Итак, вы хотите научить Power BI новым трюкам на базе R? Приготовьтесь, повелитель данных — мы собираемся превратить эту платформу бизнес-аналитики в вашу личную аналитическую площадку. К тому времени, как мы закончим, вы будете создавать собственные визуализации, которые заставят стандартные диаграммы выглядеть как наскальные рисунки.

Предварительные требования: ваш волшебный инструментарий

Прежде чем мы начнём изменять Матрицу (ту, что с данными, а не версию Киану), соберите следующие необходимые вещи:

  • Power BI Desktop (бесплатная версия вполне подойдёт);
  • R версии 3.4.4 или новее — скачайте его с CRAN;
  • RStudio (необязательно, но рекомендуется);
  • Кофе (обязательно; замените чаем, если вы такой волшебник).
graph TD A[Ваша блестящая идея] --> B{Алхимия на R} B --> C[Интеграция с Power BI] C --> D{Открытие кастомной визуализации} D --> E[Впечатление руководства]

Настройка вашего котла

Сначала давайте заставим Power BI и R работать вместе. Перейдите в: Файл > Параметры > R scripting. Здесь вы указываете Power BI, где находится ваша установка R. Если она не обнаружит автоматически путь к R, просто укажите ей путь к домашнему каталогу R — это как настроить магический портал между измерениями. Совет: если вы заблудились, просто прошепчите «library(ggplot2)» три раза, и духи данных могут помочь.

Создание вашего первого расширения на базе R

Давайте создадим анализатор социальных сетей, который заставил бы Марка Цукерберга ревновать. Запустите свой любимый редактор кода и давайте приступим.

Шаг 1: ядро сценария R

Создайте social_network.R с этим тайным заклинанием:

# Здесь начинается чёрная магия
create_network <- function(dataset, num_records=100) {
  require(igraph)
  # Фильтрация верхних связей
  top_connections <- head(dataset[order(-dataset$connection_strength), ], num_records)
  # Создание объекта графа
  g <- graph_from_data_frame(top_connections, directed=FALSE)
  # Добавление визуального эффекта
  V(g)$size <- degree(g) * 2
  E(g)$width <- E(g)$connection_strength / 10
  plot(g, layout=layout_with_fr)
}

Эта маленькая функция берёт данные о связях и преобразует их в интерактивную сетевую визуализацию. Параметр num_records позволяет пользователям контролировать, сколько соединений отображать — потому что иногда нужно уменьшить уровень хаоса.

Шаг 2: интеграция с Power BI

Теперь нам нужно, чтобы Power BI поняла нашу магию на R. Измените файл capabilities.json:

"dataRoles": [
  {
    "displayName": "Набор данных",
    "name": "dataset",
    "kind": "GroupingOrMeasure",
    "description": "От, До, Сила связи"
  },
  {
    "displayName": "Ограничение записи",
    "name": "num_records",
    "kind": "Measure",
    "description": "Максимальное количество отображаемых соединений"
  }
],
"dataViewMappings": [{
  "conditions": [
    {"dataset": {"max": 1}, "num_records": {"max": 1}}
  ],
  "scriptResult": {
    "dataInput": {
      "table": {
        "rows": {"select": [{"for": {"in": "dataset"}}]}
      }
    }
  }
}]

Эта конфигурация сообщает Power BI: «Вот какие входные данные мне нужны, и вот как с ними обращаться». Это как учить собаку новым трюкам, только с большим количеством JSON и меньшим вилянием хвостом.

flowchart LR A[Данные Power BI] --> B{Сценарий R} B --> C[Кастомная визуализация] C --> D[Интерактивный отчёт] D --> E[Взрыв мозга пользователя]

Подготовка к работе в продакшене

Перед тем как выпустить этот шедевр, добавьте обработку ошибок, если только вам не нравятся ночные звонки в службу поддержки:

create_network <- function(dataset, num_records=100) {
  tryCatch({
    # Предыдущий код здесь
  }, error = function(e) {
    plot(0, 0, type='n', axes=FALSE, xlab=NA, ylab=NA)
    text(0, 0, "Абракадабра не удалась!\nПроверьте ваши входные данные", cex=1.2, col="red")
  })
}

Теперь даже если пользователи предоставят ему неверные данные, они получат дружеское сообщение об ошибке вместо вызова Ктулху.

Развёртывание вашего шедевра

Упакуйте своё расширение, выполнив следующие действия:

  1. Заархивируйте свой сценарий R и файлы JSON.
  2. Переименуйте в .pbiviz.
  3. Импортируйте в Power BI через Импорт визуализации из файла. Предупреждение: у коллег может внезапно развиться «зависть к расширению», когда они увидят ваше творение в действии.

От кода до корпоративного успеха

Помните, как вы потратили три часа на форматирование базовой столбчатой диаграммы? Те времена прошли. С расширениями R вы можете:

  • Визуализировать сложные сети за секунды;
  • Создавать информационные панели с прогнозной аналитикой;
  • Строить пользовательские геопространственные визуализации;
  • Впечатлить своего руководителя навыками «алхимии данных». Истинная мощь заключается в объединении статистической мощи R с охватом предприятия Power BI. Это как дать ракетницу аналитику данных — в лучшем виде. В следующий раз, когда кто-то попросит «что-нибудь более впечатляющее», чем круговая диаграмма, просто улыбнитесь и загрузите своё кастомное расширение. Они больше никогда не согласятся на базовые визуализации. Только постарайтесь не хихикать как маньяк, когда у них отвиснет челюсть — это смущает отдел кадров.