Descubra como explorar análises avançadas no MetaBase utilizando Perguntas Customizadas. Aprenda a criar consultas SQL personalizadas para extrair insights valiosos dos seus dados.

O Que São Perguntas Customizadas

As Perguntas Customizadas são consultas SQL que permitem que você faça praticamente qualquer tipo de análise nos seus dados sem precisar conhecer a linguagem SQL. Ao invés de ficar restrito às opções padrão de filtros e agrupamentos, você pode escrever suas próprias consultas SQL dentro do MetaBase utilizando uma interface simples. Isso te dá muito mais flexibilidade para responder às perguntas que você tem sobre seus dados.

  • Encontrar tendências específicas
  • Calcular métricas personalizadas
  • Juntar dados de várias tabelas

Criando sua Primeira Pergunta Customizada

Para criar uma Pergunta Customizada, basta seguir os seguintes passos: Clique no ícone ‘Adicionar Pergunta’ no canto superior direito. Selecione a opção ‘Pergunta SQL‘. Você será levado para o editor visual de Perguntas SQL. Comece arrastando as tabelas que deseja utilizar para a área de trabalho. Em seguida, arraste os campos específicos das tabelas para incluir na sua consulta. O MetaBase já cria automaticamente a consulta SQL para você.

  • Arrastar as tabelas desejadas para a área de trabalho
  • Selecionar os campos específicos das tabelas para a consulta
  • Executar a consulta após a criação

União de Tabelas para Análise de Dados

A consulta apresentada demonstra a união de tabelas Customers e Orders, resultando em uma lista com o nome do cliente e o id do pedido. Essa é uma prática comum em análise de dados, permitindo combinar informações de diferentes fontes para obter insights mais abrangentes.

  • União de tabelas é essencial para análise de dados em bancos relacionais
  • Combinação de informações de diferentes fontes pode fornecer insights mais abrangentes
  • A consulta exemplificada pode ser adaptada para diversas situações de análise de dados

Ordenação com ORDER BY

A cláusula ORDER BY permite ordenar os resultados de uma consulta por uma ou mais colunas, em ordem crescente ou decrescente. Essa funcionalidade é útil para diversas finalidades, como ordenar produtos pelo preço ou clientes pela data de registro.

  • ORDER BY é útil para ordenar resultados de consultas de acordo com critérios específicos
  • Permite ordenação crescente ou decrescente com base em uma ou mais colunas
  • Facilita a visualização e análise dos dados de forma organizada

Limitação de Linhas com LIMIT

Em algumas situações, pode ser desnecessário retornar todas as linhas de uma tabela ou consulta. O uso do LIMIT permite especificar um número máximo de linhas a serem retornadas, o que pode melhorar a performance, destacar informações importantes e facilitar testes de consultas.

  • LIMIT ajuda a melhorar a performance ao retornar um subconjunto de linhas
  • Destaca informações importantes ao exibir apenas um número específico de linhas
  • Útil para testar consultas ao retornar apenas um subconjunto dos dados

Criando Colunas com Expressões

A cláusula SELECT permite a criação de novas colunas com valores calculados, utilizando expressões para realizar operações como concatenação de texto, cálculos matemáticos, formatação de datas, entre outros. Essa funcionalidade enriquece a análise, possibilitando o cálculo de métricas personalizadas para atender às necessidades de negócio.

  • Expressões na cláusula SELECT permitem a criação de colunas com valores calculados
  • Possibilita o cálculo de métricas personalizadas para análises mais específicas
  • Enriquece a análise de dados ao permitir operações customizadas

Introdução ao Case Prático: Top 10 Maiores Descontos

Neste artigo, vamos explorar um case prático sobre como identificar os 10 pedidos com os maiores percentuais de desconto no ano de 2019, utilizando técnicas avançadas de análise de dados. Veremos passo a passo como realizar essa análise e extrair insights valiosos para o negócio.

  • Exploração de um case prático real para análise de dados
  • Identificação dos 10 pedidos com maiores descontos em 2019
  • Utilização de técnicas avançadas de análise de dados para extrair insights valiosos

Passo 1: Extração dos Dados da Tabela OrderDetails

Para iniciar a análise, é necessário extrair os dados da tabela OrderDetails, que contém informações detalhadas sobre cada item pedido, incluindo preço unitário, quantidade e desconto aplicado.

  • Extração de dados da tabela OrderDetails
  • Detalhes sobre cada item pedido, como preço unitário, quantidade e desconto
  • Preparação para cálculo do percentual de desconto em cada item

Passo 2: Criação da Coluna Personalizada

Neste passo, vamos criar uma coluna personalizada chamada ‘DiscountPercent’ para calcular o percentual de desconto aplicado em cada item pedido. Isso será feito através de uma fórmula que leva em consideração o valor do desconto e o preço total do item.

  • Criação da coluna ‘DiscountPercent’ para cálculo do percentual de desconto
  • Fórmula para calcular o percentual de desconto em cada item pedido
  • Utilização de colunas personalizadas para análise mais detalhada dos dados

Passo 3: Agregação dos Registros e Cálculo dos Valores Totais

Após calcular o percentual de desconto em cada item, é necessário agregar os registros pelo campo OrderID para somar os valores totais de cada pedido, incluindo o valor total dos itens e o valor total dos descontos aplicados.

  • Agregação dos registros pelo campo OrderID
  • Cálculo dos valores totais de cada pedido, incluindo itens e descontos
  • Preparação dos dados para análise dos 10 maiores descontos em 2019

Passo 4: Junção de Dados da Tabela Orders e Filtragem por Data

Neste último passo, iremos juntar os dados da tabela Orders para filtrar apenas os pedidos realizados em 2019. Em seguida, ordenaremos os resultados pelo percentual de desconto, identificando assim os 10 pedidos com os maiores descontos dados durante o ano.

  • Junção de dados da tabela Orders para filtragem dos pedidos de 2019
  • Ordenação dos resultados pelo percentual de desconto
  • Identificação dos 10 pedidos com maiores descontos em 2019

Considerações Finais sobre a Análise de Dados

Ao dominar as técnicas apresentadas neste artigo, será possível extrair insights valiosos dos dados da empresa, identificando oportunidades de melhoria e tomada de decisões estratégicas com base em informações concretas.

  • Importância da análise de dados para identificação de oportunidades de melhoria
  • Utilização de insights para tomada de decisões estratégicas
  • Valor das informações concretas na condução do negócio

Conclusão

Dominar as técnicas de Perguntas Customizadas no MetaBase permite aproveitar todo o poder da ferramenta para obter insights valiosos e tomar melhores decisões de negócios.