Segue abaixo a imagem dos dados importados!
Segue abaixo a imagem dos dados importados!
Olá, Edson. Como vai?
Excelente progresso! A base de dados da Olist é um dos conjuntos de dados mais clássicos e ricos para praticar BI, pois permite explorar desde o comportamento de compras até a logística de entrega.
Analisando o seu print do Power Query, vejo que você já realizou passos fundamentais no processo de ETL: a importação, a promoção de cabeçalhos e a alteração automática dos tipos de dados.
Para agregar valor ao seu projeto "Mão na Massa", gostaria de sugerir alguns pontos de atenção que são essenciais antes de você carregar esses dados para o modelo:
1. Verificação de Tipos de Dados Específicos
Na coluna shipping_limit_date, o Power BI identificou como texto ou data/hora. Certifique-se de que ela está configurada corretamente como Data/Hora para que você possa fazer cálculos de tempo (como o atraso na postagem) futuramente no DAX. O mesmo vale para a coluna price, que deve estar como Número Decimal Fixo (Moeda) para garantir a precisão financeira.
2. Relacionamento entre as Consultas
Notei que você tem as tabelas olist_orders_dataset, olist_items_pedidos e olist_produtos. No Power Query, um bom "Mão na Massa" envolve verificar se as chaves de ligação estão limpas:
product_id em olist_items_pedidos será sua ponte com a tabela de produtos.order_id será a ponte com a tabela de pedidos.3. Tratamento de Nulos e Duplicados
Vale a pena clicar nos filtros das colunas de ID para conferir se não existem valores nulos ou espaços em branco que possam quebrar seus relacionamentos quando você for para a parte de Modelagem de Dados (o famoso "Esquema Estrela").
Dica de Performance:
Se você não for utilizar colunas como seller_id ou shipping_limit_date para suas análises específicas de agora, uma boa prática de BI é remover colunas desnecessárias. Quanto menos dados o Power BI precisar processar, mais rápido será o seu dashboard!
Continue explorando esses datasets, pois eles oferecem ótimas oportunidades para criar medidas de ticket médio, tempo de entrega e faturamento por categoria.
Espero que possa ter lhe ajudado!