Введение в Power BI и R

В мире анализа данных и визуализации выделяются два мощных инструмента: Microsoft Power BI и язык программирования R. Power BI — это удобное приложение с функцией перетаскивания, идеально подходящее для быстрой и красивой визуализации, а R — это надёжная среда для статистических вычислений и сложного анализа данных. В совокупности эти инструменты могут стать грозным арсеналом для любого специалиста по анализу данных или учёного.

Установка R для Power BI

Прежде чем вы сможете начать использовать R с Power BI, вам необходимо убедиться, что R установлен на вашем локальном компьютере. Вот шаги, которые помогут вам начать:

  • Скачайте и установите R из репозитория CRAN или любого другого надёжного источника.
  • Убедитесь, что путь установки поддерживает символы Unicode и пробелы, что является функцией, поддерживаемой текущей версией сценариев R в Power BI Desktop.

Выполнение R-скриптов в Power BI Desktop

Чтобы импортировать данные в Power BI с помощью R-скрипта, выполните следующие действия:

Шаг 1: Подготовка R-скрипта

Создайте свой R-скрипт в локальной среде разработки R. Убедитесь, что скрипт успешно выполняется в новом и неизменённом рабочем пространстве. Это означает, что все пакеты и зависимости должны быть явно загружены и запущены. Вы можете использовать функцию source(), чтобы запустить зависимые скрипты.

# Пример загрузки необходимых библиотек
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Загрузка данных из CSV-файла
data <- read.csv("путь/к/вашим/данным.csv")

# Выполнение необходимых преобразований данных
data <- data %>% 
  filter(имя_столбца != "значение_для_исключения") %>% 
  group_by(группирующий_столбец) %>% 
  summarise(среднее_значение = среднее(столбец_значений))

# Убедитесь, что данные представлены в формате фрейма данных
data_frame <- as.data.frame(data)

Шаг 2: Импорт данных в Power BI

В Power BI Desktop перейдите на вкладку «Главная» и выберите «Получить данные». Выберите «Другое» > «R-скрипт», а затем нажмите «Подключить».

  • Скопируйте свой R-скрипт в появившееся окно скрипта.
  • Нажмите «ОК», чтобы запустить R-скрипт. Последняя установленная версия R будет отображаться как ваш R-движок.
  • После успешного запуска скрипта вы можете выбрать результирующие фреймы данных, чтобы добавить их в модель Power BI.

Создание визуализаций с использованием R в Power BI

Power BI позволяет создавать пользовательские визуализации с помощью R-скриптов непосредственно в среде Power BI Desktop.

Шаг 1: включение R-визуализации

Чтобы добавить R-визуализацию в отчёт:

  • Выберите значок R Visual на панели «Визуализация».
  • При появлении запроса выберите «Включить» в окне «Включить визуальные сценарии».

Шаг 2: настройка редактора R-скриптов

  • На холсте отчёта появится заполнитель R-визуального элемента.
  • Редактор R-скриптов появится в нижней части центральной панели.
  • Перетащите поля из области «Поля» в раздел «Значения» области «Визуализация» или выберите поля непосредственно в области «Поля».

Шаг 3: написание R-скрипта

После того как вы выбрали поля, автоматически генерируется датафрейм, и вы готовы написать свой R-скрипт.

# Пример R-скрипта для простого графика
library(ggplot2)

# Набор данных автоматически генерируется Power BI
dataset <- data.frame(values)

# Создать график
ggplot(dataset, aes(x = column1, y = column2)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Пример графика", x = "Столбец 1", y = "Столбец 2")
  • Нажмите значок «Запустить сценарий» справа от заголовка редактора R-сценариев, чтобы выполнить сценарий и отобразить график на холсте.

Пример рабочего процесса

Вот пошаговый пример того, как можно интегрировать R с Power BI:

Шаг 1: подготовка данных

# Загрузите необходимые библиотеки и данные
library(dplyr)
data <- read.csv("path/to/your/data.csv")

# Преобразуйте данные
data <- data %>% 
  filter(column_name != "value_to_exclude") %>% 
  group_by(grouping_column) %>% 
  summarise(mean_value = mean(value_column))

# Убедитесь, что данные представлены в формате кадра данных
data_frame <- as.data.frame(data)

Шаг 2: импорт данных в Power BI

  • Перейдите в «Получить данные» > «Другое» > «R-скрипт» и подключитесь.
  • Скопируйте R-скрипт в окно скрипта и нажмите «ОК».

Шаг 3: создание R-визуализации

  • Выберите значок «R Visual» на панели «Визуализация».
  • Если появится запрос, включите визуальные эффекты сценария.
  • Перетащите поля в раздел «Значения».
  • Напишите свой R-скрипт в редакторе R-скриптов.
# Пример R-скрипта для построения графика
library(ggplot2)

# Датасет автоматически генерируется Power BI
dataset <- data.frame(values)

# Создаем график
ggplot(dataset, aes(x = column1, y = column2)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Example Plot", x = "Column 1", y = "Column 2")
  • Запустите скрипт, чтобы отобразить график.

Блок-схема: интеграция R с Power BI

graph TD A("Установить R на локальный компьютер") --> B("Подготовка R-скрипта") B --> C("Импорт данных в Power BI") C --> D("Включите R-визуальные элементы в Power BI") D --> E("Настройка редактора R-скриптов") E --> F("Напишите и запустите R-скрипт") F --> B("Отображение графика в Power BI")

Советы и рекомендации

  • Требование к датафрейму: в Power BI импортируются только датафреймы, поэтому убедитесь, что ваши данные имеют такой формат.
  • Типы столбцов: столбцы, типизированные как Complex и Vector, не импортируются и заменяются значениями ошибок.
  • Значения NULL: значения N/A в R переводятся в значения NULL в Power BI Desktop.
  • Пакеты R: убедитесь, что все необходимые пакеты R установлены на вашем локальном компьютере, чтобы избежать ошибок при запуске скриптов в Power BI.

Заключение

Интеграция R с Power BI открывает мир возможностей для анализа и визуализации данных. Используя сильные стороны обоих инструментов, вы можете выполнять сложные статистические анализы в R, а затем визуализировать результаты в удобной и интерактивной форме с помощью Power BI. Работаете ли вы в академических кругах, промышленности или любой другой области, требующей анализа данных, эта комбинация обязательно улучшит ваш рабочий процесс и даст убедительные результаты. Итак, используйте весь потенциал своих данных — будущее за визуальными эффектами, и оно обеспечивается R и Power BI.