Desafio de Projeto DIO Processando e Transformando Dados com Power BI

Este projeto foi desenvolvido integrando uma base de dados MySQL com o uso do MySQL Workbench e Power BI. Após a construção e o tratamento da base de dados via Power Query, os dados foram exportados e ativados na nuvem, acessíveis através do link abaixo da imagem. Essa plataforma permite interações e comparações claras e objetivas dos dados por meio de gráficos de fácil compreensão. O objetivo do projeto é caracterizar os dados, que provêm de uma base de teste local, devido à impossibilidade de criar uma conta gratuita no Azure por falta de cartão de crédito.

Fonte: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZjNkZTYzYTEtZjExMy00ZGI2LThjYzUtYTJjYjYxZjc1ZmI1IiwidCI6ImRmODY3OWNkLWE4MGUtNDVkOC05OWFjLWM4M2VkN2ZmOTVhMCJ9&pageName=ReportSection

Análise do Gráfico da Company Aju

1. Distribuição de Departamentos e Colaboradores:

   • Existem três departamentos: Administração, Headquarters e Research.
   • O departamento de Research possui o maior número de funcionários (3), seguido pela Administração (2) e Headquarters (2).

2. Horas Trabalhadas por Departamento:

   • O total de horas trabalhadas é 275.
   • O departamento de Headquarters tem a maior quantidade de horas trabalhadas (44%), seguido por Research (29%) e Administração (27%).

3. Gerenciamento de Funcionários:

   • Cada gerente (Elizabeth, Michael, Joy e Theodore) é responsável por 7 funcionários.

4. Salário por Funcionário:

   • James é o funcionário com o salário mais alto, seguido por Jennifer, Franklin e Ramesh.
   • Ahmad, Alicia e Joyce estão na faixa mais baixa de salários (45,45%).

5. Localização dos Colaboradores:

   • Os funcionários estão distribuídos em quatro locais: Bellaire, Houston, Stafford e Sugarland.

6. Horas Trabalhadas por Funcionário:

   • Ahmad, Alicia, Franklin, James, Jennifer, John, Joyce e Ramesh são os funcionários cujas horas trabalhadas foram analisadas, destacando diferentes níveis de contribuição em horas.

Esses insights esclarecem a distribuição de recursos humanos, a carga de trabalho, os salários e a gestão de funcionários na empresa.

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Tabela: departament

Coluna	Tipo
ID_Departament	Inteiro
Dname	Texto
Dnumber	Inteiro
Mgr_ssn	Desconhecido
Mgr_start_date	Desconhecido
Dept_create_date	Desconhecido

Resumo das Transformações:

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Remoção das colunas "azure_company_aju.dept_locations", "azure_company_aju.employee" e "azure_company_aju.project".
3. Adição de um índice à tabela.
4. Reordenação das colunas.
5. Renomeação da coluna de índice para "ID_Departament".

Tabela: dependent

Coluna	Tipo
ID_Dependent	Inteiro
Dependent_name	Texto
Relationship	Texto
Sex	Texto
Date	Data
Essn	Desconhecido
ID_Calendar	Inteiro

Resumo das Transformações (tabela "dependent"):

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Remoção da coluna "azure_company_aju.employee".
3. Renomeação da coluna "Bdate" para "Date".
4. Adição de um índice à tabela.
5. Reordenação das colunas.
6. Mesclagem com a tabela "calendar_base" com base na coluna "Date".
7. Expansão da tabela mesclada.
8. Remoção da coluna "Date".

Tabela: calendar_base

Coluna	Tipo
ID_Calendar	Inteiro
Date	Data
Dia	Inteiro
Nome do Dia	Texto
Nome do Mês	Texto
Ano	Inteiro

Resumo das Transformações (tabela "calendar_base"):

1. Criação de uma lista de datas a partir de 01/01/1900 até a data atual.
2. Conversão da lista em uma tabela.
3. Renomeação das colunas.
4. Adição de um índice à tabela.
5. Reordenação das colunas.

Tabela: dept_locations

Coluna	Tipo
ID_Dept_Locations	Inteiro
Dlocation	Texto
Dnumber	Inteiro

Resumo das Transformações:

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Remoção da coluna "azure_company_aju.departament".
3. Adição de um índice à tabela.
4. Reordenação das colunas.
5. Renomeação da coluna de índice para "ID_Dept_Locations".

Tabela: employee

Coluna	Tipo
ID_Employee	Inteiro
Fname	Texto
Minit	Texto
Lname	Texto
Ssn	Texto
Date	Data
Address	Texto
Sex	Texto
Salary	Desconhecido
Super_ssn	Texto
Dno	Inteiro

Resumo das Transformações (tabela "employee"):

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Substituição de valores nulos na coluna "Super_ssn" por "000000000".
3. Remoção das colunas "azure_company_aju.departament", "azure_company_aju.dependent" e "azure_company_aju.works_on".
4. Renomeação da coluna "Bdate" para "Date".
5. Adição de um índice à tabela.
6. Reordenação das colunas.
7. Mesclagem com a tabela "calendar_base" com base na coluna "Date".
8. Expansão da tabela mesclada.

Tabela: calendar_base

Coluna	Tipo
ID_Calendar	Inteiro
Date	Data
Dia	Inteiro
Nome do Dia	Texto
Nome do Mês	Texto
Ano	Inteiro

Resumo das Transformações (tabela "calendar_base"):

1. Criação de uma lista de datas a partir de 01/01/1900 até a data atual.
2. Conversão da lista em uma tabela.
3. Adição de colunas para o dia, nome do dia, nome do mês e ano.
4. Adição de um índice à tabela.
5. Reordenação das colunas.

Tabela: project

Coluna	Tipo
ID_Project	Inteiro
Pname	Texto
Pnumber	Inteiro
Plocation	Texto
Dnum	Inteiro

Resumo das Transformações:

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Remoção das colunas "azure_company_aju.departament" e "azure_company_aju.works_on".
3. Classificação das linhas pela coluna "Pname" em ordem ascendente.
4. Adição de um índice à tabela.
5. Reordenação das colunas.
6. Renomeação da coluna de índice para "ID_Project".

Claro! Aqui está a documentação completa da tabela "works_on":

Tabela: works_on

Coluna	Tipo
ID_Works_On	Inteiro
Essn	Texto
Pno	Inteiro
Hours	Desconhecido

Resumo das Transformações:

1. Conexão com o banco de dados MySQL "azure_company_aju".
2. Remoção das colunas "azure_company_aju.employee" e "azure_company_aju.project".
3. Adição de um índice à tabela.
4. Reordenação das colunas.
5. Renomeação da coluna de índice para "ID_Works_On".
6. Adição da coluna "HoursTime", calculada multiplicando a coluna "Hours" por 86400 (segundos em um dia).
7. Remoção da coluna "HoursTime".
8. Substituição dos valores de "Hours" igual a 0 pela média, que é 17.5.

Claro! Aqui está a documentação completa da tabela "calendar_base":

Tabela: calendar_base

Coluna	Tipo
ID_Calendar	Inteiro
Date	Data
Dia	Inteiro
Nome do Dia	Texto
Nome do Mês	Texto
Ano	Inteiro

Resumo das Transformações:

1. Geração de uma lista de datas a partir de 01/01/1900 até a data atual.
2. Conversão da lista de datas em uma tabela.
3. Renomeação da coluna da tabela para "Date".
4. Transformação do tipo de dados da coluna "Date" para tipo data.
5. Adição da coluna "Dia", que extrai o dia da data.
6. Adição da coluna "Nome do Dia", que mostra o nome do dia da semana.
7. Adição da coluna "Nome do Mês", que mostra o nome do mês.
8. Adição da coluna "Ano", que extrai o ano da data.
9. Adição de um índice à tabela.
10. Reordenação das colunas.
11. Renomeação da coluna de índice para "ID_Calendar".

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