Novo Dashboard do Instagram #35
Conversation
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""" WalkthroughO pull request introduz uma configuração abrangente para um dashboard do Power BI focado em análises do Instagram. A implementação inclui múltiplos arquivos de configuração que definem a estrutura, temas, relacionamentos de dados, tabelas semânticas e layout do dashboard. Os novos arquivos estabelecem configurações para relatórios, modelos semânticos, recursos de data, métricas de seguidores, publicações e alcance, utilizando uma abordagem detalhada para visualização e análise de dados do Instagram. Changes
Poem
✨ Finishing Touches
Thank you for using CodeRabbit. We offer it for free to the OSS community and would appreciate your support in helping us grow. If you find it useful, would you consider giving us a shout-out on your favorite social media? 🪧 TipsChatThere are 3 ways to chat with CodeRabbit:
Note: Be mindful of the bot's finite context window. It's strongly recommended to break down tasks such as reading entire modules into smaller chunks. For a focused discussion, use review comments to chat about specific files and their changes, instead of using the PR comments. CodeRabbit Commands (Invoked using PR comments)
Other keywords and placeholders
CodeRabbit Configuration File (
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![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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♻️ Duplicate comments (2)
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fVisitas.tmdl (1)
28-28:⚠️ Potential issueEvite caminhos absolutos no código fonte
Similar ao problema anterior, o caminho do arquivo CSV está hardcoded.
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fPrincipaisPaises.tmdl (1)
68-68:⚠️ Potential issueEvite caminhos absolutos no código fonte
O mesmo problema de caminho absoluto se repete neste arquivo.
🧹 Nitpick comments (10)
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/cultures/pt-BR.tmdl (1)
3-9: Padronização necessária na indentaçãoA indentação está inconsistente ao longo do arquivo:
- Linha 3: 1 tab
- Linha 4: 3 tabs
- Linha 8: 2 tabs
Sugiro padronizar a indentação em todo o arquivo para melhorar a legibilidade.
cultureInfo pt-BR - linguisticMetadata = - { - "Version": "1.0.0", - "Language": "en-US" - } - contentType: json + linguisticMetadata = + { + "Version": "1.0.0", + "Language": "en-US" + } + contentType: jsonpowerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/DateTableTemplate_e73164e2-2dad-4449-9faa-6e0ff8ab3d97.tmdl (1)
1-113: Padronize o idioma das nomenclaturasExiste uma mistura de termos em português e inglês no modelo:
Date,MonthNo,QuarterNo(inglês)Ano,Mês,Trimestre(português)Sugiro padronizar todos os nomes em português, já que esta parece ser a língua principal do dashboard.
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.tmdl (2)
1-4: Considere traduzir os nomes das colunas para portuguêsA tabela está corretamente configurada como oculta, mas para manter a consistência com o idioma do dashboard, considere traduzir os nomes das colunas para português.
85-104: Considere traduzir o nome da hierarquiaA hierarquia está bem estruturada, mas para melhor usabilidade, considere traduzir 'Hierarquia de datas' para um nome mais específico como 'Calendário' ou 'Período'.
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/dCalendario.tmdl (1)
20-62: Padronize a nomenclatura das colunasPara manter consistência, sugiro padronizar os nomes das colunas:
- 'ano' -> 'Ano'
- 'mes' -> 'Mes'
- 'nome_mes' -> 'NomeMes'
- 'mes_ano' -> 'MesAno'
- 'indice_mes_ano' -> 'IndiceMesAno'
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fSeguidores.tmdl (2)
167-172: Simplificar a lógica de remoção de linhas alternadasA sequência de chamadas
Table.AlternateRowspode ser simplificada para melhorar a manutenibilidade e performance.Sugestão: Considere usar uma única expressão de filtro mais direta ou uma lógica de índice para selecionar as linhas desejadas.
4-15: Medida 'Seguidores Atuais' pode ser otimizadaA medida atual usa FILTER que pode impactar a performance em grandes conjuntos de dados.
Sugestão de otimização:
-measure 'Seguidores Atuais' = - CALCULATE( - SUM(fSeguidores[Seguidores]), - FILTER( - fSeguidores, - fSeguidores[Data] <= MAX(fSeguidores[Data]) - ) - ) +measure 'Seguidores Atuais' = + CALCULATE( + SUM(fSeguidores[Seguidores]), + LASTDATE(fSeguidores[Data]) + )powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fDadosPublicacao.tmdl (1)
192-195: Padronização de valores pode ser otimizadaA sequência de substituições de texto pode ser simplificada usando uma tabela de mapeamento.
Sugestão: Considere criar uma tabela de mapeamento para as substituições de texto, tornando mais fácil manter e atualizar os valores.
powerbi/Dashboard_Instagram.Report/report.json (2)
48-159: Considerar ajustes no layout para melhor responsividadeA seção "Seguidores e Curtidas" tem dimensões fixas que podem não se adaptar bem a diferentes tamanhos de tela.
Sugestão: Considere usar porcentagens ou unidades relativas para dimensões e posicionamento dos elementos visuais para melhor adaptação a diferentes resoluções.
160-287: Considerar agrupamento de elementos visuais relacionadosA seção "Engajamento" contém vários elementos visuais que poderiam ser agrupados logicamente para melhor organização.
Sugestão: Utilize grupos para organizar elementos visuais relacionados, facilitando a manutenção e melhorando a experiência do usuário.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
⛔ Files ignored due to path filters (2)
powerbi/Dashboard_Instagram.Report/StaticResources/RegisteredResources/Logomarca09030476236848517.pngis excluded by!**/*.pngpowerbi/Dashboard_Instagram.Report/StaticResources/RegisteredResources/Logomarca15091554199989954.pngis excluded by!**/*.png
📒 Files selected for processing (26)
powerbi/Dashboard_Instagram.Report/.pbi/localSettings.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.Report/.platform(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.Report/StaticResources/SharedResources/BaseThemes/CY24SU10.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.Report/definition.pbir(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.Report/report.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.pbi/editorSettings.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.pbi/localSettings.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.platform(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition.pbism(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/cultures/pt-BR.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/database.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/model.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/relationships.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/DateTableTemplate_e73164e2-2dad-4449-9faa-6e0ff8ab3d97.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/dCalendario.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fAlcance.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fDadosPublicacao.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fFaixaEtaria.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fPrincipaisCidades.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fPrincipaisPaginas.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fPrincipaisPaises.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fSeguidores.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fVisitas.tmdl(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/diagramLayout.json(1 hunks)powerbi/Dashboard_Instagram.pbip(1 hunks)
✅ Files skipped from review due to trivial changes (9)
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition.pbism
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/database.tmdl
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.pbi/editorSettings.json
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/diagramLayout.json
- powerbi/Dashboard_Instagram.Report/.platform
- powerbi/Dashboard_Instagram.Report/.pbi/localSettings.json
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.platform
- powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/.pbi/localSettings.json
- powerbi/Dashboard_Instagram.pbip
🔇 Additional comments (7)
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/cultures/pt-BR.tmdl (1)
1-1: Inconsistência entre a cultura e o idioma dos metadados linguísticosA cultura está definida como
pt-BR, mas o idioma nos metadados linguísticos está configurado comoen-US. Isso pode causar problemas de localização no dashboard.Sugiro verificar se esta configuração está correta ou se o idioma dos metadados linguísticos também deveria ser
pt-BR.Also applies to: 5-7
powerbi/Dashboard_Instagram.Report/definition.pbir (1)
1-9: Configuração do relatório está correta!A estrutura do arquivo está adequada, com a referência correta ao modelo semântico e a versão apropriada do Power BI.
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/relationships.tmdl (1)
6-24: Verificar integridade referencialAs relações entre as tabelas fato e a dimensão de calendário estão estruturalmente corretas, mas é importante garantir a integridade dos dados.
Execute o script abaixo para verificar se existem datas nas tabelas fato que não existem na tabela de calendário:
✅ Verification successful
Integridade referencial validada com sucesso
A análise do código fonte confirma que a integridade referencial das datas está adequadamente implementada:
- A dimensão de calendário (dCalendario) é gerada automaticamente com base no intervalo de datas dos dados
- Todas as tabelas fato possuem transformações apropriadas para as datas
- Há tratamento adequado para remoção de duplicatas e erros
🏁 Scripts executed
The following scripts were executed for the analysis:
Script:
#!/bin/bash # Descrição: Verificar integridade referencial das datas # Procurar por possíveis problemas de integridade referencial em comentários ou código rg -i "null|missing|invalid|error.*date|date.*error" powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/Length of output: 1822
Script:
#!/bin/bash # Buscar definições de colunas de data e transformações relacionadas rg -i "date|data" --type tmdl -A 5 powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/Length of output: 126
Script:
#!/bin/bash # Buscar definições e transformações de data em todos os arquivos rg -i "data.*=|date.*=|#\".*data|#\".*date" -A 3 powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/Length of output: 19362
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/model.tmdl (1)
1-8: Configurações de cultura e acesso a dados estão corretasA configuração do modelo está adequada para o português brasileiro e as opções de acesso a dados estão bem definidas.
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fFaixaEtaria.tmdl (1)
51-51: Documente a lógica de remoção de linhasA remoção das últimas 5 linhas não está documentada. Não está claro por que essas linhas são removidas e se isso pode afetar a integridade dos dados.
Por favor, adicione um comentário explicando:
- Por que as últimas 5 linhas são removidas
- Se isso é uma regra de negócio permanente
- Como garantir que linhas válidas não sejam removidas acidentalmente
powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/definition/tables/fPrincipaisPaises.tmdl (1)
4-62: Revise a estrutura das colunas ocultasTodas as colunas estão marcadas como ocultas (
IsHidden), o que pode dificultar a usabilidade do modelo.Por favor, verifique:
- Se as colunas realmente precisam estar ocultas
- Se isso não afetará negativamente os usuários do dashboard
- Se existe documentação explicando por que as colunas estão ocultas
powerbi/Dashboard_Instagram.Report/StaticResources/SharedResources/BaseThemes/CY24SU10.json (1)
1-744: Configuração do tema bem estruturada e completaA configuração do tema segue as melhores práticas do Power BI, com definições claras para cores, estilos de texto e propriedades visuais.
| relationship e9d0c1b8-5952-4c61-aef1-a6fd7e16e2a5 | ||
| joinOnDateBehavior: datePartOnly | ||
| fromColumn: dCalendario.Data | ||
| toColumn: LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.Date |
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🛠️ Refactor suggestion
Especificar cardinalidade e direção do filtro cruzado
A relação com a tabela de datas local está configurada corretamente com joinOnDateBehavior, porém faltam especificações importantes.
Adicione as seguintes propriedades para todas as relações:
relationship e9d0c1b8-5952-4c61-aef1-a6fd7e16e2a5
joinOnDateBehavior: datePartOnly
+ cardinality: manyToOne
+ crossFilteringBehavior: bothDirections
fromColumn: dCalendario.Data
toColumn: LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.Date📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
| relationship e9d0c1b8-5952-4c61-aef1-a6fd7e16e2a5 | |
| joinOnDateBehavior: datePartOnly | |
| fromColumn: dCalendario.Data | |
| toColumn: LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.Date | |
| relationship e9d0c1b8-5952-4c61-aef1-a6fd7e16e2a5 | |
| joinOnDateBehavior: datePartOnly | |
| cardinality: manyToOne | |
| crossFilteringBehavior: bothDirections | |
| fromColumn: dCalendario.Data | |
| toColumn: LocalDateTable_aa8841ec-a5ca-4698-a27e-101fb56b660f.Date |
| annotation PBIDesktopVersion = 2.138.1452.0 (24.11) | ||
|
|
||
| annotation PBI_ProTooling = ["DevMode"] |
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Remover modo de desenvolvimento para produção
O modo de desenvolvimento está ativado através da configuração PBI_ProTooling = ["DevMode"]. Isso não é recomendado para ambientes de produção.
-annotation PBI_ProTooling = ["DevMode"]📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
| annotation PBIDesktopVersion = 2.138.1452.0 (24.11) | |
| annotation PBI_ProTooling = ["DevMode"] | |
| annotation PBIDesktopVersion = 2.138.1452.0 (24.11) |
| partition fAlcance = m | ||
| mode: import | ||
| source = | ||
| let | ||
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_alcance.csv"),[Delimiter=",", Columns=2, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]), | ||
| #"Cabeçalhos Promovidos" = Table.PromoteHeaders(Fonte, [PromoteAllScalars=true]), | ||
| #"Tipo Alterado" = Table.TransformColumnTypes(#"Cabeçalhos Promovidos",{{"Data", type datetime}, {"Primary", Int64.Type}}), | ||
| #"Primeiros caracteres extraídos" = Table.TransformColumns(#"Tipo Alterado", {{"Data", each Text.Start(Text.From(_, "pt-BR"), 10), type text}}), | ||
| #"Colunas Renomeadas" = Table.RenameColumns(#"Primeiros caracteres extraídos",{{"Primary", "Alcance"}}), | ||
| #"Duplicatas Removidas" = Table.Distinct(#"Colunas Renomeadas", {"Data"}), | ||
| #"Tipo Alterado1" = Table.TransformColumnTypes(#"Duplicatas Removidas",{{"Data", type date}}) | ||
| in | ||
| #"Tipo Alterado1" |
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Corrigir caminho do arquivo fonte
O caminho do arquivo CSV está hard-coded com um caminho absoluto específico, o que prejudica a portabilidade do relatório.
Utilize um caminho relativo ou parâmetro configurável:
- Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_alcance.csv"),[Delimiter=",", Columns=2, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
+ Fonte = Csv.Document(File.Contents(Parameter.Value("CaminhoFonte") & "\tabela_alcance.csv"),[Delimiter=",", Columns=2, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),Committable suggestion skipped: line range outside the PR's diff.
| #"Duplicatas Removidas" = Table.Distinct(#"Colunas Renomeadas", {"Data"}), | ||
| #"Tipo Alterado1" = Table.TransformColumnTypes(#"Duplicatas Removidas",{{"Data", type date}}) |
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💡 Codebase verification
Confirmado: Remoção de duplicatas pode causar perda de dados
A tabela está configurada para somar os valores de alcance (summarizeBy: sum), mas a remoção de duplicatas por data está descartando registros ao invés de agregá-los. Substitua:
#"Duplicatas Removidas" = Table.Distinct(#"Colunas Renomeadas", {"Data"})
por:
#"Dados Agrupados" = Table.Group(#"Colunas Renomeadas", {"Data"}, {{"Alcance", each List.Sum([Alcance]), type number}})
🔗 Analysis chain
Atenção à remoção de duplicatas
A remoção de duplicatas baseada apenas na coluna Data pode resultar em perda de dados de alcance caso existam múltiplos registros para o mesmo dia.
Execute o script para verificar se existem múltiplos registros por data:
🏁 Scripts executed
The following scripts were executed for the analysis:
Script:
#!/bin/bash
# Descrição: Verificar possíveis dados duplicados por data
# Procurar por comentários ou código relacionados a agregações de dados
rg -i "duplicate|group.*by.*date|multiple.*records" powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/
Length of output: 96
Script:
#!/bin/bash
# Buscar definição completa da tabela fAlcance e suas medidas
echo "=== Definição da Tabela fAlcance ==="
rg -A 50 "table fAlcance" powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/
echo "=== Buscando Medidas Relacionadas ==="
rg "measure.*fAlcance" powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/
echo "=== Buscando Padrões de Agregação ==="
rg -i "sum|average|count.*fAlcance" powerbi/Dashboard_Instagram.SemanticModel/
Length of output: 24926
| mode: import | ||
| source = | ||
| let | ||
| Fonte = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_faixa_etaria.xlsx"), null, true), |
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Evite caminhos absolutos no código fonte
O caminho do arquivo Excel está hardcoded com um caminho absoluto local, o que pode causar problemas de manutenção e portabilidade.
Considere:
- Usar um caminho relativo
- Configurar o caminho como uma variável de ambiente
- Armazenar os dados em um local centralizado como um banco de dados ou serviço de armazenamento em nuvem
| #"Cabeçalhos Promovidos" = Table.PromoteHeaders(Planilha1_Sheet, [PromoteAllScalars=true]), | ||
| #"Tipo Alterado" = Table.TransformColumnTypes(#"Cabeçalhos Promovidos",{{"Principais cidades", type any}, {"Column2", type any}, {"Column3", type any}, {"Column4", type any}, {"Column5", type any}, {"Column6", type any}, {"Column7", type any}, {"Column8", type any}, {"Column9", type any}, {"Column10", type any}}), | ||
| #"Cabeçalhos Promovidos1" = Table.PromoteHeaders(#"Tipo Alterado", [PromoteAllScalars=true]), | ||
| #"Tipo Alterado1" = Table.TransformColumnTypes(#"Cabeçalhos Promovidos1",{{"São Paulo", type number}, {"Rio de Janeiro", type number}, {"Belo Horizonte", type number}, {"Fortaleza", type number}, {"Manaus", type number}, {"Salvador", type number}, {"Curitiba", type number}, {"Recife", type number}, {"Goiânia", type number}, {"Belém", type number}}) |
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🛠️ Refactor suggestion
Otimize as transformações de dados
O processo atual possui passos redundantes:
- Promoção dupla de cabeçalhos
- Múltiplas transformações de tipo
Considere consolidar essas operações em um único passo para melhor desempenho.
| mode: import | ||
| source = | ||
| let | ||
| Fonte = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_principais_paginas.xlsx"), null, true), |
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Remova o caminho absoluto do arquivo
Similar ao problema em fPrincipaisCidades, o uso de caminho absoluto pode causar problemas de portabilidade. Considere usar um caminho relativo ou parâmetros.
| #"Linhas Inferiores Removidas" = Table.RemoveLastN(#"Tipo Alterado1",12), | ||
| #"Colunas Removidas" = Table.RemoveColumns(#"Linhas Inferiores Removidas",{"Column11"}) |
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🛠️ Refactor suggestion
Revise a lógica de limpeza de dados
A remoção fixa de 12 linhas (RemoveLastN) é frágil e pode causar problemas se a estrutura dos dados mudar. Considere implementar uma lógica mais robusta baseada em condições dos dados.
| mode: import | ||
| source = | ||
| let | ||
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_seguidores.csv"),[Delimiter=";", Columns=1, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]), |
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Caminho do arquivo hardcoded pode causar problemas de portabilidade
O caminho do arquivo CSV está hardcoded com um caminho absoluto específico do Windows, o que pode causar problemas ao compartilhar o dashboard com outros usuários ou ao mover para produção.
Sugestão de correção:
- Mova o arquivo CSV para uma pasta relativa ao arquivo .pbix
- Use um caminho relativo ou parâmetro configurável
- Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_seguidores.csv"),[Delimiter=";", Columns=1, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
+ Fonte = Csv.Document(File.Contents("dados/tabela_seguidores.csv"),[Delimiter=";", Columns=1, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_seguidores.csv"),[Delimiter=";", Columns=1, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]), | |
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("dados/tabela_seguidores.csv"),[Delimiter=";", Columns=1, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]), |
| mode: import | ||
| source = | ||
| let | ||
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_dados_de_publicacao.csv"),[Delimiter=",", Columns=19, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.Csv]), |
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Caminho do arquivo hardcoded pode causar problemas de portabilidade
Similar ao problema anterior, o caminho do arquivo CSV está hardcoded.
Sugestão de correção:
- Mova o arquivo CSV para uma pasta relativa ao arquivo .pbix
- Use um caminho relativo ou parâmetro configurável
- Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_dados_de_publicacao.csv"),[Delimiter=",", Columns=19, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.Csv]),
+ Fonte = Csv.Document(File.Contents("dados/tabela_dados_de_publicacao.csv"),[Delimiter=",", Columns=19, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.Csv]),📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("C:\Users\Fundação de arte\Documents\Desktop\Bruna\Projetos\SouJunior Instagram\PowerBI\tabela_dados_de_publicacao.csv"),[Delimiter=",", Columns=19, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.Csv]), | |
| Fonte = Csv.Document(File.Contents("dados/tabela_dados_de_publicacao.csv"),[Delimiter=",", Columns=19, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.Csv]), |
Alterações finais
Alterações finais
Arquivo do código em Python usado para unificação das tabelas para desenvolvimento do Dashboard do Instagram
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🧹 Nitpick comments (4)
etl/tabelas_unificadas.py (4)
4-19: Evite duplicação ao ler e concatenar tabelas
Este bloco que faz leitura e concatenação de arquivos CSV para a tabela de alcance é funcional, porém repete uma lógica semelhante nos blocos subsequentes. Considere extrair esse processo para uma função utilitária reutilizável, reduzindo a duplicação de código. Além disso, verifique se o parâmetroskiprows=2nas leituras CSV é de fato necessário e se reflete o layout padrão para todos os arquivos.- df_alcance1 = pd.read_csv("./tabela1/alcance.csv", encoding="utf-8", sep=",", skiprows=2) - df_alcance2 = pd.read_csv("./tabela2/alcance.csv", encoding="utf-8", sep=",", skiprows=2) - df_alcance3 = pd.read_csv("./tabela3/alcance.csv", encoding="utf-8", sep=",", skiprows=2) - df_alcance4 = pd.read_csv("./tabela4/alcance.csv", encoding="utf-8", sep=",", skiprows=2) - df_tabela_alcance = pd.concat([ - df_alcance1, - df_alcance2, - df_alcance3, - df_alcance4], - ignore_index=True) + def ler_e_unir_csvs(caminhos, encoding="utf-8", sep=",", skiprows=None): + dataframes = [] + for caminho in caminhos: + df = pd.read_csv(caminho, encoding=encoding, sep=sep, skiprows=skiprows) + dataframes.append(df) + return pd.concat(dataframes, ignore_index=True) + caminhos_alcance = [ + "./tabela1/alcance.csv", + "./tabela2/alcance.csv", + "./tabela3/alcance.csv", + "./tabela4/alcance.csv" + ] + df_tabela_alcance = ler_e_unir_csvs(caminhos_alcance, sep=",", skiprows=2) + print(df_tabela_alcance.head(40)) + df_tabela_alcance.to_csv("tabela_alcance.csv", index=False, encoding="utf-8")
20-33: Padronize os parâmetros na funçãopd.read_csv
Aqui, os arquivos de "dados_de_publicacao" são lidos semencoding="utf-8"e semsep=";". Se todos os CSVs têm o mesmo formato ou se a variação entre eles for esperada, deixe isso evidente na nomenclatura ou na documentação do código para evitar confusão.
52-68: Manter uniformidade no tratamento de erros
Não há tratamento de exceções nesta leitura e concatenação de arquivos para a tabela de seguidores. Em ambientes de produção, sugerimos o uso detry-exceptpara lidar com falhas na leitura de arquivos, caminhos inválidos ou problemas de permissão. Isso aumentaria a robustez do código, principalmente em pipelines de ETL executados em modo automático.
69-85: Aproveite logs ou mensagens de status
Aqui também seria útil incluir logs informando ao usuário sobre o início e término da concatenação dos dados da tabela de visitas. Assim, caso ocorra algum problema, o ponto de falha pode ser rapidamente localizado em um log de execução.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (1)
etl/tabelas_unificadas.py(1 hunks)
🔇 Additional comments (2)
etl/tabelas_unificadas.py (2)
1-1: Verifique a consistência das dependências
O uso doimport pandas as pdestá correto, mas seria recomendável confirmar se há dependências adicionais necessárias (por exemplo,numpy, caso haja operações mais complexas) em seu ambiente de execução para evitar erros futuros.
35-50: Confirme se os delimitadores diferem entre os arquivos
Observe que as leituras de CSV nesta seção usamsep=";", enquanto na tabela de alcance ésep=",". Se os arquivos CSV tiverem realmente formatos distintos e justificados, mantenha-os separadamente; caso contrário, verifique se há uniformidade no conjunto de dados, pois diferenças de separadores podem ocasionar problemas na análise posterior.
Conforme solicitado nas Issues:
SouJunior/dashboard-midias#37
SouJunior/dashboard-midias#39
Summary by CodeRabbit
Novas Funcionalidades
Melhorias
Correções de Bugs