Como Usar Parâmetros no Power BI para Relatórios Interativos

Tempo de leitura:

4-6 minutos

Neste artigo vais aprender como utilizar Parâmetros no Power BI para criar relatórios mais interativos, dinâmicos e flexíveis.

Ao longo do tutorial, mostro-te três formas práticas de usar parâmetros no Power BI.

  • Criar um parâmetro de campos para alterar dinamicamente a categoria apresentada num gráfico
  • Usar parâmetros para alternar entre diferentes medidas, como média de vendas, quantidade total ou preço unitário médio
  • Criar um parâmetro numérico para simular cenários, como aplicar diferentes percentagens de desconto

Os parâmetros no Power BI permitem transformar relatórios estáticos em experiências interativas, onde o utilizador pode escolher que informação quer analisar.

Vais ver como criar tabelas calculadas automaticamente, como usar segmentações de dados associadas aos parâmetros e como aplicar valores selecionados diretamente em medidas DAX.

Este artigo é ideal para quem já trabalha com Power BI e quer melhorar a experiência de análise nos seus relatórios, tornando-os mais profissionais e adaptáveis às necessidades dos utilizadores.

Exemplo inicial do relatório

O relatório do exemplo é composto por:

Um gráfico combinado de linhas e colunas agrupadas.

Um cartão ou cartão múltiplo para apresentar medidas.

Medidas já criadas para acompanhar o exemplo, como Total de Vendas, Média de Vendas, Preço Unitário Médio e Quantidade Total.

Tabelas relacionadas, por exemplo, transações, produtos, lojas e calendário.

As medidas são as seguintes:

Total Vendas = SUMX(Transações, Transações[Quantidade] * RELATED(Produtos[Preço Unitário]))

Média Vendas = AVERAGEX(Transações, Transações[Quantidade] * RELATED(Produtos[Preço Unitário]))

Preço Unitário Médio = AVERAGE(Produtos[Preço Unitário])

Quantidade Total = SUM(Transações[Quantidade])

Gráfico de barras mostrando o total de vendas por mês, com destaque para as vendas de janeiro a dezembro, junto a dados de total de vendas, média de vendas e quantidade total.

Criar um parâmetro de campos para as categorias do gráfico

O primeiro parâmetro permite trocar dinamicamente a categoria usada no gráfico.

Por exemplo, o mesmo gráfico pode passar a analisar vendas por Loja, Marca, Categoria ou Produto.

Para podermos criar o parâmetro devemos seguir os seguintes passos:

  1. Aceder ao separador Modelação e selecionar a opção -> Novo parâmetro -> Campo
  2. Escolher Campos a colocar no parâmetro.
  3. Adicionar os campos que o utilizador poderá escolher no relatório.
  4. Ativar a opção. Adicionar segmentação de dados a esta página.

Acedemos à opção de criar o novo parâmetro

Gráfico de barras exibindo o total de vendas por mês no Power BI, com meses de janeiro a dezembro e barras azuis representando os valores.

E escolhemos as opções na caixa de diálogo

Interface do Power BI mostrando um gráfico de vendas por mês, com opções para adicionar parâmetros e segmentação de dados.

O Power BI cria automaticamente uma tabela calculada com os campos selecionados.

Esta tabela é usada pelo visual e pela segmentação de dados para controlar a categoria apresentada.

A estrutura gerada é semelhante a uma tabela DAX com a função NAMEOF, permitindo guardar referências aos campos selecionados:

Categorias do Gráfico =
{
    (“Loja”, NAMEOF(Loja[Nome da Loja]), 0),
    (“Marca”, NAMEOF(Produtos[Marca]), 1),
    (“Categoria”, NAMEOF(Produtos[Categoria]), 2),
    (“Produto”, NAMEOF(Produtos[Produto]), 3)
}

Depois de criado o parâmetro, é necessário substituir o campo fixo do eixo do gráfico pelo novo parâmetro.

  1. Selecionar o gráfico que será tornado dinâmico.
  2. No painel Visualizações, localizar o campo usado no Eixo X.
  3. Remover o campo fixo existente, por exemplo Nome do Mês.
  4. Adicionar o campo do parâmetro Categorias do Gráfico ao Eixo X.
  5. Usar a segmentação de dados criada automaticamente para escolher Loja, Marca, Categoria ou Produto.
  6. Testar a alteração do gráfico ao selecionar diferentes opções
Gráfico de barras mostrando o total de vendas por loja, marca, categoria e produto no Power BI, com opções de configuração visíveis.

Se nenhuma opção estiver selecionada na segmentação, o gráfico pode apresentar todos os campos do parâmetro ao mesmo tempo. Para uma experiência mais limpa, usa seleção a opção de única ou deixa uma opção previamente selecionada.

Criar um parâmetro com medidas para as séries do gráfico

O segundo parâmetro permite trocar dinamicamente a medida apresentada numa série do gráfico. Este cenário é útil quando queremos manter uma métrica principal, como Total de Vendas, mas deixar o utilizador escolher a métrica complementar.

  1. Acedemos novamente ao separador Modelação.
  2. Selecionamos a opção -> Novo parâmetro -> Campos.
  3. Adicionar medidas como Média de Vendas, Preço Unitário Médio e Quantidade Total.
  4. Mantemos ativa a opção para criar uma segmentação de dados.
Interface de um gráfico de vendas mostrando parâmetros e campos para ajustes e segmentação de dados.

Agora aplicamos o parâmetro no gráfico combinado, o parâmetro de medidas pode ser colocado na área correspondente à linha. Assim, a série da linha muda conforme a escolha feita na segmentação de dados.

  1. Selecionar o gráfico combinado de linhas e colunas agrupadas.
  2. Manter Total de Vendas como medida base nas colunas.
  3. Remover a medida fixa colocada no Eixo Y da linha, se existir.
  4. Adicionar o parâmetro Cálculos da Série ao Eixo Y da linha.
  5. Selecionar uma medida na segmentação de dados, por exemplo Média de Vendas.
Gráfico de vendas mostrando o total de vendas, média de vendas e quantidade total por marca, com barras azuis e linha de tendência.

Criar um parâmetro numérico para simulação de desconto

O terceiro parâmetro é um parâmetro numérico.

Este tipo de parâmetro é usado para simular cenários, como “o que acontece se aplicarmos um desconto de 10%, 20% ou 50%?

Para criarmos este parâmetro devemos proceder da seguinte forma:

  1. Aceder ao separador Modelação e selecionar -> Novo parâmetro.
  2. Escolher Intervalo numérico.
  3. Na Caixa de diálogo definimos as opções pretendidas para o parâmetro.
Tela de configuração de parâmetros em uma ferramenta de análise de dados, com opções para ajustar variáveis e segmentação de dados.
  • Definimos o mínimo como 0.
  • Definimos o máximo como 1, que representa 100%.
  • Definimos o incremento como 0,1, que representa saltos de 10%.
  • Definimos o valor predefinido como 0,3, ou seja, 30%.

Definimos o tipo de dados como Número decimal.

Depois de criado o parâmetro, o Power BI gera uma tabela baseada na função GENERATESERIES. Se quiseres limitar o desconto máximo a 50%, podes ajustar o valor final da série para 0,5.

Valor de Desconto = GENERATESERIES(0, 0.5, 0.1)

Além da coluna com a série de valores, o Power BI cria também uma medida que devolve o valor selecionado pelo utilizador na segmentação de dados.

A lógica típica é:

Valor de Desconto Selecionado = SELECTEDVALUE(‘Valor de Desconto'[Valor de Desconto], 0.3)

A função SELECTEDVALUE devolve o valor escolhido. Caso não exista seleção, devolve o valor predefinido, neste exemplo 0,3.

Criar medida de preço com desconto

Com o parâmetro numérico criado, podemos construir qualquer medida baseada no parâmetro que funciona como uma “variável”. No exemplo vamos definir uma medida que calcula o preço unitário médio depois de aplicado o desconto.

Preço Unitário com Desconto =

    [Preço Unitário Médio] * (1 – [Valor de Desconto])

Esta medida parte do preço unitário médio e reduz o valor de acordo com a percentagem selecionada pelo utilizador.

Gráfico de vendas com barras azuis representando o total de vendas por marca e uma linha azul mostrando a média de vendas. Informações adicionais incluem preço unitário médio, preço com desconto, total de vendas e quantidade total.

Com os parâmetros no Power BI é possível transformar um relatório estático numa experiência interativa.

Neste tutorial foram usados parâmetros para controlar categorias de análise, alternar medidas no gráfico e simular cenários através de valores numéricos.

Esta técnica é simples de implementar e pode melhorar significativamente a utilidade dos relatórios para diferentes perfis de utilizador.

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