Tutorial: Membuat plot corong dari skrip R ke visual R

Artikel ini menjelaskan cara membuat plot corong menggunakan skrip R di visual R langkah demi langkah. File sumber tersedia untuk diunduh di bawah setiap kumpulan langkah.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari cara membuat:

• skrip R untuk RStudio
• R-visual di Power BI
• Visual yang didukung R berbasis PNG di Power BI
• Visual yang didukung R berbasis HTML di Power BI

Plot corong menyediakan cara mudah untuk menggunakan, menafsirkan, dan menunjukkan jumlah variasi yang diharapkan. Corong dibentuk menggunakan batas keyakinan dan outlier ditampilkan sebagai titik di luar corong.

Dalam contoh ini, plot corong digunakan untuk membandingkan dan menganalisis berbagai kumpulan data.

Prasyarat

• Dapatkan langganan Microsoft Fabric. Atau, daftar untuk uji coba Microsoft Fabric gratis.

• Pasang alat pbiviz.

Membangun skrip R dengan model semantik

1. Unduh skrip R minimal dan tabel datanya, dataset.csv.

2. Selanjutnya, edit skrip untuk mencerminkan skrip ini. Skrip ini menambahkan penanganan kesalahan input dan parameter pengguna untuk mengontrol tampilan plot.

Membuat laporan

Selanjutnya, edit skrip untuk mencerminkan skrip ini. Skrip ini memuat dataset.csv alih-alih read.csv ke ruang kerja desktop Power BI dan membuat tabel Mortalitas Kanker. Lihat hasilnya dalam file PBIX berikut.

Catatan

dataset adalah nama yang dikodekan secara permanen untuk input data.frame dari setiap R-visual.

Membuat visual dan paket yang didukung R dalam kode R

1. Jalankan perintah berikut ini untuk membuat visual yang didukung R baru:

   pbiviz new funnel-visual -t rvisual
   cd funnel-visual
   npm install 
   pbiviz package
   

   Perintah ini membuat folder corong visual dengan visual templat awal (-t untuk templat). PBIVIZ dapat ditemukan di folder dist, kode R di dalam file script.r. Cobalah untuk mengimpornya ke Power BI dan lihat apa yang terjadi.

2. Edit file script.r dan ganti konten dengan skrip Anda sebelumnya.

3. Edit capabilities.json dan ganti string Values dengan dataset. Aktivitas ini menggantikan nama "Peran" dalam templat menjadi seperti dalam kode R.

   

4. (opsional) Edit dependencies.json dan tambahkan bagian untuk setiap paket R yang diperlukan oleh skrip R. Aktivitas ini memberi tahu Power BI untuk secara otomatis mengimpor paket ini ketika visual dimuat untuk pertama kalinya.

   

5. Kemas ulang visual menggunakan perintah pbiviz package dan coba impor ke Power BI.

Catatan

Lihat PBIX dan kode sumber untuk diunduh.

Lakukan penyempurnaan visual berbasis R

Visual belum ramah pengguna karena pengguna harus mengetahui urutan kolom dalam tabel input.

1. Bagi dataset bidang input menjadi tiga bidang (peran): Population, Number, dan Tooltips

   

2. Edit capabilities.json dan ganti peran dataset dengan tiga peran baru, atau unduh capabilities.json.

   Anda harus memperbarui bagian: dataRoles dan dataViewMappings, yang menentukan nama, jenis, tipsalat, dan kolom maksimum untuk setiap bidang input.

   

   Untuk informasi selengkapnya, lihat kemampuan.

3. Edit script.r untuk mendukung Population, Number dan Tooltips sebagai input kerangka data alih-alih dataset, atau unduh script.r.

   

   Tip

   Untuk mengikuti perubahan dalam skrip R, cari blok komentar:

   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN: Added to enable visual fields
   ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:END: Added to enable visual fields
   
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN: Removed to enable visual fields 
   ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN: Removed to enable visual fields
   

4. Kemas ulang visual menggunakan perintah pbiviz package dan coba impor ke Power BI.

Catatan

Lihat PBIX dan kode sumber untuk diunduh.

Menambahkan parameter pengguna

1. Tambahkan kemampuan bagi pengguna untuk mengontrol warna dan ukuran elemen visual termasuk parameter internal dari UI.

   

2. Edit capabilities.json dan perbarui bagian objects. Di sini kita mendefinisikan nama, tipsalat, dan jenis setiap parameter, dan juga memutuskan partisi parameter ke dalam grup (tiga grup dalam hal ini).

   unduh capabilities.json, lihat properti objek untuk informasi selengkapnya

   

3. Edit src/settings.ts untuk mencerminkan settings.ts ini. File ini ditulis dalam TypeScript.

   Di sini Anda akan menemukan dua blok kode yang ditambahkan ke:

   • Mendeklarasikan antarmuka baru untuk menahan nilai properti
   • Menentukan properti anggota dan nilai default

   

4. Edit script.r untuk mencerminkan script.r ini. Aktivitas ini menambahkan dukungan untuk parameter di UI dengan menambahkan panggilan if.exists per parameter pengguna.

   Tip

   Untuk mengikuti perubahan dalam skrip R, cari komentar:

   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Added to enable user parameters
    ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:END:Added to enable user parameters
   
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Removed to enable user parameters 
    ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:END:Removed to enable user parameters
   

   

   Anda dapat memutuskan untuk tidak mengekspos parameter ke UI, seperti yang kami lakukan.

5. Kemas ulang visual menggunakan perintah pbiviz package dan coba impor ke Power BI.

Catatan

Lihat PBIX dan kode sumber untuk diunduh.

Tip

Di sini kami menambahkan parameter dari beberapa jenis (boolean, numerik, string, dan warna) sekaligus. Untuk kasus sederhana, silakan lihat contoh ini tentang cara menambahkan satu parameter.

Mengonversi visual ke visual berbasis RHTML

Karena visual yang dihasilkan berbasis PNG, tidak responsif terhadap kursor mouse, tidak dapat diperbesar, dan sebagainya, jadi kita perlu mengonversinya menjadi visual berbasis HTML. Kita akan membuat templat Visual berbasis HTML kosong yang didukung R, lalu menyalin beberapa skrip dari proyek berbasis PNG.

1. Jalankan perintah:

   pbiviz new funnel-visual-HTML -t rhtml
   cd funnel-visual-HTML
   npm install 
   pbiviz package
   

2. Buka capabilities.json dan catat baris "scriptOutputType":"html".

3. Buka dependencies.json dan catat nama paket R yang tercantum.

4. Buka script.r dan catat strukturnya. Anda dapat membuka dan menjalankannya di RStudio karena tidak menggunakan input eksternal.

   Aplikasi ini membuat dan menyimpan out.html. File ini mandiri (tanpa dependensi eksternal) dan mendefinisikan grafik di dalam widget HTML.

   Penting

   Untuk pengguna htmlWidgets, utilitas R disediakan di folder r_files untuk membantu mengonversi plotly atau widget objek menjadi HTML konten mandiri.

   Versi visual yang didukung R ini juga mendukung perintah source (tidak seperti jenis visual sebelumnya), untuk membuat kode Anda lebih mudah dibaca.

5. Ganti capabilities.json dengan capabilities.json dari langkah sebelumnya, atau unduh capabilities.json.

   Pastikan untuk menyimpan:

   "scriptOutputType": "html"

6. Gabungkan versi terbaru script.r dengan script.r dari templat, atau unduh script.r.

   Skrip baru menggunakan paket plotly untuk mengonversi objek ggplot menjadi objek plotly, lalu paket htmlWidgets untuk menyimpannya ke file HTML.

   Sebagian besar fungsi utilitas dipindahkan ke r_files/utils.r dan fungsi generateNiceTooltips ditambahkan untuk penampilan objek plotly.

   

   

   Tip

   Untuk mengikuti perubahan dalam skrip R, cari komentar:

   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Added to create HTML-based 
    ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Added to create HTML-based
   
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Removed to create HTML-based  
   ...
   #RVIZ_IN_PBI_GUIDE:BEGIN:Removed to create HTML-based
   

7. Gabungkan versi terbaru dependencies.json dengan dependencies.json dari templat, untuk menyertakan dependensi paket R baru, atau unduh dependencies.json.

8. Edit src/settings.ts dengan cara yang sama dari langkah sebelumnya.

9. Kemas ulang visual menggunakan perintah pbiviz package dan coba impor ke Power BI.

Catatan

Lihat PBIX dan kode sumber untuk diunduh.

Membuat contoh tambahan

1. Jalankan perintah berikut untuk membuat proyek kosong:

   pbiviz new example -t rhtml
   cd example
   npm install 
   pbiviz package
   

2. Ambil kode dari tonjolkan ini dan buat perubahan yang disorot:

   

3. Ganti templat script.r Anda dan jalankan pbiviz package lagi. Sekarang visual disertakan dalam laporan Power BI Anda!

Tips dan trik

• Sebaiknya pengembang mengedit pbiviz.json untuk menyimpan metadata yang benar, seperti versi, email, nama, jenis lisensi, dan sebagainya.

  Penting

  Bidang guid adalah pengidentifikasi unik untuk visual. Jika Anda membuat proyek baru untuk setiap visual, GUID juga akan berbeda. GUID Ini hanya sama ketika menggunakan proyek lama yang disalin ke visual baru, yang tidak boleh Anda lakukan.

• Edit aset/icon.png untuk membuat ikon unik untuk visual Anda.

• Untuk mendebug kode R di RStudio menggunakan data yang sama seperti dalam laporan Power BI Anda, tambahkan yang berikut ini ke awal skrip R (edit variabel fileRda):

  #DEBUG in RStudio
  fileRda = "C:/Users/yourUserName/Temp/tempData.Rda"
  if(file.exists(dirname(fileRda)))
  {
     if(Sys.getenv("RSTUDIO")!="")
       load(file= fileRda)
     else
       save(list = ls(all.names = TRUE), file=fileRda)
  }
  

  Aktivitas ini menyelamatkan lingkungan dari laporan Power BI dan memuatnya ke RStudio.

• Anda tidak perlu mengembangkan Visual yang didukung R dari awal dengan kode yang tersedia di GitHub. Anda dapat memilih visual untuk digunakan sebagai templat dan menyalin kode ke dalam proyek baru.

  Misalnya, coba gunakan visual kustom spline.

• Setiap Visual R menerapkan operator unique ke tabel inputnya. Untuk menghindari baris identik dihapus, pertimbangkan untuk menambahkan bidang input tambahan dengan ID unik dan abaikan dalam kode R.

• Jika Anda memiliki akun Power BI, gunakan layanan Power BI untuk mengembangkan visual dengan cepat alih-alih mengemasnya kembali dengan perintah pbiviz package.

Galeri widget HTML

Jelajahi visual di galeri widget HTML untuk digunakan di visual Anda berikutnya. Untuk mempermudah, kami telah membuat repositori proyek visual dengan lebih dari 20 visual HTML interaktif untuk dipilih!

Tip

Untuk beralih antar widget html, gunakan Format>Pengaturan>Jenis. Cobalah dengan file PBIX ini.

Untuk menggunakan sampel untuk visual Anda

1. Unduh seluruh folder.
2. Edit script.r dan dependencies.json untuk menyimpan hanya satu widget.
3. Edit capabilities.json dan settings.ts untuk menghapus pemilih Type.
4. Ubah const updateHTMLHead: boolean = true; ke false di visual.ts. (untuk performa yang lebih baik)
5. Ubah metadata di pbiviz.json, yang paling penting adalah bidang guid.
6. Kemas ulang dan terus sesuaikan visual sesuai keinginan.

Catatan

Tidak semua widget dalam proyek ini didukung oleh layanan.

Konten terkait

Untuk mempelajari selengkapnya, lihat tutorial Power BI tambahan, Mengembangkan visual kartu lingkaran Power BI dan visual R.

Pelajari cara mengembangkan dan mengirimkan visual ke Office Store (galeri), atau untuk contoh lebih lanjut, lihat tampilan skrip R