Neste vídeo, veremos uma visão geral das diferentes transformações disponíveis no Power BI Desktop. Vamos começar. Primeiro, vamos navegar para a faixa inicial, clique em Obter dados, clique em Mais, clique em Arquivo, textCSV, em seguida, clique em Conectar. Navegue até seu arquivo, neste caso estaremos analisando os dados de vendas, e clique em Abrir. Quando nos conectamos aos dados temos a opção de carregar ou transformar dados. Quando clicamos em Transform Data, uma nova janela chamada Power Query Editor aparece. Com o Power Query Editor, você pode navegar, definir e executar operações de transformação de dados em uma fonte de dados inteira. No lado esquerdo, você verá uma lista das diferentes tabelas ou consultas em seu modelo. No meio, vemos uma prévia das diferentes colunas e valores de nossa fonte de dados, enquanto no lado direito do painel Configurações de consulta, você verá o nome da tabela junto com as etapas aplicadas ou transformações passo a passo feitas no Power BI na fonte de dados. No topo, você verá a faixa inicial, junto com outras guias que permitem operações de transformação. Se passarmos o mouse sobre um determinado operação de transformação, obtemos uma breve descrição dessa operação. Você descobrirá que, quando quiser realizar uma transformação, existem várias maneiras de fazer isso. Ou clicando com o botão direito na coluna, ou selecionando na faixa inicial e barra de transformação da faixa de opções. Por exemplo, você pode renomear colunas de algumas maneiras diferentes. Um é se você clicar na coluna, quando vemos que está destacado aqui, se clicarmos duas vezes no nome do título, podemos redigitar o título aqui usando o teclado. Caso contrário, você pode clicar com o botão direito na coluna selecionada e clique em renomear. E uma terceira maneira de fazer isso seria selecionar a coluna, vá para Transformar e clique em Renomear. Como você pode ver, existem várias maneiras de realizar transformações com dados no Power Query Editor. As configurações da fonte de dados permitem que você gerencie as configurações de cada uma de suas fontes de dados. Aqui, você pode ver a fonte de dados para cada tabela em nosso modelo de dados. Podemos alterar essa fonte e editar as permissões ou permissões claras. Podemos realizar muitas transformações enquanto estiver no Power Query Editor. Entre eles está a capacidade de escolher ou remova a coluna. Aqui, em Gerenciar colunas, na guia Página inicial, podemos ver que se você puder escolher quais colunas deseja, inclua em seu modelo de dados. Da mesma forma, você pode escolher remover colunas diferentes na fonte de dados da tabela também. Se não quisermos, se quisermos reverter essa transformação, tudo o que precisamos fazer é ir para as configurações de consulta e etapas aplicadas e remova a última transformação. Além de escolher e remover colunas, podemos escolher e remover linhas também com base em diferentes critérios. E podemos realizar transformações, como dividir uma coluna por um delimitador, por número de caracteres, posições, caixa ou dígito. Podemos agrupar nossos dados por um determinado campo, e podemos alterar o tipo de dados de nossos dados enquanto selecionado em uma coluna particular. E podemos ver o tipo de dados de cada coluna ao lado da coluna ou do título da coluna, O nome da coluna. Podemos usar a primeira linha como cabeçalhos sempre que estivermos trabalhando com texto ou dados CSV ou Excel. Também podemos substituir valores. Isso é particularmente útil quando você tem valores nulos em seus dados, e você deseja substituí-los com um valor específico. Podemos realizar uma consulta de mesclagem ou acréscimo. Uma mesclagem é semelhante a uma função de pesquisa do Excel V ou uma operação conjunta SQL. Enquanto a consulta de acréscimo é semelhante a uma união SQL. Na guia Transformar, temos operações adicionais que você pode realizar em seus dados. Podemos agrupar dados, podemos usar a primeira linha como cabeçalhos, podemos transpor dados, reverter linhas e inverter a tabela, conte as linhas ou registros em uma tabela, mude o tipo de dados, renomeie a coluna particular, substituir valores, preencher uma determinada célula vazia, dinamizar ou desregular nossos dados, transformando linhas em colunas ou colunas em linhas. Dividindo nossa coluna por um delimitador, ou caracteres, posições, caixa ou dígito. Formatando nossos dados, como alterá-lo para todas as letras minúsculas, maiúsculas, capitalizando cada palavra, aparando ou limpando, ou adicionar um prefixo ou sufixo. E também extraindo informações específicas de nossos dados. Existem muitas operações matemáticas que podemos realizar em colunas numéricas. Se selecionarmos uma coluna numérica, como preço unitário vemos que podemos obter a soma, mínimo, máximo, mediano, média, contagem de desvio padrão, ou contagem distinta dessa coluna específica. Ou podemos usar operações matemáticas, como somar, multiplicar, subtrair, dividir, bem como uma série de outras operações. Podemos realizar algumas operações científicas mais complexas contra nossas colunas numéricas. Como trigonometria ou científica. Também podemos arredondar nossas colunas numéricas, bem como detectar se é um número ímpar ou par ou tem um sinal específico na frente dele. Na guia Adicionar coluna, você verá que pode adicionar uma coluna de um exemplo, adicione uma coluna personalizada usando código para escrever uma nova coluna, invocando uma função personalizada, escrever uma coluna condicional ou indexar uma coluna, duplicando uma coluna, e trabalhando em dados de texto, podemos formatar esses dados ou extrair esses dados. Na guia Exibir do Editor do Power Query, temos diferentes configurações de visibilidade na barra de fórmulas. Se clicarmos na barra de fórmulas, aqui vemos os diferentes códigos que foram escritos a fim de produzir as transformações que estão acontecendo Por trás das cenas. Este código é escrito em uma linguagem chamada M, isso é M para modelagem. E se expandirmos, veremos o código diferente escritos nos bastidores para obter esses dados. Além disso, se estivermos investigando a qualidade de nossos dados o que podemos achar útil é a qualidade da coluna, distribuição da coluna e perfil da coluna. Se selecionarmos uma coluna específica aqui, podemos ver aqueles que são válidos, aqueles que são erros estão vazios. E então na parte inferior, vemos a distribuição dos valores, então estamos obtendo mais 310s na chave do produto. E também vemos as estatísticas da coluna à esquerda. Isso é útil ao limpar dados ou tentando determinar a melhor forma de limpar os dados para modelagem futura. A guia Ajuda mostra aprendizagem guiada, documentação, vídeos de treinamento, suporte para reuniões, amostras e galerias, bem como ideias para melhorar o Power BI. Depois de terminar todas as suas transformações, é importante ir para a guia Página inicial e clicar em Fechar e aplicar, portanto, garantimos que as transformações que realizamos contra cada um de nossos conjuntos de dados irá mostrar ou refletir no modelo de dados que temos para relatórios. Isso conclui nossa lição sobre como navegar o Power Query Editor e transformações. Obrigado por assistir.
