Aula 13 - Análise Avançada no Power BI Desktop

Técnicas avançadas de análise, correlação e insights automáticos no Power BI Desktop

Análise Avançada

Duração: 4 horas

Nível: Avançado

Participantes: Até 20

Cronograma da Aula

Parte 1 60 min

Análise de Tendências

Identificação de padrões temporais e sazonalidade nos dados

Parte 2 60 min

Forecasting

Técnicas de previsão e projeção de dados futuros

Parte 3 60 min

Análise de Correlação

Identificação de relacionamentos entre variáveis

Parte 4 60 min

Insights Automáticos

Utilização de IA para descoberta automática de insights

Materiais Necessários

Dados Históricos

• Dados de vendas (2+ anos)
• Dados de clientes
• Dados financeiros
• Dados de marketing

Software

• Power BI Desktop (atualizado)
• Excel (dados de apoio)
• Calculadora científica
• Arquivos .pbix de exemplo

Documentação

• Guia de análise avançada
• Templates de relatórios
• Exercícios práticos
• Material de referência

📈 1. Análise de Tendências e Padrões (60 min) ▼

⏰ Cronograma Detalhado

19:00 Boas-vindas e revisão da aula anterior

19:05 Introdução aos conceitos de segurança

19:10 Visão geral da governança no Power BI

19:15 Transição para RLS

🎯 Script Completo da Introdução

Instrutor: "Boa noite, pessoal! Bem-vindos à nossa décima terceira aula do curso de Power BI. Na aula passada, exploramos otimização e performance. Hoje, vamos mergulhar em um tema fascinante: Análise Avançada e Insights."

Instrutor: "Dados não são apenas números - eles contam histórias. Hoje vamos aprender a descobrir padrões ocultos, identificar tendências e até mesmo prever o futuro com nossos dados. Isso é o que diferencia um analista comum de um analista avançado."

Instrutor: "Nossa aula está dividida em quatro partes: Análise de Tendências, Forecasting, Análise de Correlação e Insights Automáticos. Vamos começar entendendo como identificar padrões temporais nos dados."

📊 Conceitos Fundamentais de Análise de Tendências

1. Tendência: Direção geral dos dados ao longo do tempo

2. Sazonalidade: Padrões que se repetem em períodos regulares

3. Ciclos: Variações de longo prazo nos dados

4. Ruído: Variações aleatórias que não seguem padrão

📈 Tipos de Análise TemporalAnálise de Tendência
Análise Sazonal
Análise Cíclica
Análise de Tendência: Identifica crescimento ou declínio de longo prazo
Análise Sazonal: Detecta padrões que se repetem (mensal, trimestral, anual)
Análise Cíclica: Encontra variações de longo prazo sem período fixo

💡 Preparação Prévia do Instrutor

Preparar datasets com dados históricos de pelo menos 2 anos
Ter exemplos de dados com sazonalidade clara (vendas, turismo)
Preparar gráficos de linha já configurados para demonstrações
Baixar dados de exemplo do Analytics Pane
Verificar se todas as funcionalidades de análise estão habilitadas

🔮 2. Forecasting e Previsões (60 min) ▼

⏰ Cronograma Detalhado

19:15 Conceitos de forecasting e tipos de previsão

19:25 Configuração de previsão automática

19:40 Ajuste de parâmetros de previsão

19:50 Validação e interpretação de resultados

20:00 Exercício prático de previsão

🎯 Script Completo - Forecasting

Instrutor: "Agora vamos explorar uma das funcionalidades mais poderosas do Power BI: o Forecasting. Imaginem poder prever as vendas do próximo trimestre baseado nos dados históricos. Isso não é magia - é ciência de dados aplicada!"

Instrutor: "O Power BI usa algoritmos de machine learning para identificar padrões nos seus dados históricos e projetar tendências futuras. É como ter um analista estatístico trabalhando 24 horas por dia."

Instrutor: "Vamos criar previsões práticas. Temos dados de vendas mensais dos últimos 2 anos. Queremos prever os próximos 6 meses."

🔧 Demonstração: Configurando Previsão Automática

Passo 1: Criar gráfico de linha com dados temporais (Data x Vendas)

Passo 2: Selecionar o visual e ir no painel "Analytics"

Passo 3: Expandir "Forecast" e clicar em "Add"

Passo 4: Configurar "Forecast length" para 6 meses

Passo 5: Ajustar "Confidence interval" para 95%

Passo 6: Observar a linha de previsão e área de confiança

🔧 Demonstração: Previsão com Sazonalidade

Cenário: Dados de vendas com padrão sazonal (maior no final do ano)

Passo 1: Criar gráfico de linha com pelo menos 24 meses de dados

Passo 2: No painel Analytics, habilitar "Seasonality"

Passo 3: Configurar "Seasonality" para 12 (mensal) ou 4 (trimestral)

Passo 4: Comparar previsão com e sem sazonalidade

Passo 5: Ajustar "Ignore last" se houver dados incompletos

⚠️ Cuidados Importantes com Forecasting

Precisa de pelo menos 10 pontos de dados para funcionar
Dados muito irregulares podem gerar previsões imprecisas
Sazonalidade requer pelo menos 2 ciclos completos
Outliers podem distorcer significativamente a previsão
Sempre valide previsões com conhecimento do negócio

🏋️ Exercício Prático: Previsão de Vendas Trimestrais

Objetivo: Criar previsão de vendas para os próximos 4 trimestres

Dados: Tabela "Vendas" com colunas: Data, Produto, Valor, Região

Tarefa 1: Criar gráfico de linha com vendas mensais por região

Tarefa 2: Adicionar previsão de 12 meses com 90% de confiança

Tarefa 3: Configurar sazonalidade anual (12 meses)

Tarefa 4: Comparar previsões entre diferentes regiões

Tarefa 5: Exportar dados de previsão para análise externa

💡 Dicas Avançadas de Forecasting

Use dados limpos - remova outliers extremos antes da previsão
Teste diferentes períodos de sazonalidade para encontrar o melhor
Combine previsão automática com conhecimento do negócio
Monitore a precisão das previsões comparando com dados reais
Use intervalos de confiança para comunicar incerteza
Considere fatores externos (feriados, eventos) que podem afetar previsões

📈 3. Análise de Correlação (60 min) ▼

⏰ Cronograma Detalhado

20:00 Conceitos de correlação e matriz de correlação

20:15 Criação de gráficos de dispersão

20:30 Análise de correlação com DAX

20:45 Exercício: Correlação entre vendas e marketing

🎯 Script Completo - Análise de Correlação

Instrutor: "Correlação não é causalidade, mas é uma ferramenta poderosa para descobrir relacionamentos entre variáveis. Quando entendemos como diferentes métricas se relacionam, podemos tomar decisões mais informadas."

Instrutor: "Vamos explorar três tipos principais de análise: correlação linear, correlação de Pearson e análise de dispersão. Cada uma nos dá insights diferentes sobre nossos dados."

Instrutor: "Imaginem descobrir que investimentos em marketing têm correlação forte com vendas, mas apenas em determinadas regiões. Essa é a magia da análise de correlação - revelar padrões ocultos."

📊 Conceitos Fundamentais de Correlação

1. Correlação Positiva:

Quando uma variável aumenta, a outra também aumenta
Exemplo: Investimento em marketing vs. vendas
Coeficiente entre 0 e +1

2. Correlação Negativa:

Quando uma variável aumenta, a outra diminui
Exemplo: Preço vs. quantidade vendida
Coeficiente entre -1 e 0

3. Interpretação dos Valores:

0.7 a 1.0: Correlação forte
0.3 a 0.7: Correlação moderada
0.0 a 0.3: Correlação fraca

📈 Demonstração: Criando Gráfico de Dispersão

Passo 1: Selecione o visual "Gráfico de Dispersão" no painel Visualizações

Passo 2: Arraste variáveis para os eixos:

Eixo X: Investimento em Marketing
Eixo Y: Vendas Totais
Detalhes: Região ou Produto

Passo 3: Configure o visual:

Adicione linha de tendência
Ajuste tamanho dos pontos
Configure cores por categoria

Passo 4: Analise o padrão de dispersão e a linha de tendência

🧮 Demonstração: Calculando Correlação com DAX

Cenário: Calcular correlação entre vendas e temperatura

Passo 1: Criar medida de correlação: Correlação = CORREL(Vendas[Valor], Clima[Temperatura])

Passo 2: Criar matriz de correlação:

Matriz Correlação = 
VAR Vendas_Marketing = CORREL(Vendas[Valor], Marketing[Investimento])
VAR Vendas_Temp = CORREL(Vendas[Valor], Clima[Temperatura])
RETURN "Vendas-Marketing: " & Vendas_Marketing & ", Vendas-Temp: " & Vendas_Temp

Passo 3: Interpretar os resultados e criar visualizações

🏋️ Exercício: Análise de Correlação Vendas vs Marketing

Cenário: Analisar relação entre investimentos em marketing e vendas por região

Tarefa 1: Criar gráfico de dispersão com Marketing (X) vs Vendas (Y)

Tarefa 2: Adicionar linha de tendência e calcular R²

Tarefa 3: Criar medida DAX para correlação de Pearson

Tarefa 4: Segmentar análise por região usando slicers

Tarefa 5: Interpretar resultados e identificar regiões com maior correlação

⚠️ Cuidados na Análise de Correlação

Pontos de Atenção:

Correlação não implica causalidade - sempre questione o "porquê"
Outliers podem distorcer significativamente os resultados
Correlações espúrias podem aparecer em dados aleatórios
Considere fatores externos que podem influenciar ambas as variáveis
Valide correlações com conhecimento do negócio

💡 Melhores Práticas para Análise de Correlação

Sempre visualize os dados antes de calcular correlações
Use gráficos de dispersão para identificar padrões não-lineares
Combine análise quantitativa com conhecimento do domínio
Teste correlações em diferentes períodos de tempo
Documente suas descobertas e metodologia
Considere usar correlação de Spearman para dados não-normais
Valide resultados com stakeholders do negócio

🤖 4. Insights Automáticos (45 min) ▼

⏰ Cronograma Detalhado

20:30 Quick Insights automáticos

20:40 Análise de anomalias

20:50 Insights de IA no Power BI

21:05 Decomposition Tree e Key Influencers

21:15 Exercício prático

🎯 Script Completo - Insights Automáticos

Instrutor: "A inteligência artificial não é mais ficção científica - está aqui, no Power BI Desktop, pronta para nos ajudar a descobrir padrões que nossos olhos não conseguem ver. Vamos explorar como o Power BI pode ser nosso assistente de análise."

Instrutor: "Imaginem ter um analista trabalhando 24/7, procurando anomalias, identificando tendências e sugerindo insights. Isso é o que os recursos de IA do Power BI fazem por nós."

Instrutor: "Hoje vamos aprender a usar Quick Insights, Decomposition Tree, Key Influencers e análise de anomalias - tudo disponível gratuitamente no Power BI Desktop."

🔍 Demonstração: Quick Insights Automáticos

Passo 1: Selecione uma tabela ou visual no Power BI Desktop

Passo 2: Clique com botão direito → "Analyze" → "Explain the increase/decrease"

Passo 3: Explore os insights automáticos gerados:

Principais fatores de influência
Segmentações relevantes
Correlações descobertas
Anomalias identificadas

Passo 4: Adicione insights relevantes como novos visuais

🌳 Demonstração: Decomposition Tree

Passo 1: Adicione o visual "Decomposition Tree" ao relatório

Passo 2: Configure os campos:

Analyze: Métrica principal (ex: Vendas)
Explain by: Dimensões para decomposição
Adicione múltiplas dimensões hierárquicas

Passo 3: Explore a árvore interativamente

Passo 4: Use IA para sugerir próximos níveis de análise

🎯 Demonstração: Key Influencers

Passo 1: Adicione o visual "Key Influencers" ao relatório

Passo 2: Configure os campos:

Analyze: Métrica ou categoria a analisar
Explain by: Fatores que podem influenciar
Expand by: Segmentações adicionais

Passo 3: Explore os principais influenciadores

Passo 4: Analise segmentos e padrões descobertos pela IA

🏋️ Exercício: Análise com IA

Objetivo: Usar recursos de IA para descobrir insights em dados de vendas

Tarefa 1: Criar um Decomposition Tree para analisar vendas por região

Tarefa 2: Usar Key Influencers para identificar:

Fatores que aumentam vendas
Características de clientes de alto valor
Segmentos mais lucrativos

Tarefa 3: Aplicar Quick Insights em gráficos de tendência

Tarefa 4: Documentar insights descobertos pela IA

⚠️ Limitações dos Insights Automáticos

Considerações Importantes:

Qualidade dos dados: IA só é boa quanto os dados fornecidos
Correlação ≠ Causação: Insights mostram padrões, não necessariamente causas
Contexto de negócio: Sempre valide insights com conhecimento do domínio
Outliers: Dados atípicos podem distorcer análises automáticas
Interpretação: IA sugere, mas a decisão final é sempre humana

💡 Melhores Práticas para IA no Power BI

Prepare dados limpos e consistentes antes de usar IA
Combine insights automáticos com conhecimento de negócio
Use múltiplos visuais de IA para validar descobertas
Documente e compartilhe insights relevantes com a equipe
Teste insights em diferentes períodos e segmentos
Configure filtros adequados para análises mais precisas

🎯 5. Encerramento e Próximos Passos (5 min) ▼

⏰ Cronograma Final

20:55 Resumo dos conceitos principais

20:58 Próxima aula: Power BI Embedded

21:00 Encerramento

🎯 Script de Encerramento

Instrutor: "Excelente trabalho hoje, pessoal! Exploramos recursos avançados de análise no Power BI Desktop: análise de tendências, forecasting, correlação e insights automáticos com IA. Vocês agora têm ferramentas poderosas para descobrir padrões ocultos nos dados."

Instrutor: "Lembrem-se: a análise avançada não substitui o conhecimento de negócio, ela o potencializa. Sempre validem os insights descobertos com o contexto real da empresa."

Instrutor: "Na próxima aula, vamos explorar relatórios móveis e exportação - como levar seus insights para qualquer lugar. Até lá, pratiquem os recursos de IA e explorem as possibilidades de forecasting!"

❓ Perguntas Frequentes

P: Os recursos de IA funcionam offline no Power BI Desktop?

R: Sim, Quick Insights, Decomposition Tree e Key Influencers funcionam completamente offline no Power BI Desktop.

P: Como melhorar a precisão do forecasting?

R: Use dados históricos de pelo menos 2 anos, configure sazonalidade adequadamente e remova outliers extremos.

P: Posso ter múltiplas funções para um usuário?

R: Sim, o Power BI combina as permissões de todas as funções atribuídas ao usuário.

P: Como auditar mudanças em RLS?

R: Use os logs de auditoria do Office 365 e mantenha versionamento dos arquivos .pbix.

P: RLS impacta a performance?

R: Pode impactar se mal configurado. Use filtros eficientes e monitore performance regularmente.

🏠 Tarefa para Casa

1. Prática de RLS: Criar um modelo com 3 níveis hierárquicos de acesso

2. Governança: Documentar políticas de segurança para sua organização

3. Monitoramento: Configurar dashboard de métricas de uso

4. Pesquisa: Estudar requisitos de compliance da sua área

📚 Recursos Adicionais

Documentação: Microsoft Power BI Security Whitepaper
Curso: Power BI Security and Administration (Microsoft Learn)
Comunidade: Power BI Security User Group
Blog: Power BI Security Best Practices
Certificação: Microsoft Certified: Data Analyst Associate

                    🎯 Resumo da Aula
                    ✅ Row Level Security (RLS) - Conceitos e implementação
✅ Funções de segurança dinâmicas com USERNAME()
✅ Políticas de governança corporativa
✅ Administração de usuários e grupos
✅ Monitoramento e auditoria
✅ Compliance e regulamentações
✅ Melhores práticas de segurança

                

Preparação para Próxima Aula

Aula 14: Power BI Embedded

• Integração de relatórios em aplicações
• APIs do Power BI
• Autenticação e tokens
• Customização de interface

Material Necessário

• Conta de desenvolvedor Microsoft
• Visual Studio Code
• Node.js instalado
• Relatórios de exemplo

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