# Preço da gasolina em análise de dados | Blog BIX Tecnologia > O preço da gasolina aumentou! Desenvolvemos uma solução de data analysis para continuar abastecendo seu carro com a maior vantagem. URL: https://bixtecnologia.com.br/preco-da-gasolina-e-analise-de-dados/ Idioma: pt-BR Publicado em: 2022-08-04T16:45:53.000Z ## O preço da gasolina como case de análise de dados 4 de agosto de 2022 9 min de leitura O preço da gasolina atingiu novos picos este ano e, enquanto nos últimos meses tem havido reduções, nós desenvolvemos uma solução de _data analysis_ para continuar abastecendo seu carro com a maior vantagem. E o que [análise de dados](https://bixtecnologia.com.br/analise-de-dados-o-que-e/) tem a ver com o preço da gasolina? Pensa com a gente: Para economizar, você pode comparar a tabela de preços em diferentes postos e abastecer seu carro onde houver a maior vantagem. Mas nem sempre você tem o tempo e os recursos necessários! Por isso, vamos mostrar uma maneira de automatizar esse processo. ## Análise dos dados do preço da gasolina Nesse artigo, vamos simular o trabalho de um analista de dados para lidar com a alta dos combustíveis. Você pode seguir o passo a passo para cumprir todas as etapas do processo de análise, desde a captação dos dados até a tomada de decisão! São esses e outros princípios de [_Business Intelligence_](https://www.bixtecnologia.com.br/business-intelligence), ou inteligência de negócios, que nós vamos usar para alcançar os melhores resultados. ### Qlik Sense Para executar esse projeto, podemos usar o [**Qlik Sense**](https://www.bixtecnologia.com.br/qliksense/), a ferramenta de _Business Intelligence_ da Qlik. No Qlik Sense, podemos associar diversas fontes de informação e criar visualizações completas com muita autonomia. Assim, teremos uma jornada única de descoberta com dados! Além disso, não vamos precisar de nenhum conhecimento técnico de programação e nossa experiência poderá ser totalmente intuitiva. ### Base de dados A ANP — Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis — disponibiliza uma [base de dados](https://www.gov.br/anp/pt-br/centrais-de-conteudo/dados-abertos/serie-historica-de-precos-de-combustiveis) com os valores praticados em todo o país desde 2004. Ou seja, podemos ver não só os valores atuais, como toda a escalada de preços. ### ETL — Extract, Transform & Load Vamos começar revisando as etapas de ETL, isto é, _Extract, Transform and Load._ A primeira etapa, Extração, trata de obter todos os dados que vamos utilizar na análise. Os dados da ANP são disponibilizados por semestre, em arquivos _.csv_. O arquivo de _metadados_ nos mostra o formato da base: ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_2_1024x300_d5bae14ea6.webp) Depois de baixar todos os arquivos de dados, podemos abrir o Qlik Sense. Vale ressaltar que o Qlik Sense é uma solução de análise de dados SaaS — _software as a service_. Isso significa que podemos armazenar toda a base de dados na própria nuvem do Qlik e, assim, não ficamos limitados ao _hardware_ quando for preciso executar _scripts_ mais complexos e demorados. ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_3_194c3b282d.webp) De forma resumida, o que esse _script_ faz é criar uma tabela com as colunas originais da base de dados. Nessa etapa, não é recomendado fazer nenhum tipo de alteração dos dados. Já na etapa de Transformação, usamos outro _script_ para carregar todos os dados extraídos e poder aplicar as alterações que desejo para minha análise: ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_4_d4ed1012aa.webp) Por exemplo, aplicamos a estrutura de _Mapping/ApplyMap_ para substituir os valores do campo “Região – Sigla” pelos seus respectivos nomes em extenso. Aplicamos, também, a transformação _Num(Num#(“Valor de Venda”),’##,##’),_ com o propósito de garantir que a coluna de “Valor de Venda” de fato terá valores numéricos – ao invés de uma possível _string_ – e com duas casas decimais. Por fim, através da instrução _where,_ criamos um filtro em toda a base de dados para retornar apenas dados relativos à gasolina, descartando os demais tipos de combustível para obter uma melhor performance na análise. Chegamos, então, à última etapa: Carga. Vamos carregar para o _dashboard_ apenas os campos significativos para a análise. As únicas transformações recomendadas nessa etapa são mudanças no nome dos campos, a fim de deixá-los mais _user friendly_. ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_5_4e550aff10.webp) ### Análises e visualizações Com os dados preparados, é hora de trabalhar as análises e desenvolver as visualizações apropriadas. Em outras palavras, é hora de criar o _dashboard_! Em Business Intelligence, é importante que os dados sejam visualizados em gráficos e tabelas para facilitar o compartilhamento e, por fim, a tomada de decisão! Note que, em uma empresa, não só os líderes e gestores fazem escolhas importantes para o sucesso do negócio. Por isso, é importante tor8nar os dados acessíveis nos diferentes níveis da organização! Logo, nosso relatório precisa ser claro e objetivo e não se limitar a conhecimentos técnicos. Vamos dar uma olhada em cada um dos elementos que o compõem: Como a nossa intenção é identificar os locais com a gasolina mais cara, é interessante usar um visual de mapa. Aplicando, ainda, um gradiente de cores, conseguimos ter uma visão clara das localidades com os maiores preços. Nos dados filtrados para o ano de 2021 e os primeiros meses de 2022, percebemos que os estados do Rio de Janeiro e do Acre apresentaram a gasolina mais cara, numa média de R$ 6,50. O Amapá, por outro lado, teve o preço mais barato, R$ 5,10 no mesmo período. ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_7_6978de4830.webp) O **Qlik Sense** nos permite criar diferentes camadas para um mesmo mapa, o que aumenta a granularidade da análise. O que isso significa na prática? Da mesma forma que vimos os estados com os maiores preços, é possível descer para o nível de cidades, e então enxergar a informação com mais profundidade. Veja o exemplo a seguir. Nele, foram usados filtros para um mesmo período de tempo e, na sequência, filtrou-se apenas o estado de Minas Gerais. Dessa forma, é possível ver que, dentre todas as cidades mineiras presentes na base de dados, foi Itabira que apresentou a gasolina mais cara, com um preço médio de R$ 7,20. ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_8_df3f4e40b2.webp) ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_9_d9373f2ad0.webp) Nesse _dashboard_, os pontos plotados vão até o nível de cidade. Ainda seria possível descer ao nível de CEP ou até mesmo de ruas (desde que se tivesse os valores de latitude e longitude, para estes casos). O mesmo conceito de granularidade é aplicado também no gráfico de linhas: utilizando-se de dimensões hierarquizadas, o mesmo gráfico pode ser representado em função de anos, meses, semanas ou dias. Esse conceito permite uma melhor visualização da disparada de preços que ocorreu a partir de 2020, assim como permite ver mais de perto o grande salto que se deu entre Janeiro e Março de 2021. ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_10_01bcc8be9d.webp) ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_11_fb61cbe2a6.webp) Outros visuais trabalhados no _dashboard_ podem ajudar a identificar rapidamente os 5 locais onde a gasolina é mais cara. Os dois gráficos de barra a seguir categorizam essa informação, tanto por cidade quanto pela bandeira da distribuidora de gasolina. Vemos que 4 das 5 cidades do Top 5 pertencem ao estado do Rio de Janeiro: ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_12_b3ba1bcfb6.webp) No visual de tabela a seguir, apesar da informação ser um pouco mais densa, é possível encontrar exatamente os postos mais caros no cenário analisado. Perceba que 3 dos 5 postos são de Angra dos Reis/RJ, corroborando o que foi visto anteriormente: ![preço da gasolina](https://images.bix-tech.com/preco_da_gasolina_13_d3d654d192.webp) Agora, trabalhando com estes visuais e com os campos de filtros disponíveis, é possível fazer diversas análises. Por exemplo, este é o resultado ao se filtrar a cidade de Piracicaba/SP nos meses de 2022: No primeiro nível da análise, vemos que o preço médio da gasolina no ano é de R$ 6,34. Na sequência, os gráficos de barras mostram os bairros e bandeiras com gasolina mais cara. A partir deles, podemos criar novos filtros e me aprofundar mais um nível na análise: digamos que você queira descobrir, por exemplo, como estão os preços dos postos da Raízen (Shell) considerando os bairros Centro, Paulicéia e Vila Industrial. O resultado é mostrado nos _Top 5_ a seguir: Com essa amostra, é possível perceber que, dentre as regiões escolhidas, o _Auto Posto São Jorge_ aparenta estar com os preços frequentemente acima da média local, enquanto o _Auto Posto A6_ costuma ter a gasolina com preços mais em conta. Assim, a partir destes filtros e visuais, podemos explorar uma infinidade de cenários a fim de conhecer melhor a distribuição dos preços na região. Para complementar o _dashboard_, adicionamos também uma tabela completa com os dados em uma segunda aba, o que permite a exploração total dos dados e a criação de novas análises. ## Faça você mesmo! Ficou curioso sobre o preço da gasolina na sua cidade? Você pode acessar o _dashboard_ que usamos e fazer novas edições para descobrir seus próprios _insights_ relacionados à alta dos combustíveis. [Comece a tomar decisões baseadas em dados agora!](https://github.com/duquense/BI_Gasolina/raw/main/BI%20Gasolina.qvf) A Inteligência de Dados tem muitas outras aplicações e, além de gerar economia, pode contribuir para a qualidade do seu produto, do seu _marketing_ e do seu atendimento! Revolucione o seu serviço com Business Intelligence. [Agende uma demonstração conosco.](https://bixtecnologia.com.br/contato/) ## Artigos relacionados ![Ilustração line-art de um velocímetro, cronômetro, gráfico de barras e cilindro de banco de dados em órbita, representando a performance do Power BI](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_d5f24ed778-960.webp) Business Intelligence Análise de Dados ### [Performance do Power BI: como otimizar DAX, modelo e agregações](https://bixtecnologia.com.br/power-bi-performance-dax/) Diagnostique relatórios lentos com Performance Analyzer, DAX e agregações 20 de agosto de 2026 12 min de leitura ![Ilustração de um data warehouse conectado a um painel de analytics e a um núcleo de IA, representando analytics com IA nativa no Snowflake Cortex](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_snowflake_cortex_2026_pt_9dd034fb40-960.webp) Inteligência Artificial Business Intelligence ### [Snowflake Cortex em 2026: como construir analytics com IA sem sair do seu data warehouse](https://bixtecnologia.com.br/snowflake-cortex-analytics-ia-2026/) Analytics com IA no Snowflake Cortex, sem tirar o dado do data warehouse. 8 de julho de 2026 8 min de leitura ![Ilustração de uma capacidade do Microsoft Fabric com curva de custo em queda, representando a redução de custos de licenciamento do Power BI Premium e Microsoft Fabric](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_7c3f300d34-960.webp) Business Intelligence Estratégias de Negócios ### [Como reduzir custos de licenciamento do Power BI Premium e Microsoft Fabric em grandes empresas](https://bixtecnologia.com.br/reduzir-custos-licenciamento-power-bi-microsoft-fabric/) Como reduzir custos de licenciamento do Power BI e Microsoft Fabric. 7 de julho de 2026 8 min de leitura ![Ilustração de dois painéis de dashboards de BI equilibrados em uma balança, comparando Looker Studio vs Power BI](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_22255fe654-960.webp) Business Intelligence Análise de Dados ### [Looker Studio vs Power BI em 2026: qual ferramenta escolher para o seu time?](https://bixtecnologia.com.br/looker-studio-vs-power-bi/) Looker Studio vs Power BI: compare custo, governança e stack em 2026. 3 de julho de 2026 9 min de leitura Business Intelligence Inteligência Artificial ### [Power BI Copilot e Microsoft Fabric em 2026: guia de migração para times de BI](https://bixtecnologia.com.br/power-bi-copilot-microsoft-fabric-migracao/) Guia de migração para Power BI Copilot e Microsoft Fabric em 2026. 26 de junho de 2026 9 min de leitura ![Banner BIX Tecnologia: Guia Prático Qlik Sense e Jornada Analítica.](https://bixtecnologia.com.br/img/Primeiros_Passos_com_Qlik_Sense_Guia_Pratico_para_Criar_Dashboards_1_0918d4d7be-960.webp) Business Intelligence ### [Primeiros passos com Qlik Sense: Guia Prático para Criar Dashboards](https://bixtecnologia.com.br/primeiros-passos-qlik-sense/) 24 de março de 2026 5 min de leitura --- BIX Tecnologia · Contato: https://bixtecnologia.com.br/contato/ Índice do site para agentes: https://bixtecnologia.com.br/llms.txt