Power BI Üzerinde Python Kullanımı
Power BI Desktop ile verilerinizi görselleştirmek için çeşitli programlama dillerini uç konnektörler yardımı ile kullanabilirsiniz.
Bunlardan biri olarak; popülaritesi ve sunduğu analize dayalı çözümlere yönelik dünyada birçok topluluğun ve kullanıcının tercihi olan Python programlama dili dile getirilebilir.
Power BI içinde Python’un etkinleştirilmesiyle birlikte, en sevdiğimiz Python paketlerinden bazılarını size aktarmak/göstermek için bir bu yazıyı ele almaya çalıştık.
Bu yazımızda örnek vermesi adına Power BI üzerinde Python görsel kullanımına yönelik birkaç temsili örnek ile ne gibi kullanımlar gerçekleştirilebileceği üzerinde durmaya çalışacağız.
Python üzerinde toplulukların ve bireysel çalışmaların yer aldığı birçok foksiyonel kütüphane yer almaktadır/bulunmaktadır.
Seaborn; varsayılan MatPlotLib komplo kütüphanesinin üstüne inşa edilen Seaborn, MatPlotLib kütüphanesine hızlı bir şekilde daha karmaşık bölümler ve analizler oluşturmanıza izin veren büyük bir uzantı sunmaktadır.
Görsele yönelik bisiklet kiralama talep veri setinden bir örnek oluşturup, örneğe göz atalım.
Sezon bazında kategorize edilen bisiklet talebinin grubunu/sürüsünü oluşturmak istiyorsanız basit birkaç kod satırı ile ilgili görselleştirmeyi gerçekleştirebilirsiniz.
Altair; Altair amacı bu plotların (çizimlerin) bir kısmını hafifletmek ve grafiğin her bir elemanını belirtmek yerine veriler üzerinde odaklanlanmaktır.
Varsayılan olarak görselleştirme; eksen/gösterge, çizim işlevine ilettiğiniz verilere göre oluşturulmaktadır.
Aşağıda, Power BI’da üretilen bir Altair görselleştirme örneği bulunmaktadır.
Not: İnteraktif görseller henüz Power BI’da tam olarak desteklenmemektedir.
Scikit-Learn; verileriniz üzerinde Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML) yapmak için bir geliştirilmiş bir Python eklentisidir.
Power BI kullanarak, kendi makine modellerinizi oluşturmak ve bunları Power BI raporlarınızda kolayca işlemek için Scikt-Learn eklentisini/kütüphanesini kullanabilirsiniz.
İlk olarak yapmak isteyebileceğiniz şeylerden biri, her bir çift değişkenler arasındaki korelasyonları/histogramı gösteren bir matris şeması oluşturmaktır.
FlashText; bir metin sütunundaki kelimeleri aramak ve değiştirmek için bir performans eklentisi/kütüphanesi olarak kullanılmaktadır.
Aşağıda, FlashText ve Regex’in göreceli performansını gösteren bir şema bulunmaktadır.
Anahtar kelimeleri bulmak veya değerleri değiştirmek artık saatler yerine dakikalar içinde yapılabilmektedir.
