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As datas são dados críticos que podem afetar sua análise. Assim, criar um campo data-hora no Power BI é essencial para garantir a precisão do seu processo de análise de dados, ajudando você a otimizar seu relatório.
Esteja você analisando números de vendas, registros financeiros, comportamento do cliente, feedback do cliente ou tráfego do site, ter dados precisos de data e hora pode fornecer informações valiosas. É aí que entra a tabela de datas do Power BI.
Então, vamos explorar a importância de uma tabela de datas no Power BI e como criá-la.
O que é uma tabela de datas e por que você precisa dela?
Uma Tabela de Data é uma tabela de dados de dimensão contendo atributos como ano, mês e dia de datas. Esta tabela contém um valor a cada dia, e este valor é uma data. Portanto, é por isso que as tabelas de data também são chamadas de tabelas de calendário.
Ao analisar dados no Power BI, você precisa de uma tabela de datas por vários motivos.
- Para análise de dados de inteligência de tempo.
- Para referenciar e filtrar datas em seus modelos.
- Para criar relatórios que precisam de informações relacionadas a datas.
- Certifique-se de que todas as datas disponíveis em seus dados tenham uma data centralizada e formatada com precisão para modelagem de dados. Isso é semelhante a quando você cria relacionamentos entre várias tabelas usando um modelo de dados no Excel.
- Para criar visuais informativos.
- Ele fornece uma data consistente e padronizada para seus relatórios.
Quais são os requisitos de uma tabela de datas?
Ao criar uma tabela de datas no Power BI, há algumas coisas que você deve ter em mente:
- A primeira coluna, que é sua coluna de data, deve ser datas do tipo data/hora.
- Os valores de data da primeira coluna devem ser exclusivos e não ter espaços em branco.
- Marque sua tabela de datas depois de criada como uma tabela de datas.
- A data não deve ter nenhum valor ausente e conter todas as datas dentro de um período. Isso pode levar de alguns meses a um ano ou mais de um ano.
Como criar uma tabela de datas usando data/hora automática
O recurso Data Automática do Power BI gera automaticamente uma tabela de hierarquia de datas e datas com base nas colunas de seus dados. Ele também atualiza esta data com base em seus dados subjacentes. Com a hierarquia gerada, você pode detalhar, agregar e filtrar seus dados com base em uma data específica ou por um período.
Para habilitar o recurso Data automática;
- Navegue até o Faixa de opções do arquivo > Opções e configurações.
- Em seguida, selecione Opções > Arquivo atual > Carregamento de dados > Inteligência de tempo.
- Marque a Ativar data/hora automática caixa.
A hierarquia de datas aqui incluirá Ano, Trimestre, Mês e Dia.
Como criar uma tabela de datas usando DAX
Uma coisa que torna o Power BI diferente do Microsoft Excel são as funções Data Analysis Expression (DAX) do Power BI. Embora o DAX possa ser usado no Excel, ele não é muito intuitivo para o aplicativo.
CalendarAuto e Calendar são duas funções DAX usadas para criar essas tabelas. A única diferença entre as duas funções é que, enquanto o Calendar cria as datas com base no que você especifica, as funções CalendarAuto criam uma data com base no que ele detecta automaticamente de seus dados.
Para usar a função Calendário:
- Navegue até o Aba inicial na faixa de opções do Power BI Desktop.
- Selecione Nova Tabela
- Insira a fórmula DAX abaixo. Esta fórmula criará uma tabela de datas que varia de 1º de janeiro de 2022 a 31 de dezembro de 2023.
Date = CALENDAR(DATE(2022,1,1), DATE(2023,12,31))
- Se você quiser auto-incrementar, você pode substituir a data final por HOJE()como visto abaixo.
Date = CALENDAR(DATE(2022,1,1),TODAY()) - Para adicionar uma coluna Ano, selecione Nova coluna e usar o ANO() função para gravar esta função DAX.
Year = YEAR('Date'[Date]) - Selecione Nova coluna e adicione uma coluna de mês usando o MÊS() Função DAX. No entanto, esta função escreve o mês em formato numérico.
Month = MONTH('Date'[Date]) - Para uma função categórica, use o FORMATAR() função.
Month Cat = FORMAT('Date'[Date],"MMM") - Você deve classificar a coluna Cat do mês pela coluna Mês usando a opção Classificar por coluna.
- Você pode criar uma coluna de dia usando a função DAY().
Day = DAY('Date'[Date]) - A função WEEKNUM() nos diz em que semana nossas datas se enquadram.
Week = "Week " & WEEKNUM('Date'[Date]) - A função QUARTER() nos diz em que trimestre estamos.
Qtr = "Qtr " & QUARTER('Date'[Date])
Como criar uma tabela de datas usando o DAX avançado
Se você estiver familiarizado com o DAX, poderá acelerar a criação da tabela de datas. Você pode usar funções como VAR, ADDCOLUMNS e FORMAT para escrever sua tabela sem criar várias colunas manualmente.
Aqui está um script de especialistas do Enterprise DNA mostrando como criar uma tabela de datas simples sem criar várias colunas.
DateTable =
VAR StartDate = DATE(2020, 1, 1)
VAR EndDate = DATE(YEAR(TODAY()), 12, 31) // Set end date to the end of the current year
RETURN
ADDCOLUMNS (
CALENDAR (StartDate, EndDate),
"DayOfWeek", WEEKDAY([Date]),
"DayOfWeekName", FORMAT([Date], "dddd")
)
Veja como usar este script:
- Selecione Nova Tabela
- Em seguida, copie e cole o script DAX acima.
No entanto, se você não estiver familiarizado com essas funções DAX, temos uma lista de excelentes cursos online do Coursera que podem ajudá-lo a dominar o Power BI.
Como transformar sua tabela em uma tabela de datas
Depois de criar sua tabela de datas, você precisará marcar a tabela recém-criada como uma tabela de datas. Esta é a etapa final no processo de criação da tabela de datas.
Você pode fazer isso por:
- Clique com o botão direito do mouse no nome da tabela no Painel de campo.
- Selecione Marcar como tabela de datas.
- Você também pode usar a opção Marcar como tabela de datas na faixa de opções do Power BI.
- Selecione os data opção.
- Selecione OK.
Datas comerciais com o Power BI
As datas são uma parte essencial de todas as análises, independentemente do seu setor. Assim, você deve ter uma tabela de datas centralizada e padronizada para ajudá-lo a atingir seu objetivo. Com esse conhecimento, você pode criar e personalizar sua tabela de datas para atender aos requisitos de sua organização e do projeto de dados.
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