Mini-Projecto · Dashboard de vendas em Power BI
Contexto
A "Bica & Companhia", uma pequena cadeia de 4 lojas de café e produtos gourmet, entrega-te um export de vendas em CSV e pede um dashboard que a gerência possa consultar todos os meses para responder a: como vão as vendas por loja, por categoria e ao longo do tempo?
Trabalhas individualmente ou a pares, em Power BI Desktop, e no fim apresentas o dashboard como o farias à gerência.
Requisitos
Funcionais
- Importar e limpar os dados de vendas (Power Query).
- Construir um modelo dimensional (factos + dimensões, relacionamentos).
- Criar, no mínimo, as medidas: Total de Vendas, Nº de Vendas, Ticket Médio e uma comparação temporal (ex.: vendas por ano).
- Um dashboard de 1 página com: KPIs no topo, evolução no tempo, vendas por categoria e por loja, e segmentações (ano e loja).
Não-funcionais
- O Atualizar deve reprocessar tudo sem passos manuais.
- Dados pessoais agregados/anonimizados (RGPD).
- Design legível: títulos, unidades, cores com significado.
Fases
Fase 1 · Explorar e planear (1h) Abrir o CSV, perceber as colunas, decidir factos e dimensões, esboçar o modelo em papel.
Fase 2 · ETL (2h)
Importar no Power Query, limpar (filtrar cancelados/nulos, corrigir tipos), criar coluna Total se faltar, e separar/duplicar consultas para as dimensões.
Fase 3 · Modelo (1h)
Criar Dim_Tempo, ligar as tabelas na vista Modelo com cardinalidade 1→muitos.
Fase 4 · DAX (2h) Escrever as medidas pedidas. Testá-las numa tabela antes de as usar nos visuais.
Fase 5 · Dashboard (3h) Montar a página: cartões de KPI, gráfico de linhas (evolução), barras (categoria e loja), slicers. Afinar cores, títulos e formatação.
Fase 6 · Apresentar (1h) Mostrar o dashboard à turma como se fosse à gerência: que decisões permite tomar.
Critérios de avaliação
| Critério | Peso |
|---|---|
| ETL correto e repetível | 20% |
| Modelo dimensional bem construído | 20% |
| Medidas DAX corretas | 20% |
| Dashboard claro e interativo | 25% |
| Boas práticas (RGPD, design, organização) | 15% |
Erros comuns
- Meter tudo numa tabela só (sem dimensões) — modelo lento e confuso.
DataVendacomo texto — impede análise temporal e drill-down.- Usar colunas calculadas onde deviam ser medidas (não reagem aos filtros).
- Dashboard com 15 visuais — ninguém lê. Menos é mais.
- Mostrar nome/NIF de clientes sem necessidade (RGPD).
Bónus (opcional)
- Medida de variação vs ano anterior (com
CALCULATE+DATEADD). - Página de detalhe com drill-through por loja.
- Publicar no Power BI Service e partilhar um link (se houver conta).
Reflexão
No relatório final, responde: que decisão de negócio o teu dashboard permite tomar que uma folha de Excel em bruto não permitia? Dá um exemplo concreto com os dados da Bica & Companhia.