Comparação Orçamento vs Realizado com Codificação de Cores em DAX

Comparação Orçamento vs Realizado com Codificação de Cores em DAX

#ProgramaçãoGlobal #DAX #PowerBI #FinancialAnalysis #CostControl #BudgetVariance


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A comparação entre valores reais e orçados é fundamental para controlar os custos e o desempenho financeiro. Este código DAX (Data Analysis Expressions - Trata-se de uma linguagem de fórmulas criada para análise de dados e modelagem, utilizada em ferramentas como Power BI, Excel (Power Pivot) e SQL Server Analysis Services. Ela permite a criação de medidas, colunas calculadas e outras expressões que possibilitam análises dinâmicas e precisas, transformando dados brutos em insights valiosos para a tomada de decisão) calcula a diferença entre o valor real e o orçamento. Ao definir a variável Variance, o modelo permite avaliar rapidamente se os resultados estão acima ou abaixo do esperado. 


-- Comparação Orçamento vs Realizado com Codificação de Cores

Budget Variance =

VAR BudgetAmount = [Budget]

VAR ActualAmount = [Actual]

VAR Variance = ActualAmount - BudgetAmount

RETURN

SWITCH(

    TRUE(),

    Variance >= 0, "🟢 Dentro do Orçamento",

    Variance >= -0.1 * BudgetAmount, "🟡 Ligeiramente Abaixo",

    "🔴 Abaixo do Orçamento"

)



A função SWITCH, combinada com emojis, cria uma visualização intuitiva, com cores que indicam o status: verde para desempenho dentro do esperado, amarelo para pequenas discrepâncias e vermelho para resultados insatisfatórios. Esse recurso é amplamente utilizado em dashboards financeiros, auxiliando os gestores na tomada de decisões para corrigir desvios orçamentários e manter a saúde financeira da empresa.


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 PUDIM PROJECT 

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VBA Access - Comandos do MS DOS no VBA - Microsoft DOS Commands in VBA - Abrindo um Site no Navegador Padrão

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Public Sub OpenWebsite()

    Dim URL As String

    URL = "https://www.google.com"


    Shell "cmd /c start """ & URL & """"

    MsgBox "Site aberto com sucesso! 🌐"

End Sub


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Vendas Acumuladas no Ano com Ajuste Sazonal em DAX

Vendas Acumuladas no Ano com Ajuste Sazonal em DAX

#ProgramaçãoGlobal #DAX #PowerBI #TimeComparison #BusinessIntelligence #TrendAnalysis #YTD #SeasonalAdjustment #BusinessIntelligence #SalesAnalysis



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Este código DAX (Data Analysis Expressions - Trata-se de uma linguagem de fórmulas criada para análise de dados e modelagem, utilizada em ferramentas como Power BI, Excel (Power Pivot) e SQL Server Analysis Services. Ela permite a criação de medidas, colunas calculadas e outras expressões que possibilitam análises dinâmicas e precisas, transformando dados brutos em insights valiosos para a tomada de decisão) utiliza a função TOTALYTD para calcular as vendas acumuladas no ano até a data atual, criando uma base para análises anuais. Essa abordagem é fundamental para monitorar o desempenho acumulado ao longo do ano. O ajuste sazonal é aplicado por meio da variável SeasonalFactor, que incrementa o valor em 10% nos meses de dezembro, janeiro e fevereiro, refletindo condições de mercado específicas. 


-- Vendas Acumuladas no Ano com Ajuste Sazonal

YTD Sales Adjusted =

VAR BaseYTD = TOTALYTD([Sales], 'Date'[Date])

VAR SeasonalFactor = IF(MONTH(MAX('Date'[Date])) IN {12, 1, 2}, 1.1, 1)

RETURN

BaseYTD * SeasonalFactor


A combinação dessas duas abordagens permite uma análise mais precisa, compensando possíveis flutuações sazonais e proporcionando uma visão mais realista dos resultados. Ao implementar este código no Power BI, gestores podem ajustar suas estratégias e planejar ações com base em dados acumulados e condizentes com o contexto sazonal.


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Média Móvel de 3 Meses para Vendas com DAX

Média Móvel de 3 Meses para Vendas com DAX  #ProgramaçãoGlobal #DAX #PowerBI #TimeComparison #BusinessIntelligence #TrendAnalysis #SalesAnalysis #Averages #MediaMovel



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-- Média Móvel de 3 Meses para Vendas

Rolling 3M Average =

CALCULATE(

    AVERAGE([Sales]),

    DATESINPERIOD('Date'[Date], LASTDATE('Date'[Date]), -3, MONTH)

)


A suavização dos dados, ao considerar um período de 3 meses, auxilia na interpretação das tendências, eliminando ruídos e revelando a direção consistente do desempenho. Essa técnica torna os dashboards e os relatórios mais precisos, proporcionando insights estratégicos e orientando decisões baseadas em dados históricos.


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