Primeiro, vamos falar sobre o Power BI, é uma ferramenta de análise e visualização de dados fornecida pela Microsoft, o Power BI Desktop é gratuito para download em seu computador local, mas o serviço Power BI está disponível com licenças. Se você é um estudante e deseja aprender o Power BI, pode optar pela licença de estudante, é gratuito para uso por um ano, mas com recursos limitados.
Tudo o que você precisa fazer é acessar o site do Microsoft Power BI, acessar a seção de lançamento do produto e clicar em Power BI para estudantes. Os documentos necessários para obter a licença de estudante do Power BI seriam seu número de identificação da faculdade, carteira de estudante com sua fotografia anexada e você deve se matricular em qualquer curso específico.
Agora vamos ao tópico, você já tentou trabalhar em algum dado relacionado à pesquisa, caso sim, você deve ter encontrado um problema de transformação de colunas como no cenário criado abaixo.
Tabela de declaração do problema:
| Id | Coluna de Pergunta | Coluna de Resposta |
| 1 | A | 1 resposta em formato inteiro |
| 2 | B | Resposta de formato de string |
| 3 | A | 1 |
| 4 | C | Formato de data e hora Resposta |
| 5 | D | 4 |
| 6 | B | Resposta de formato de string |
Agora vamos descrever a tabela acima para você, a primeira coluna é ID, a segunda coluna é sua coluna de pergunta na qual as perguntas estão sendo armazenadas (A, B, C, D são perguntas para, por exemplo) e a terceira, a última coluna é de respostas nas quais estamos armazenando nossas respostas em diferentes formatos de valor, por exemplo, (Integer, Date Time, valores do tipo string) em uma única coluna.
Agora você deseja visualizar cada pergunta e seus valores em suas colunas individuais, assim como na tabela abaixo, mas todas as perguntas são armazenadas em uma coluna (Coluna de perguntas) na tabela superior, então não é possível agora, então vamos criar uma solução para isso.
Tabela de declaração de alma:
| ID | A | B | C | D | |
| 1 | 1 resposta em formato inteiro | Resposta de formato de string | Formato de data e hora Resposta | 4 | |
| 2 | 1 resposta em formato inteiro | Resposta de formato de string |
Além disso, leia: Power BI: ferramenta de visualização de dados e business intelligence
Estamos usando um exemplo ao vivo de dados para sua compreensão. Por favor, siga as imagens abaixo:
Figura 1: Coluna de nome é nossa colunas de perguntas em que muitas perguntas estão lá e são de natureza repetitiva também:
Figura 2: respostas estão armazenando no resco_value_label_c coluna.
Atual queremos fazer uma coluna para cada pergunta e as respostas para cada pergunta individual devem ser armazenadas em sua coluna de pergunta relacionada, então, para fazer isso, siga esta abordagem:
- Abra o Editor do Power Query
- Clique na guia transformar no menu
- Agora clique em Coluna Dinâmica
Estamos compartilhando a captura de tela de cada etapa:
Figura 3: Etapa 1
Figura 4: Etapa 2
Agora selecione o Coluna de perguntas que você deseja transformar e clique em articulação conforme mostrado nas etapas abaixo:
Figura 5: Passo 3- Selecione a coluna que você deseja dinamizar e clique em Coluna Pivot.
Agora selecione o Coluna de valor (A coluna de resposta de onde você deseja fornecer os valores para as colunas criadas pela Newley) e clique em avançado opções e não aplique nenhuma agregação se desejar suas respostas como estão, ou caso queira aplicar qualquer agregação em seus dados, você pode aplicar a partir daqui.
Figura 6: Selecione a coluna de resposta em “coluna de valor"
Agora clique em Ok e aguarde a etapa para aplicar.
Agora você notará que há uma coluna individual para cada questão e seus valores também estão presentes nelas.
Figura 7: Cada questão tornou-se uma nova coluna; no caso de questões repetitivas, criará apenas uma questão para elas.
Então agora a tabela acima ficará neste formato:
| ID | A | B | C | D |
| 1 | 1 resposta em formato inteiro | Resposta de formato de string | Formato de data e hora Resposta | 4 |
| 2 | 1 resposta em formato inteiro | Resposta de formato de string | ||
| 3 |
Além disso, leia: Microsoft Ignite, novembro de 2021 - novos anúncios e recursos da Power Platform
Conclusão
Portanto, o Pivot é simples e descomplicado de realizar, mas você deve ser cauteloso em relação à natureza e qualidade do conjunto de dados de origem. Se for normal ter um nome duplicado nos dados de origem, a agregação deverá ser definida adequadamente. Se você espera que cada nome ocorra uma vez, defini-lo como “Não agregar” funciona bem porque você pode utilizar o mecanismo de tratamento de erros no Power Query para gerenciar o erro de alguma forma.
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