Baseado em um case real, com os dados alterados, o painel foi desenvolvido para analisar as vendas de um cliente, podendo visualizar por loja, por produto e grupo de produto, comparações entre ano, visuais que explicam o resultado, apontado os fatores que fazem o resultado crescer ou decair, analisar estoque por loja e no CD (centro de distribuição), entre outros.

• Desafio: Os usuários (coordenação e consultor de vendas) recebem diariamente do cliente um relatório em excel com a venda dos últimos 90 dias e estoque do dia atual. O layout original não permite extrair muitas informações e impossibilita análises além de 90 dias.

• Solução: Fiz uma breve reunião com a coordenação de vendas (que iria consumir o relatório) e entendi a necessidade do seu dia a dia para extrair valor do relatório, perguntei os visuais que deseja e sugeri alguns também. O layout original do relatório não é o ideal para o power bi e para análises mais completas deve haver um histórico acumulando as vendas recebidas diariamente. Fiz um script em python para tratar o layout do relatório e acumular sempre com a venda anterior, possibilitando análises desde o ano de 2019. Por fim foi feita uma reunião com os usuários para apresentação e treinamento no uso da ferramenta.

• DAX: um visual muito bacana foi mostrar para o usuário o tempo de estoque que tem na loja e no CD, que foi baseado na venda média. Dessa forma o usuário pode informar em dias o tempo ideal. Exemplo: entre 30 e 45 dias. Estoques abaixo e acima desse intervalo serão sinalizados. Com esse visual, a equipe de vendas pode negociar melhores pedidos para estoques baixos e promover ações de venda para giro de estoque.

O layout e storytelling foram elaborados no Figma.

Desafio 'Kickstart Linkedin Champion' proposto para o curso na Power BI Experience.

O desafio era entregar uma análise em Dashboard no Power BI utilizando dados próprios da conta do Linkedin.

É possível analisar:

• Total de conexões e a variação percentual entre meses;

• Total acumulado no tempo;

• Competências recebidas e atribuídas;

• Recomendações recebidas;
  Certificações e outros.
  
  O layout e storytelling foram elaborados no Figma.

Dashboard para análise de viagens efetudas no aplicativo da Uber. Em paralelo com Power BI, fiz uso da linguagem Python para exploração e tratamento dos dados e da ferramenta online Figma, para planejamento do layout.

É possível extrair as seguintes informações:

• Localização geográfica;

• Total gasto no geral e por período;

• Dia da semana com maiores solicitações;

• Valor por tipo de serviço;

• Quantidade total de corridas;

• Quilometros percorridos e outros.

Dashboard sobre a tragédia do Titanic, um navio britanico que colidiu com uma geleira, levando a óbito dezenas de pessoas.

É possível extrair as seguintes informações:

• Óbitos e sobreviventes por classe;

• Óbitos e sobreviventes por sexo;

• Óbitos e sobreviventes por idade;

• Total de passageiros e outros.

Dashboard em Power BI para análise dos dados sobre a COVID19 no Brasil.

É possível extrair as seguintes informações:

• Total de casos e óbitos;

• Óbitos por estado;

• Casos e óbitos acumulados;

• Casos por região e outros.

Dashboard em Power BI para acompanhamento do Índice Bovespa. A visualização foi desenvolvida com o obejtivo de estudar a feramenta e sua conexão com dados armazenados no Google Sheets.

É possível extrair as seguintes informações:

• Histórico intraday da movimentação do preço IBOV;

• Crescimento em pontos e percentual intraday e o volume de negociações;

• Ações com maiores volumes;

• Ações com maiores altas e maiores baixas;