Este repositório tem como objetivo demonstrar o processo de extração de dados de um banco de dados MariaDB utilizando a IDE HeidiSQL para análise das queries, juntamente com Python para realizar a extração e a transformação prévia, além do ajuste do Excel para a transformação completa dos dados, finalizando com a importação no PowerBI para a análise de dados.
MariaDB é um gerenciador de dados open source que visa gerir dados de forma rápida e fácil para o armazenamento de dados relacionais. Desenvolvido pelos criadores do MySQL, ambas as ferramentas possuem plataformas de trabalho idênticas.
HeidiSQL é um IDE de gerenciamento de banco de dados, um dos principais no mercado, que possui uma grande variedade de bibliotecas de bancos que podem ser conectados e gerenciados.
- Realizar a conexão com o banco utilizando o HeidiSQL
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- Após isso, escolher o banco de dados e realizar análise e consulta
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SELECT v.Codigo, v.`Data`, v.Hora, v.FormaParcelamento, v.TotalPedido
FROM vendas v
WHERE v.Status = "f" AND v.Cancelada IS NULL AND v.Tipo = "vp";
SELECT vp.CodigoVenda, vp.CodigoProduto, vp.Descricao, vp.Quantidade, vp.ValorUnitario, vp.ValorTotal
FROM vendasprodutos vp
INNER JOIN vendas v ON v.Codigo = vp.CodigoVenda
WHERE vp.Cancelada IS NULL AND v.`Status` = "f" AND v.Tipo = "vp";
Após realizar as consultas SQL no banco de dados, os dados são extraídos e armazenados em arquivos CSV utilizando Python.
Para visualizar um exemplo de como realizar essa extração, assista ao vídeo
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Após a extração dos dados em arquivos CSV, é possível importá-los para o Excel e realizar as transformações necessárias para análise.
Assista a um exemplo de importação dos dados e realização de transformações finais no Excel
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Por fim, os dados transformados podem ser analisados e visualizados em Dashboards utilizando o PowerBI.
Assista ao processo de análise dos dados em Dashboards no PowerBI
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Este repositório apresentou um processo completo de extração e análise de dados de um banco de dados MariaDB. Utilizando a IDE HeidiSQL para análise das queries SQL, Python para extração dos dados em arquivos CSV, Excel para transformações finais e o PowerBI para análise e visualização dos dados em Dashboards.
Ao seguir os passos descritos neste README, você poderá entender como extrair dados de um banco de dados relacional, transformá-los e analisá-los de maneira eficiente. Além disso, os vídeos fornecidos demonstram cada etapa do processo, tornando mais fácil a compreensão e aplicação do mesmo em seus projetos.
Sinta-se à vontade para explorar o conteúdo deste repositório e adaptar o processo às suas necessidades específicas. Qualquer dúvida ou sugestão, não hesite em entrar em contato.
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