Preparando dados para dashboard – Exemplo Google Data Studio

Nem sempre os dados estão no formato correto para criação de relatórios. É muito comum termos que realizar algumas limpezas e transformações para que tenhamos menos trabalho durante a criação daquele dashboard! Neste artigo vou exibir um caso de uso no qual passei por esta situação.

Os dados são muito simples: referem-se aos dados de census de algumas regiões. O relatório final foi publicado neste link https://datastudio.google.com/u/0/reporting/02213feb-63fd-4ef8-8cc7-be17e3c5159b e as instruções de uso do relatório podem ser acessadas no meu repositório https://github.com/weslleymoura/hackinganalytics/tree/master/data_prep_dashboard_google_data_studio

Porém, o que eu realmente quero mostrar neste artigo é o pré-processamento que tive que fazer nos dados para que fosse possível criar o relatório. Por exemplo, transposição de dados, mapeamento, agrupamento e cálculo de métricas do tipo period over period.

Acesse meu notebook aqui https://anaconda.org/weslleymoura/data_preparation_for_dashboarding/notebook. Espero que tenha alguma utilidade para você algum dia!

Abraços!

Criando um modelo com R Services

 

Olá pessoal! Neste post vou falar um pouco sobre o recurso R Services, que pertence à plataforma Microsoft SQL Server. Em breve uma versão similar deste artigo, porém um pouco mais completa do ponto de vista teórico, será publicada na revista SQL Magazine…vou compartilhar o link assim que tê-lo em mãos (aos assinantes). Agora, vamos para a nossa aventura em um dos mais recentes recursos de analytics da Microsoft! Na minha opinião, vale muito a pena testá-lo.

Criando uma aplicação para análise de dados em 10 minutos com Shiny App

Olá pessoal.

Neste primeiro post em português vou mostrar como criar um protótipo da sua própria aplicação de análise de dados. É isso mesmo, você vai aprender a criar seu próprio “data product”.

Veja aqui como será nosso produto final: https://weslleymoura.shinyapps.io/ClusteringWithShiny
(Para testar, crie um arquivo .CSV com cabeçalho e insira os dados que gostaria de usar como teste)