O Pódio dos Dados com RANKX()
- #Power BI
Dentro da análise de dados, e de muitas outras áreas, a importância da classificação é inquestionável. Classificamos os melhores jogos do ano, os melhores filmes, as piores séries, entre muitas outras coisas, sejam elas boas ou ruins. Sempre há uma necessidade humana de classificar algo como "bom" ou "ruim", e isto não é diferente na análise de dados. Um dos papéis fundamentais dessa prática é ranquear informações. No mundo corporativo, isso pode incluir as franquias que mais geram lucro, os produtos com menor volume de vendas no ano, os vendedores que mais se destacam, entre tantas outras métricas. Por isso, vamos explorar uma das funções mais importantes do Power BI: RANKX().
O Que é a função RANKX()?
Dentro da própria Microsoft, a função dela é
Retornar a classificação de um número em uma lista de números para cada linha no argumento table.
Sintaxe:
RANKX(<table>, <expression>[, <value>[, <order>[, <ties>]]])
- table: obrigatório, tabela que será utilizada para o cálculo.
- expression: obrigatório, expressão que será aplicada a tabela.
- value: opcional, valor que será classificado.
- order: opcional, ordenação que será dada o ranking.
- ties: opcional, tratamento de empates, podendo ser utilizado SKIP (pula para a próxima classificação disponível em caso de empates) ou DENSE (mesma classificação para empates)
Para iniciarmos nossa análise, vou utilizar um dos cenários mais comuns, e que frequentemente enfrento no trabalho. Temos a situação em que precisamos ranquear as franquias que mais vendem de uma empresa, pois só iremos manter as primeiras franquias, enquanto as demais serão colocadas em observação. Vamos então ver como aplicar a função RANKX nesta demanda.
Exemplo prático:
Temos a seguinte tabela ficticia:
Nesta tabela, nosso objetivo é identificar quais foram as franquias que mais obtiveram os melhores desempenhos ao longo do ano, e destacá-las no nosso dashboard de apresentação gerencial.
Primeiramente, iremos criar a nossa medida para começarmos a análise, esta medida irá nos permitir classificar e ranquear nossas melhores filiais ao longo do período analisado:
ClassificaçãoFranquia = RANKX(
ALL('Vendas'[Filial]), -- Utilizaremos "ALL" para garantir que considere todas as franquias da tabela de vendas
CALCULATE(SUM('Vendas'[Faturamento])), -- Aqui calcularemos o faturamento de cada franquia
,
DESC -- Ordenaremos a classificação em ordem decrescente
)
A partir da nossa classificação, iremos obter as 10 primeiras franquias que mais lucraram, e deixar as demais franquias em observação, como demonstrado na medida a seguir. Esta medida irá nos ajudar a classificar e monitorar estas filiais que precisam de uma atenção extra, e de possíveis ajustes.
Top10Franquias = IF([ClassificaçãoFranquia] <= 10, "Top 10", "Observação")
Ao criarmos nossas medidas, poderemos então criar nosso visual no Power BI, teremos as seguintes possíveis visualizações:
Mas, criamos estas medidas, as tabelas, e como iremos ler isso? O que podemos tirar afinal de informação com estes visuais? Do que adianta sabermos criar uma medida se não sabemos interpretá-la? Partindo disso, vamos analisar, no cenário da análise de dados, é sempre importante parar, pensar, e observar as informações que temos, somos bombardeados de informações diariamente, e é sempre importante sempre nos mantermos interligados, e é a mesma coisa para a informação, devemos sempre interligá-las, como pequenas peças de um grande quebra-cabeça, e a nossa missão como analistas, é montar este quebra-cabeça.
Vamos começar observando estas informações, temos valores muito divergente um do outro, a partir disso, devemos nos questionar, há alguma razão para essa divergências? podemos citar possíveis questionamentos;
- Existe uma diferença regional significativa entre as filiais?
- Estamos alocando recursos de maneira desigual entre elas?
- Existem oportunidades claras para melhorias estruturais?
Dentre estas perguntas, podemos também adotar medidas estratégias para contornar essa situação;
- Será necessário aumentar o investimento em determinadas filiais ou considerar a realocação para regiões mais promissoras?
- Devemos alocar mais recursos para maximizar o potencial dessas filiais?
Por fim, ao interpretar uma única medida, podemos extrair diversas informações cruciais. Esses insights não apenas nos proporcionam uma vantagem competitiva significativa, mas também promovem maior escalabilidade e sustentabilidade empresarial.
Referências:
