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BI - Modelagem - Dashboard - Data Visualization
Mayke Silva
BI - Modelagem - Dashboard - Data Visualization
Mayke Silva
Dashboard Completo: ACESSAR
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.
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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.
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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.
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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 QlikView para análise e acompanhamento das vendas de um cliente (Sell Out).
É possível extrair as seguintes informações:
Meta vs. Realizado
Venda e Positivação por mês
Ticket médio;
Resultado da equipe e previsão de fechamento;
Resultado por produto e regional e outros.
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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;