Power Query Düzenleyicisi'de R kullanma

R dili, birçok istatistikçinin, veri bilimcinin ve veri analistinin kullandığı güçlü bir programlama dilidir. R'yi Power BI Desktop'ın Power Query Düzenleyicisi kullanarak:

• Veri modellerini hazırlama.
• Rapor oluşturma.
• Eksik veri tamamlama, tahminler, kümeleme ve daha fazlasını içeren veri temizleme, gelişmiş veri şekillendirme ve anlamsal model analizi yapın.

R'yi yükleme

R'yi CRAN Deposundan ücretsiz olarak indirebilirsiniz.

Fareleri yükleme

Önkoşul olarak, fare kitaplığını R ortamınıza yüklemeniz gerekir. Fareler olmadan örnek betik kodu düzgün çalışmaz. Fare paketi eksik verilerle başa çıkmak için bir yöntem uygular.

Fare kitaplığını yüklemek için:

1. R.exe Programı başlatın, örneğin, C:\Program Files\Microsoft\R Open\R-3.5.3\bin\R.exe.

2. R isteminden install komutunu çalıştırın:

   install.packages('mice') 
   

Power Query Düzenleyicisi'de R betiği kullanma

Power Query Düzenleyicisi'de R'nin kullanılmasını göstermek için bu örnekte, .csv dosyasında yer alan bir borsa semantik modeli kullanılır.

1. EuStockMarkets_NA.csv dosyasını indirin. Nereye kaydettiğinizi unutmayın.

2. Dosyayı Power BI Desktop'a yükleyin. Giriş sekmesinde Veri>al Metin/CSV'yi seçin.

   

3. EuStockMarkets_NA.csv dosyasını ve ardından Aç'ı seçin. CSV verileri Metin/CSV dosyası iletişim kutusunda görüntülenir.

   

4. Dosyadan verileri yüklemek için Yükle'yi seçin. Power BI Desktop verileri yükledikten sonra yeni tablo Alanlar bölmesinde görünür.

   

5. Power Query Düzenleyicisi açmak için Giriş şeridinden Verileri dönüştür'ü seçin.

   

6. Dönüştür sekmesinde R betiğini çalıştır'ı seçin. R betik düzenleyicisini çalıştır görüntülenir. 15 ve 20. satırlarda, görüntüde göremeyeceğiniz diğer satırlarda olduğu gibi eksik veriler vardır. Aşağıdaki adımlarda R'nin bu satırları sizin için nasıl tamamlayacağı gösterilmektedir.

   

7. Bu örnekte, R betiği çalıştır penceresinin Betik kutusuna aşağıdaki betik kodunu girin.

      library(mice)
      tempData <- mice(dataset,m=1,maxit=50,meth='pmm',seed=100)
      completedData <- complete(tempData,1)
      output <- dataset
      output$completedValues <- completedData$"SMI missing values"
   

   Not

   Filtrelerin uygulandığı yeni anlam modelini düzgün bir şekilde oluşturmak için output adlı değişkenin üzerine yazmanız gerekebilir.

8. Tamam'ı seçin. Power Query Düzenleyicisi veri gizliliği hakkında bir uyarı görüntüler.

   

9. Uyarı iletisinin içinde Devam'ı seçin. Görüntülenen Gizlilik düzeyleri iletişim kutusunda, R betiklerinin Power BI hizmeti düzgün çalışması için tüm veri kaynaklarını Genel olarak ayarlayın.

   

   Gizlilik ayarları ve bunların etkileri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Power BI Desktop gizlilik düzeyleri.

10. Betiği çalıştırmak için Kaydet'i seçin.

    Betiği çalıştırdığınızda aşağıdaki sonucu görürsünüz:

    

    Görüntülenen tabloda Çıkış'ın yanındaki Tablo'nu seçtiğinizde, tablo aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi gösterilir.

    

    Alanlar bölmesindeki completedValues adlı yeni sütuna dikkat edin. SMI eksik değerler sütununda birkaç eksik veri öğesi var. Sonraki bölümde R'nin bunu nasıl işlediğine göz atın.

    Yalnızca beş R betiği satırıyla Power Query Düzenleyicisi eksik değerleri tahmine dayalı bir modelle doldurdu.

R betik verilerinden görseller oluşturma

Artık fare kitaplığına sahip R betik kodunun eksik değerleri nasıl tamamladiğini görmek için bir görsel oluşturabiliriz.

Tamamlanmış tüm görselleri bir Power BI Desktop .pbix dosyasına kaydedebilir ve veri modelini ve R betiklerini Power BI hizmeti kullanabilirsiniz.

Not

Tüm bu adımların tamamlandığı bir .pbix dosyası indirebilirsiniz.

.pbix dosyasını Power BI hizmeti yükledikten sonra, hizmet verileri yenilemeyi ve güncelleştirilmiş görselleri etkinleştirmek için başka adımlar uygulamanız gerekir:

• Anlam modeli için zamanlanmış yenilemeyi etkinleştirme: R betikleriyle anlam modelinizi içeren çalışma kitabında zamanlanmış yenilemeyi etkinleştirmek için bkz . Zamanlanmış yenilemeyi yapılandırma. Bu makale, şirket içi veri ağ geçitleri hakkında da bilgi içerir.

• Ağ geçidi yükleme: Dosya ve R'nin bulunduğu makinede bir şirket içi veri ağ geçidinin (kişisel mod) yüklü olması gerekir. Power BI hizmeti bu çalışma kitabına erişir ve güncelleştirilmiş görselleri yeniden işler. Daha fazla bilgi için bkz . Power BI'da kişisel ağ geçitlerini kullanma.

Dikkat edilecekler ve sınırlamalar

Power Query Düzenleyicisi'de oluşturulan R betiklerini içeren sorgularda bazı sınırlamalar vardır:

• Tüm R veri kaynağı ayarları Genel olarak ayarlanmalıdır. Power Query Düzenleyicisi sorgusundaki diğer tüm adımlar da genel olmalıdır.

  Veri kaynağı ayarlarına ulaşmak için Power BI Desktop'ta Dosya>Seçenekleri ve ayarları>Veri kaynağı ayarları'nı seçin.

  

  Veri kaynağı ayarları iletişim kutusunda bir veya daha fazla veri kaynağı seçin ve ardından İzinleri Düzenle'yi seçin. Gizlilik Düzeyi'ni Genel olarak ayarlayın.

  

• R görsellerinizin veya semantik modelinizin yenilenmesini zamanlamak için zamanlanmış yenilemeyi etkinleştirin ve çalışma kitabını ve R'yi içeren bilgisayara bir şirket içi veri ağ geçidi (kişisel mod) yükleyin. Power Query'de R betikleri içeren anlam modellerini yenilemek için kurumsal ağ geçidi kullanamazsınız.

İlgili içerik

R ve özel sorgularla yapabileceğiniz her türlü şey vardır. Verilerinizi tam olarak görünmesini istediğiniz şekilde keşfedin ve şekillendirin.

• Power BI Desktop'ta R betiklerini çalıştırma
• Power BI ile dış R IDE kullanma
• Power BI hizmeti R paketlerini kullanarak görseller oluşturma