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Analise de dados de futebol

Teste_WorCup_2022

Analise de dados de futebol Critérios avaliadas:

• Linguagem M: Tratamento de dados, criação de colunas, mesclagens
• Linguagem DAX: criação de métricas;
• Modelagem e relacionamentos;
• Indicadores/bookmarks;
• Tooltips;
• Visual.

O link para baixar o arquivo está disponível aqui

Soluções Utilizadas

• Pentaho
• SQL Server
• Power BI

Fluxo de ETL

Transformação Pentaho

• Ferramenta utilizada para preencher campos nulos, mudar tipo dos dados, fazer carga no sql, etc.

Linguagem M: Tratamento de dados, criação de colunas, mesclagens

• Algumas expressões usadas em M, porém não usei muitas, pois boa parte do tratamento foi feito no Pentaho

let
    Fonte = Sql.Databases("DESKTOP-a4sfcc1d7d"),
    soccer = Fonte{[Name="soccer"]}[Data],
    dbo_player_keepers = soccer{[Schema="dbo",Item="player_keepers"]}[Data]
in
    dbo_player_keepers

= Table.TransformColumnTypes(Fonte,{{"id_position", type text}, {"nm_descricao", type text}})

= Table.NestedJoin(dbo_player_stats, {"position"}, dim_position, {"id_position"}, "dim_position", JoinKind.LeftOuter)

Linguagem DAX: criação de métricas

• Criei apenas algumas métricas simples, usei mais nos cards

goals = SUM(player_stats[goals]) 

goals = SUM(player_stats[goals]) 

Modelagem e relacionamentos

• A modelagem foi a star schema, que possui algumas vantagens como: Simplicidade, Desempenho de consulta, Facilidade de manutenção, Facilidade de consulta e análise e Flexibilidade.

Indicadores/bookmarks

• Criei indicadores que limpam os filtros e usei como botão para facilitar a experiência do usuário

Tooltips

• As tooltips criadas foi de detalhamento de quais jogadores receberam cartão amarelo ou vermelho.

Documentação

• A documentação foi criada usando a ferramenta Power BI Helper, onde é possível vizualisar mais detalhes de tabelas que foram usadas ou tão, todas as relações, quais foram as formulas usadas, quais informações tem em ca file da coluna, entre vários outros detalhes.

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