Do CSV à resposta em 10 minutos

~10 minutos · seu CSV, uma tabela gravada, um primeiro resultado

Esta é a versão rápida. Você traz um CSV e, ao final, o terá importado, gravado como tabela, executado uma única transformação e lido um resultado real a partir dos seus próprios dados.

É o complemento ágil de Carregar, transformar e publicar dados — aquele leva cerca de uma hora e monta um pipeline completo de várias etapas, com junções e uma publicação. Comece por aqui para a primeira vitória; vá para lá quando quiser se aprofundar.

Pré-requisitos

• Um espaço de trabalho do PlaidCloud (inicie uma avaliação gratuita se não tiver um).
• Um projeto para trabalhar — crie um na guia Projetos se ainda não tiver.
• Um arquivo CSV seu. Qualquer um com linha de cabeçalho e uma coluna numérica serve — vendas, despesas, uma lista de pedidos.

Etapa 1: crie um fluxo de trabalho

Um fluxo de trabalho é o pipeline que importa e transforma seus dados.

1. Abra seu projeto e vá para a guia Fluxos de trabalho.
2. Clique em Novo fluxo de trabalho na barra de ferramentas.
3. Dê a ele um nome como “CSV Quick Start” e deixe Tipo de fluxo de trabalho no valor padrão, Serial padrão.
4. Clique em Criar e, em seguida, clique duas vezes no novo fluxo de trabalho para abrir o Workflow Explorer.

Etapa 2: importe seu CSV

1. Adicione uma nova etapa e escolha uma etapa Import → CSV (ou a etapa de importação que corresponder ao formato do seu arquivo).
2. Na configuração da etapa:
   • Arquivo de origem — aponte para o seu CSV: faça o upload dele ou escolha-o em uma conta de documentos conectada.
   • Tabela de destino — dê a ela o nome my_data.
   • Delimitador, caractere de aspas, linha de cabeçalho — ajuste apenas se o seu arquivo for fora do padrão; os valores padrão atendem a um arquivo típico separado por vírgulas com linha de cabeçalho.
3. Execute a etapa.

Seu CSV agora é gravado como uma tabela no projeto. Uma tabela guarda os dados físicos de linhas e colunas; é daí que tudo o que vem depois lê.

A origem nunca é alterada. Cada etapa lê de uma origem e grava em um destino, deixando o original intacto. A importação do seu CSV gravou my_data; a transformação da próxima etapa a lê e grava em outro lugar.

Etapa 3: confira a tabela gravada

Vá para a guia Tabelas e entre em my_data. Confirme a quantidade de colunas, algumas linhas de exemplo e se os tipos de dados parecem corretos — uma coluna numérica deve aparecer como número, não como texto. Se algum tipo estiver errado, você pode corrigi-lo com os mapeadores de coluna da etapa de importação e executá-la novamente.

Etapa 4: execute uma transformação

Agora transforme a tabela bruta em uma resposta. Este exemplo filtra as linhas que importam e mantém apenas as colunas de seu interesse — ajuste os detalhes ao seu arquivo.

1. Adicione uma etapa Tabelas → Table Lookup (ou qualquer transformação de tabela que permita filtrar e selecionar colunas).
2. Configure:
   • Tabela de origem — my_data
   • Tabela de destino — my_result
   • Condições de filtro — uma condição que reduza as linhas, por exemplo amount > 0
   • Colunas a manter — o subconjunto que você quer ler, além de qualquer coluna calculada, como revenue = quantity * price
3. Execute a etapa.

Para o conjunto completo de funções que você pode usar em uma coluna calculada — operações com strings, aritmética de datas, lógica condicional — consulte a referência de expressões.

O que você deve ver. Depois que a etapa for executada, my_result terá menos linhas que my_data — o filtro as reduziu — e sua coluna calculada (como revenue) estará presente e preenchida em todas as linhas restantes. Se a contagem de linhas não diminuiu ou a coluna calculada está vazia, revise a condição do filtro e a expressão antes de seguir adiante.

Etapa 5: leia o resultado

Abra a guia Tabelas e entre em my_result. Menos linhas que my_data, apenas as colunas que você manteve e sua coluna calculada preenchida — essa é a sua primeira resposta, direto dos seus próprios dados.

Você também pode executar as duas etapas de uma só vez: de volta ao fluxo de trabalho, clique em Executar (ou em Run All no menu Ações) para executar tudo em ordem. Cada etapa mostra um ícone de status durante o processo — Completed significa que terminou sem problemas. Consulte Executar um fluxo de trabalho para saber o que cada status significa e como retomar uma execução interrompida.

Apareceu um erro? Os dois culpados mais comuns são um tipo de dado importado como texto quando você precisava de um número e uma condição de filtro que faz referência a uma coluna que não existe na tabela. Confira a tabela da Etapa 3 e execute novamente. Gerenciamento de erros de etapa cobre o restante.

Próximos passos

• Carregar, transformar e publicar dados — a versão de uma hora: importe dois arquivos, una-os, calcule colunas e publique o resultado para consumidores downstream.
• Criar um painel — transforme uma tabela como my_result em um gráfico que outras pessoas possam ler.