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O que eu mais vejo no mundo do BI é carregar os dados na ferramenta e sair fazendo fórmulas e montando gráficos e no final chamam isso de BI. Com o tempo você começa a perceber algumas nuances nos seus dados que podem gerar análises bastante erradas, um destes erros comuns é não analisar valores muito discrepantes nas bases, os tais dos outliers. Estes erros podem ser ainda mais prejudiciais para aqueles apaixonados por calcular a média de tudo. Neste vídeo eu vou te mostrar duas situações onde os outliers devem ser considerados. No primeiro exemplo, ele seria usado para identificar erros na base e, consequentemente, eliminar valores que podem distorcer o resultado da análise. No segundo exemplo, um típico caso onde os outliers merecem um tratamento diferenciado, os dados são válidos, mas são tão distantes do comportamento padrão que merecem uma atenção especial, um cluster exclusivo para tratar somente estes dados. Identifique os outliers na sua base, muitas vezes eles podem representar um sério problema nos seus dados, mas em algumas outras eles podem ser o grande insight que você estava procurando. Quer testar seus conhecimentos em Power BI? Faça o teste: https://app.involve.me/trinityacademi... Saiba se você é já um Expert, Intermediate ou Beginner no Power BI. Para informações sobre o curso completo de Power BI, acesse: https://trinityacademia.com.br Para projetos e treinamentos in-company, acesse: https://www.trinityrs.com.br