Como limpar os dados antes de visualizá-los no Power BI

A regra de ouro da análise de dados é simples, mas brutal: "Entra lixo, sai lixo."

Se você usa o Power BI, provavelmente adora seus recursos de visualização, mas provavelmente odeia a dificuldade de preparar dados para ele. Esteja você lutando com etapas lentas do Power Query ou apenas cansado de ver arquivos confusos quebrando seus painéis no Editor de consultas, limpar os dados antes da importação é o segredo para um fluxo de trabalho sem estresse.

O pesadelo específico: carimbos de data e hora e datas

O maior inimigo de qualquer analista de dados é a coluna Data. Você sabe o que fazer: você importa um conjunto de dados para o Power BI e, de repente, seus gráficos de série temporal são quebrados porque: *Algumas datas são "DD/MM/AAAA" (estilo europeu).

• Outros são "MM-DD-YYYY" (estilo americano).
• Alguns são apenas strings de texto como "12 de janeiro de 2024".

Corrigir isso no Power BI geralmente requer a escrita de funções de análise complexas, a criação de fórmulas rígidas ou a edição manual de células no Excel. É sujeito a erros e enfadonho.

A filosofia do Datastripes: "Aceite tudo, produza um"

Datastripes adota uma abordagem radicalmente diferente para limpeza de dados, especialmente para carimbos de data/hora.

Em vez de solicitar que você escreva um código para definir o formato da data, o Datastripes usa um mecanismo de ingestão inteligente que aceita formatos mistos automaticamente.

1. Ingestão: Você descarta seu Excel ou CSV bruto. Datastripes detecta a coluna Data, mesmo que contenha 5 formatos diferentes misturados.
2. Padronização: O sistema converte tudo automaticamente em um padrão único e universal (ISO 8601).
3. Verificação visual: você vê uma distribuição na linha do tempo imediatamente. Se houver valores discrepantes (por exemplo, uma data no ano de 2099), você os identifica visualmente e os filtra com um clique. Você não se preocupa com como a data está escrita. Você apenas sabe que o que sai é um carimbo de data/hora limpo e classificável.

Além das datas: um pipeline visual

Não se trata apenas de datas. Ao usar um fluxo de nó visual antes de enviar dados para o Power BI, você pode:

• Desduplicar linhas com base em IDs sem escrever SQL.
• Categorias de grupo (por exemplo, transformar "EUA", "EUA" e "EUA" em "Estados Unidos") por meio de uma interface simples.
• Filtrar valores discrepantes visualmente usando histogramas.

Por que não fazer isso apenas no Power BI?

O Power BI foi projetado para visualizar e analisar dados, não necessariamente para limpar arquivos sujos. Quando você sobrecarrega suas etapas lentas do Power Query com lógica de limpeza pesada, seus painéis ficam mais lentos e difíceis de manter.

Ao usar Datastripes como uma camada leve de "pré-processamento", você entrega um conjunto de dados puro ao Power BI.

• Seus painéis carregam mais rápido.
• Suas fórmulas ficam mais simples.
• Você para de depurar formatos de data e começa a encontrar insights.

Experimente

Pare de lutar com CSVs confusos e scripts complexos. Limpe seus dados visualmente em minutos e depois exporte-os para o Power BI.

Experimente o Datastripes gratuitamente e veja seus dados claramente pela primeira vez.