📊 Dashboard de Análise e Suporte de Vendas

Este repositório contém o dashboard referente ao primeiro estudo de caso do curso Microsoft Power BI para Data Science da Data Science Academy.

Tecnologias | Dados | Objetivos do relatório | Dashboard e Resultados

Tecnologias

Dados

Coluna	Descrição
ID-Produto	Identificar número de cada produto
Produto	Nome do produto
Categoria	Categoria do produto
Segmento	Segmento do produto
Fabricante	Fabricante de produto
Loja	Loja onde foi efetuada a venda
Cidade	Cidade da loja onde foi efetuada a venda
Estado	Estado da loja onde foi efetuada a venda
Vendedor	Nome do vendedor
ID-Vendedor	ID-Vendedor
DataVenda	Data da venda
ValorVenda	Valor da venda

Modelo de Organização dos Dados

Porque é necessário um modelo de organização dos dados?

• Posso levar os dados para o Power BI da forma que estão?

  Precisamos organizar os dados e pensar na solução do problema pensando sempre em como entregar o resultado para o gestor da melhor maneira possível.

• Quais são os requerimentos de organização dos dados?

  Preciso se comunicar com área de negócio e compreender o problema para poder desenvolver a solução.

• Como mantér os dados em formato de atualização sob demanda?

  Os dados estão em constante atualização e mutação. Dessa forma, a partir do Modelo de Organização dos Dados será possível manter a atualização dos dados sob demanda.

• Como visualizar dados por diferentes visões e ângulos?

  Para poder entregar visualizações em ângulos diferentes, será necessário organizar melhor os dados, ao invés de um única planilha.

Definindo Modelo de Organização dos Dados

• Processo de Negócio Exemplo: Vendas de Produtos Eletrônicos

• Definimos o Nível de Detalhamento (Granularidade) Exemplo: Total de Produtos Mais Vendidos Por Dia

• Identificar as Dimensões Necessárias Exemplo: Fabricante, Produto, Loja, Tempo

• Criamos o Schema Modelo criado no Data Warehouse ou no Power BI (mais simples)

Modelo de Organização dos Dados

• Modelo Star Schema

  

  • Tabelas DIM são as dimensões que representam as entidades em nosso problema de negócio e que classificam os dados;
  • Tabela FATO representa um fato, um detalhe, por exemplo, uma venda. Cada detalhe das dimensões;
  • PK é a Chave Primária (Primary Key) da tabela em questão;
  • FK é a Chave Estrangeira (Foreign Key) que referencia a Chave Primária de outra tabela;

• Criando Modelo
  Após carregar e realizar os tratamentos iniciais nos dados, criamos as tabelas DIM e tabela FATO, tomando o cuidado de remover registros duplicados (PK).

  

  Após a criação das tabelas, gerenciamos os relacionamentos entre as mesmas. Por se tratar de um modelo Star Schema, todas as tabelas DIM se relacionama diretamente com a tabela FATO que se posiciona ao centro.

  

Objetivos do Relatório

1. Qual dos fabricantes dos produtos vendidos, apresenta melhor desempenho nas vendas?
2. Qual o total de vendas por estado e por categoria?
3. Qual o total de vendas por segmento?
4. Qual segmento tem maior influência no valor médio de venda?

Dashboard e Resultados

1 - Fabricante com melhor desempenho nas vendas

2 - Total de vendas por estado e por categoria

3 - Total de vendas por segmento

4 - Segmento com maior influência no valor médio de venda

5 - Dashboard de Suporte de Vendas