alura-challenges-powerBi

Primeira semana: Desafio Logístico

Na primeira semana deste projeto, recebemos um banco de dados de uma empresa de varejo. As tarefas iniciais eram trabalhar sobre os dados e formatá-los para que pudessem ser utilizados.

Um exemplo da transformações de dados:

Alguma das medidas usadas:

• Visualização da média da quantidade:

1. Para visualização foi necessario tratamento atráves do Power Query para tratar os dados:

2. Visto que é a formatação é americana então foi necessario alterar apenas a localidade dos dados:

3. E como resultado:

4. E agora podemos utilizar a medida:

   Média de quantidade = AVERAGEX('Tabela - Estoque', [Quantidade])  
   

• Iterar sobre as linhas para calcular a média mensal:

   Periodo médio de entrega-S2D (dias) = AVERAGEX(
       'Tabela - Pedidos', 
       'Tabela - Pedidos'[Periodo de entrega-S2D (dias)
   )  
  

• Filtro de entregas que estão atrasadas:

  Entregas Atrasadas = CALCULATE(
      COUNTROWS('Tabela - Pedidos'),
      FILTER(
          'Tabela - Pedidos', 
          'Tabela - Pedidos'[Data de entrega] > 'Tabela - Pedidos'[Data previsão]
      )
  )
  

• Filtro de entregas no prazo:

  Entregas no prazo = CALCULATE(
      COUNTROWS('Tabela - Pedidos'),
      FILTER(
          'Tabela - Pedidos', 
          'Tabela - Pedidos'[Data de entrega] < 'Tabela - Pedidos'[Data previsão] && 'Tabela - Pedidos'[Status do pedido] = "Entregue"
      )
  )
  

• Periodo S2D:

  Periodo S2D = AVERAGEX('Tabela - Pedidos','Tabela - Pedidos'[Data de entrega] - 'Tabela - Pedidos'[Data da compra])
  

Relacionamento das tabelas:

Resultado da Dashboard:

Link da Dashboard Logistíca:

https://app.powerbi.com/reportEmbed?reportId=d47281b5-ef71-4a0d-b6ed-9d81dd1b3e74&autoAuth=true&ctid=da49a844-e2e3-40af-86a6-c3819d704f49&config=eyJjbHVzdGVyVXJsIjoiaHR0cHM6Ly93YWJpLWJyYXppbC1zb3V0aC1yZWRpcmVjdC5hbmFseXNpcy53aW5kb3dzLm5ldC8ifQ%3D%3D

Segunda semana: Desafio Marketing

Este conteúdo foi desenvolvido durante no evento "Alura Challenges" , onde temos contato adquirimos experiência com assuntos relacionados com a nossa área de Data Science em BI.

O foco nessa semana foi em métricas.

Tratamento de Dados

• Alteração de tipos de dados
• Preenchimento de valores vazios por "0"
• Remoção da coluna vazia FIELD4
• Todas as colunas foram Limpas, Cortadas e tiveram cada palavra colocada em maiúscula

Métricas

• CPC (Custo por click)
• Ticket Médio por dispositivos
• ROAS (Retorno sobre ativos)
• Total de compras
• Valor investido na campanha total
• Total de valor convertido em compras
• Valor convertido em compras por dia
• Taxa de conversao em compras

Relacionamentos

Algumas medidas:

• CPC:

Custo por click = divide(
sum(Tabela_idade_e_genero[Quantia gasta (BRL)]),
SUM(Tabela_idade_e_genero[Cliques no link])
)

• Valor convertido em compras:

Valor convertido em compras = sum (Tabela_idade_e_genero[Valor de conversão de compras])

• ROAS:

ROAS = sum(Tabela_idade_e_genero[Valor de conversão de compras])/SUM(Tabela_idade_e_genero[Quantia gasta (BRL)])

• Taxa de conversão de click em compras (%):

Taxa de conversão = sum(Tabela_idade_e_genero[Compras])/sum(Tabela_idade_e_genero[Visualizações por página])

Link para Dashboard

https://app.powerbi.com/reportEmbed?reportId=3525c5ad-c48e-42e6-a046-94f220c402dc&autoAuth=true&ctid=da49a844-e2e3-40af-86a6-c3819d704f49&config=eyJjbHVzdGVyVXJsIjoiaHR0cHM6Ly93YWJpLWJyYXppbC1zb3V0aC1yZWRpcmVjdC5hbmFseXNpcy53aW5kb3dzLm5ldC8ifQ%3D%3D

imagem da Dashboard