Descubra como criar e utilizar colunas personalizadas no MetaBase para análises avançadas de dados, permitindo extrair insights valiosos e tomar decisões assertivas.

Criando Colunas Personalizadas e Análises Avançadas no MetaBase

Este artigo aborda a criação de colunas personalizadas no MetaBase para análises mais avançadas nos dados, combinando informações de diferentes colunas em operações matemáticas ou outras transformações.

  • Demonstrar como criar colunas personalizadas no MetaBase para análises mais avançadas.
  • Explorar a combinação de informações de diferentes colunas em operações matemáticas ou outras transformações.
  • Destacar a importância da análise avançada de dados para obter insights mais profundos.

Overview da tabela orders

A tabela orders contém informações sobre os pedidos realizados pelos clientes, incluindo colunas como order_id, user_id, product_id, subtotal, tax, total, gross, discount, created_at e times.

  • Apresentar uma visão geral da tabela orders e suas colunas.
  • Destacar a importância das informações contidas na tabela para análises e insights de negócios.
  • Demonstrar a variedade de dados disponíveis para análises, como faturamento por período, produtos mais vendidos e valor médio dos pedidos por cliente.

Criando colunas personalizadas

No MetaBase, é possível criar colunas personalizadas, como uma coluna de ‘gastos’ que soma outras duas colunas, e uma coluna de ‘faturamento’ que multiplica valores de duas outras colunas.

  • Explicar o processo de criação de colunas personalizadas no MetaBase.
  • Destacar exemplos específicos, como a criação das colunas de ‘gastos’ e ‘faturamento’.
  • Mostrar como essas colunas personalizadas podem enriquecer as análises de dados.

Criação de Colunas Personalizadas

A criação de colunas personalizadas é uma técnica essencial para analisar e interpretar dados de forma mais eficiente. Essa prática permite a aplicação de operações matemáticas, concatenações e extrações de texto para criar novas métricas ou indicadores customizados de acordo com as necessidades de análise.

  • A criação de colunas personalizadas é fundamental para uma análise de dados mais eficiente.
  • Essa prática permite a aplicação de operações matemáticas e concatenações para criar novas métricas.
  • As colunas personalizadas podem ser adaptadas de acordo com as necessidades específicas de análise.

Exemplos Práticos de Criação de Colunas

Dois exemplos práticos de criação de colunas personalizadas são a coluna de gastos e a coluna de faturamento. A coluna de gastos é criada somando os valores da coluna de desconto e taxas, enquanto a coluna de faturamento envolve a multiplicação do subtotal pelo número de vezes que o pedido ocorreu.

  • A coluna de gastos é criada somando os valores da coluna de desconto e taxas.
  • A coluna de faturamento envolve a multiplicação do subtotal pelo número de vezes que o pedido ocorreu.
  • Esses exemplos demonstram como as colunas personalizadas podem ser aplicadas na prática para obter métricas relevantes.

Análises Avançadas com Colunas Personalizadas

Com as colunas personalizadas criadas, é possível realizar análises mais completas e avançadas com os dados. Um exemplo é a análise do faturamento por mês, onde os dados de faturamento por pedido podem ser agregados por período de tempo, como mês ou ano, para visualizar o faturamento total em cada mês.

  • As colunas personalizadas permitem realizar análises mais completas e avançadas com os dados.
  • A análise do faturamento por mês é um exemplo prático de como os dados podem ser agregados e interpretados de forma mais eficiente.
  • Essas análises permitem visualizar o faturamento total em cada mês, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões.

Análise de Dados de Vendas

Ao analisar os dados de vendas, é possível identificar padrões de comportamento dos clientes, entender as variações de vendas ao longo do tempo e identificar meses de pico ou queda nas vendas.

  • Identificar padrões de comportamento dos clientes
  • Entender as variações de vendas ao longo do tempo
  • Identificar meses de pico ou queda nas vendas

Segmentação de Clientes

A análise dos gastos por cliente permite segmentar e analisar clientes de forma mais eficiente, identificando quais gastam mais em descontos e taxas.

  • Segmentar e analisar clientes de forma mais eficiente
  • Identificar clientes que gastam mais em descontos e taxas

Consultas SQL Avançadas

Além de criar consultasID-f945b1e4-83a5-476b-ab3b-79c074c7a48d avançadas, é possível melhorar a visualização e exploração dos dados com gráficos dinâmicos, alterando o tipo de gráfico e aplicando funções de agregação diferentes.

  • Melhorar a visualização e exploração dos dados com gráficos dinâmicos
  • Alterar o tipo de gráfico para facilitar a visualização e entendimento dos dados
  • Aplicar funções de agregação diferentes

Customização no MetaBase

A customização no MetaBase permite criar métricas customizadas de negócio, fazer queries de agregação e visualizações mais completas, entendendo melhor o desempenho geral de indicadores como faturamento e gastos por cliente.

  • Criar métricas customizadas de negócio
  • Fazer queries de agregação e visualizações mais completas
  • Entender melhor o desempenho geral de indicadores como faturamento e gastos por cliente

Conclusão

Dominar a customização no MetaBase é essencial para ir além das análises básicas e acelerar a tomada de decisão de negócios através de dados.