Aplicabilidades
Geocodificação de Endereços:
Localização de Dados: Pode ser usado para converter endereços em coordenadas geográficas (latitude e longitude), o que é útil para aplicações de mapeamento e análise espacial.
Visualização: Ideal para criar mapas de localização em ferramentas como Google Maps ou GIS (Sistema de Informação Geográfica) usando coordenadas.
QlikView | Qlik Sense: Script de Carregamento usando QlikView Scripting Language faz chamadas para a API do Google Geocoding e Processa a Resposta XML
Análise de Dados:
Análise Geoespacial: Pode ser usado para análise de dados baseada em localização, como identificar padrões geográficos ou realizar análises de proximidade.
Segmentação de Mercado: Empresas podem usar coordenadas para segmentar e analisar mercados com base em localização geográfica.
1. Power BI | DAX: Análise Temporal - Vendas por Período Personalizado - Power BI with DAX: Custom Time Period Sales Analysis for Advanced BI Insights
2. Power BI | DAX: Análise Temporal - Tendência de Vendas - Power BI with DAX: Time Trend Analysis for Sales Insights
3. Power BI | DAX: Análise Financeira - Despesas Operacionais - Financial Analysis - Operational Expenses Calculation
4. Power BI | DAX: Análise Financeira - Fluxo de Caixa - Financial Analysis - Cash Flow Calculation and Insights
5. Power BI | DAX: Análise Financeira - Receita por Categoria - Financial Analysis - Revenue by Category
6. Power BI | DAX: Análise Financeira - Lucro Bruto - Financial Analysis - Calculating Gross Profit
7. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Dias em Estoque - Product Analysis - Calculating Days in Stock
8. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Variação de Preço por Produto - Product Analysis - Price Variation by Product
9. Power BI | DAX: Calculated value filtering on column in matrix - Filtering Calculated Values in a Matrix Column
10. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Coluna Calculada? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Calculated Column
11. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Medida? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Measure
12. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Tratando Dados Não Númericos? - How to Format Brazilian ZIP Codes – Handling Non-Numeric Data
13. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Com Máscara Condicional? - How to Format Brazilian ZIP Codes with Conditional Masking
14. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Produtos com Maior Lucro - Product Analysis - Identifying High-Profit Products
15. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Estoque Médio - Product Analysis - Calculating Average Inventory
16. Power BI | DAX: How to add calculated column (Ratio) in matrix visuals - Adding Calculated Column (Ratio) to Matrix Visuals for Enhanced Analysis
17. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Recorrentes - Customer Analysis - Identifying Recurring Customers
18. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Valor Vitalício do Cliente (CLV) - Customer Analysis - Calculating Customer Lifetime Value (CLV)
19. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Taxa de Conversão de Leads - Customer Analysis - Calculating Lead Conversion Rate
20. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Ativos - Customer Analysis - Identifying Active Customers
21. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho Acumulado do Ano - Performance Analysis - Year-to-Date (YTD) Performance Calculation
22. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Margem de Lucro por Produto - Performance Analysis - Profit Margin by Product
23. Power BI | DAX: Como Inserir um Informações de Target, Vindos de outra Tabela, numa Matriz no PBI? - How to Add Target Information from Another Table into a Matrix in Power BI
24. Power BI | DAX: Cálculo de Crescimento Anual - How to Calculate Annual Growth in Power BI
25. Power BI | DAX: Média Móvel de 3 Meses - How to Calculate a 3-Month Moving Average in Power BI
26. Power BI | DAX: Vendas Acumuladas no Ano - How to Track Year-to-Date Sales Using Advanced DAX Formulas
27. Power BI | DAX: Comparação de Desempenho com Ano Anterior - Comparing Current Performance with Previous Year Using Advanced DAX
28. Power BI | DAX: Segmentação de Clientes por Faixa de Faturamento - Customer Segmentation by Revenue Range for Advanced Data Analysis
29. Power BI | DAX: Identificação de Clientes Inativos - Identifying Inactive Customers Using Advanced DAX Formulas
30. Power BI | DAX: Análise de Retenção de Clientes - Customer Retention Analysis Using Advanced DAX Techniques
31. Power BI | DAX: Cálculo de Ticket Médio - How to Calculate Average Ticket Value Using DAX Formulas
32. Power BI | DAX: Identificação de Produtos Mais Vendidos - Identifying Best-Selling Products Using DAX Formulas
33. Power BI | DAX: Cálculo de Margem de Lucro - How to Calculate Profit Margin Using DAX Formulas
34. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Variação Percentual Mensal de Vendas - Monthly Sales Percent Change Using DAX
35. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas Média por Cliente - Sales Analysis – Average Sales per Customer Using DAX
36. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Contribuição de Vendas por Produto - Sales Analysis – Sales Contribution by Product Using DAX
37. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas de Produtos com Maior Crescimento - Sales Analysis – Top Growing Products by Sales Growth Using DAX
38. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho por Região - Performance Analysis – Regional Performance Insights Using DAX
39. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Ranking de Vendas por Vendedor - Sales Performance Analysis – Ranking Sales by Salesperson Using DAX
Integração com Outras Ferramentas:
Relatórios e Dashboards: Integrar dados de localização em relatórios e dashboards no Excel para visualização e análise.
Automatização: Automatizar a coleta de dados geoespaciais para processos de negócios que requerem localização, como planejamento de rotas ou logística.
Verificação e Validação de Endereços:
Correção de Dados: Verificar a precisão dos endereços em uma base de dados e corrigir ou normalizar os dados de endereço.
Aqui estão algumas características do código:
Sintaxe de Carregamento de Dados: O uso de LOAD, RESIDENT, e LEFT JOIN são características específicas da linguagem de script de QlikView.
Variáveis e Loops: O uso de variáveis com let e loops com for são comuns em scripts QlikView para processamento iterativo de dados.
Manipulação de Dados: O código inclui operações como DROP TABLE, NoConcatenate, e SLEEP, que são típicas de scripts QlikView para manipulação de dados e controle do fluxo de execução.
Chamadas de API e Processamento de XML: O código faz chamadas para a API do Google Geocoding e processa a resposta XML, o que é uma prática comum em scripts QlikView para integrar dados externos.
Formatação de Resultados: O uso de IF e ISNULL para tratamento condicional e filtragem é uma prática comum em scripts QlikView.
Instruções de Script de Carregamento: A estrutura geral de carregamento e transformação de dados é consistente com o estilo do QlikView, incluindo a criação de tabelas intermediárias e a junção de dados.
Correção e Melhorias no Código
Aqui estão algumas correções e melhorias no script, com pontos a considerar:
Formatação e Consistência: Verifique se todos os nomes das tabelas e colunas estão corretos e consistentes. Assegure-se de que todos os nomes usados são os mesmos que estão no seu ambiente QlikView.
Tratamento de Erros e Logs: Adicione instruções para registrar erros ou inconsistências que possam ocorrer durante a execução do script.
Eficiência e Desempenho: Considere otimizar o script para melhorar a eficiência, como reduzir o número de chamadas à API ou melhorar a lógica de junção.
Segurança e Controle: Certifique-se de que o script está seguro, especialmente ao fazer chamadas a APIs externas, e que está gerenciando dados sensíveis de maneira apropriada.
Aqui está uma versão limpa do código:
//BUSCA DE COORDENADAS ATRAVÉS DA API DO GOOGLE
SET ErrorMode = 0;
[Tabela_endereços]:
LOAD DISTINCT
ChavePrincipal,
RowNo() AS chaveunica,
rua & '&' & numero & '&' & cidade & '&' & pais AS EndereçoTratado
FROM ....; // Especificar a origem dos dados
// Faz um tratamento caso seja preciso
[Maior Linha]:
LOAD MAX(chaveunica) AS maxLinhas
RESIDENT [Tabela_endereços];
LET vMaxLinhas = Peek('maxLinhas');
FOR i = 1 TO $(vMaxLinhas)
// Ou FOR i = 1 TO 1249, assim por diante.
LOAD
EndereçoTratado AS logradouro
RESIDENT [Tabela_endereços]
WHERE chaveunica = $(i);
LET vRegistro = Peek('logradouro');
GeocodeResponse:
LOAD $(i) AS chaveunica,
[result/geometry/location/lat] AS Latitude,
[result/geometry/location/lng] AS Longitude,
%Key_GeocodeResponse_62C7A0A69859D655,
[result/geometry/location_type] AS location_type,
status
FROM [http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?address=$(vRegistro)&sensor=false] (XmlSimple, Table is [GeocodeResponse]);
address_component:
LOAD $(i) AS chaveunica,
long_name AS Itens,
%Key_address_component_3D78D9B402C68EA5 AS codigo,
%Key_GeocodeResponse_62C7A0A69859D655 AS key
FROM [http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?address=$(vRegistro)&sensor=false] (XmlSimple, Table is [GeocodeResponse/result/address_component]);
DROP TABLE GeocodeResponse;
SLEEP(700);
NEXT
LEFT JOIN (Tabela_endereços)
LOAD
chaveunica,
status
RESIDENT GeocodeResponse;
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
location_type
RESIDENT GeocodeResponse;
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
Latitude
RESIDENT GeocodeResponse;
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
Longitude
RESIDENT GeocodeResponse;
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 9, Itens) AS Rua
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 9, Itens)) = FALSE();
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 13, Itens) AS Bairro
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 13, Itens)) = FALSE();
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 5, Itens) AS Número
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 5, Itens)) = FALSE();
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 18, Itens) AS Cidade
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 18, Itens)) = FALSE();
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 23, Itens) AS Estado
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 23, Itens)) = FALSE();
LEFT JOIN
LOAD
chaveunica,
IF(codigo = 33, Itens) AS cep
RESIDENT address_component
WHERE ISNULL(IF(codigo = 33, Itens)) = FALSE();
[Final]:
NOCONCATENATE LOAD
ChavePrincipal,
cep,
chaveunica,
EndereçoTratado,
status,
location_type,
Latitude,
Longitude,
Rua,
Bairro,
Número,
Cidade,
Estado
RESIDENT Tabela_endereços
WHERE ISNULL(Latitude) = FALSE() AND Latitude <> '';
DROP TABLE GeocodeResponse;
DROP TABLE [Maior Linha];
DROP TABLE address_component;
DROP TABLE Tabela_endereços;
STORE Final INTO ; // Especificar o destino do armazenamento
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