componentes mais importantes de um modelo de dados no Power BI. Ela
centraliza datas, anos, meses, trimestres, semanas e outros atributos
temporais utilizados nos cálculos e visuais do relatório.
Por que criar uma dimensão calendário?
Utilizar somente as datas existentes em uma tabela de vendas, cadastros ou
movimentações pode provocar problemas. Essas tabelas geralmente possuem
períodos sem registros, datas repetidas e mais de uma coluna relacionada
ao tempo. A dimensão calendário cria uma sequência contínua, com uma linha
para cada dia, permitindo análises cronológicas mais confiáveis.
Com essa estrutura, torna-se mais fácil analisar resultados por mês,
trimestre, semestre e ano. Também é possível comparar períodos, acompanhar
acumulados e usar funções de inteligência de tempo do DAX com maior
segurança.
dimensão pode auxiliar nas análises de admissões e desligamentos,
garantindo que todos os períodos apareçam nos gráficos, inclusive aqueles
sem movimentações.
Como adicionar a DCalendario ao Power BI
O código abaixo foi escrito em linguagem M e deve ser utilizado no Power
Query. Antes de colá-lo, verifique os nomes da tabela e das colunas de
datas que serão usadas para determinar o início e o fim do calendário.
- Abra o projeto no Power BI Desktop.
- Clique em Transformar dados para abrir o Power Query.
- Crie uma Consulta Nula.
- Selecione a nova consulta e abra o Editor Avançado.
- Apague o conteúdo existente.
- Copie o código abaixo e cole no Editor Avançado.
- Clique em Concluído e renomeie a consulta para DCalendario.
let
// Alterar somente a Tabela e a coluna de datas
/* A Tabela é onde possui uma coluna Data que deseja usar em seus cálculos ou visuais.
Exemplo. Tabela fVendas que possui a coluna Data Pedido ficaria:
List.Min (fVendas[Data Pedido]).
Se possuir mais de uma coluna, ficaria:
List.Min (fVendas[Data Pedido] & fVendas[Data Vencimento]).
*/
MenorData = List.Min (fCadastro[Data de Admissão] & fCadastro[Data de Desligamento]),
MaiorData = List.Max (fCadastro[Data de Admissão] & fCadastro[Data de Desligamento]),
// Não alterar daqui pra baixo
DataInicio = Date.StartOfYear(MenorData),
DataFim = Date.EndOfYear(MaiorData),
Dias = Duration.Days(DataFim - DataInicio) + 1,
ListarDatas = List.Dates(DataInicio, Dias, #duration(1,0,0,0)),
Tabela =
#table(
type table[
Data = date,
Ano = Int64.Type,
NomeMes = text,
MesAbre = text,
MesAno = text,
MesNum = number,
AnoMesINT = number,
InicioMes = date,
Trimestre = Int64.Type,
TrimestreAbreviado = text,
Bimestre = text,
Semestre = text,
Semana = Int64.Type,
DiaSemana = Int64.Type,
NomeDia = text,
Passado = logical,
AnoAtual = text,
MesAtual = text,
// ======= Novas colunas (equivalentes aos DAX) =======
#"Dia Nome" = text,
#"Dia útil" = text,
Dia = Int64.Type,
#"Semana Ano" = Int64.Type,
#"Semana Dia" = Int64.Type,
#"Semana do Mês" = Int64.Type
// =====================================================
],
List.Transform(
ListarDatas,
each
let
d = _,
// Para equivalências com DAX:
// WEEKDAY(...,2) => segunda=1..domingo=7
Weekday_2 = Date.DayOfWeek(d, Day.Monday) + 1,
// WEEKDAY(...,1) => domingo=1..sábado=7
Weekday_1 = Date.DayOfWeek(d, Day.Sunday) + 1,
// WEEKNUM padrão DAX inicia no domingo
WeekNum_Sun = Date.WeekOfYear(d, Day.Sunday),
// INT(ROUNDUP(DAY/7,0))
SemanaDoMes = Number.RoundUp(Date.Day(d) / 7, 0)
in
{
d, // Data
Date.Year(d), // Ano
Text.Proper(Date.MonthName(d)), // NomeMes
Text.Proper(Text.Start(Date.MonthName(d), 3)), // MesAbre
Text.Proper(Text.Start(Date.MonthName(d), 3)) & "-" & Text.End(Text.From(Date.Year(d)), 2), // MesAno
Date.Month(d), // MesNum
Date.Year(d) * 100 + Date.Month(d), // AnoMesINT
Date.StartOfMonth(d), // InicioMes
Date.QuarterOfYear(d), // Trimestre
Text.From(Date.QuarterOfYear(d)) & "º Trim ", // TrimestreAbreviado
Text.From(Number.RoundUp(Date.Month(d)/2, 0)) & "º Bim", // Bimestre
Text.From(Number.RoundUp(Date.Month(d)/6, 0)) & "º Sem", // Semestre
Date.WeekOfMonth(d), // Semana
Date.DayOfWeek(d), // DiaSemana (0=Domingo por padrão)
Date.DayOfWeekName(d), // NomeDia
if d <= MaiorData then true else false, // Passado
if Date.IsInCurrentYear(d) then "Ano Atual" else Text.From(Date.Year(d)), // AnoAtual
if Date.IsInCurrentYear(d) and Date.IsInCurrentMonth(d) then "Mês Atual" else Text.Proper(Date.MonthName(d)), // MesAtual
// ======= Valores das novas colunas =======
Date.ToText(d, "ddd"), // Dia Nome (equivalente ao FORMAT(...,"ddd"))
if Weekday_2 <= 5 then "True" else "false", // Dia útil (strings como no seu DAX)
Date.Day(d), // Dia
WeekNum_Sun, // Semana Ano
Weekday_1, // Semana Dia
SemanaDoMes // Semana do Mês
// =========================================
}
)
)
in
TabelaO que o código cria automaticamente?
O código identifica a menor e a maior data das colunas informadas. Em
seguida, amplia o intervalo para o primeiro dia do ano inicial e o último
dia do ano final. Dessa maneira, o calendário sempre contém anos
completos.
Além da coluna Data, são criados campos como ano, nome do mês, mês
abreviado, número do mês, trimestre, bimestre, semestre, semana e dia da
semana. Há também colunas para identificar o ano atual, o mês atual, datas
passadas e dias úteis. Isso reduz a necessidade de criar diversas colunas
calculadas em DAX.
Configure o modelo de dados
Depois de carregar a consulta, relacione a coluna Data da DCalendario com a
coluna de data da tabela principal. Normalmente, o relacionamento será de
um para muitos, com a dimensão no lado “um”.
Em seguida, selecione a DCalendario na exibição de modelo e utilize a opção
Marcar como tabela de datas, escolhendo a coluna Data.
Nos visuais e segmentações, prefira sempre os campos da dimensão
calendário, e não os campos de data da tabela fato.
Quando o modelo possui várias datas, como admissão e desligamento, podem
ser necessários relacionamentos adicionais ou dimensões com papéis
específicos. Essa decisão dependerá dos cálculos e das análises pretendidas.
Conclusão
A dimensão calendário torna o modelo mais organizado, reutilizável e
preparado para análises temporais. Ela padroniza filtros, evita períodos
ausentes e facilita a criação de medidas. Por isso, adicionar uma
DCalendario deve ser uma das primeiras etapas de praticamente qualquer
projeto profissional no Power BI.
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