Aprenda a utilizar agregações e cálculos de tabela no Tableau para obter insights poderosos.

Agregações e Cálculos de Tabela

Neste artigo, exploraremos os conceitos de agregações e cálculos de tabela, apresentando sua importância e aplicação em análises de dados.

  • As agregações permitem agrupar e resumir dados, geralmente medidas numéricas, para obter visões resumidas e cálculos estatísticos.
  • Os cálculos de tabela permitem criar novas colunas na tabela contendo cálculos personalizados.
  • Os tópicos abordados incluem tipos de agregações como soma, média, mediana, contagem, entre outros, e tipos de cálculos de tabela como ranking, soma acumulada, diferença, percentual do total.
  • Serão apresentados exemplos e aplicações, incluindo a análise de Pareto e a comparação entre agregações e cálculos de tabela.

Agregações

As agregações permitem resumir e consolidar dados, geralmente medidas numéricas, por meio de operações estatísticas como soma, média, contagem, etc.

  • Exemplos de uso incluem somar as vendas totais por categoria de produto, obter a média de preço dos produtos, contar o número distinto de clientes e encontrar o valor mínimo e máximo de vendas.
  • No Tableau, as agregações são aplicadas automaticamente quando arrastamos campos numéricos para a visualização.
  • Podemos alterar o tipo de agregação aplicada utilizando o menu de contexto ao clicar duas vezes no campo, com opções como soma, média, mediana, contagem, entre outros.

Soma

A soma é uma agregação direta que calcula o total ao somar todos os valores do campo especificado.

  • É muito utilizada para consolidar medidas numéricas, como somar vendas, custos, quantidades, etc.
  • No exemplo da transcrição, a soma é aplicada no campo ‘Total Bruto’ para exibir as vendas totais por categoria de produto.

Média

A média, ou média aritmética, calcula o valor médio de uma medida ao somar todos os valores e dividir pela quantidade de registros.

  • É muito utilizada para encontrar o valor ‘típico’ de uma medida, suavizando variações entre valores muito pequenos e muito grandes.
  • Por exemplo, podemos obter o preço médio dos produtos ou a idade média dos clientes.

Mediana

A mediana representa o valor central dos dados, sendo um conceito importante em estatística.

  • É útil para compreender a distribuição dos dados e identificar valores atípicos.
  • Pode ser aplicada em análises para encontrar o ponto médio de uma distribuição de dados.

Medidas de Tendência Central

Ao analisar conjuntos de dados, é essencial compreender as medidas de tendência central, como a média e a mediana. Enquanto a média é a soma de todos os valores dividida pelo número de elementos, a mediana é o valor central quando os dados estão ordenados. Ela divide os registros em dois grupos igualmente distribuídos: 50% acima e 50% abaixo desse valor central. Diferente da média, a mediana não é influenciada por valores extremos muito altos ou muito baixos. Por isso, é uma medida de tendência central mais robusta e melhor representa a “metade” dos dados. A mediana pode ser obtida no Tableau utilizando a agregação “Percentil 50”.

  • A importância das medidas de tendência central na análise de conjuntos de dados
  • Diferenças entre média e mediana
  • Como a mediana é calculada e sua robustez em relação a valores extremos
  • Utilização da agregação “Percentil 50” no Tableau para obter a mediana

Contagem e Contagem Distinta

No contexto da análise de dados, é crucial compreender a diferença entre contagem e contagem distinta. Enquanto a contagem retorna o número total de registros no campo especificado, a contagem distinta conta quantos valores distintos (únicos) existem nesse campo. A contagem total é útil para saber o tamanho da amostra, enquanto a distinta permite descobrir, por exemplo, quantos clientes únicos fizeram pedidos ou quantos produtos diferentes foram vendidos.

  • Importância de compreender as diferenças entre contagem e contagem distinta
  • Utilidades da contagem total e distinta na análise de dados
  • Exemplos práticos de aplicação da contagem e contagem distinta em análises de negócios

Cálculos de Tabela

Além das agregações padrão, o Tableau permite criar novas colunas na tabela contendo cálculos personalizados por meio da funcionalidade “Cálculos Rápidos de Tabela”. Isso expande muito a capacidade de análise, permitindo derivar novas métricas e indicadores a partir dos dados existentes. Alguns exemplos de cálculos úteis são: Ranking, Soma Acumulada, Diferença e Percentual do Total. O procedimento para criar um novo cálculo envolve arrastar o campo desejado para a visualização, clicar com botão direito e selecionar “Adicionar Cálculo de Tabela” e escolher o tipo de cálculo desejado.

  • Como o Tableau possibilita a criação de cálculos personalizados
  • Exemplos de cálculos úteis e suas aplicações práticas
  • Passos para criar um novo cálculo no Tableau

Ranking

O cálculo de Ranking é uma ferramenta poderosa para ordenar valores de maior para o menor, sendo amplamente utilizado para ranquear indicadores de desempenho, como vendas por vendedor, produtos mais vendidos, clientes mais valiosos, entre outros. Ao aplicar o Ranking, é possível identificar rapidamente os segmentos de maior retorno, como categorias pela receita total, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisão.

  • Importância do cálculo de Ranking na análise de desempenho
  • Aplicações práticas do Ranking em diferentes contextos de negócios
  • Benefícios de utilizar o Ranking para identificar segmentos de maior retorno

Soma Acumulada

A Soma Acumulada, também conhecida como Soma em Execução, é uma ferramenta que calcula a soma à medida que avançamos pelas linhas da tabela. Essa funcionalidade permite analisar o crescimento de uma métrica, como construir o valor total gradualmente. Por exemplo, é possível acompanhar o crescimento da receita ao longo do tempo, fornecendo insights valiosos sobre o desempenho e a evolução de determinada métrica ao longo de um período específico.

  • Utilização da Soma Acumulada para analisar o crescimento de métricas ao longo do tempo
  • Exemplos práticos de aplicação da Soma Acumulada em análises de negócios
  • Benefícios de acompanhar o crescimento de uma métrica por meio da Soma Acumulada

Entendendo a Diferença

O cálculo de Diferença subtrai o valor da linha anterior do valor atual. Isso quantifica o acréscimo incremental a cada linha. Uma aplicação é construir gráficos em cascata, nos quais se decompõe um valor total por meio de diferenças sucessivas. Outro exemplo é calcular o crescimento periódico de uma métrica, como vendas mensais ou lucro por trimestre.

  • Diferença: como é calculada e sua aplicação em gráficos em cascata
  • Utilização para calcular crescimento periódico de métricas como vendas mensais ou lucro por trimestre

Exemplos e Aplicações

Vamos explorar alguns exemplos mais avançados combinando agregações, cálculos de tabela e diferentes tipos de visualização.

  • Exploração de exemplos avançados combinando agregações e cálculos de tabela
  • Utilização de diferentes tipos de visualização para análise de dados

Análise de Pareto

A Análise de Pareto aplica o princípio de que uma pequena parte dos inputs gera a maior parte dos outputs. Por exemplo, 80% das vendas vêm de 20% dos clientes. Isso permite identificar os itens mais significativos e estratégicos entre uma ampla gama de possibilidades.

  • Princípio da Análise de Pareto
  • Identificação dos itens mais significativos e estratégicos entre uma ampla gama de possibilidades

Aplicação da Análise de Pareto no Tableau

Podemos criar uma Análise de Pareto no Tableau utilizando: Soma Acumulada, Percentual Acumulado e Gráfico de Barras. O gráfico resultante apresenta as barras em ordem decrescente do percentual, evidenciando os elementos vitais e a longa cauda de baixa importância.

  • Utilização de Soma Acumulada, Percentual Acumulado e Gráfico de Barras na criação da Análise de Pareto no Tableau
  • Visualização das barras em ordem decrescente do percentual para evidenciar elementos vitais e a longa cauda de baixa importância

Comparação entre Agregações e Cálculos

É importante distinguir Aggregations de Table Calculations: Aggregations criam um novo campo resumido a partir dos dados originais, enquanto Table Calculations geram novas métricas derivadas dos campos existentes. As Aggregations dependem apenas dos dados fontes, enquanto os Table Calculations consideram também a visão e ordenação atual.

  • Diferença entre Aggregations e Table Calculations
  • Dependência dos dados fontes nas Aggregations e consideração da visão e ordenação atual nas Table Calculations

Conclusão

Dominar esses recursos é essencial para evoluir suas habilidades em business intelligence e análise de dados.