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• História
• Definição de Estatística
• Tipos de Estatísticas
• Dados
• Variáveis
• População e amostra
• O Método Estatístico
• Séries e estatística
• Frequência em estatística
• Tabela de Distribuição de frequência

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  1. 1. TEMA: INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA AULA 1 Autor – Celso G. Van-Dúnem Paquete MD, Analytics
  2. 2. Objectivos • Capacitar os técnicos com conhecimento básicos sobre estatística; • Fornecer bases para uso e aplicações do método estatístico;
  3. 3. Sumário • História • Definição de Estatística • Tipos de Estatísticas • Dados • Variáveis • População e amostra • O Método Estatístico • Séries e estatística • Frequência em estatística • Tabela de Distribuição de frequência
  4. 4. História • O uso de dados estatísticos remonta aos censos realizados na antiga Babilónia, Egipto e, mais tarde, no Império Romano, quando os dados colectados eram sobre assuntos relacionados ao Estado, tais como nascimentos e óbitos. • A Partir do século XVI começaram a surgir as primeiras análises sistemáticas de fatos sociais, como baptizados, casamentos, funerais, originando as primeiras tábuas e tabelas e os primeiros números relativos. Lucas 2:1 decreto da parte de César Augusto para que todo o mundo se alistasse (Estatistica)
  5. 5. História • Em latim statisticum collegium (palestra sobre os assuntos do Estado); Italiano statista, que significa "homem de estado", ou político. • A palavra foi proposta pela primeira vez no século XVII, em latim, por Schmeitzel na Universidade de Lena e adoptada pelo académico alemão Godofredo Achenwall. Aparece como vocabulário na Enciclopédia Britânica em 1797, e adquiriu um significado de colecta e classificação de dados, no início do século 19. Godofredo Achenwall Enciclopédia Britânica 1797
  6. 6. Definição de Estatística • Ciência que trata da colecta, organização, análise e interpretação dos dados para a tomada de decisões. • Ciência que fornece os princípios e os métodos para colecta, organização, resumo, análise e interpretação de dados. • É uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos para a colecta, organização, descrição, análise e interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões.
  7. 7. Ramos da estatística Estatística Descritiva é o ramo da estatística que envolve a organização, o resumo e a representação dos dados. Inferencial ou Indutiva é o ramo da estatística que envolve o uso de uma amostra para chegar a conclusões sobre uma população. Uma ferramenta básica no estudo da estatística inferencial é a probabilidade. A colecta, a organização e a descrição dos dados estão a cargo da Estatística Descritiva, enquanto a análise e a interpretação desses dados ficam a cargo da Estatística Indutiva ou Inferencial.
  8. 8. Estatística descritiva • Preocupa-se em descrever os dados colectados, organizá-los em tabelas e gráficos, fazendo aplicação com cálculos de medidas como média, mediana, moda, desvio padrão, etc., que facilitará a análise para a tomada de decisão. • Descreve um conjunto de dados variáveis, reduzindo-os a um pequeno número de medidas que contém toda a informação relevante. Utiliza número para descrever fatos. Somente descreve e avalia certo grupo (amostra), sem tirar quaisquer conclusões ou inferências sobre um grupo maior (população). • O objectivo da Estatística Descritiva e resumir as principais características de um conjunto de dados por meio de tabelas, gráficos e resumos numéricos. Descrever os dados pode ser comparado ao acto de tirar uma fotografia da realidade.
  9. 9. Estatística Inferencial • Tem por suporte a teoria das probabilidades e pode ser compreendida como um conjunto de métodos que possibilitam a generalização de aspectos colectados de uma população fundamentada em resultados amostrais. • Examina-se uma amostra, para que os resultados obtidos possam ser generalizados para toda a população. Toda conclusão tirada por amostragem, quando generalizada para a população, apresenta um grau de incerteza. Ao conjunto de técnicas e procedimentos que permitem dar ao pesquisador um grau de confiabilidade nas afirmações que faz para a população, baseadas nos resultados das amostras, damos o nome de Inferência Estatística.
  10. 10. Estatística Inferencial • Diz respeito à análise e interpretação de dados amostrais. Consiste em obter e generalizar conclusões sobre a população a partir de uma amostra. Utiliza-se da estimação de parâmetros e verificação de hipóteses, esta por meio, da aplicação dos testes de significância.
  11. 11. Dados 1. é qualquer característica que possa ser observada ou medida de alguma maneira. As matérias-primas da estatística são os dados observáveis. 2. Consistem em valores provenientes de observações, contagens, medições ou respostas; 3. Letra, símbolo ou caracter armazenado em um banco ou base de dados que por si só não tem valor (Data Science); 4. O dado não possui significado relevante e não conduz a nenhuma compreensão 5. Informação colectada e registada referente a uma variável. 6. são informações colectadas ou obtidas através de pesquisa de opinião ou de outras fontes. O “dado” é o ente mais valioso e mais primário de todo o processo estatístico.
  12. 12. Dados • Dados brutos: são valores ou os dados originais ainda não numericamente organizados após a colecta ou digitação. • Rol: é a ordenação dos valores ou dados obtidos (dados brutos) em ordem crescente ou decrescente de grandeza numérica ou qualitativa.
  13. 13. Classificação dos dados Tipos de dados Dados qualitativos consistem em atributos, rótulos ou entradas não numéricas Dados quantitativos consistem em medidas numéricas ou contagens Quando realizamos um estudo, é importante saber o tipo de dado envolvido. A natureza dos dados com os quais estamos trabalhando determinará qual procedimento estatístico pode ser usado.
  14. 14. Variável • É aquilo que se deseja observar para se tirar algum tipo de conclusão, geralmente as variáveis para estudo são seleccionadas por processos de amostragem. • são atributos mensuráveis e observáveis que assumem determinadas características dentro de uma pesquisa e que variam entre indivíduos. • é uma condição ou característica das unidades da população; a variável pode assumir valores diferentes em diferentes unidades.
  15. 15. Tipos de variáveis Variáveis Quantitativas (Natureza numérica) quantitativas discretas quantitativas contínuas Qualitativas ou atributos (Natureza não numérica) qualitativa categórica ou nominal qualitativa ordinal ou por postos
  16. 16. Variáveis Quantitativas • As variáveis quantitativas apresentam, como possíveis realizações, números resultantes de uma contagem ou mensuração.
  17. 17. Tipos de Variáveis Quantitativas • Os valores podem ser mensurados numericamente e podem ser classificados como discretas e contínuas. • variáveis quantitativas discretas, são aquelas variáveis que pode assumir somente valores inteiros num conjunto de valores. É gerada pelo processo de contagem. Os valores atribuídos à variável serão expressos por números inteiros • variáveis quantitativas contínuas, são aquelas variáveis que podem assumir um valor dentro de um intervalo de valores. É gerada pelo processo de medição. os valores atribuídos à variável foram oriundos de medições. São expressos por números com casas decimais.
  18. 18. Variáveis Qualitativas • As variáveis qualitativas apresentam como possíveis realizações uma qualidade (ou atributo) do individuo pesquisado. • Os valores são expressos em atributos ou qualidades do pesquisado, não podendo ser mensuradas numericamente.
  19. 19. Tipos de Variáveis Qualitativas • variável qualitativa categórica ou nominal, para a qual não existe nenhuma ordenação nas possíveis realizações; são utilizados símbolos, ou números, para representar determinado tipo de dados, mostrando, assim, a qual grupo ou categoria eles pertencem. • Ordinal ou por postos: quando uma classificação for dividida em categorias ordenadas em graus convencionados, havendo uma relação entre as categorias do tipo “maior do que”, “menor do que”, “igual a”, os dados por postos consistem de valores relativos atribuídos para denotar a ordem de primeiro, segundo, terceiro e, assim, sucessivamente, é aquela qe para a qual existe certa ordem nos possíveis resultados.
  20. 20. Exemplos Variáveis Qualitativas a) A cor dos olhos de estudantes de um curso de biologia – variável qualitativa nominal. b) Colecção de livros de biologia – variável qualitativa nominal. c) Sexo dos estudantes de uma instituição, isto é, masculino ou feminino - variável qualitativa nominal. d) Grau de instrução de pessoas que trabalham em um hospital – variável qualitativa ordinal. e) Relação de classificados em um concurso público – variável qualitativa ordinal.
  21. 21. Exemplos Variáveis Quantitativas a) Número de filhos por casal – variável quantitativa discreta. b) Número de pontos feitos em um paciente de um hospital – variável quantitativa discreta. c) Número de equipamentos em um laboratório - variável quantitativa discreta. d) Número de estudantes que cursam Licenciatura em Biologia - variável quantitativa discreta. e) Número de alimentos, em quilogramas, ingerida por estudantes num restaurante - variável quantitativa continua. f) Quantidade de dinheiro gasto por turistas– variável quantitativa continua. g) Volume de refrigerante, em ml, contido em um copo - variável quantitativa contínua.
  22. 22. População ou Universo e Amostra • Há dois tipos de conjuntos de dados usados em estatística. Esses conjuntos são chamados de população e amostra. • Ao conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica comum denominamos população estatística ou universo estatístico. Na maioria das vezes, por impossibilidade ou inviabilidade económica ou temporal, limitamos as observações referentes a uma determinada pesquisa a apenas uma parte da população. A essa parte proveniente da população em estudo denominamos amostra. • Para que haja uma clara definição das unidades que formam a população, e necessária a especificação de três elementos: uma característica em comum, localização temporal e localização geográfica.
  23. 23. População ou Universo • é a colecção de todos os resultados, respostas, medições ou contagens que são de interesse. • é o conjunto de unidades sobre o qual desejamos obter informação. • Conjunto de todos os elementos relativos a um determinado fenómeno que possuem pelo menos uma característica em comum, podendo ser finita ou infinita. • é a totalidade dos itens considerados no estudo; • E a totalidade de elementos que estão sob discussão e dos quais se deseja informação, se deseja investigar uma ou mais características. A população pode ser formada por pessoas, domicílios, peças de produção, cobaias, ou qualquer outro elemento a ser investigado.
  24. 24. População ou Universo • é o conjunto de coisas ou pessoas sobre as quais você irá coletar dados ou gerar alguma conclusão. Esse grupo deve possuir alguma característica em comum.
  25. 25. Amostra • Quando queremos obter informações a respeito de uma população, observamos alguns elementos que chamamos de amostra, que é uma parcela da população utilizada para uma posterior analise de dados. Em vez de utilizar toda a população, que resulta em maior custo, tempo e por muitas vezes ser inviável, o processo de amostragem utiliza uma pequena Porcão representativa da população. • é um subconjunto ou parte de uma população, deverá ser considerada finita; é um subconjunto finito de uma população. • é todo subconjunto de unidades retiradas de uma população para obter a informação desejada. • é a parte da população seleccionada para análise, e representa todas as características da população como se fosse uma fotografia desta
  26. 26. Amostragem • É a técnica especial para recolher amostras, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. Dessa forma, cada elemento da população passa a ter a mesma chance de ser escolhido, o que garante à amostra o carácter de representatividade. • Antes de obter uma amostra, é preciso definir os critérios que serão usados para seleccionar as unidades que comporão essa amostra. De acordo com a técnica usada, tem-se um tipo: • Amostra aleatória, casual, ou probabilística; • Amostra semiprobabilística; • amostra não-probabilística ou de conveniência.
  27. 27. Técnicas de amostragem Técnicas de Amostragem Amostragem casual ou aleatória simples amostra aleatória Para a selecção de uma amostra casual ou aleatória simples precisamos ter uma lista completa dos elementos da população (ou de unidades de amostragem apropriadas). Este tipo de amostragem consiste em seleccionar a amostra através de um sorteio, sem restrição. Amostragem proporcional estratificada A amostragem proporcional estratificada considera a população dividida em subconjuntos, em que cada subconjunto recebe o nome de estrato. Cada subconjunto (chamado estrato) tem uma característica comum entre seus elementos Amostragem de Conglomerados Conglomerados são divisões populacionais tendo em conta a proximidade física dos elementos. Por exemplo, a população Angolana pode ser conglomerada em províncias (; os bairros são conglomeráveis em quarteirões etc. Amostragem sistemática A amostragem sistemática toma por base de selecção algum critério de escolha dos elementos. Exemplos que podem ser citados desta amostragem: os prédios de uma rua, os funcionários de um hotel, as linhas de produção, etc..
  28. 28. Técnicas de amostragem Amostra aleatória ou probabilística simples estratificada Amostra semiprobabilística amostra sistemática amostra por conglomerados amostra por quotas Amostra não- probabilística ou de conveniência
  29. 29. O método estatístico Fases Do Método Estatístico Colecta De Dados Directa (Dados Primários) Contínua (Registro) Periódica Ocasional Indirecta (dados secundários. Crítica Dos Dados Externa Interna Apuração Dos Dados Manual, Electromecânica Electrónica Exposição Ou Apresentação Dos Dados Tabelas Ou Gráficos Análise Dos Resultados Estatística Indutiva Ou Inferencial
  30. 30. O método estatístico Identificação do Problema Recolha de dados Critica dos dados Apresentação dos dados Análise e interpretação
  31. 31. Identificação do problema ou situação • Devera ser claro, desde o início do estudo, qual o problema a analisar e, uma vez conhecido, qual o tipo de decisões que se pretender tomar. Esta etapa requer já algum conhecimento estatístico pois os métodos a aplicar não são, independentes da informação que se pretende recolher. • O que devemos pesquisar – primeiramente, é preciso definir com clareza quais os objectivos da pesquisa que queremos realizar. Qual o Público-alvo? os elementos para os quais desejamos que as conclusões vindas da pesquisa sejam válidas.
  32. 32. Recolha de dados • Uma vez identificado o problema, a etapa seguinte consiste na recolha dos dados necessaires, apropriados, tao completos quanto possível e, sobretudo, pertinentes para a situação que se pretende analisar. • A recolha de toda a informação necessita pode ser feita directamente quando os dados são obtidos de fonte original ou de forna indirecta quando os dados recolhidos provem já de uma recolha directa. • Aos primeiros, que e possível encontrar em registos ou ficheiros, chamam-se dados primários enquanto que os valores não disponíveis nestas fontes e calculados a partir daqueles são dados secundários.
  33. 33. Recolha de dados • As fontes de dados podem ainda ser classificadas coma internas ou externas.
  34. 34. Recolha de dados • No respeitante a periodicidade, a recolha dos dados pode ser classificada como: • Continua - quando realizada permanentemente • Periódica - quando feita em intervalos de tempo • Ocasional - quando realizada de modo esporádico.
  35. 35. Critica dos dados • Uma vez os dados recolhidos é necessário proceder-se a uma revisão critica de modo a suprimir valores estranhos ou eliminar erros capazes de provocar futuros enganos de apresentação e análise ou mesmo de enviesar as conclusões obtidas. • Esta critica e tanto mais necessária quando toda ou parte da informação provem de fontes secundarias, sujeitas a erros de reprodução e que nem sempre explicitam como os dados foram recolhidos ou quais os limites a sua utilização. • A crítica é externa quando visa às causas dos erros por parte do informante, por distracção ou má interpretação das perguntas que lhe foram feitas; é interna quando visa a observar os elementos originais dos dados da colecta.
  36. 36. Apresentação dos dados • Após a recolha e a critica, convém organizar os dados de maneira pratica e racional, para um melhor entendimento do fenómeno que se pretende estudar. Começa aqui o principal objective da Estatística Descritiva: criar os instrumentos necessários para classificar e apresentar conjuntos de dados numéricos de tal modo que a informação neles contida seja apreendida mais fácil e rapidamente. • Os dados colectados devem ser organizados em tabelas que facilitem a visualização e o cálculo de medidas estatísticas (médias, desvios e amplitude da amostra, etc.). As tabelas podem ser representadas por meio de gráficos que permitem um exame ainda mais rápido e fácil dos resultados da pesquisa
  37. 37. Analise e interpretação dos resultados • Por ultimo e necessário interpretar os resultados encontrados. Esta interpretação estará tanto mais facilitada quanto se tiverem escolhido, em etapas anteriores, os instrumentos mais apropriados a representação e analise do tipo de dados recolhidos. • O objectivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo (população) a partir de informações fornecidas por parte representativa do todo (amostra). Assim, realizadas as fases anteriores (Estatística Descritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos, através dos métodos da Estatística Indutiva ou inferencial, que tem por base a indução ou inferência, e tiramos desses resultados conclusões e previsões.
  38. 38. Séries estatísticas • Denominamos série estatística toda tabela que apresenta a distribuição de um conjunto de dados estatísticos em função da época, do local ou da espécie. • Daí, podemos inferir que numa série estatística observamos a existência de três elementos ou factores: o tempo, o espaço e a espécie. Conforme varie um dos elementos da série, podemos classificá-la em histórica, geográfica e específica. • Uma série estatística é um conjunto de dados ordenados segundo uma característica comum, as quais servirão posteriormente para se fazer análises e inferências.
  39. 39. Séries Estatísticas Séries Estatísticas Série Temporal ou Cronológica Série Geográfica ou Territorial Série Específica ou Qualitativa Série Mista ou Composta Série de Distribuição de Freqüências
  40. 40. Série Temporal ou Cronológica • Séries históricas, cronológicas, temporais ou marchas - Descrevem os valores da variável, em determinado local, discriminados segundo intervalos de tempo variáveis. • É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com o tempo, ou seja, varia o tempo e permanece constante o fato e o local. • Produção de Petróleo Bruto no Brasil de 1976 a 1980
  41. 41. Série Geográfica ou Territorial • Séries geográficas, espaciais, territoriais ou de localização - Descrevem os valores da variável, em determinado instante, discriminados segundo regiões. • É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com o local, ou seja, varia o local e permanece constante a época e o fato. • População Urbana do Brasil em 1980
  42. 42. Série Específica ou Qualitativa Séries específicas ou categóricas - descrevem os valores da variável, em determinado tempo e local, discriminados segundo especificações ou categorias. É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com a espécie ou qualidade, ou seja, varia o fato e permanece constante a época e o local. • População Urbana e Rural do Brasil em 1980 (x 1000)
  43. 43. Série Mista ou Composta • Tabela de dupla entrada - Muitas vezes temos necessidade de apresentar, em uma única tabela, a variação de valores de mais de uma variável, isto é, fazer uma conjugação de duas ou mais séries. Conjugando duas séries em uma única tabela, obtemos uma tabela de dupla entrada. Em uma tabela desse tipo ficam criadas duas ordens de classificação: uma horizontal (linha) e uma vertical (coluna). • A combinação de duas ou mais séries estatísticas constituem novas séries denominadas compostas e apresentadas em tabelas de dupla entrada. O nome da série mista surge de acordo com a combinação de pêlo menos dois elementos
  44. 44. Série de Distribuição de Frequências • é, de longe, a mais importante e a mais utilizada em estatística. Na distribuição de frequência, os dados são ordenados segundo um critério de magnitude, em classes ou intervalos, permanecendo fixos o fato, o local e a época. Isto é, embora o fenómeno estudado seja único, este poderá sofrer uma subdivisão em classes
  45. 45. Tabelas • Uma tabela resume os dados por meio do uso de linhas e colunas, nas quais são inseridos os números. Uma tabela compõe-se de: 1. Corpo – conjunto de linhas e colunas que contem informações sobre a variável em estudo. 2. Cabeçalho – parte superior da tabela que especifica o conteúdo das colunas. 3. Coluna Indicadora – parte da tabela que especifica o conteúdo das linhas. 4. Linhas – rectas que facilitam a leitura, no sentido horizontal, de dados que se inscrevem nos seus cruzamentos com as colunas. 5. Casas ou Células – espaço destinado a um só numero. 6. Titulo – conjunto de informações (as mais completas possíveis) localizado no topo da tabela. • Existem, ainda, elementos complementares que são: a fonte, as notas e as chamadas, os quais devem ser colocados no rodapé da tabela.
  46. 46. Tabela de distribuição de frequência • Para que uma variável estudada seja observada mais adequadamente, podemos dispor ordenadamente seus valores em uma tabela. Essa tabela é chamada de distribuição de frequências ou tabela de frequências. • Distribuição de Frequência é uma série estatística onde os dados se encontram dispostos em categorias ou classes juntamente com as respectivas frequências. • Uma distribuição de frequência é uma tabela que mostra classes ou intervalos dos valores com a contagem do número de ocorrências em cada classe ou intervalo. A frequência f de uma classe é o número de ocorrências de dados na classe.
  47. 47. Tabela de distribuição de frequência • As distribuições de frequências são representações nas quais os valores da variável se apresentam em correspondência com suas repetições, evitando assim, que eles apareçam mais de uma vez na tabela, poupando, desse modo, espaço, tempo e, muitas vezes, dinheiro. • A partir desses dados desorganizados, chamados de dados brutos (dados tal como foram colectados, sem nenhum tipo de organização), e difícil chegar a alguma conclusão a respeito da variável em estudo. • Obteríamos alguma informação a mais se arranjássemos os dados segundo uma certa organização como na sua ordem de magnitude, ou seja, se arrumássemos os dados na forma de um rol (lista em que os valores são dispostos em uma determinada ordem, crescente ou decrescente).
  48. 48. Tipos de Frequência Frequência Absoluta Ou Frequência Simples Frequência relativa Frequência acumulada
  49. 49. Frequência absoluta ou frequência simples • Frequência simples ou frequência absoluta ou, simplesmente, frequência de uma classe ou de um valor individual é o número de observações correspondentes a essa classe ou a esse valor. • A quantidade de vezes que um determinado dado ou valor é repetido na amostra.
  50. 50. Tabelas De Contingência • Muitas vezes os elementos da amostra ou da população são classificados de acordo com duas variáveis qualitativas. • Os dados devem então ser apresentados em tabelas de contingência, isto é, em tabelas de dupla entrada, cada entrada relativa a uma das variáveis. • As tabelas de contingência podem apresentar frequências relativas em percentagens, além das frequências.
  51. 51. Bibliografia Givaldo Oliveira Dos Santos, Bioestatística, Instituto Federal de Educação, Ciências e Tecnologia de Alagoas Departamento de Educação a Distância Universidade Aberta do Brasil Larson, Ron Estatística aplicada / Ron Larson, Betsy Farber ; tradução José Fernando Pereira Gonçalves ; revisão técnica Manoel Henrique Salgado. -- São Paulo : Pearson Education do Brasil, 2015. Vieira, Sónia, 1942- Introdução à bioestatística [recurso electrónico)/ Sónia Vieira. - Rio de Janeiro : Elsevier, 2011. 345 p., recurso digital; Crespo, António Arnot Estatística fácil. - 19.ed. actual. - São Paulo : Saraiva, 2009. Luz, José Gilvan da. Estatística, Aracaju : Gutemberg, 2010. Elizabeth Reis, Estatística Descritiva, Edições Silabo, 7ª Edição Lisboa, 2008 Guimarães, Paulo Ricardo Bittencourt. Métodos quantitativos estatísticos 1.ed. rev.. -Curitiba, PR : IESDE Brasil, 2012.
  52. 52. Links uteis • Documentação do Power BI - https://learn.microsoft.com/pt- br/power-bi/ • O que é Power BI? - https://learn.microsoft.com/pt-br/power- bi/fundamentals/power-bi-overview
  53. 53. Canais do you tube para aprender estatística • https://www.youtube.com/c/CertificadoCursosOnline • https://www.youtube.com/c/CanalPesquise
  54. 54. SITES PARA CURSOS GRATUITOS COM CERTIFICADOS • Cursos Online - https://www.datascienceacademy.com.br
  55. 55. Cursos gratuitos da DSA
  56. 56. Aplicações de interesse • O Power BI é uma colecção de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar suas fontes de dados não relacionadas em informações coerentes, visualmente envolventes e interactivas. Os dados podem estar em uma planilha do Excel ou em uma colecção de data warehouses híbridos locais ou baseados na nuvem. Com o Power BI, você pode se conectar facilmente a fontes de dados, visualizar e descobrir conteúdo importante e compartilhá-lo com todas as pessoas que quiser.

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