Использование Python в Power BI

Использование Python в Power BI

Введение: Power BI от Microsoft — это мощный инструмент визуализации данных. Однако до 2021 года интеграция с Python в основном предоставляла возможности для дополнительного анализа и представления данных.

Основные возможности:

• Импорт и обработка данных: Работа с разными источниками данных, такими как файлы CSV, Excel, базы данных или веб-сайты, с помощью библиотек Python, таких как Pandas и NumPy.
• Машинное обучение: Использование библиотек, таких как scikit-learn, PyTorch и TensorFlow, для создания моделей машинного обучения.
• Web scraping: Извлечение данных с веб-страниц с помощью инструментов Python, таких как BeautifulSoup и Selenium.
• Автоматизация и пользовательские функции: Python позволял автоматизировать ряд задач и создавать пользовательские функции для улучшения аналитики.

Нововведения 2023 года: Нативная интеграция Python в Power BI Desktop

В 2023 году Power BI Desktop представил революционное нововведение — возможность запускать Python-скрипты прямо внутри инструмента.

Преимущества интеграции: Это сочетание аналитических возможностей Python с визуализационными функциями Power BI делает инструмент еще более мощным и гибким.

Пошаговый план использования:

• Установка и настройка: Настройка Python в Power BI Desktop стала проще.
• Редактор Python-скриптов: Теперь редактор интегрирован прямо в диалоги «Transform data» или «Edit queries».
• Продвинутая аналитика: Выполнение сложных статистических анализов, машинного обучения и прогнозирования прямо в Power BI стало возможным благодаря интеграции.

Заключение: Интеграция Python в Power BI претерпела значительные изменения с 2021 по 2023 годы. Эти изменения предоставили аналитикам и специалистам по данным новые мощные инструменты для анализа и визуализации данных.