Neste artigo, abordaremos a importância dos filtros na análise de dados e como utilizá-los de forma eficiente no software Tabulo. A compreensão dos diferentes tipos de filtros, suas vantagens e aplicações é essencial para obter insights valiosos a partir de grandes conjuntos de dados.
A Importância dos Filtros na Análise de Dados
Os filtros desempenham um papel crucial na análise de dados, permitindo separar informações relevantes em grandes conjuntos de dados. Eles contribuem para a melhoria da performance e eficiência na identificação de insights e padrões.
- Filtros permitem selecionar e separar informações relevantes em meio a grandes quantidades de dados
- Contribuem para a melhoria da performance e velocidade de análises
- Destacam insights e padrões relevantes
- Evitam sobrecarga de informações desnecessárias
Filtros de Fonte de Dados
Os filtros de Fonte de Dados são aplicados na origem dos dados, permitindo filtrar as informações antes mesmo de serem carregadas nas visualizações e dashboards. Essa camada de filtragem é fundamental para garantir a qualidade e relevância dos dados utilizados nas análises.
- Filtram os dados antes mesmo de serem carregados nas visualizações e dashboards
- Garantem a qualidade e relevância dos dados utilizados nas análises
Filtros Rápidos
Os Filtros Rápidos atuam após o carregamento dos dados nas visualizações e dashboards, permitindo uma filtragem mais dinâmica e interativa. Eles possibilitam ajustes rápidos e personalizados nas análises, facilitando a identificação de informações relevantes.
- Atuam após o carregamento dos dados nas visualizações e dashboards
- Permitem uma filtragem mais dinâmica e interativa
- Facilitam a identificação de informações relevantes
Filtros de Dados na Origem
Os filtros de dados na origem são uma ferramenta poderosa para melhorar a performance e a velocidade, carregando menos dados e impactando todas as visualizações baseadas naquela fonte. Eles permitem filtrar permanentemente os dados na origem, o que é ideal para filtrar categorias e características gerais que não variam entre análises. Por exemplo, é possível filtrar apenas dados de 2019 em diante, manter apenas dados do Brasil ou remover colunas desnecessárias.
- Melhora a performance e a velocidade ao carregar menos dados
- Permite filtrar permanentemente os dados na origem
- Ideal para filtrar categorias e características gerais
- Exemplos de aplicação: filtrar dados por período, país ou remover colunas desnecessárias
Como Aplicar os Filtros de Dados na Origem
Para aplicar os filtros de dados na origem, basta seguir alguns passos simples. Primeiramente, é necessário ir até a aba ‘Base de Dados’ e clicar no ícone de filtro ao lado do nome da fonte de dados. Em seguida, é possível selecionar as colunas, valores ou regras de filtragem desejados e, por fim, clicar em ‘Aplicar Filtro’. Dessa forma, o filtro será aplicado permanentemente aos dados na origem.
- Passos simples para aplicar os filtros de dados na origem
- Seleção de colunas, valores ou regras de filtragem
- Filtro é aplicado permanentemente aos dados na origem
Filtros Rápidos
Os filtros rápidos trabalham filtrando dados já carregados nas visualizações e dashboards, oferecendo vantagens como filtragem interativa e por demanda, controle granular sobre os dados exibidos e fácil utilização por parte dos usuários. No entanto, é importante estar ciente das desvantagens, como o possível impacto na performance com o uso excessivo e a necessidade de cuidado para não filtrar dados em excesso.
- Oferece filtragem interativa e por demanda
- Permite controle granular sobre os dados exibidos
- Fácil utilização por parte dos usuários
- Possíveis desvantagens: impacto na performance com uso excessivo e filtragem em excesso
Aplicações dos Filtros Rápidos
Os filtros rápidos são ideais para permitir que os usuários fatiem e analisem dados sob demanda, aplicando filtros arrastando campos para a área de ‘Filtros’ nas visualizações. Isso proporciona uma forma eficiente de os usuários realizarem análises específicas de acordo com suas necessidades, embora seja necessário ter cuidado para não prejudicar a performance com o uso excessivo desses filtros.
- Permite aos usuários fatiar e analisar dados sob demanda
- Forma eficiente de realizar análises específicas
- Necessidade de cuidado para não prejudicar a performance com o uso excessivo dos filtros
A importância dos filtros em análises de dados
Os filtros temporários são ferramentas fundamentais para destacar insights e realizar análises mais precisas e eficientes. Eles permitem a seleção de dados específicos, como dados de um estado ou cidade, determinadas categorias de produtos ou intervalos específicos de datas.
- Filtrar apenas dados de um estado ou cidade
- Selecionar apenas algumas categorias de produtos
- Escolher intervalo específico de datas
Boas práticas no uso de filtros
Ao utilizar filtros, é importante seguir algumas boas práticas para garantir a eficácia e a performance das análises. Evitar o uso excessivo de filtros rápidos consecutivos, equilibrar com filtros de fonte de dados e avaliar se filtros fixos não são mais adequados em alguns casos são exemplos de práticas recomendadas.
- Evitar muitos filtros rápidos consecutivos
- Equilibrar com filtros de fonte de dados para melhor performance
- Avaliar se filtros fixos não são melhores para alguns casos
Interdependência entre Filtros
Os filtros possuem uma relação de interdependência e hierarquia, onde os filtros de fonte de dados têm prioridade sobre os filtros rápidos. Além disso, os filtros de nível superior impactam os filtros de nível inferior, o que significa que não é possível filtrar mais do que já foi filtrado na fonte de dados. Por outro lado, os filtros rápidos impactam apenas a visualização específica em que foram aplicados.
- Filtros de Fonte de Dados > Filtros Rápidos
- Filtros de nível superior impactam os inferiores
Aprenda mais sobre Dados!
Para complementar seus estudos, recomendo o curso de Introdução ao Python da DNC, onde disponibilizamos 3 aulas 100% gratuitas pra você aproveitar e dar o primeiro passo na área.
Crie uma conta para obter acesso ao curso e dê o primeiro passo para se tornar expert em Dados.
Conclusão
Dominar o uso apropriado de filtros é essencial para análises de dados eficientes. Cada tipo de filtro possui sua aplicação ideal, e é crucial que o analista compreenda suas particularidades e saiba utilizá-los da melhor forma. Os filtros de Fonte de Dados e Filtros Rápidos podem ser utilizados em conjunto para filtrar dados na origem e permitir flexibilidade nas visualizações.
- Dominar o uso apropriado de filtros
- Compreender as particularidades de cada tipo de filtro
- Utilizar filtros de Fonte de Dados e Filtros Rápidos em conjunto
