Kurz Časť 5: Vizualizácia predpovedí pomocou zostavy Power BI

V tomto kurze vytvoríte zostavu služby Power BI z údajov predpovedí, ktoré ste vygenerovali v 4. časti: Vykonávanie dávkového skóre a uloženie predpovedí do jazera.

Naučíte sa, ako:

• Vytvorenie sémantického modelu z údajov predpovedí
• Pridanie nových mierok do údajov zo služby Power BI
• Vytvorenie zostavy služby Power BI
• Pridanie vizualizácií do zostavy

Požiadavky

• Získajte predplatné Microsoft Fabric . Alebo sa zaregistrujte na bezplatnú skúšobnú verziu Microsoft Fabric.

• Prihláste sa do Microsoft Fabric.

• Prepnite na Fabric pomocou prepínača skúseností v ľavom dolnom rohu domovskej stránky.

  

Tento tutoriál je 5. časťou z 5 v sérii tutoriálov. Ak chcete dokončiť tento kurz, najskôr dokončite tieto kroky:

• Časť 1: Importovať dáta do Microsoft Fabric jazerného domu pomocou Apache Spark.
• Časť 2: Preskúmajte a vizualizujte dáta pomocou Microsoft Fabric zápisníkov aby ste sa dozvedeli viac o dátach.
• Časť 3: Trénovať a registrovať machine learning modeloch.
• Časť 4: Vykonávanie dávkového bodovania a uloženie predpovedí do jazera.

Vytvorenie sémantického modelu

Vytvorte nový sémantický model prepojený s údajmi predpovedí, ktoré ste vytvorili v 4. časti:

1. Na ľavej strane vyberte pracovný priestor.

2. V pravom hornom rohu vyberte ako filter lakehouse , ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

3. Vyberte domov jazera, ktorý ste používali v predchádzajúcich častiach série kurzov, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

4. Na hornom páse s nástrojmi vyberte položku Nový sémantický model , ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

5. Zadajte názov sémantického modelu, napríklad "predpovede bankovej výpovede". Potom vyberte customer_churn_test_predictions množinu údajov, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

6. Vyberte položku Potvrdiť.

Pridanie nových mierok

Pridajte niektoré mierky do sémantického modelu:

1. Pridajte novú mierku pre sadzbu výpovede.

   1. Na hornom páse s nástrojmi vyberte položku Nová mierka . Táto akcia pridá do customer_churn_test_predictions množiny údajov novú položku s názvom Measure a otvorí riadok vzorcov nad tabuľkou, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

      

   2. Ak chcete zistiť priemernú mieru predpovedaných churn, nahraďte Measure = v riadku vzorcov nasledujúcim úryvkom kódu:

      Churn Rate = AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions])
      

   3. Ak chcete použiť vzorec, začiarknite políčko v riadku vzorcov, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

      

      Nová mierka sa zobrazí v tabuľke údajov, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

      Ikona kalkulačky označuje, že bola vytvorená ako mierka. V tabuľke údajov vyberte mierku Churn Rate (Sadzba vypovedania zmluvy). Potom vyberte nasledujúce možnosti, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   4. Zmeňte formát z možnosti Všeobecné na percentá na paneli Vlastnosti .

   5. Posuňte sa nadol na paneli Vlastnosti a zmeňte hodnotu Desatinné miesta na 1.

      

2. Pridajte novú mierku, ktorá vypočíta celkový počet zákazníkov banky. Ostatné nové mierky ju potrebujú.

   1. Na hornom páse s nástrojmi vyberte položku Nová mierka a do množiny údajov pridajte novú položku s názvom . Táto akcia otvorí riadok vzorcov nad tabuľkou.

   2. Každá predpoveď predstavuje jedného zákazníka. Ak chcete určiť celkový počet zákazníkov, nahraďte Measure = v riadku vzorcov nasledovným:

      Customers = COUNT(customer_churn_test_predictions[predictions])
      

   3. Ak chcete použiť vzorec, začiarknite políčko v riadku vzorcov.

3. Pridajte sadzbu výpovedí pre Nemecko.

   1. Na hornom páse s nástrojmi vyberte položku Nová mierka a do množiny údajov pridajte novú položku s názvom . Táto akcia otvorí riadok vzorcov nad tabuľkou.

   2. Ak chcete určiť sadzbu výpovedí pre Nemecko, v riadku vzorcov nahraďte Measure = :

      Germany Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_Germany] = TRUE()))
      

      Týmto príkazom sa extrahujú riadky, ktorých geografia má Nemecko (Geography_Germany sa rovná jednému).

   3. Ak chcete použiť vzorec, začiarknite políčko v riadku vzorcov.

4. Zopakujte predchádzajúci krok a pridajte sadzby výpovedí pre Francúzsko a Španielsko.

   • Sadzba španielska za výpovede:

     Spain Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_Spain] = TRUE()))
     

   • Sadzba za výpovede vo Francúzsku:

     France Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_France] = TRUE()))
     

Vytvorenie novej zostavy

Po dokončení všetkých vyššie opísaných operácií vyberte možnosť Vytvoriť novú správu v hornom zozname možností súborov na páske, aby ste otvorili stránku na tvorbu Power BI reportu, ako je vidieť na nasledujúcom snímke obrazovky:

Strana zostavy sa zobrazí na novej karte prehliadača. Pridajte do zostavy tieto vizuály:

1. Vyberte textové pole na hornom páse s nástrojmi, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

   Zadajte názov zostavy, napríklad "Bank Customer Churn" (Vypovedať zmluvy bankového zákazníka), ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

   Zmeňte veľkosť písma a farbu pozadia na paneli Formát. Upravte veľkosť a farbu písma výberom textu a pomocou panela formátu.

2. Na paneli Vizualizácie vyberte ikonu Karta , ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

3. Na table Údaje vyberte položku Pomer vypovedania zmluvy, ako je znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

4. Zmeňte veľkosť písma a farbu pozadia na paneli Formát, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

5. Presuňte kartu Churn Rate (Sadzba churn Rate) do pravého horného rohu zostavy, ako je to znázornené na nasledujúcom obrázku:

   

6. Na paneli Vizualizácie vyberte čiarový a skladaný stĺpcový graf, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

7. Graf sa zobrazí v zostave. Na table Údaje vyberte

   • Vek
   • Miera výpovedí
   • Zákazníci

   ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky:

   

8. Nakonfigurujte čiarový a skladaný stĺpcový graf tak, ako je to znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky.

   1. Presuňte položku Age (Vek ) z tably Údaje do poľa osi x na table Vizualizácie.
   2. Presuňte položku Customers (Zákazníci ) z tably Údaje do poľa Os riadka y na table Vizualizácie.
   3. Presuňte položku Miera výpovede z tably Údaje do poľa Os stĺpca y na table Vizualizácie.

   Uistite sa, že pole Os stĺpca y má iba jednu inštanciu miery vypovedania zmluvy. Odstráňte z tohto poľa všetko ostatné.

   

9. Na paneli Vizualizácie vyberte ikonu Čiarový a skladaný stĺpcový graf . S krokmi podobnými predchádzajúcej konfigurácii čiarového a skladaného stĺpcového grafu vyberte položky NumOfProducts pre os x, sadzbu churn pre os y stĺpca a zákazníkov pre os y riadka, ako je znázornené na nasledujúcom obrázku:

   

10. Na paneli Vizualizácie presuňte pravú stranu dvoch grafov doľava, aby ste priestor pre ďalšie dva grafy mohli vytvoriť. Potom vyberte ikonu Skladaný stĺpcový graf . Vyberte položky NewCreditsScore pre os x a Frekvenciu churn pre os y, ako je to znázornené na nasledujúcom obrázku:

    

    Zmeňte názov NewCreditsScore na Credit Score na paneli Formát, ako je znázornené na nasledujúcej snímke obrazovky. V tomto kroku možno budete musieť rozbaliť veľkosť osi x grafu.

    

11. Na paneli Vizualizácie vyberte kartu Skupinový stĺpcový graf . Ako môžete vidieť na nasledujúcej snímke obrazovky, vyberte položky Germany Churn, Spain Churn, France Churn (Vypovedať zmluvy z Nemecka, Španielsko Churn, Francúzsko churn ) v tomto poradí pre os y. Zmeňte veľkosť jednotlivých grafov zostavy podľa potreby.

    

Poznámka

Tento kurz popisuje, ako môžete analyzovať uložené výsledky predpovede v službe Power BI. Na základe odborných znalostí v danej oblasti však môže konkrétny zákazník, ktorý vypovedanie zmluvy vyžaduje, potrebovať podrobnejší plán konkrétnych vizualizácií, ktoré vaša zostava vyžaduje. Ak váš tím podnikovej analýzy a firma vytvorili štandardizované metriky, tieto metriky by sa tiež mali stať súčasťou plánu.

Zostava Power BI ukazuje, že:

• Zákazníci banky, ktorí používajú viac ako dva z bankových produktov, majú vyššiu sadzbu výpovedí, hoci len málo zákazníkov malo viac ako dva produkty. Banka by mala zhromažďovať viac údajov a tiež preskúmať ďalšie funkcie, ktoré korelujú s viacerými produktmi (skontrolujte vykreslenie na ľavom dolnom paneli).
• Zákazníci bánk v Nemecku majú vyššiu sadzbu výpovedí v porovnaní so zákazníkmi vo Francúzsku a Španielsku (skontrolujte vykreslenie na pravom dolnom paneli). Tieto sadzby o odchodoch naznačujú, že skúmanie faktorov, ktoré povzbudzovali zákazníkov k odchodu, by mohlo byť užitočné.
• Existuje viac zákazníkov v strednom veku (medzi 25 a 45) a zákazníci vo veku 45 až 60 majú tendenciu opustiť viac.
• Nakoniec, zákazníci s nižšími úverovými skóre by s najväčšou pravdepodobnosťou opustiť banku pre iné finančné inštitúcie. Banka by mala hľadať spôsoby, ako povzbudiť zákazníkov s nižšími úverovými skóre a zostatkami na konte, aby zostali v banke.

Ďalší krok

Táto séria tutoriálov je kompletná. Pre ďalšie ukážkové návody od začiatku do konca pozri:

Ako používať end-to-end AI vzorky v Microsoft Fabric