Projeto de portfólio desenvolvido com Power BI para transformar estatísticas oficiais da Copa do Mundo de 2026 em indicadores, comparações e visualizações interativas por meio de modelagem dimensional, Power Query e DAX.
Autor: Jorge Gabriel Modrow
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Código e projeto no GitHub: Ver repositório no GitHub
Utilize os filtros e navegue pelas páginas para analisar seleções, jogadores, partidas, estádios e os principais insights da competição.
Este projeto foi desenvolvido com o objetivo de transformar uma grande quantidade de dados da Copa do Mundo de 2026 em informações organizadas, visuais e fáceis de interpretar. Mais do que apresentar resultados e placares, a proposta foi construir uma ferramenta capaz de comparar o desempenho de seleções, jogadores, partidas e estádios, permitindo identificar padrões que dificilmente seriam percebidos apenas observando os dados individualmente.
A base utilizada no projeto foi construída a partir dos relatórios oficiais das partidas, conhecidos como Full Time Match Reports da FIFA. Esses documentos reúnem informações como placares, gols, assistências, cartões, posse de bola, finalizações, chutes no alvo, escanteios, jogadores, seleções, estádios, grupos e fases da competição.
Os dados foram coletados e organizados manualmente em uma planilha do Microsoft Excel. Essa etapa foi importante para padronizar os registros e garantir que informações vindas de diferentes partidas pudessem ser analisadas em conjunto.
Depois da organização inicial, os dados foram importados para o Power BI e tratados utilizando o Power Query. Nessa etapa, foram realizadas ações como ajuste dos tipos de dados, padronização dos nomes, tratamento de valores vazios, organização das colunas e preparação das tabelas para a criação dos relacionamentos.
O objetivo desse processo foi transformar os registros brutos em uma base estruturada, consistente e adequada para análise.
O projeto utiliza uma modelagem dimensional, com tabelas de dimensão e tabelas fato.
As tabelas de dimensão armazenam informações descritivas, como nomes das seleções, jogadores e estádios. Já as tabelas fato concentram os acontecimentos e resultados das partidas, como gols, assistências, cartões, placares e estatísticas coletivas.
Também foram criadas dimensões específicas para representar as seleções como mandantes e visitantes. Essa decisão permitiu analisar o desempenho das equipes nos dois contextos sem gerar relacionamentos ambíguos dentro do modelo.
A organização da base dessa forma tornou o relatório mais confiável, facilitou a aplicação dos filtros e permitiu que as medidas fossem reutilizadas em diferentes páginas do dashboard.
Com o modelo de dados estruturado, foram desenvolvidas medidas utilizando a linguagem DAX. Essas medidas transformam os registros armazenados nas tabelas em indicadores dinâmicos, que se atualizam automaticamente de acordo com os filtros aplicados pelo usuário.
O relatório foi dividido em páginas específicas para facilitar a navegação e separar os diferentes tipos de análise:
Visão Geral: apresenta um resumo da competição, com indicadores gerais, evolução dos gols, distribuição das seleções e principais destaques.
Seleções: compara o desempenho coletivo das equipes por meio de gols, vitórias, saldo de gols, pontos e aproveitamento.
Jogadores: destaca artilheiros, líderes de assistências, participações em gols, cartões e outros eventos individuais.
Partidas: permite analisar cada jogo detalhadamente, incluindo placar, posse de bola, finalizações, chutes no alvo, escanteios e cartões.
Estádios: compara os locais da competição por quantidade de jogos, gols, média de gols e capacidade.
Insights: reúne análises que vão além dos rankings tradicionais, buscando relações entre diferentes indicadores.
A principal finalidade do projeto não foi apenas apresentar estatísticas, mas transformar os dados em conclusões que ajudem a compreender melhor o desempenho das equipes e dos jogadores.
O dashboard permite observar, por exemplo, que uma seleção pode finalizar muitas vezes e ainda ter baixa eficiência ofensiva. Também possibilita verificar que a equipe com mais gols não necessariamente possui o melhor aproveitamento, ou que um jogador pode liderar em participações em gols mesmo sem ser o artilheiro da competição.
Outras análises permitem comparar ataque e defesa, observar a relação entre finalizações e gols, identificar partidas mais desequilibradas e avaliar quais estádios apresentaram maior movimentação ofensiva.
Assim, o Power BI foi utilizado como uma ferramenta para transformar registros esportivos em comparações, indicadores e análises interativas, facilitando a identificação de padrões e tornando as informações mais acessíveis.
