Conceitos básicos sobre Big Data no Excel: PowerQuery e PowerPivot | Ruben Wollerich | Skillshare
Gaveta
Pesquisar

Velocidade de reprodução


  • 0.5x
  • 1x (Normal)
  • 1.25x
  • 1.5x
  • 2x

Conceitos básicos sobre Big Data no Excel: PowerQuery e PowerPivot

teacher avatar Ruben Wollerich, Data is the key to the top!

Assista a este curso e milhares de outros

Tenha acesso ilimitado a todos os cursos
Oferecidos por líderes do setor e profissionais do mercado
Os temas incluem ilustração, design, fotografia e muito mais

Assista a este curso e milhares de outros

Tenha acesso ilimitado a todos os cursos
Oferecidos por líderes do setor e profissionais do mercado
Os temas incluem ilustração, design, fotografia e muito mais

Aulas neste curso

    • 1.

      Introdução

      1:58

    • 2.

      Esboço do curso e descrição do projeto

      3:59

    • 3.

      Introdução à consulta de poder

      5:37

    • 4.

      Power Query

      4:41

    • 5.

      Pesquisa de energia: transformando dados

      6:40

    • 6.

      Ponho potência: criando tabelas dinâmicas

      9:18

    • 7.

      Power DAX

      6:29

    • 8.

      Outro

      0:40

  • --
  • Nível iniciante
  • Nível intermediário
  • Nível avançado
  • Todos os níveis

Gerado pela comunidade

O nível é determinado pela opinião da maioria dos estudantes que avaliaram este curso. Mostramos a recomendação do professor até que sejam coletadas as respostas de pelo menos 5 estudantes.

388

Estudantes

--

Projeto

Sobre este curso

PowerQuery e PowerPIVot, são para muitas pessoas, as funções desconhecidas e ocultas no Excel. Desmistificando esses recursos vai dar infinitas de recursos se você trabalha com grandes dados de produtos. Portanto, este curso não é específico para certos campos ou posições na empresa, mas de acordo com a data de data de Este curso vai ajudar você a automatizar dados de importação, limpeza e processamento. Para este curso, recomendamos o



Excel 2016. Os dois recursos discutidos: PowerPivot e PowerQuery podem ser baixados separadamente para pessoas usando o Excel de 2010 e 2013:

Conheça seu professor

Teacher Profile Image

Ruben Wollerich

Data is the key to the top!

Professor

I gained my experience teaching and working with Excel as a freelancer for medium and large-sized organizations such as ING, NN Investment Partners and Pfizer. 

Besides, I have a master's degree in Digital Business & Innovation, where the majority was about big data, analytics and business intelligence. 

During my experience, I learned what Excel features have been most valuable for people working in larger organizations. Besides, adopting the right way of working with Excel, unleashes it's full potential and helps you gain insights you wouldn't expected to have gained through Excel. 

In my classes I walk you through some of Excel's most amazing features, but also some very basic tips and tricks that help you become ... Visualizar o perfil completo

Level: Intermediate

Nota do curso

As expectativas foram atingidas?
    Superou!
  • 0%
  • Sim
  • 0%
  • Um pouco
  • 0%
  • Não
  • 0%

Por que fazer parte da Skillshare?

Faça cursos premiados Skillshare Original

Cada curso possui cursos curtas e projetos práticos

Sua assinatura apoia os professores da Skillshare

Aprenda em qualquer lugar

Faça cursos em qualquer lugar com o aplicativo da Skillshare. Assista no avião, no metrô ou em qualquer lugar que funcione melhor para você, por streaming ou download.

Transcrições

1. Introdução: Oi, meu nome é Ruben. Fora desta classe vamos olhar para os recursos PowerPivot e Power Query no Excel. Powerpivot no Power Query ou dois recursos que são ótimos para usar para trabalhar mais rápido, mais eficiente e mais fácil com grandes conjuntos de dados. Dei minha experiência com esses recursos trabalhando para diferentes organizações de grande porte, como gerenciamento de investimentos ING, apresentação de slides, Pfizer e muito mais. Se você é um iniciante ou um intermediário no Excel. Desde que você não tenha realmente trabalhado com esses recursos antes, esta aula é ótima para você. Normalmente, esses grandes e grandes conjuntos de dados são usados em grandes empresas. E se você trabalha para uma grande empresa e luta com os dados ficando lentos, ou se os dados se perderem confusos. E você só tem muitos dados para lidar e analisar. E essa aula vai ser ótima para você. Então, nesta classe vamos ir um pouco mais à frente, em fórmulas Excel Ben. No entanto, ainda não vai ser ciência de foguetes. Vamos cobrir os fundamentos básicos de usar essas duas funções. E, portanto, vamos ter para ambas as funções, então tanto PowerPivot quanto Power Query, vamos ter um vídeo de introdução explicando o que eles fazem. Vamos explicar as vantagens de usá-los, desvantagens. E os vídeos subsequentes vão olhar para como usá-los. Vamos mostrar alguns exemplos. Eu também terei um projeto atribuído a esta classe, ou você pode praticar a si mesmo usando esse recurso se você estiver pronto para economizar muito tempo e frustração no Excel. E esta aula é para você. E então eu espero vê-lo no meu próximo vídeo onde vamos rever o esboço desta classe e cobrir o executivo que vamos discutir nesta aula e o que o projeto vai ser. Espero vê-lo no próximo vídeo. 2. Esboço do curso e descrição do projeto: Olá e bem-vindo à visão geral da classe e a descrição do projeto sobre a classe, os conceitos básicos de big data no Excel. E vamos usar Power Query e Power Pivot. Assim, o contorno desta classe tem a seguinte aparência. Vamos começar com a introdução e o vídeo em que estamos agora, o esboço da turma e o projeto. A partir daí, vamos mergulhar em dois recursos, o Power Query e Power Pivot recurso no Excel. Vamos começar introduzindo Power Query. Então eu vou explicar para você por que você pode querer usá-lo e também por que é tão bom. E os vídeos que vêm depois disso vão mostrar-lhe como usá-lo. Então, como fonte de dados com Power Query e como fazer transformações de dados para preparar seus dados antes de começar a calculá-lo. Em seguida, vamos olhar para o PowerPivot, que usa documentos DAX, que é um método de criação de fórmulas dentro dos Power Pivots. Vamos criar tabelas a partir de nossas consultas de energia. Tudo isso juntos, nossos métodos para usar para trabalhar com uma grande pilha de dados. Depois disso, vamos olhar para a revisão. Então vamos investigar como você fez o projeto. Ela acha que deveria ter prestado atenção quando você estava fazendo um projeto. No último vídeo é o altro estará assinando fora da classe. Então, o projeto de classe é basicamente para criar sua própria tabela Power Pivot. Você terá a liberdade de criar seu próprio relatório. No entanto, não estamos. Vou exigir que inclua algumas ideias. E também poderemos exigir que você aplique documentos DAX. Primeiro de tudo, tentou adicionar a margem de lucro por produto. E em segundo lugar, tentou adicionar o total de vendas por país, nos dar insights sobre isso. E o terceiro que eu queria ver de volta para o projeto é descontos por segmento dado em porcentagem. Pode parecer um pouco vago o que estou falando agora, mas deixe-me mostrar a folha de dados que vamos trabalhar. E então esses três pontos devem fazer sentido e você deve ser capaz fazer com o que vamos aprender nesta aula para aplicar a si mesmo. Então estas são duas folhas, ela gostaria de folha 2 e 1, nós temos dados sobre os produtos que estão sendo vendidos. Então, em que segmento, em que país, que tipo de projeto, produtos, etc. E depois a outra folha, vamos ter mais dados financeiros. Todos os nossos dados serão conectados com um ID, um identificador exclusivo, que vai nos ajudar a combinar as linhas na folha com a outra folha. Mas é algo que vamos investigar em um, vamos fazer o nosso Power Query. Então, a partir desses dados, vamos ter que fazer um relatório usando Power Query. E isso vai ser nossos projetos ao longo das classes tentaram construir em seu próprio projeto. Então, na revisão do projeto, você pode ver o que as coisas onde você deveria ter prestado atenção. E se você chegou perto na direção certa de usar Power Query e Power Pivot. Tudo bem, então foi isso para este vídeo. Esse foi o esboço da nossa turma e a descrição do projeto. Espero que você esteja tão animado quanto eu para começar a mergulhar neste assunto como seu assunto que não é muito conhecido dentro do Excel. E especialmente se você continuar lutando com maiores grandes pilhas de dados. Você vai adorar essa aula e vai adorar os recursos que serão desmistificantes para você. Então eu espero vê-lo no próximo vídeo onde vamos falar sobre o que Power Query vai se apresentar ao assunto. Espero vê-lo no próximo vídeo. 3. Introdução à consulta de poder: Bem-vindo à Introdução ao Power Query. Neste vídeo, eu vou orientá-lo através do que Power Query exato para usar. E eu também vou preferir um pouco PowerPivot é basicamente o conhecimento que precisamos ter para que possamos mergulhar e, portanto, esta classe. Então, por que Power Query? Power Query é uma ferramenta muito fácil que permite ignorar um monte de etapas que você geralmente tem que fazer quando você trabalha no Excel. Assim, por exemplo, quando você deseja combinar arquivos e Excel ou deseja fazer uma análise, algumas coisas que muitas vezes você precisa fazer é limpar seus dados para transformar seus dados. E você tem que copiar colá-lo de fontes talvez diferentes. Use identificadores exclusivos para combinar diferentes folhas, colocando muitas fórmulas. E, eventualmente, você acabará com 80% do seu tempo preparando dados e 20% do seu tempo, na verdade, apenas analisando dados. Power Query é feito para dados de origem mais facilmente e , em seguida, também transformado em dados mais estruturados que são mais facilmente, fáceis de analisar. Então, como você pode ver, há uma variedade de fontes que podemos usar. Vários Azure, vários um SQL Server, Salesforce como documentos de uso VI e até mesmo fontes da web. Portanto, o Excel tem 1.048.576 linhas. Esse é o limite. Você não pode ir além disso. Usando Power Query, no entanto, MIG torna possível ir além disso porque com Power Query você realmente não tem que ver as linhas aqui, nem mesmo tê-lo como uma planilha do Excel. Agora o que ele faz, são fontes, os dados, e agrega-se aos dados em tabelas ou gráficos antes mesmo de colocá-los em uma tabela enorme com mais de um milhão de linhas. Portanto, o cinza de energia geralmente é um mais eficiente, mas também muito mais rápido e fácil do que uma planilha do Excel é. Então, novamente, por lei Power Query deve ver abaixo, você pode fazer as diferentes conexões entre suas fontes de dados para, eventualmente, plotar dados em gráficos, tabelas, etc Você também pode criar campos calculados. E isso torna as coisas muito mais fáceis e muito mais fáceis de ter uma visão geral. Imagine ter todas essas fontes de dados que você vê bem na sua frente. Ter que combiná-los em uma tabela vai levar muito tempo, um monte de fórmulas, um monte de formatação e Power Query é feito para as pessoas. Eles usam muitos dados e tornam seus processos mais rápidos e fáceis. Então, com o Power Query, como eu disse, você pode transformar dados. Portanto, há algumas etapas que você pode fazer e automatizar depois de ter feito isso uma vez para transformar seus dados. E isso é remover colunas, filtrar os dados, agrupamento de dados, girar ou girar os dados. Dividindo strings em substrings, extraindo palavras-chave das strings. Dobrando regras de outra tabela e juntando duas tabelas de dimensão. Há muito mais que você pode fazer com Power Query. No entanto, não é apenas esta lista, mas estes são apenas alguns exemplos de pequenas tarefas frustrantes que você tem que fazer. Se você não tiver o Parker no Excel criando uma coluna extra, adicionando essas fórmulas para remover este pequeno apêndice em seu texto que não deveria estar lá. Ou filtrar os códigos formatados incorretamente ou ter que transformar datas. Pode ser muito, muito terrível fazer esses processos. E Power Query é feito para tornar isso fácil. E você pode automatizar esses processos para o próximo arquivo que você vai importar. Então, como eu disse, um par de recursos, é outro transformando dados, combinando fontes, consolidando-os em conjuntos de dados. E Power Query pode ser usado no Excel para Windows 2010, 2013 e 2016. Se você tem o Excel 2010 ou 2013, você precisa baixar um suplemento e você pode encontrá-lo na página da Microsoft. É um suplemento gratuito para poder usar isso. A partir de 2016. É uma funcionalidade incorporada no Excel. Eu mesmo, estou usando um Mac para esta aula. Eu realmente tenho que usar um Windows porque no Mac, infelizmente, essa funcionalidade não existe. E é isso. Esta é a nossa introdução ao Power Query. Então eu espero que você agora entender como grande de problemas Power Query pode resolver se você trabalhar com um grandes conjuntos, o que tal Theta. E, portanto, espero vê-lo na próxima classe em que vamos mergulhar em dados de fornecimento no Power Query. Espero vê-lo no próximo vídeo. 4. Power Query: Então este é o primeiro vídeo onde nós realmente vamos sujar nossas mãos e começar a trabalhar no Excel. Então, no vídeo anterior, nós vimos isso. O que Power Query você pode realmente fazer por nós. Por que queremos usá-lo? Neste vídeo, vou mostrar como funciona. Neste exemplo que temos, são células que os dados de vendas de 20172018. Vou manter isso simples. E novamente, esta é uma classe para iniciantes em pessoas do Power Query que ainda não estão familiarizados com ele. E, portanto, vamos manter tudo simples e não muito complexo. E eu só quero mostrar alguns dos principais recursos que ele tem para organizar nossos dados quando estamos trabalhando com grandes conjuntos de dados ou quando temos um monte de fontes diferentes. Então, o Power Query basicamente reúne nossas fontes de dados e nos ajuda a transformar os dados para que possamos lê-los completamente. Então, nossa tela agora vemos duas janelas do Excel. O esquerdo ainda está hospedado em 2017 e um vermelho é 2018. Algo que é importante ter certeza antes de começarmos é certeza de que você nomeia suas tabelas e dê a ambas as tabelas o mesmo nome. Então queremos colocar aqui dados de vendas, e esta tabela é feita 17. Também queremos colocar dados de vendas. Agora com isso em mente, vamos começar nosso processo e a primeira coisa que queremos fazer é proteger ambos os arquivos e fechá-los. E aqui temos uma folha do Excel em branco. Aqui vamos para New Query. Nós clicamos no arquivo firme da pasta. Observe que você também pode usar as outras fontes. Assim, a partir da pasta de trabalho, do CSV, mas mesmo de bancos de dados como SQL Servers, microsoft x, há uma maneira de conectar o Azure e também você pode usar fontes online. Então, da web, por exemplo. Esta é uma ótima maneira de atualizações contínuas de seus dados. Esta é uma ótima maneira e essas ferramentas on-line ou servidores B conectando aqueles mais ricos Power Query torna ainda mais poderoso. E, obviamente, se você tiver fontes diferentes, pode ficar ainda mais complicado transformar seus dados corretamente. E, portanto, Power Query é uma ferramenta tão grande. Então, clicamos no nosso caso na pasta. E aqui temos uma pasta que contém os dois arquivos de dados de vendas que estávamos olhando. E se você clicar em abrir, você verá os dois arquivos. Assim, selos 2017 e 2018, clicamos em dados combinados e transferidos. Também podemos transformar dados ou carregar, basta carregar dados com. Por enquanto, queremos terminar de combinar e transformar os dados. E queremos selecionar a tabela de dados de vendas. Agora, se acertarmos Ok, você verá que teremos ambas as nossas fontes em uma tabela. E agora você vê o Power Query Editor. E se rolarmos para baixo na primeira coluna, que é o nome da fonte, devemos ver 2070, mas também devemos ver 2018. E lá vamos nós. Então, aqui temos os dados de 2018 e agora Power Query basicamente juntou ambos os arquivos correspondem aos nomes das colunas. E agora temos uma grande tabela em vez de duas diferentes, a partir da qual podemos iniciar o processo de transformação. Isso significa que no próximo vídeo vamos ver como transformar esses dados antes de realmente usá-los e analisá-los. E podemos salvar esse processo de transformação para usá-lo posteriormente para outras folhas de dados de vendas também. Então, por exemplo, se no próximo ano vamos adicionar esses dados em 201819. Você vai querer combinar essas folhas de dados novamente. Queremos lembrar quais foram os passos novamente para a transformação, e é aí que vamos olhar para eles no próximo vídeo. Então espero vê-lo lá. 5. Pesquisa de energia: transformando dados: Tudo bem, então neste vídeo, vamos falar sobre a transformação beta, e este é um dos principais recursos que o Power Query oferece. Então, o que vamos ver neste vídeo é como podemos transformá-las, ambas as fontes de dados em uma planilha melhor formatada. E também como esse processo afeta nosso futuro e como podemos automatizar isso. Então agora vamos começar por construir são passos de transformação. E nós vamos comprá-lo um por um pelas colunas do que devemos mudar ou o que devemos, o que devemos fazer. Então, primeiro de tudo, podemos remover o nome da fonte. Isso não é relevante para a folha de dados. E o primeiro a seguir que vemos é o produto. E estranhamente, por alguma razão, não só vemos para prever qual é a América, mas também vemos o ID do produto. E nós queremos nos separar. Isto ficaria muito mais bonito. Então, como vamos fazer isso é queremos selecionar a coluna e queremos clicar em Dividir por coluna, pelo limitador. E, em seguida, se clicarmos em Personalizar aqui, podemos colocar no espaço porque nosso delimitador não é apenas os painéis, espaço, espaço traço. E agora, se clicarmos em Ok, vemos que agora temos ID de produtos e o nome do produto. E isso também é mudar o nome da coluna. Então, de acordo, vou colocar este, vai ser o nome do produto. Olhando para o resto, nada de estranho parece estar acontecendo. Tudo parece ser colocado corretamente e as colunas. Então, a única coisa que você deseja alterar agora é formatar. Então vamos selecionar tudo o que deve ser um número, que é ID do produto, unidades vendidas. O preço é a moeda. Os preços de venda também ocorrem em C, então vamos pular esses. Entre o número é um número, as idéias e o número. O ano é um número. E é isso? Então, todos esses, vamos dar o tipo de formato numérico, que é um número inteiro. próximo é colocar tudo o que está relacionado à moeda em uma formatação polar. Isso significa que sempre que vamos colocar e carregar essa fonte de dados no Excel, e cada vez que temos uma nova linha e automaticamente se torna um dólar. Neste caso, ou qualquer regra de formatação que damos para a coluna. Então vamos começar com o preço de fabricação, que é moeda. Vou começar a selecionar todos eles. E fazemos a mesma coisa. Então clique com o botão direito do mouse, vamos para mudar o tipo, e aqui nós clicamos na moeda. Então temos uma dívida que parece já ter mudado para uma data. Sim, é. E é isso para a formação. Também é possível adicionar outra coluna. Então eu fui calculado campo. Mas para esta aula não vamos fazer isso. Vamos fazer isso com o Power Query. Então, agora, no passo certo, temos todas as nossas etapas de transformação e começamos por fornecê-lo todo o caminho para alterar os tipos de coluna. Como você pode ver, nós não fizemos muitas coisas altamente, altamente excitantes e muita magia com nossos números. Mas pelo menos o que deve ficar claro a partir deste vídeo é que você pode definir seguindo os passos que precisamos fazer para transformar nossos dados corretamente. E podemos criar esse processo, podemos criar esses passos, que também serão os passos para qualquer nova linha dos dados nele. Então, quando terminar, você pode subir aqui e clicar em Fechar, fechar e carregar dados. E como você pode ver, nós agora temos nossos dados carregados nesta folha e os dados são transformados. Então, como você pode ver, nós ouvimos a idéia e o nome do produto separados. E agora se formos para a nossa folha de 2018, que é esta, e esta é uma sobre duas fontes. E adicionamos outra linha. Então vamos fazer este teste ou podemos identificá-lo mais facilmente. E não colocamos um ID de produto. Cometi um erro aqui. Eu deveria provar aqui. Não colocamos o ID de impressão e o nome do produto separadamente, mas vamos fazê-lo como foi feito inicialmente. Então colocando, fundindo-os juntos. E o resto vamos copiar e colar também. Devíamos estar a ver que isto está a ser dividido. E se isso for verdade, então nossa transformação está funcionando. É apenas um pequeno teste para se certificar de que as coisas funcionam e para mostrar qual é a dinâmica entre essas fontes de dados e o Power Query. Agora guardo o ficheiro. E agora, se formos para o nosso arquivo de consulta e atualizarmos, você verá que o teste de teste está sendo adicionado. Temos duas colunas diferentes, ID e nome, e que também está devidamente dividido. E isso nos diz que essa parte do nosso processo de transformação está funcionando. E isso deixa você de relance o que o Power Query realmente faz e por que ele é tão funcional. Então foi isso para este vídeo. No próximo vídeo, vamos começar a olhar para Power Query, que é um pouco mais de uma perspectiva analítica. E vamos usar uma abordagem analítica no processamento de dados, em tabelas e gráficos, que é uma ótima ferramenta se você quiser começar a fornecer com os dados que temos. Espero que este seja um vídeo útil para você e espero vê-lo no próximo. 6. Ponho potência: criando tabelas dinâmicas: Então, com nossas etapas de transformação de dados definidas, que podemos ver aqui, vamos mergulhar no uso do Power Query. Então, podemos fechar esta consulta. Vamos atualizar rapidamente nossos dados. E agora queremos adicionar Power Query e vamos começar a executar tabelas de diferentes fontes de dados. Então, antes de começarmos, o que eu tenho sido entretanto, acrescentou mais algumas informações que temos. Então, como sabemos, cada linha aqui é sobre ASU. Mas ele não contém isso nada sobre as informações de envio porque isso vem de uma tabela separada. E, em seguida, temos uma outra tabela que nos diz quais transportadoras para diferentes tipos de transporte privatização. Então, digamos que neste caso, no nosso exemplo, se o transporte é alto, então o H vai entregar nosso pacote. Se for médio, é alimentado por x, e se for baixo, é Postal. Então o que queremos fazer agora é sem ter que usar VLookups, SUMIFS e outro tipo de fórmula. Queremos agregar esses dados e sair, colocá-los em energia perspicaz, ter gráficos dinâmicos e tabelas dinâmicas. Então, antes de começar, teremos que adicionar Power Query. E, a fim de adicionar Power Query, queremos ir para Arquivo, clique em Opções, Suplementos. E, em seguida, queremos selecionar Suplementos. Clique em Ir. E agora você pode selecionar aqui Microsoft PowerPivot para Excel. E agora, se clicarmos em Ok, podemos ver aqui é adicionado Power Pivot. Agora, se você clicar no PowerPivot, não temos muitas opções para escolher. Basicamente o que queremos fazer. Queremos criar um modelo de dados. E neste modelo de dados vamos colocar as transportadoras, as informações de envio e os dados de selos. Vamos colocar as relações e a lógica por trás disso. E a partir daí, podemos começar a criar tabelas dinâmicas. Então, nosso primeiro passo é adicionar nossa folha principal. Então vamos chamá-los de nossa fonte de dados principal, nossa folha principal. E queremos editar os modelos de dados. E o que isso faz é abrir o Power Query para nós. E agora se clicarmos aqui na Exibição de Diagrama, e esta pequena seção representa nossa guia de dados de origem. E antes que eu continue adicionando o resto, vamos nos certificar de dar nomes que eu esqueci de fazer. Vamos fazer com que demos Midlands, certifique-se de dar nomes às mesas. E podemos fazer isso clicando na tabela. Clique em Design aqui. Eu fiz isso dado aqui e nome, que vai ser vendas. Então a informação de envio é a mesma coisa. Bem, é logística e transportadores. Eu já adicionei também. Você clica em uma mesa, você vai para o design. E você vê que nós já adicionamos operadoras. Então, com isso feito, nós também vamos fazer a mesma coisa com essas mesas. Vamos para o Power Pivot e também adicioná-lo ao modelo de dados. E como você pode ver, agora ele foi adicionado à nossa visão geral. E nós vamos fazer a mesma coisa para as operadoras adicionadas ao modelo de dados. Então, o que é bom saber é que um fluxo de dados só funciona de uma maneira. Então nós queremos criar tabelas dinâmicas. Devemos pensar sobre o que são os dados principais, os dados de origem que queremos usar, e nossas outras tabelas que podemos usar para conectar, fazer conexões entre nossos dados centrais iniciais e as tabelas de edição como operadoras. Soa um pouco falso. Ficará mais claro quando mergulharmos em tabelas dinâmicas. Então, por enquanto, o que queremos fazer é estabelecer as relações entre eles. Queremos ensinar ao Excel qual é a lógica por trás dessas tabelas diferentes? E como podemos conectá-los? Assim, podemos criar mais insights completamente. Primeiro de tudo, temos identificação. Um ID é o ID do selo de vendas da venda. E combinar esses dois significa que podemos ver que, por exemplo, dentro dos prazos de entrega, quantas vendas devem ser geradas por lead time ou por prioridade. Não podemos fazer isso se não tivermos como esse identificador correspondente. Então, clicamos no ID e começamos a arrastar para o nosso Seattle. E note que a direção é importante para a direção. Se os seus dados centrais devem ser sempre o que está sendo apontado. E agora, para conectar a logística à transportadora, queremos conectar prioridade para prevalecer. E lá vamos nós. Agora definimos nossas relações de nossas diferentes tabelas. E se você quiser organizar, você pode arrastá-los junto também. Neste momento, como no vídeo anterior, mantivemos muito simples. Nós não tornamos isso um processo muito complicado, mas obviamente o maior valor que você obtém de ferramentas como o PowerPivot. Mas também Power Query é quando ele fica complicado porque aqueles distância específica, especificamente esta ferramenta vai ajudá-lo a manter a visão geral de seus relacionamentos de dados em vez de ter que criar pesquisas de campo infinitas e outros fórmulas para combinar seus dados juntos. E quando você está trabalhando com diferentes fontes e talvez não apenas fraudes, mas também outras fontes onde você pode adicionar aqui sob Beta externo. E isso garante que as coisas, sim, você continua tendo uma visão geral? Então, com isso dito, agora queremos subir aqui para criar nossa primeira tabela dinâmica e mostrar como ela se parece. Então vamos para a tabela dinâmica, vamos para uma nova planilha e queremos usar as operadoras como a primeira perspectiva da nossa primeira tabela dinâmica. E devido às instruções que nos foram dadas no mapeamento, não podemos dizer, por exemplo, qual país chegou ao transportador. E isso é por causa da hierarquia que demos nas relações que construímos entre as diferentes tabelas. Então queremos usar, preferência usar todos os dados de vendas sob valores. E queremos usar transportadores ou logística em colunas ou linhas. Então vamos ver quantas unidades foram vendidas por transportadora. que também um indiretamente significa que a quantidade de unidades que cada transportadora tem conduzido ao redor, assim unidade vendida vai para valores. Carrier vai se tornar as fileiras. E aqui temos de diferentes folhas de dados combinadas uma tabela dinâmica que nos mostra quantas unidades de cada transportadora já foram enviadas. Vamos dar isso rapidamente uma bela aparência, uma bela formatação. Então fica um pouco mais claro. Então isso é, novamente, em retrospectiva, como ele, como se parece usar o Power Pivot. E este é um exemplo incrivelmente simples. Mas como eu disse, sempre que começar a ficar mais complicado e você começar ter mais fontes de dados e arquivos maiores, então isso vai economizar uma enorme quantidade de tempo. Se voltarmos ao nosso gerenciador Pivot Power Pivot, então também podemos não apenas criar tabelas, mas também podemos criar um gráfico dinâmico. Então, podemos usar a planilha existente e vamos usar d três frase. E agora podemos usar, podemos criar a mesma coisa que fizemos para a nossa tabela, mas depois no gráfico. E basicamente funciona da mesma maneira. E que são unidades vendidas. E agora você pode ver que para cada uma das transportadoras, quantas unidades eles enviaram. E novamente, o que é tão especial sobre isso é que as, as operadoras não estavam sequer diretamente ligadas com as unidades vendidas, mas precisávamos de outro arquivo no meio. E o PowerPivot nos permitiu obter esses insights. Então foi isso para esta aula. Ele, no próximo vídeo, estaremos mergulhando em costas e VAX é formatar a linguagem fórmula usada para Power Pivot. Vamos rever o básico, como ele funciona e como você pode aplicá-lo. E essa seria também a última lição no último vídeo que faremos cobrindo o conteúdo do Excel. E assim espero vê-lo no próximo vídeo. 7. Power DAX: Muito bem, bem-vindos ao último vídeo desta turma onde trabalharemos no Excel. Então, neste vídeo, vamos estar passando sobre os conceitos básicos que reais, reais da função no Excel terminou linguagem de agradecimentos está informando sobre a linguagem usada para Power Query. Então, como você viu no último vídeo, conseguimos combinar diferentes folhas e tabelas diferentes. Nesta aula. Vamos elaborar sobre isso. Vamos elaborar sobre o que já tínhamos construído usando fórmulas e linguagem de ataques. Então, vamos abrir nosso gerenciador Power Pivot e queremos sair da exibição de diagrama e ir para a exibição de dados. E o que vamos fazer, vamos para o Open it up corretamente. Vamos para as vendas, os principais dados de vendas. E o que vamos fazer por este é que vamos adicionar lucro porque, como podem ver, temos o custo dos bens vendidos. Temos estes peitoris. Temos mesmo Zeus bruto, mas agora queremos acrescentar também qual é o lucro? E há duas maneiras, principalmente, de fazer isso. E eu vou mostrar a vocês a maneira menos direta, que pode ser uma maneira muito legal e uma maneira rápida de fazer isso, que é adicionando uma fórmula. E aqui embaixo na nossa pequena planilha embutida. E vermelho aqui podemos basicamente adicionar novos campos. Então vamos chamar este campo de lucro com dois pontos, e então começamos a nossa fórmula. Então, só para sua referência, estou trabalhando aqui para a cela. Então o lucro será o nome dos nossos campos. E com duplo ponto v, nós realmente estamos começando a fórmula. E agora começamos fazendo este verão e vamos apenas adicionar todas as vendas, que é bem aqui. E nós vamos fazer isso menos todos os nossos custos para o custo de bens vendidos. E agora, se apertarmos Enter, começa a calcular. E você verá o nosso lucro total. Então não apenas o lucro médio ou o que quer que seja para o lucro total de todos os nossos dados nesta folha. E vamos dar-lhes um pouco de formatação, que neste caso é o dólar. E agora temos um novo campo, então você diria, ok, Reuben, então agora sabemos qual é o lucro total, mas o que podemos fazer com isso? Então, se formos para o nosso Excel, e agora vamos para a tabela dinâmica que tínhamos criado na última classe, que é baseado em nosso Power Pivot Beta. E clicamos em abrir um Skillshare classe cinco theta. Nós percorremos todo o caminho para baixo. Vemos que este campo de lucro foi adicionado. E agora é aqui que fica interessante. Então, em vez de apenas mostrar a soma das unidades vendidas, nós também vamos mostrar o lucro que fizemos usando diferentes operadoras. Então, agora, se adicionarmos os dois valores perfeitos, você vê o lucro total que tinha sido feito. E o que é mais interessante é que esse lucro não é todo o mesmo. Então, é realmente apesar de que nós apenas calculamos a quantidade total de lucro, ainda é, um Excel ainda consegue calcular para trás e descobrir quantos desse lucro total pode ser atribuído ao conjunto DH X fit e postal individualmente. E podemos continuar fazendo isso para diferentes, para diferentes totais e para diferentes dados que queremos obter. Por enquanto, vou mostrar-vos a outra forma de fazer isto. E esta vai ser a margem de lucro que vamos calcular. Então aqui queremos adicionar uma coluna. E nesta coluna vamos calcular a margem de lucro. E a margem de lucro será o lucro total dividido pelo total de vendas. E antes de começarmos, devemos primeiro calcular o lucro novamente, que faremos abrindo a fórmula. Vendas. Você também pode apenas anotar vendas. Não precisamos colocar o nome inteiro da planilha. Então nós clicamos, dormimos aqui, vendas menos o custo dos bens vendidos. Nós só queremos fechar isso em fazer parênteses porque nós primeiro menos esta dedução para a heparina e Ashton fez foi feito. Queremos dividi-lo pelo total de vendas novamente. E isto deve dar-nos a nossa margem de lucro. E é imediatamente um calculado para toda a coluna. E para este, queremos usar porcentagem. E lá vamos nós. Agora temos um campo extra, são campos calculados. Podemos dar um nome a este também. E estas são duas maneiras de rapidamente criar dados usando o x. agora, se voltarmos para o nosso arquivo e queremos adicionar aqui margem de lucro também. Abrimos e descemos aqui para a margem de lucro e adicionamos aos valores. E agora temos a nossa margem de lucro. E margem de lucro. Certifique-se de que não temos os totais da nossa margem de lucro. Vai querer ter a média. E nos dá novamente individualmente para cada transportadora qual é a margem de lucro para usá-los. Tudo bem. Isto é rapidamente como vamos de duas folhas de haste todo o caminho para obter nosso invasor de diferentes ângulos, de diferentes mesas. Então espero vê-lo no próximo vídeo onde estaremos assinando o vidro. 8. Outro: Ótima. Chegaste ao último vídeo desta turma. Então, até agora, analisamos como você pode gerar dados, preparar dados e manipular dados usando o Power Pivot e o Power Query. E agora você deve ser capaz de trabalhar mais rápido usando grandes conjuntos de dados. Também fiz vídeos sobre previsão e análise de negócios. Então vá para o meu perfil no Skillshare e veja se você pode encontrar uma aula que possa enriquecer seu conhecimento e usar isso sobre o Excel. Se você gostou desta classe, por favor, me dê seu comentário abaixo seria muito grato e espero que eu veja você e uma das minhas outras aulas. Obrigado.