Fala aí! 👋
Esse repositório é onde deixei toda a solução do Desafio Técnico de BI (Risco e Inadimplência) da Allu.
Aqui tem SQL, DAX, modelagem, dashboard em Power BI e estrutura PBIX + PBIP organizada do jeito certo pra BI profissional.
- PBIX → abrir rápido, ver o dashboard funcionando em 2 cliques.
- PBIP → versionar DAX, modelo e layout de forma limpa no Git (sem arquivo gigante).
A ideia foi unir o melhor dos dois mundos:
👉 fácil de visualizar e pronto pra ser mantido como projeto de BI de verdade.
👉 Link do relatório no Power BI:
Cada linha = uma parcela do cliente.
Validei campos chave:
- idade
- estado
- valor_parcela
- parcela_recorrencia
- status_pagamento
- datas de vencimento x pagamento
E tratei as regras de negócio:
futurenão entra no denominadorrefunded= considerado pagofailedechargedback= inadimplência real- agrupamento por mês/ano de vencimento
Usei SQL para exploração e DAX para consolidar a camada semântica.
Principais entregas:
- Taxa de inadimplência mensal
- Perfil do inadimplente por idade, estado e recorrência
- Distribuição por valor da parcela (faixas/bins)
- Comportamento por ciclo (parcela_recorrencia)
- Colunas auxiliares: faixa etária, bins de valores, ordenações personalizadas
Toda a lógica está separada dentro do projeto PBIP para facilitar revisão e versionamento.
Dashboard focado em clareza e tomada de decisão:
- 📈 Evolução da inadimplência mês a mês
- 🗺️ Mapa por Estado com % de risco
- 👥 Faixa Etária x Inadimplência
- 🔁 Comportamento por Número da Parcela
- 💸 Distribuição por Valor da Parcela (histograma)
Usei dark mode e ênfase nos KPIs principais.
- A inadimplência cresce entre os meses analisados → possível sazonalidade financeira.
- Faixas etárias extremas (
<25e>60) concentram os maiores riscos. - O risco aumenta até a 7ª parcela, sugerindo perda de capacidade ao longo do ciclo.
- Valor da parcela sozinho não determina inadimplência.
- Estados apresentam comportamentos diferentes → influência regional importante.
- Power BI (PBIX + PBIP)
- DAX (medidas, classificações e cálculos de risco)
- SQL (exploração e modelagem inicial)
- Git/GitHub (versionamento completo)
Sou o Gustavo, Especialista/Engenheiro de Dados.
Curto:
- arquitetura simples e eficiente
- dashboards que contam a história certa
- automações que evitam retrabalho
- usar BI + engenharia para transformar dados em decisões
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