Aula 02

Tratamento e Análise de Dados em Planilhas

Como transformar uma base bagunçada em dados úteis para análise, BI e banco de dados.

ExcelGoogle SheetsBIQualidade de dados

Objetivo da aula

Hoje não é aula de Excel. É aula de raciocínio com dados.

“Fórmula é consequência. Primeiro vem o problema de dados.”

Ao final, o aluno consegue:

Identificar sujeira em uma base real
Limpar e padronizar campos
Buscar dados em cadastros auxiliares
Criar métricas e tabela dinâmica
Preparar dados para banco e BI

Por que isso ainda importa?

Planilhas continuam no centro da operação

BilhõesGoogle Workspace foi expandido para seu ecossistema de usuários em escala bilionária.

EmpresasPlanilhas seguem sendo ponte entre operação, financeiro, logística, vendas e BI.

Risco realErros em planilhas já foram associados a perdas, retrabalho e decisões erradas.

Mensagem de fala: mesmo quando a empresa tem ferramentas modernas, a planilha continua aparecendo como origem, conferência ou solução provisória.

Onde a planilha entra no fluxo?

A planilha é a primeira bancada de BI

Sistemas, formulários, CSVs e exportações chegam em formatos imperfeitos. Antes do banco, do ETL e do dashboard, quase sempre existe uma etapa de tratamento.

ERP
Sistema

CSV/Sheets
Exportação

Tratamento
Fórmulas

Banco
Modelo/SQL

BI
Decisão

Base ruim

O dado não vem errado por maldade. Vem errado porque nasceu em lugares diferentes.

Um mesmo cliente, CPF, produto ou cidade pode aparecer de várias formas. Se você não padroniza, a análise mente.

Campo	Como aparece	Problema
Nome	Murilo / murilo / MURILO / " Murilo "	Duplicidade e agrupamento incorreto
CPF	12345678900 / 123.456.789-00	Busca e cruzamento falham
Data	01/02/25 / 2025-02-01 / 01.02.2025	Ordenação e filtro por período quebram
Produto	Notebook Dell / notebook dell / Notebook-Dell	Produto vira categorias diferentes

Anatomia da sujeira — pessoas

Nomes, e-mails e textos variam demais

Nomes com maiúsculas misturadas, espaços duplos, e-mails em caixa alta e cidades com hífen são problemas comuns em bases reais.

Nome

ana silva
ANA SILVA
 Ana   Silva

Solução: ARRUMAR + PRI.MAIÚSCULA.

E-mail

ANA@GMAIL.COM
ana@gmail.com
 Ana@Gmail.com

Solução: ARRUMAR + MINÚSCULA.

Cidade

Porto Velho
porto velho
Porto-Velho

Solução: substituir hífen + padronizar caixa.

Anatomia da sujeira — identificadores

CPF, telefone, CEP e códigos precisam virar padrão

Identificadores devem ser comparáveis. Pontuação, espaços e símbolos atrapalham busca, deduplicação e integração com banco.

CPF/CNPJ

123.456.789-00
12345678900
123 456 789 00

Solução: remover ponto, traço e espaço.

Telefone

(69) 99999-9999
69999999999
+55 (69) 99999-9999

Solução: limpar símbolos e extrair DDD.

Código

VENDA-RO-2025
CLI_000123
PED000987

Solução: ESQUERDA, DIREITA e EXT.TEXTO.

Mapa mental

Não decore fórmula. Associe problema → solução.

Limpar caracteres, remover espaços, padronizar texto, extrair partes, buscar cadastro, agregar valores e resumir em tabela dinâmica.

Limpeza

SUBSTITUIR, ARRUMAR

Padronização

MAIÚSCULA, MINÚSCULA, PRI.MAIÚSCULA

Enriquecimento

PROCV, PROCX

Análise

CONT.SE, SOMASE, SOMASES, tabela dinâmica

Problema 1

Remover pontuação e caracteres especiais

Use SUBSTITUIR/SUBSTITUTE para CPF, CNPJ, telefone, CEP e códigos. O objetivo é deixar o identificador comparável.

Excel PT-BR

=SUBSTITUIR(A2;".";"")=SUBSTITUIR(SUBSTITUIR(A2;".";"");"-";"")

Google Sheets

=SUBSTITUTE(A2;".";"")=SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(A2;".";"");"-";"")

Case: CPF limpo vira chave para buscar cadastro de cliente ou remover duplicidades.

Problema 2

Remover espaços invisíveis

Use ARRUMAR/TRIM para limpar espaços no começo, no fim e espaços extras entre palavras. Isso evita chaves aparentemente iguais, mas tecnicamente diferentes.

Antes

" Ana Silva "

Depois

"Ana Silva"

Fórmulas

Excel: =ARRUMAR(A2)Sheets: =TRIM(A2)

Use antes de busca, comparação, deduplicação e agrupamentos.

Problema 3

Padronizar caixa do texto

Use MAIÚSCULA/UPPER, MINÚSCULA/LOWER e PRI.MAIÚSCULA/PROPER. Isso ajuda em e-mails, nomes, cidades, status e categorias.

Objetivo	Excel PT-BR	Sheets	Case
Caixa alta	MAIÚSCULA	UPPER	UF, status, categoria
Caixa baixa	MINÚSCULA	LOWER	e-mail, chave textual
Nome próprio	PRI.MAIÚSCULA	PROPER	nome, cidade, vendedor

Problema 4

Extrair partes de um campo

Use ESQUERDA/LEFT, DIREITA/RIGHT e EXT.TEXTO/MID para separar DDD, prefixos, sufixos, UF em códigos e pedaços de identificadores.

ESQUERDA / LEFT

=ESQUERDA(A2;2)

Extrair DDD ou UF.

DIREITA / RIGHT

=DIREITA(A2;4)

Extrair ano ou sufixo.

EXT.TEXTO / MID

=EXT.TEXTO(A2;7;2)

Extrair RO de VENDA-RO-2025.

Excel vs Google Sheets

As ideias são iguais; a sintaxe pode mudar

Muitas funções existem nas duas ferramentas, mas nomes, separadores e recursos específicos podem variar. QUERY é um diferencial forte do Google Sheets.

Uso	Excel PT-BR	Google Sheets	Observação
Limpar texto	SUBSTITUIR, ARRUMAR	SUBSTITUTE, TRIM	Mesma lógica; nome pode mudar.
Busca	PROCV, PROCX	VLOOKUP, XLOOKUP	PROCX/XLOOKUP é mais moderno.
Agregação	SOMASES, CONT.SES	SUMIFS, COUNTIFS	Base de análises rápidas.
Consulta	Power Query / Tabela dinâmica	QUERY	QUERY aproxima o aluno de SQL.

Problema 5

Buscar dados em uma tabela de cadastro

Use PROCV/VLOOKUP ou PROCX/XLOOKUP para transformar código em informação: código_produto → produto, categoria e preço; id_vendedor → vendedor e região.

Base de vendas

P001
P002
P004

Cadastro de produtos

P001 → Notebook Dell
P002 → Mouse Logitech
P004 → Monitor LG

Case real: pedido chega com código, mas relatório precisa de nome, categoria e preço base.

PROCV vs PROCX

PROCV funciona. PROCX é mais seguro.

PROCV depende da posição da coluna e busca da esquerda para a direita. PROCX permite escolher intervalo de busca e retorno, além de tratar valor não encontrado.

Função	Vantagem	Cuidado	Exemplo
PROCV / VLOOKUP	Muito conhecida	Depende do número da coluna	=PROCV(I2;produtos!A:D;2;FALSO)
PROCX / XLOOKUP	Busca e retorno separados	Disponibilidade depende da versão	=PROCX(I2;produtos!A:A;produtos!B:B)

Problema 6

Responder perguntas com contagem e soma

Use CONT.SE/COUNTIF, SOMASE/SUMIF e SOMASES/SUMIFS para criar métricas rápidas por UF, produto, status, vendedor, canal e período.

CONT.SE / COUNTIF

=CONT.SE(O:O;"Concluído")

Quantos pedidos foram concluídos?

SOMASE / SUMIF

=SOMASE(V:V;"RO";AB:AB)

Quanto Rondônia vendeu?

SOMASES / SUMIFS

=SOMASES(AB:AB;V:V;"RO";O:O;"Concluído")

Quanto RO vendeu em pedidos concluídos?

Funções modernas

FILTRO, ÚNICO e QUERY aproximam planilhas de análise de dados

FILTER cria recortes dinâmicos, UNIQUE lista valores únicos e QUERY permite agregações estilo SQL no Google Sheets.

FILTRO / FILTER

=FILTER(A:P;G:G="RO")

Recorte dinâmico da base.

ÚNICO / UNIQUE

=UNIQUE(G:G)

Lista valores sem repetição.

QUERY

=QUERY(A:P;"select G, sum(L) group by G";1)

Agregação estilo SQL no Sheets.

Tabela dinâmica 1

O que é uma tabela dinâmica?

É uma forma rápida de resumir muitos registros sem escrever fórmula. Ela responde perguntas de negócio agrupando linhas, colunas, valores e filtros.

Base
100 vendas

Campos
UF, produto, canal

Valores
faturamento, quantidade

Resumo
agrupamento

Decisão
pergunta respondida

Tabela dinâmica 2

Como montar uma análise básica

Escolha uma pergunta, defina a dimensão nas linhas, a métrica nos valores e use filtros para contexto. Exemplo: faturamento por UF e status.

Área	O que colocar	Exemplo
Linhas	Dimensão principal	UF ou Produto
Colunas	Comparação cruzada	Status ou Canal
Valores	Métrica	Soma de faturamento
Filtros	Contexto	Período, vendedor, região

Tabela dinâmica 3

Cases para fazer em sala

Qual estado vende mais? Qual produto gera mais faturamento? Qual vendedor performa melhor? Qual canal tem mais pedidos cancelados?

UF

Qual estado vende mais?

Produto

Qual produto gera mais receita?

Vendedor

Quem vende mais?

Canal

Onde há mais cancelamento?

Prática: construir 3 tabelas dinâmicas usando a aba tratada.

Excel além das fórmulas

Tabela, Tabela Dinâmica, Power Query e Power Pivot

No Excel, fórmulas resolvem muito; mas tabelas estruturadas, Power Query e Power Pivot ajudam quando o processo precisa ser mais repetível e escalável.

Tabela

Transforma intervalo em estrutura com filtros e expansão automática.

Tabela dinâmica

Resumo rápido para análise exploratória.

Power Query

Tratamento reproduzível por etapas.

Power Pivot

Modelo de dados e medidas mais robustas.

Preparação para banco

Banco de dados não corrige sujeira. Ele armazena o que você envia.

Aula 2 prepara o dado. Aula 3 vai mostrar como armazenar corretamente em PostgreSQL, com modelo, chaves, tabelas e SQL.

Antes

Murilo
murilo
MURILO
 Murilo

Depois

MURILO

Uma chave, uma regra, uma interpretação.

Prática guiada

Base bruta → base tratada → análise

Durante a aula, os alunos usam a planilha base para reproduzir cada fórmula: CPF, nome, e-mail, telefone, busca de produto, cálculo de faturamento e tabela dinâmica.

Limpar CPF e telefone
Padronizar nome, e-mail, UF e cidade
Buscar produto, categoria, vendedor e região
Calcular faturamento
Responder perguntas com fórmulas
Criar tabela dinâmica

Fechamento

A habilidade não é decorar fórmula. É diagnosticar sujeira.

Quem entende o problema consegue usar Excel, Sheets, SQL, Python ou Power BI com mais clareza. A ferramenta muda; o raciocínio permanece.

Fechamento: planilha é laboratório. O raciocínio aprendido aqui reaparece em SQL, Python, Power BI e ETL.

Referências

Fontes usadas no material

Microsoft Support, Google Docs Help, Axios/Google Workspace, Wired sobre riscos de planilhas e documentação oficial das funções.

Google Docs Help — funções, atalhos e QUERY: support.google.com/docs
Microsoft Support — Excel, XLOOKUP/PROCX e recursos do Excel: support.microsoft.com
Axios — Google Workspace e escala de usuários
Wired — riscos e casos de erros em planilhas