Forem: Isaac Maciel

Importar CSV/Excel e limpar dados com Pandas

Isaac Maciel — Wed, 03 Dec 2025 20:06:56 +0000

Como é feito a limpeza de dados, usando a poderosa biblioteca pandas?

A limpeza de dados (data cleaning) é uma das etapas mais importantes na análise de dados, e o Pandas, biblioteca poderosa do Python, oferece diversas ferramentas para isso.

Existem N fontes possíveis de dados, como Excel, CSV, SQL, JSON, entre outras.

Para facilitar o aprendizado, hoje vamos trabalhar com arquivos Excel, que é mais simples e básico.

Importe o pandas:

import pandas as pd

Importe a planilha:

df = df.read_excel("nome_planilha.xlsx") // muito comum esquecermos da extensão.

Remova as linhas vazias:

df = df.dropna(how="all")

Remova as linhas duplicadas:

df = df.drop_duplicates()

Remova as linhas nulas:

df = df.dropna()

Veja sempre os nomes das colunas:

print(df.columns.tolist())

Renomeie as colunas para deixar mais compreensivéis

df = df.rename(columns={
    "Valor Total": "valor_total",
    "Data da Venda": "data_venda"
})

Veja dados de tal coluna:

df["nome_da_coluna"]

Dados de mais de uma coluna:

df[["nome_da_coluna", "coluna_tal"]]

Ordene uma única coluna:

df = df.sort_values(by="nome_da_coluna", ascending=False)

Ordene mais de uma coluna:

df = df.sort_values(by=["Data", "Valor"], ascending=[True, False])

Conjuntos de dados incompletos são extremamente comuns, seja ela uma planilha, banco de dados, etc, sempre vai haver, nomes incompletos, duplicidades, erros de digitações, e por isso temos ao nosso favor essa limpeza de dados, geramos qualidade, confiança e organização...

Mas... o que vem depois do tratamento/limpeza de dados?

Vem a exploração, transformação, análise, visualização de dados, relatório de métricas, e por último, a tomada de decisão.

Documentação do pandas: https://pandas.pydata.org/docs/

Entendendo APIs e sua estrutura.

Isaac Maciel — Wed, 03 Dec 2025 00:55:05 +0000

O que é uma API?

API significa Application Programming Interface (em português: Interface de Programação de Aplicações).

Basicamente: API é um jeito de um sistema conversar com outro, trocando informações de forma organizada e seguindo regras pré-definidas.

Ou seja, se um sistema quer pegar dados de outro, mandar informações, criar algo, atualizar algo… a API é quem faz essa ponte.

Toda API trabalha via Web

Quando falamos de APIs como REST, elas se comunicam usando HTTP/HTTPS, o mesmo protocolo que tem no navegador.

Tudo é feito através de URLs chamadas endpoints.

Endpoint = endereço onde o serviço da API está disponível.

Toda Requisição Gera uma Resposta

: pediu → recebe algo de volta.
A API responde com: dados, confirmação,ou um erro dizendo o que deu errado.

E sempre vem acompanhado de um status code.
Os principais:

200 – OK → Deu bom.
201 – Created → Recurso criado com sucesso.
204 – No Content → Funcionou, mas não tem nada pra retornar.
400 – Bad Request → Você mandou algo errado.
404 – Not Found → O que pediu não existe.
500 – Internal Server Error → Erro no servidor (algo interno quebrou).

Os métodos HTTP (os “verbos” da API)

Quando você acessa um endpoint, você sempre usa um método.

GET – Buscar dados
POST – Enviar dados (criação de recurso)
PUT – Atualizar um recurso existente
PATCH – Atualizar parte de um recurso
DELETE – Deletar um recurso

Outros detalhes Importantes (que vale muito saber)

Os formato de Dados, hoje em dia, a maioria das APIs usa JSON.
Exemplo:

{ "id": 1, "nome": "Isaac", "email": "isaac@example.com" }

JSON é leve, fácil de ler e funciona bem com praticamente todas as linguagens.

Headers

São informações adicionais que você envia na requisição.
Exemplos comuns:

Tipo do conteúdo (JSON)
Token de autenticação
Idioma
Permissões
Sem headers, várias APIs nem deixam você acessar.

Autenticação

Nem toda API é aberta. Muitas exigem uma maneira de provar que você tem permissão.

Os mais usados:

API Key
Bearer Token
JWT
OAuth2

Versionamento

APIs mudam com o tempo. Por isso existe versionamento:
/api/v1/clientes /api/v2/clientes

Exemplo Bem Simples de API com Spring Boot

Você pode criar pelo Spring Initializr:
https://start.spring.io/

Depois, uma API simples:

@RestController @RequestMapping("/api") public class HelloController { @GetMapping("/hello") public String hello() { return "Olá! API funcionando :)"; } }

Spring initializr: https://start.spring.io/
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/isaac-bessa-044a14321/

NPS: o indicador que revela o futuro da sua empresa

Isaac Maciel — Tue, 09 Sep 2025 14:17:46 +0000

📊 Dashboard NPS – Medindo a satisfação dos clientes

O NPS (Net Promoter Score) é uma métrica simples e poderosa para avaliar a lealdade dos clientes e entender se eles recomendariam sua empresa.

Neste projeto, desenvolvi um dashboard interativo em Power BI para analisar o NPS de forma clara e dinâmica, permitindo acompanhar:

✅ Total de clientes, promotores, neutros e detratores
📈 Evolução mensal do NPS
🏙️ Comparação por cidade
📦 Filtros por produto, perfil de cliente e canal de compra

🔍 Tecnologias utilizadas

Power BI
Banco de dados / Planilhas
Metodologia NPS

📊 Resultado

🔗 Links

Repositório no gitHub: isaacmacb/nps_bi
LinkedIn: Isaac Maciel

✍️ Autor: Isaac Maciel

Entendendo SQL: Comandos Principais e Diferença com NoSQL

Isaac Maciel — Fri, 16 May 2025 03:52:40 +0000

SQL (Structured Query Language) é a linguagem padrão usada para gerenciar e manipular dados em bancos de dados relacionais. Através de SQL, é possível realizar operações como consulta, inserção, atualização, deleção de dados e mais, facilitando a gestão e análise de informações. Neste post, vamos explorar os principais comandos SQL e, ao final, fazer uma breve comparação entre SQL e NoSQL.

O que é SQL?
SQL é uma linguagem de consulta que permite interagir com bancos de dados relacionais. Bancos de dados relacionais, como MySQL, PostgreSQL, SQL Server e Oracle, armazenam dados em tabelas compostas por linhas e colunas, e SQL é utilizado para consultar, alterar ou organizar esses dados.

Os bancos de dados relacionais oferecem uma estrutura muito organizada e são ideais para cenários onde os dados possuem um formato bem definido e requerem forte consistência, como em sistemas financeiros, de inventário e outros tipos de aplicações que exigem integridade de dados.

Principais Comandos SQL
Aqui estão alguns dos principais comandos SQL para você começar a trabalhar com bancos de dados relacionais.

1. SELECT — Consultar Dados
O comando SELECT é usado para consultar dados de uma ou mais tabelas. Ele é a base para extrair informações de um banco de dados.

Sintaxe Básica:

SELECT coluna1, coluna2
FROM tabela
WHERE condição;

Exemplo:

SELECT nome, idade
FROM clientes
WHERE idade > 30;

2. INSERT — Inserir Dados
O comando INSERT é utilizado para adicionar novos registros em uma tabela.

Sintaxe:

INSERT INTO tabela (coluna1, coluna2)
VALUES (valor1, valor2);

Exemplo:

INSERT INTO clientes (nome, idade)
VALUES ('João', 28);

3. UPDATE — Atualizar Dados
O comando UPDATE é utilizado para modificar os dados existentes em uma tabela.

Sintaxe:

UPDATE tabela
SET coluna1 = valor1, coluna2 = valor2
WHERE condição;

Exemplo:

UPDATE clientes
SET idade = 29
WHERE nome = 'João';

4. DELETE — Deletar Dados
O comando DELETE remove dados de uma tabela com base em uma condição.

Sintaxe:

DELETE FROM tabela
WHERE condição;

Exemplo:

DELETE FROM clientes
WHERE idade < 18;

5. CREATE TABLE — Criar Tabela
O comando CREATE TABLE é utilizado para criar uma nova tabela no banco de dados.

Sintaxe:

CREATE TABLE tabela (
    coluna1 tipo_dado,
    coluna2 tipo_dado,
    coluna3 tipo_dado
);

Exemplo:

CREATE TABLE clientes (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100),
    idade INT
);

6. ALTER TABLE — Modificar Tabela
O comando ALTER TABLE permite modificar a estrutura de uma tabela existente, como adicionar ou remover colunas.

Sintaxe:

ALTER TABLE tabela
ADD coluna tipo_dado;

Exemplo:

ALTER TABLE clientes
ADD email VARCHAR(100);

7. DROP TABLE — Deletar Tabela
O comando DROP TABLE é utilizado para excluir uma tabela do banco de dados, removendo completamente a estrutura e os dados nela armazenados.

Sintaxe:
DROP TABLE tabela;
Exemplo:

DROP TABLE clientes;

8. JOIN — Combinar Tabelas
O comando JOIN é utilizado para combinar dados de duas ou mais tabelas, baseando-se em uma coluna comum entre elas. O INNER JOIN é o tipo mais comum, retornando apenas as linhas que têm correspondência em ambas as tabelas.

Sintaxe:

SELECT tabela1.coluna, tabela2.coluna
FROM tabela1
INNER JOIN tabela2 ON tabela1.coluna_comum = tabela2.coluna_comum;

Exemplo:

SELECT clientes.nome, pedidos.valor
FROM clientes
INNER JOIN pedidos ON clientes.id = pedidos.cliente_id;

9. GROUP BY — Agrupar Dados
O comando GROUP BY é utilizado para agrupar resultados com base em uma ou mais colunas, frequentemente combinado com funções agregadas, como SUM, COUNT, AVG, etc.

Sintaxe:

SELECT coluna, COUNT(*)
FROM tabela
GROUP BY coluna;

Exemplo:

SELECT cidade, COUNT(*)
FROM clientes
GROUP BY cidade;

10. ORDER BY — Ordenar Resultados
O comando ORDER BY ordena os resultados de uma consulta em ordem crescente (ASC) ou decrescente (DESC).

Sintaxe:

SELECT coluna1, coluna2
FROM tabela
ORDER BY coluna1 ASC;

Exemplo:

SELECT nome, idade
FROM clientes
ORDER BY idade DESC;

SQL vs NoSQL
1. SQL (Bancos de Dados Relacionais)
Os bancos de dados relacionais (SQL) são baseados no modelo de dados relacional, onde os dados são armazenados em tabelas compostas por linhas e colunas. Esse modelo oferece uma estrutura organizada, permitindo que os dados sejam manipulados de forma consistente e segura, especialmente em sistemas que exigem transações robustas e integridade de dados.

Exemplos de bancos relacionais:

MySQL
PostgreSQL
Oracle
SqL Server

2. NoSQL (Bancos de Dados Não Relacionais)
Os bancos de dados NoSQL são uma categoria de bancos de dados projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados. Ao contrário dos bancos relacionais, os bancos NoSQL não utilizam tabelas para armazenar dados. Eles são ideais para aplicações que precisam de alta escalabilidade, flexibilidade de dados e gerenciamento de dados distribuídos.

Exemplos de bancos NoSQL:

MongoDB (Documentos)
Cassandra (Colunas)
Redis (Chave-valor)
Neo4j (Grafos)

Considerações Finais
O SQL é a linguagem essencial para trabalhar com bancos de dados relacionais, sendo fundamental para a manipulação de dados em sistemas que exigem consistência e integridade. Se você está começando a trabalhar com SQL, aprender os principais comandos SQL é o primeiro passo para se tornar eficiente em manipulação de dados.

Já a comparação entre SQL e NoSQL depende das necessidades do seu projeto.
Enquanto os bancos SQL são ideais para dados estruturados e transações complexas, os NoSQL oferecem flexibilidade e escalabilidade para cenários com grandes volumes de dados não estruturados.

Espero que esse conteúdo tenha sido útil para entender melhor o SQL e os principais comandos SQL. Se precisar de mais detalhes ou tiver dúvidas, estou à disposição!

Power BI: Entendendo suas Funcionalidades e Conceitos Importantes

Isaac Maciel — Fri, 16 May 2025 03:23:36 +0000

O Power BI é uma ferramenta poderosa da Microsoft para visualização e análise de dados. Ele permite que usuários transformem dados brutos em insights valiosos, criando painéis interativos, relatórios e gráficos dinâmicos. Se você é novo no Power BI ou está buscando entender melhor algumas de suas funcionalidades, este post vai abordar desde os conceitos básicos até detalhes mais avançados, como as colunas calculadas e medidas, e as principais funções DAX utilizadas para criar cálculos avançados.

O que é o Power BI?
O Power BI é uma suíte de ferramentas de análise de negócios que permite coletar, transformar, modelar e visualizar dados de diversas fontes, como bancos de dados, planilhas Excel, serviços online, e até dados em tempo real. Ele é dividido em três componentes principais:

Power BI Desktop: Usado para criar relatórios e dashboards.
Power BI Service: A versão online que permite compartilhar e colaborar em dashboards e relatórios.
Power BI Mobile: Permite acessar seus relatórios e dashboards de dispositivos móveis.

Com o Power BI, você pode criar gráficos interativos, relatórios e painéis que ajudam a tomar decisões informadas a partir dos dados.

Coluna Calculada vs. Medidas
Uma das perguntas mais comuns que surgem ao trabalhar com Power BI é qual a diferença entre colunas calculadas e medidas. Ambos são elementos fundamentais no modelo de dados, mas têm finalidades e comportamentos distintos.

Coluna Calculada
Uma coluna calculada é uma nova coluna que você adiciona a uma tabela existente no seu modelo de dados. Ela é calculada linha por linha e o valor resultante é armazenado na tabela. Ou seja, uma coluna calculada sempre estará disponível como parte da tabela, e seu valor é calculado uma única vez durante o carregamento dos dados, não sendo recalculado em tempo real com as interações do usuário.

Exemplos de uso:

Criar uma coluna de desconto a partir de uma coluna de preço.
Criar uma coluna que combine nome e sobrenome em uma única coluna.

Sintaxe de criação de uma coluna calculada:

NovaColuna = [Preço] * (1 - [Desconto])

A coluna calculada vai ser recalculada sempre que os dados forem atualizados, mas não vai mudar em função de interações do usuário no relatório.

Medida
Uma medida é um cálculo que é executado dinamicamente no contexto de filtros aplicados no relatório. Ao contrário das colunas calculadas, as medidas não são armazenadas fisicamente na tabela, mas são calculadas em tempo real, com base nas interações do usuário e no contexto do relatório. Elas são ideais para cálculos agregados, como somas, médias, contagens e outras métricas dinâmicas.

Exemplos de uso:

Somar o total de vendas.
Calcular a média de vendas por categoria.

Sintaxe de criação de uma medida:

TotalVendas = SUM(Tabela[Vendas])

As medidas são recalculadas toda vez que você interage com o relatório, aplicando filtros, segmentações e drill-downs.

Principais Funções DAX (Data Analysis Expressions)
O DAX é a linguagem de fórmulas utilizada no Power BI, Excel (Power Pivot) e SQL Server Analysis Services (SSAS). As funções DAX permitem realizar cálculos e análises avançadas de dados. Aqui estão algumas das funções mais utilizadas:

1.Funções de Agregação:

SUM(): Soma dos valores de uma coluna.
TotalVendas = SUM(Tabela[Vendas])

AVERAGE(): Calcula a média dos valores de uma coluna.
MediaVendas = AVERAGE(Tabela[Vendas])

COUNT(): Conta o número de valores não nulos em uma coluna.
ContagemProdutos = COUNT(Tabela[ProdutoID])

DISTINCTCOUNT(): Conta o número de valores distintos em uma coluna.
ContagemDistinta = DISTINCTCOUNT(Tabela[ProdutoID])

2.Funções de Filtragem:

FILTER(): Filtra uma tabela com base em uma condição.
VendasFiltradas = FILTER(Tabela, Tabela[Vendas] > 1000)

ALL(): Remove todos os filtros de uma tabela ou coluna.
TotalVendasSemFiltro = CALCULATE(SUM(Tabela[Vendas]), ALL(Tabela))

- CALCULATE(): Calcula uma expressão no contexto de um filtro modificado.
VendasDesconto = CALCULATE(SUM(Tabela[Vendas]), Tabela[Desconto] > 0)

3.Funções de Tempo:

TODAY(): Retorna a data de hoje.
DataHoje = TODAY()

YEAR(): Extrai o ano de uma data.
AnoVenda = YEAR(Tabela[DataVenda])

SAMEPERIODLASTYEAR(): Retorna os valores do mesmo período do ano anterior.
VendasAnoAnterior = SAMEPERIODLASTYEAR(Tabela[DataVenda])

4.Funções Lógicas:

IF(): Retorna um valor se a condição for verdadeira, outro valor se for falsa.
VendasAltas = IF(Tabela[Vendas] > 1000, "Alta", "Baixa")


AND(): Retorna verdadeiro se ambas as condições forem verdadeiras.
VendasAltasEBaixas = AND(Tabela[Vendas] > 1000, Tabela[Desconto] < 10)


OR(): Retorna verdadeiro se pelo menos uma das condições for verdadeira.
VendasComDesconto = OR(Tabela[Desconto] > 5, Tabela[Vendas] > 500)

Considerações Finais
O Power BI é uma ferramenta altamente poderosa e flexível, que, combinada com a linguagem DAX, pode transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos. Compreender a diferença entre colunas calculadas e medidas é essencial para construir modelos de dados eficientes e performáticos. Além disso, conhecer as principais funções DAX pode ampliar significativamente suas habilidades na análise e manipulação de dados no Power BI.

Se você está começando no Power BI, a melhor forma de aprender é praticando com exemplos reais e se aprofundando nas funcionalidades conforme a necessidade do seu projeto.

Espero que esse conteúdo ajude a entender melhor o Power B I, suas funcionalidades e como usar as funções DAX no seu trabalho! Se precisar de mais detalhes ou exemplos, estou à disposição.

Entendendo as Coleções do Java: List, Set e Map

Isaac Maciel — Fri, 16 May 2025 02:51:28 +0000

As coleções em Java são estruturas de dados poderosas que permitem armazenar e manipular grandes quantidades de dados de maneira eficiente. O framework Java Collections Framework (JCF) fornece várias interfaces e classes que facilitam a manipulação de dados, sendo as mais utilizadas List, Set e Map. Neste post, vamos explorar cada uma delas, suas funcionalidades e como usá-las no seu código.

O que são Coleções?
Uma coleção é simplesmente um objeto que armazena dados. A vantagem das coleções em Java é que elas oferecem implementações flexíveis e eficientes de várias estruturas de dados. O Java Collections Framework inclui interfaces como Collection, List, Set, Queue, Map, entre outras, e classes como ArrayList, HashSet, HashMap, etc.

1. List
Uma List é uma coleção ordenada que permite elementos duplicados. Ou seja, os elementos em uma lista mantêm uma ordem específica e podem se repetir. O acesso aos elementos é feito por índices, tornando-a semelhante a um array dinâmico.

Características:

Ordenada: A ordem dos elementos é mantida.
Indexada: Cada elemento tem um índice e pode ser acessado diretamente.
Permite duplicatas: Você pode ter elementos repetidos.

Exemplos de Implementação:
ArrayList
Exemplos de Uso:

import java.util.*;

public class ListaExemplo {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> lista = new ArrayList<>();

        // Adicionando elementos
        lista.add("Java");
        lista.add("Python");
        lista.add("JavaScript");

        // Acessando elementos
        System.out.println(lista.get(0)); // Saída: Java

        // Iterando pela lista
        for (String linguagem : lista) {
            System.out.println(linguagem);
        }
    }
}

2. Set
O Set é uma coleção que não permite elementos duplicados. Se você tentar adicionar um elemento já presente no conjunto, a operação falhará. Não há garantia de que a ordem dos elementos será mantida, embora algumas implementações, como o LinkedHashSet, mantenham a ordem de inserção.

Características:

1. Não permite duplicatas: Não há elementos repetidos.
2. Não indexada: Você não pode acessar os elementos por índice.
3. Sem ordem garantida: A ordem dos elementos não é garantida, mas algumas implementações, como LinkedHashSet, mantêm a ordem de inserção.

Exemplos de Implementação:
HashSet

Exemplos de Uso:

import java.util.*;

public class SetExemplo {
    public static void main(String[] args) {
        Set<String> conjunto = new HashSet<>();

        // Adicionando elementos
        conjunto.add("Java");
        conjunto.add("Python");
        conjunto.add("JavaScript");
        conjunto.add("Java"); // Este não será adicionado, pois é um duplicado

        // Iterando pelo set
        for (String linguagem : conjunto) {
            System.out.println(linguagem);
        }
    }
}

3. Map
O Map é uma coleção que armazena pares chave-valor. Ele não permite chaves duplicadas, mas os valores podem ser duplicados. É ideal para situações onde você precisa associar uma chave única a um valor, como um dicionário.

Características:

Chave única: Cada chave no mapa deve ser única.
Permite valores duplicados: O valor associado a uma chave pode ser repetido.
Não indexado: Os elementos não têm uma posição específica, mas podem ser acessados pelas chaves.

Exemplos de Implementação:
HashMap

Exemplos de Uso:

import java.util.*;
 public class MapExemplo {
     public static void main(String[] args) {
         Map<String, Integer> mapa = new HashMap<>();

         // Adicionando pares chave-valor
         mapa.put("Java", 1995);
         mapa.put("Python", 1991);
         mapa.put("JavaScript", 1995);

        // Acessando valores por chave
        System.out.println("Ano de lançamento do Java: " + mapa.get("Java"));

         // Iterando pelo mapa
         for (Map.Entry<String, Integer> entry : mapa.entrySet()) {
             System.out.println(entry.getKey() + " foi lançado em " + entry.getValue());
         }
     }
 }

Considerações Finais
As coleções são uma parte fundamental do Java, e entender como e quando usar List, Set e Map pode melhorar significativamente a eficiência do seu código. Aqui estão algumas dicas:

Use uma List quando a ordem de inserção for importante ou quando você precisar acessar elementos por índice.

Use um Set quando precisar garantir que não haja elementos duplicados e não se importar com a ordem.

Use um Map quando precisar associar uma chave a um valor e garantir que as chaves sejam únicas.

Com essas ferramentas, você pode resolver muitos problemas de manipulação de dados de forma eficiente e com boas práticas de programação.

Como funciona a Programação Orientada a Objetos em Java.

Isaac Maciel — Tue, 06 May 2025 11:43:01 +0000

A Programação Orientada a Objetos (POO) é um dos pilares da linguagem Java e também uma das formas mais poderosas de estruturar código de maneira organizada, reutilizável e escalável.

Neste artigo, você vai entender:

O que é Programação Orientada a Objetos
Os quatro pilares da POO
Como a POO é aplicada na prática com Java
Um exemplo simples e funcional

O que é Programação Orientada a Objetos?

A Programação Orientada a Objetos é um paradigma que organiza o código em "objetos" — estruturas que combinam dados (atributos) e comportamentos (métodos).

Em vez de pensar apenas em funções soltas, a POO nos permite modelar entidades do mundo real, como "Carro", "Pessoa" ou "ContaBancária", com suas características e ações.

Os 4 pilares da POO

A POO se baseia em quatro princípios fundamentais:

1. Abstração

Esconder detalhes complexos e expor apenas o necessário.
Ex: você usa um Scanner para ler dados, sem saber como ele funciona por dentro

2. Encapsulamento

Proteger os dados internos de uma classe, controlando o acesso a eles.
Usamos modificadores como private e métodos get/set.

3. Herança

Permite que uma classe herde características de outra.
Ex: Cachorro pode herdar de Animal.

4. Polimorfismo

Objetos podem ter várias formas.
Ex: métodos com o mesmo nome funcionando de maneira diferente em classes diferentes.

Como a POO é aplicada em Java?
Java foi projetado para ser orientado a objetos desde o início. Em Java, tudo gira em torno de classes e objetos. Vamos ver um exemplo simples:

Conclusão
A Programação Orientada a Objetos é essencial para quem quer dominar Java e escrever códigos mais organizados, reutilizáveis e fáceis de manter. Aprender seus pilares e praticar com exemplos é o caminho ideal para evoluir como desenvolvedor.

Se você está começando agora, experimente modelar objetos simples do seu dia a dia usando Java. Quanto mais você praticar, mais natural a POO vai se tornar no seu código.