✔ Programação GLOBAL®: Ranking

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Ranqueamento Dinâmico de Produtos em DAX

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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) permite classificar dinamicamente os produtos com base nas vendas, utilizando a função RANKX para ordenar os itens em uma lista. A classificação é feita de forma decrescente, garantindo que os produtos com maiores vendas fiquem no topo. O uso da função ALL elimina qualquer filtro aplicado à tabela de produtos, assegurando que o ranking seja global e consistente para toda a base de dados.

-- Ranqueamento Dinâmico de Produtos por Vendas
Product Rank =
RANKX(
ALL('Product'),
[Sales],
,
DESC,
Dense
)

O parâmetro Dense evita lacunas na sequência de classificações, proporcionando uma visualização contínua e ordenada dos produtos. Essa metodologia é ideal para dashboards que monitoram a performance de vendas, destacando os itens de maior sucesso e apoiando decisões estratégicas de marketing e gestão de estoque.

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PUDIM PROJECT

Ranking: DB-Engines - Classificação dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados

O DB-Engines Ranking classifica os sistemas de gerenciamento de banco de dados de acordo com a sua popularidade.

Método de Cálculo

O DB-Engines Ranking é uma lista de sistemas de gerenciamento de banco de dados classificados por sua atual popularidade. Medimos a popularidade de um sistema usando os seguintes parâmetros:

O número de menções do sistema em sites, foi medido como número de resultados em consultas dos motores de busca. No momento, usou-se o Google, Bing e Yandex para esta medição. Para contar apenas resultados relevantes, procurou-se <nome do sistema> em conjunto com o banco de dados, por exemplo, "Oracle" e "base de dados".

Interesse geral no sistema. Para esta medição, usamos a frequência de buscas em Google Trends.

Frequência de discussões técnicas sobre o sistema. Usou-se o número de questões, e o número de usuários TI interessados nos bem-conhecidos site de relacionados Q&A Stack Overflow e DBA.

Número de ofertas de emprego, em que o sistema é mencionado. Usou-se também o número de ofertas sobre os principais motores de busca de emprego.

Número de perfis em redes profissionais, em que o sistema é mencionado. Usamos a mais popular e internacionalmente profissionais redes LinkedIn e Upwork.

Relevância em redes sociais. Contou-se o número de tweets no Twitter quando o sistema foi mencionado.

Calculou-se o valor a popularidade de um sistema por meio da padronização, calculando a média dos parâmetros individuais. Estas transformações matemáticas são feitas de uma forma tal que a distância dos sistemas individuais é preservada. Isso significa que, quando o sistema A tem o dobro do tamanho de um valor nos DB-Engines Ranking como o sistema B, então é duas vezes mais popular quando calculados sobre os critérios de avaliação individuais.

A fim de eliminar efeitos causados por uma mudança na quantidade das fontes de dados elas mesmas, a pontuação popularidade é sempre um valor relativo, que deve ser interpretado, em comparação com apenas outros sistemas.

O DB-Engines Ranking não mede o número de instalações dos sistemas, nem a sua utilização no âmbito dos sistemas de TI. Pode-se esperar, que o aumento da popularidade de um sistema (por exemplo, em debates ou ofertas de emprego) precede uma ampla utilização correspondente do sistema por um determinado fator tempo. Devido a isso, os DB-Engines Ranking podem atuar como um indicador precoce.