**Tabelas Dinâmicas** são uma das funcionalidades mais poderosas do Excel, permitindo aos usuários **resumir rapidamente grandes conjuntos de dados em tabelas significativas**. 

Elas oferecem **arranjo dinâmico de dados**, permitindo fácil agregação, comparação e análise. 

Com **slicers** e outras ferramentas, as Tabelas Dinâmicas oferecem **visões personalizadas dos dados**, tornando-as incrivelmente versáteis para diferentes necessidades analíticas.

# Tarefa

Agora aplique as habilidades que você aprendeu para criar uma tabela semelhante, refletindo **Localização** como linhas, **Categoria** como colunas e **Quantidade_Vendida** como o valor. 

Em seguida, incorpore um slicer usando a coluna **Data**, para que a exibição final apareça da seguinte forma:

Com o slicer de Dados utilizado na tarefa, quantos itens de todas as categorias foram vendidos no total em 01/01/2022?

Análise de Dados com Excel oferece um guia prático para dominar as técnicas mais essenciais de gerenciamento, manipulação e análise de dados usando o Microsoft Excel. Você ganhará proficiência nas poderosas capacidades do Excel, progredindo através de métodos de análise de dados e criando visualizações dinâmicas e dashboards interativos. Ao final, você aprenderá a automatizar relatórios e aplicar análises avançadas, capacitando-o a tomar decisões informadas e baseadas em dados de forma eficiente.

Aprenda a importar, limpar e transformar dados com funções avançadas do Excel para preparar conjuntos de dados para análise aprofundada. Domine técnicas para navegar por dados complexos com funções de pesquisa.

Mergulhe no núcleo do poder analítico do Excel dominando análises condicionais, funções estatísticas e Tabelas Dinâmicas. Esta seção ensina como extrair insights significativos de grandes conjuntos de dados usando uma variedade de ferramentas analíticas.

Adquira as habilidades para criar gráficos estatísticos e construir painéis interativos que comunicam dados visualmente. Aprenda a automatizar tarefas repetitivas e gerar relatórios de maneira eficiente, melhorando a produtividade e a interação com os dados.

Aborda a análise de correlação para determinar relações entre variáveis usando o coeficiente de correlação de Pearson, regressão linear para explorar relações entre variáveis, a adição de linhas de tendência para análise de padrões em previsões, e o uso de testes t e testes z em testes de hipóteses para avaliar a significância estatística.