АНАЛИТИКА В POWER BI С ПОМОЩЬЮ R И PYTHON
Power BI – это платформа для бизнес-аналитики от Microsoft. Она позволяет собирать, анализировать и визуализировать данные из различных источников. Одним из преимуществ Power BI является возможность использования R и Python для анализа данных и создания кастомных визуализаций.
Для начала работы с R и Python в Power BI необходимо установить их соответствующие пакеты. В случае с R это пакеты RevoScaleR и MicrosoftML, а для Python это пакеты numpy, pandas, scikit-learn и другие.
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# и др.
После установки пакетов можно работать с данными с помощью R и Python. Например, можно загрузить данные из файла csv и произвести над ними анализ:
data = pd.read_csv('data.csv')
# анализ данных
model = LinearRegression()
# обучение модели
model.fit(X, y)
# создание визуализации
# и др.
Кроме того, Power BI позволяет создавать собственные кастомные визуализации с помощью R и Python. Для этого необходимо использовать пакеты ggplot2 (для R) и matplotlib (для Python).
Таким образом, Power BI с помощью R и Python предоставляет широкие возможности для анализа данных и создания кастомных визуализаций.
R (and python) Guide to Power BI
Использование скриптов Python в Power BI Часть 1
Power BI in Hindi - Power BI Complete Course in One Video - Power BI kya hai - #powerbi
Using R and Python in Power BI
Python vs R which language to leverage with Power Query power BI
Intro to Python in Power BI
Intro to R and Python Script in Power BI - Easy and Quick explanation - Power BI Tutorial
Intro to R with Power BI
Analytics in Power BI with R and Python with SQL Server 2019 ML Service \u0026 Polybase - Itshak David
R vs Python vs M Query language Power bI
Новые материалы:
- Import requests не работает python
- Python нечетные индексы
- Numpy в visual studio как установить
- Модификаторы доступа python
- Метод гаусса python
- Проверка существования файла python
- Наименьшее общее кратное python
- Pip colorama для python 3.10
- Numpy сравнение двух массивов
- Python срез двумерного списка
- Как проверить авторизован ли пользователь django
- Python pymorphy2 документация
- Переопределение python методов