Aula 03 09/10/2025 (Quinta-feira)

Transformação de Dados com Power Query

Limpe, organize e prepare seus dados como um profissional!

Duração
2 horas
Nível
Intermediário
Prática
80% Hands-on
🧹

Analogia: Power Query é como uma Lavanderia Industrial

Imagine que seus dados são roupas sujas que chegaram em sacolas misturadas:

  • 🧺 Dados Brutos = Roupas sujas (com manchas, amassadas, misturadas)
  • 🔍 Inspecionar = Separar por tipo (camisas, calças, meias)
  • 🧼 Limpar = Remover erros (manchas = valores nulos, duplicados)
  • 👕 Organizar = Padronizar (dobrar tudo do mesmo jeito = formato consistente)
  • 📦 Entregar = Dados limpos (prontos para análise no Power BI)

Hoje você aprende a ser o PROFISSIONAL da limpeza de dados!

👀 Preview do Dashboard que Vamos Criar

Ao final desta aula, você terá transformado dados brutos e criado este dashboard:

📊 Dashboard de Vendas - 2024

Dados transformados e prontos para análise

Faturamento Total
R$ 487.500
↑ 15% vs mês anterior
Pedidos
1.254
↑ 8% vs mês anterior
Ticket Médio
R$ 389
↑ 6% vs mês anterior
Clientes Ativos
892
↑ 12% vs mês anterior

📈 Vendas por Mês

JanFevMarAbrMaiJun

🏆 Top 5 Produtos

Notebook Dell R$ 89.400
Mouse Logitech R$ 67.200
Teclado Mecânico R$ 54.300

🎯 Vendas por Categoria

100%
Eletrônicos 75%
Acessórios 25%

🌎 Vendas por Região

Sudeste 45%
Sul 28%
Nordeste 18%
Centro-Oeste 9%
💡

Por que este dashboard é poderoso?

Todos esses dados vieram de uma planilha bagunçada com erros, duplicados e formatos inconsistentes. O Power Query transformou tudo isso em informações limpas e prontas para análise!

🎯 Objetivos da Aula

Dominar o Power Query

Ferramenta de transformação de dados

Limpar dados bagunçados

Remover erros, nulos e duplicados

Transformar colunas

Dividir, mesclar e formatar dados

Criar dashboard completo

Com dados 100% tratados

⏱️ Cronograma da Aula (120 minutos)

0-10 min: Revisão Rápida

10 minutos

Conceitos da Aula 02 + Apresentação do desafio de hoje

10-30 min: O que é Power Query

20 minutos

Interface, conceitos e quando usar

30-100 min: Transformações Práticas 🔥

70 minutos
  • • Remover linhas vazias e duplicadas
  • • Dividir colunas (Nome Completo → Nome + Sobrenome)
  • • Formatar datas e números
  • • Substituir valores
  • • Criar colunas calculadas

100-120 min: Criar Dashboard

20 minutos

Visualizar os dados transformados + Lição de casa

📥 Baixar Arquivo para Prática

Arquivo CSV com dados bagunçados para você limpar na aula

  • ✓ 150 linhas com erros propositais
  • ✓ Duplicados, nulos e formatos inconsistentes
  • ✓ Perfeito para praticar todas as transformações

📋 Passo a Passo Detalhado

1

Abrir o Power Query Editor

Como acessar:

  1. 1. Abra o Power BI Desktop
  2. 2. Clique em "Obter Dados""Texto/CSV"
  3. 3. Selecione o arquivo vendas_bagunca.csv
  4. 4. Na janela de preview, clique em "Transformar Dados"
  5. 5. O Power Query Editor vai abrir! 🎉
⚠️

NÃO clique em "Carregar" direto! Sempre clique em "Transformar Dados" primeiro para limpar!

2

Remover Linhas Problemáticas

Limpezas básicas:

  1. Remover Linhas Vazias:

    Página Inicial → Remover Linhas → Remover Linhas em Branco

  2. Remover Duplicados:

    Selecione a coluna "ID" → Remover Linhas → Remover Duplicatas

  3. Remover Erros:

    Página Inicial → Remover Linhas → Remover Erros

💡

Dica: Cada ação que você faz cria um "passo" no painel "Etapas Aplicadas" (lado direito). Você pode desfazer clicando no X ao lado!

3

Transformar Colunas de Texto

Operações comuns:

Dividir Coluna "Nome Completo":
  1. 1. Clique na coluna "Nome Completo"
  2. 2. Transformar → Dividir Coluna → Por Delimitador
  3. 3. Escolha "Espaço" → OK
  4. 4. Renomeie para "Nome" e "Sobrenome"
Padronizar Maiúsculas:
  1. 1. Selecione a coluna "Produto"
  2. 2. Transformar → Formato → MAIÚSCULAS
Substituir Valores:
  1. 1. Clique na coluna "Status"
  2. 2. Transformar → Substituir Valores
  3. 3. "pago" → "Pago" (padronizar)
4

Corrigir Tipos de Dados

Ajustar formatos:

Coluna "Valor":

Clique no ícone ABC → Mudar para "Número Decimal"

Coluna "Data":

Clique no ícone ABC → Mudar para "Data"

Coluna "Quantidade":

Clique no ícone ABC → Mudar para "Número Inteiro"

⚠️

Se aparecer erros após mudar o tipo, é porque existem valores incompatíveis. Use "Remover Erros" antes!

5

Criar Colunas Personalizadas

Exemplo: Coluna "Faturamento"

  1. 1. Adicionar Coluna → Coluna Personalizada
  2. 2. Nome: Faturamento
  3. 3. Fórmula: [Quantidade] * [Valor]
  4. 4. OK
Resultado:

Agora você tem uma coluna que multiplica automaticamente Quantidade × Valor!

💡

Você pode criar colunas condicionais também! Ex: "Se Valor > 1000, então 'Alto', senão 'Baixo'"

6

Aplicar e Criar Dashboard

Finalizar transformações:

  1. 1. Clique em "Fechar e Aplicar" (canto superior esquerdo)
  2. 2. Aguarde o Power BI carregar os dados limpos
  3. 3. Agora crie os visuais no painel Report:
  • KPI Cards: Adicione medidas de Faturamento Total, Pedidos, etc
  • Gráfico de Colunas: Vendas por Mês
  • Gráfico de Barras: Top Produtos
  • Gráfico de Pizza: Vendas por Categoria
  • Tabela: Vendas por Região

🎉 Parabéns!

Você transformou dados bagunçados em um dashboard profissional! Agora você sabe como 90% dos analistas de dados trabalham no dia a dia.

❓ Perguntas Frequentes

P: Posso desfazer uma transformação?

Sim! No painel "Etapas Aplicadas" (lado direito), clique no X ao lado da etapa que quer remover.

P: As transformações alteram meu arquivo original?

NÃO! O Power Query nunca modifica o arquivo original. Ele apenas carrega os dados transformados no Power BI.

P: Quando devo usar Power Query vs Excel?

Use Power Query quando precisar: 1) Repetir as mesmas transformações, 2) Trabalhar com grandes volumes, 3) Conectar múltiplas fontes de dados.

P: E se meus dados mudarem?

Basta clicar em "Atualizar" no Power BI! Todas as transformações serão reaplicadas automaticamente nos novos dados.

📚 Lição de Casa

Pratique em casa para fixar o aprendizado:

  1. 1. Pegue uma planilha sua do trabalho ou estudo
  2. 2. Importe no Power BI e abra o Power Query
  3. 3. Aplique pelo menos 5 transformações diferentes
  4. 4. Crie um dashboard simples com os dados limpos
  5. 5. BÔNUS: Tente dividir uma coluna de "Endereço Completo" em Rua, Número, Cidade

💪 Desafio Extra: Crie uma coluna condicional que classifica vendas como "Pequena" (< R$ 500), "Média" (R$ 500-2000) ou "Grande" (> R$ 2000)

📝 Resumo do que Aprendemos

Conceitos:

  • ✓ O que é Power Query
  • ✓ ETL (Extract, Transform, Load)
  • ✓ Etapas aplicadas

Transformações:

  • ✓ Remover linhas (vazias, duplicadas, erros)
  • ✓ Dividir e mesclar colunas
  • ✓ Formatar textos
  • ✓ Alterar tipos de dados
  • ✓ Criar colunas personalizadas