Excel aplicado ao mercado financeiro: construindo dashboards e realizando consultas

Organizando os dados do IBC-Br - Apresentação

Olá, sou Roberto Sabino, instrutor na Alura. Queremos conversar sobre Excel, Finanças e Ciência de Dados, temas que podem parecer complexos, mas que pretendemos abordar de uma maneira simples.

Audiodescrição: Roberto Sabino se identifica como um homem de pele clara, rosto oval e olhos castanhos. Tem cabelos castanhos curtos e barba grisalha. Está com uma camisa preta, sentado em uma cadeira também preta. Ao fundo, parede verde lisa sem decorações.

O que vamos aprender?

Vamos falar de Ciência de Dados e também de Finanças. A ideia deste curso é explorar o que o Excel oferece para você trabalhar com dados.

Nesse curso, iremos abordar:

• Importação de dados;
• Power Pivot ou modelo de dados;
• Tabela dinâmica;
• Power Query ou consultas de dados.

O objetivo é passar por esses conceitos para que você possa identificar aqueles que são mais importantes no seu contexto para depois procurar conteúdos mais aprofundados.

Na plataforma da Alura, você encontrará conteúdos e cursos para se aprofundar em cada um dos itens com os quais iremos trabalhar.

Este curso foi desenvolvido para que você consiga identificar os conteúdos mais importantes no seu ambiente, no seu dia a dia de trabalho.

Por isso, fizemos um curso para você ter uma aprendizagem ativa, ou seja, você também terá práticas e desafios para entrar em contato com esse conhecimento e manusear as planilhas.

Para isso, é preciso se dispor a trabalhar conosco desde a primeira aula. Te esperamos lá!

Organizando os dados do IBC-Br - Analisando o arquivo de IBC-Br

Vamos iniciar nosso trabalho. Começaremos na página de indicadores econômicos do Bacen (Banco Central do Brasil) para estabelecer nosso primeiro combinado. Quem já fez curso com o Sabino sabe que precisamos estabelecer vários acordos ao longo do curso para entender o que estamos fazendo e aprendendo.

O primeiro combinado é o seguinte: se você não conhece as estatísticas do Bacen, não trabalha em banco ou no mercado financeiro, não tem problema. Vamos usar algumas estatísticas de indicadores econômicos, mas não vamos nos aprofundar nesses indicadores. Portanto, você não precisa conhecê-los, pois vamos explicar o que for necessário.

O que vamos fazer durante este curso? Vamos explorar os principais recursos do Excel em relação ao tratamento de dados. Portanto, não vamos nos aprofundar em cada um deles, mas a ideia é que você tenha uma boa visão ao final deste curso de todas as possibilidades que você tem de tratar dados dentro do Excel.

Avaliando o formato

Vamos conferir a página de estatísticas de indicadores selecionados do Bacen, onde são listados 13 indicadores econômicos.

Na lateral direita, vamos clicar em "Arquivo em formato Excel com todas as tabelas" para baixar os indicadores econômicos de fevereiro de 2024 em nossa máquina. Podemos abrir o arquivo .xlsx diretamente no Excel, habilitar a edição e começar a trabalhar.

Primeiramente, vamos avaliar o quão bom está esse formato para trabalhar com dados. O intuito desta primeira aula é que você consiga entender como avaliar se uma base de dados ou uma origem de dados é boa ou não.

Talvez você já tenha se deparado com discussões sobre a eficiência do Excel como uma base de dados.

De maneira resumida, se você vai usar o Excel para mostrar e criar planilhas, você pode usar ele como base de dados - desde que você não esteja, por exemplo, baixando muitos dados de um banco de dados SQL. Isto é, milhões de linhas. Se você tiver centenas de milhares de linhas, dá para trabalhar no Excel tranquilamente desde que você saiba como.

E, às vezes, até um conjunto bem menor de dados não é adequado trabalhar no Excel dependendo da complexidade do que você vai fazer. Isso vamos entender melhor ao longo do curso.

Vamos conferir os indicadores econômicos da planilha IE-01 que estão dispostos da coluna A a D. Em um primeiro momento, eles não parecem estar em um formato fácil de trabalhar com dados.

O primeiro que você deve avaliar nesse arquivo é se ele tem um cabeçalho desestruturado, por exemplo, a data está na célula D1, mas não tem nenhuma indicação de que é uma data e não tem nenhuma lógica em onde está posicionada.

Além disso, o ideal é não ter células mescladas, pois irá dificultar o nosso trabalho. Nesse caso, temos um título que, embora não esteja em células mescladas, está estourando o limite da célula A2, onde está escrito. Note que não tem nada na B2 C2 ou D2.

Também existem linhas em branco, o que também indica que é um arquivo mais difícil de se trabalhar. Afinal, como vamos saber onde tem linha em branco?

É possível concluir que esse não é um arquivo fácil de trabalhar. Se o Bacen utilizasse sempre esse mesmo formato, seria possível realizar alguns subterfúgios para trabalhar com ele. Contudo, as outras planilhas desse arquivo não possuem o mesmo formato, apesar de ter algumas similaridades, cada uma delas tem sua particularidade.

Por exemplo, em IE-01 a data está na coluna D, enquanto em IE-02 a data já está na coluna G. Esse é outro indicador de que essas bases de dados não são tão simples de se utilizar.

Na verdade, existem outros formatos de arquivos, como, por exemplo, o CSV (sigla para comma-separated values ou valores separados por vírgulas), que são mais adequados para você baixar e manipular. Mas queremos aproveitar essa estrutura do Bacen para entender como conseguimos transformar esse tipo de arquivo.

Quais são os recursos disponíveis no Excel para transformar esse arquivo?

Analisando o IBC-BR

Podemos fechar esse arquivo. Agora, vamos baixar somente o IBC-BR, que é o índice de atividade econômica do Banco Central. Após abrir no Excel e habilitar a edição, vamos nos fixar somente nesse primeiro índice.

Vamos supor que quiséssemos usar os dados de observado e dessazonalizado de 2022 (janeiro a dezembro) e 2023 (janeiro a novembro).

IE-01:

Eles já estão utilizáveis, exceto que existe uma coluna em branco onde está o ano. Provavelmente, você vai ter problemas com essa coluna se você quiser relacionar dados, por exemplo. Embora para a visualização seja estranho, mas para trabalhar com dados, seria melhor que todas as linhas estivessem preenchidas com o ano.

Outro ponto que sempre devemos avaliar é se vamos trabalhar com essa planilha na vertical ou horizontal.

Nessa planilha, os dados de meses crescem na vertical. Por exemplo, atualmente, temos até o mês de novembro de 2023. Quando vier dezembro, teremos que acrescentar mais uma linha e planilha vai crescer na vertical.

Se quiséssemos ter janeiro até dezembro em uma mesma linha para ter os dados mais bem distribuídos, poderíamos transpor essa tabela.

No próximo vídeo, vamos começar a aprender a como podemos transformar esses dados para utilizá-los da maneira adequada. Também teremos o primeiro contato com Power Query.

Organizando os dados do IBC-Br - Manipulando os dados

Ao trabalhar com transformação de dados, precisamos ter em mente qual é a frequência de atualização desses dados.

No caso do IBC-BR, como estamos analisando a atividade econômica por mês, faremos, no máximo, uma atualização mensal. Isso significa que temos uma base de dados bastante estável, que não precisará ser alterada constantemente.

Isso é vantajoso, pois não precisamos nos preocupar em ter algo que atualize automaticamente. Podemos simplesmente adicionar os dados do próximo mês quando estiverem disponíveis.

Transpondo os dados

Suponha que queiramos transpor esses dados. O que significa transpor? Vamos demonstrar. Copiamos os dados dos meses de 2022, da B11 a D22, ou seja, dos meses de 2022. Em vez de colá-los em uma nova planilha, optamos pela transposição de dados. No menu "Página Inicial", vamos em "Área de Transferência > Colar > Transpor". Desse modo, os dados que estavam na vertical são colocados na horizontal a partir da célula B2.

Poderíamos adicionar "Ano" na A2 e "2022" na A3 e também na A4, apesar desses últimos dados também conterem informações adicionais. Já te adiantamos que esse formato pode não ser o melhor para nosso contexto. Contudo, dependendo dos dados que você vai usar, pode ser necessário transpor.

Há outra maneira de transpor, que é usando a função TRANSPOR(). Basta selecionar as células que deseja transpor e a função fará a transposição dos dados. Se não quisermos trazer os rótulos de dados, podemos remover a coluna B da nossa função:

= TRANSPOR('IE-01'!C24:D34)

Lembre-se, o objetivo do nosso curso é mostrar as possibilidades. Vamos abandonar essa abordagem em breve, porque há uma maneira melhor de fazer isso. Mas queremos que você conheça essas possibilidades.

Já sabemos como transpor colando e usando funções. Qual é a diferença?

A função permite atualizar com muito mais facilidade. Quando você cola os dados transpostos, eles permanecem fixos.

Se a origem dos dados mudar, os dados transpostos pela função serão atualizados automaticamente. Por exemplo, se alterarmos um valor na origem para 150, o valor transposto pela função também mudará para 150. Mas se alterarmos o valor que foi colado, ele não mudará. Isso ocorre porque os dados colados não estão vinculados à origem.

Lembrando que os dados do IBC-BR em específico são estáveis e não vão mudar, mas pode ser que você tenha dados mutáveis no seu dia a dia de trabalho.

Além disso, note que se clicamos em uma das células do intervalo dos dados transpostos, o intervalo inteiro é selecionado. Na barra de fórmulas, somente vai aparecer a fórmula que utilizamos. Isso ocorre porque esses dados pertencem à célula B5, onde fizemos a transposição. Isso é chamado de despeje de dados. Os dados foram despejados para fora dessa célula.

Isso ocorre porque essa função retorna uma matriz, é uma função matricial. Em alguns momentos, você poderá usar isso dentro de outra função facilmente. Em outros momentos, você não poderá pegar uma informação de dados específica, por exemplo, 148,56, e colocar diretamente dentro de uma função, porque ela faz parte de uma matriz inteira.

Se precisarmos transformar o despeje de dados em um intervalo, uma das formas é copiar e colar como valores. Basta selecionar todos os dados, apertar "Ctrl + C" e selecionar "Área de Transferência > Colar > Valores". Agora, não temos mais a função, temos os valores.

Para finalizar essa análise, teríamos que adicionar mais uma coluna "Tipo", entre o ano e os meses. Nessa coluna B, colaremos a informação de "Observado" em B3 e B5 e "Dessazonalizado" em B4 e B6.

O conceito de "dessazonalizado" é interessante. Ele não leva em consideração a sazonalidade do indicador. Por exemplo, o Natal é um momento do ano que altera significativamente um indicador econômico. Existem alguns ajustes matemáticos que são feitos por causa do natal ou décimo terceiro, por exemplo, que causariam uma flutuação. Se você analisar o dado dessazonalizado, é o dado bruto, sem essa correção da sazonalidade.

Por fim, podemos ajustar a fonte, o tamanho do texto e outros aspectos visuais. Também poderíamos formatar tudo esses dados como uma tabela, basta ir em "Formatar como tabela".

No entanto, este formato ainda não está bom, porque esses dados são diferentes. O problema é que não há uma regra muito clara para manipular e transformar esses dados. Corremos o risco de fazer uma função que considere todos os dados como se fossem iguais, e, na verdade, não são.

Portanto, intercalar os tipos de dado não é ideal. Por isso, neste caso, provavelmente, o formato vertical é melhor.

Conclusão

Esta primeira aula é mais exploratória, para aprender sobre transposição, colagem e despeje de dados. Afinal, vamos usar todas essas funcionalidades ao longo do trabalho com dados no Excel.

No próximo vídeo, vamos mostrar a dificuldade ou a facilidade de subir essas informações no Power Query e como usar uma tabela dinâmica. A seguir, vamos criar um formato mais interessante para manipular dados no Excel.

Sobre o curso Excel aplicado ao mercado financeiro: construindo dashboards e realizando consultas

O curso Excel aplicado ao mercado financeiro: construindo dashboards e realizando consultas possui 193 minutos de vídeos, em um total de 68 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Excel em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Organizando os dados do IBC-Br
• Dashboard financeiro: criando visualizações com Excel
• Modelando dados com Power Pivot
• Dashboard com Power Pivot: explorando a variação da taxa selic
• Explorando os dados do IPCA com Power Query
• Dashboard com Power Query: visualizando tendências do IPCA