando dados com Power Query

O curso Praticando Power BI: transformando dados com Power Query possui 12 minutos de vídeos, em um total de 16 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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