Öğretici: R destekli Power BI görseli oluşturma

  • Makale

Geliştirici olarak kendi Power BI görsellerinizi oluşturabilirsiniz. Bu görseller siz, kuruluşunuz veya üçüncü taraflar tarafından kullanılabilir.

Bu makale, Power BI için R destekli görsel oluşturmaya yönelik adım adım kılavuzdur.

Bu öğreticide aşağıdakilerin nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:

  • R destekli görsel oluşturma
  • Power BI Desktop'ta R betiğini düzenleme
  • Görselin bağımlılıklar dosyasına kitaplık ekleme
  • Statik özellik ekleme

Önkoşullar

Kullanmaya başlayın

  1. Görsel için bazı örnek veriler hazırlayın. Bu değerleri bir Excel veritabanına veya .csv dosyasına kaydedip Power BI Desktop'a aktarabilirsiniz.

    AyNo Toplam Birim
    1 2303
    2 2319
    3 1732
    4 1615
    5 1427
    6 2253
    7 1147
    8 1515
    9 2516
    10 3131
    11 3170
    12 2762

  2. Görsel oluşturmak için PowerShell veya Terminal'i açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:

    pbiviz new rVisualSample -t rvisual

    Bu komut rVisualSample görseli için yeni bir klasör oluşturur. Yapı şablonu temel rvisual alır. Görselin kök klasöründe script.r adlı bir dosya oluşturur. Bu dosya, görsel işlendiğinde görüntüyü oluşturmak için çalıştırılan R betiğini tutar. R betiğinizi Power BI Desktop'ta oluşturabilirsiniz.

  3. Yeni oluşturulan rVisualSample dizinden aşağıdaki komutu çalıştırın:

    pbiviz start

  4. Power BI Desktop'ta R betik görseli seçeneğini belirleyin:

    Screenshot of the R script visual control in the Power BI Desktop.

  5. MonthNo ve Toplam birimlerini görsel için Değerler'e sürükleyerek geliştirici görseline veri atayın.

    Screenshot showing where to add data to values.

  6. Toplam birimlerinin toplama türünü Özetleme olarak ayarlayın.

    Screenshot of menu with option for not summarizing data.

  7. Power BI Desktop'ınızdaki R betik düzenleyicisinden aşağıdakileri yazın:

    plot(dataset)

    Bu komut, anlam modelindeki değerleri giriş olarak kullanarak bir dağılım grafiği oluşturur.

  8. Sonucu görmek için Betiği çalıştır simgesini seçin.

    Screenshot of R visual chart with data.

R Betiğini Düzenleme

R betiği, diğer görsel türlerini oluşturmak için değiştirilebilir. Şimdi bir çizgi grafik oluşturalım.

  1. Aşağıdaki R kodunu R betik düzenleyicisine yapıştırın.

    x <- dataset[,1] # get the first column from semantic model
y <- dataset[,2] # get the second column from semantic model

columnNames = colnames(dataset) # get column names

plot(x, y, type="n", xlab=columnNames[1], ylab=columnNames[2]) # draw empty plot with axis and labels only
lines(x, y, col="green") # draw line plot

  2. Sonucu görmek için Betiği çalıştır simgesini seçin.

    Screenshot of the result of running the script, which is a line plot.

  3. R betiğiniz hazır olduğunda, görsel projenizin kök dizininde bulunan dosyaya kopyalayın script.r .

  4. capabilities.json dosyasında : değerini namedataRolesveri kümesi olarak değiştirin ve girişi veri kümesi olarak ayarlayındataViewMappings.

    {
  "dataRoles": [
    {
      "displayName": "Values",
      "kind": "GroupingOrMeasure",
      "name": "dataset"
    }
  ],
  "dataViewMappings": [
    {
      "scriptResult": {
        "dataInput": {
          "table": {
            "rows": {
              "select": [
                {
                  "for": {
                    "in": "dataset"
                  }
                }
              ],
              "dataReductionAlgorithm": {
                "top": {}
              }
            }
          }
        },
        ...
      }
    }
  ],
}

  5. src/visual.ts dosyasında görüntüyü yeniden boyutlandırmayı desteklemek için aşağıdaki kodu ekleyin.

      public onResizing(finalViewport: IViewport): void {
      this.imageDiv.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageDiv.style.width = finalViewport.width + "px";
      this.imageElement.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageElement.style.width = finalViewport.width + "px";
  }

Görsel pakete kitaplık ekleme

Paket, corrplot bir bağıntı matrisinin grafik görüntüsünü oluşturur. hakkında corrplotdaha fazla bilgi için bkz . Corrplot Paketine Giriş.

  1. Dosyaya corrplot kitaplık bağımlılığını dependencies.json ekleyin. Dosya içeriğine bir örnek aşağıda verilmiştir:

    {
  "cranPackages": [
    {
      "name": "corrplot",
      "displayName": "corrplot",
      "url": "https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/"
    }
  ]
}

  2. Artık dosyanızda corrplot paketini kullanmaya başlayabilirsiniz script.r .

    library(corrplot)
corr <- cor(dataset)
corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")

    Paketi kullanmanın corrplot sonucu şu örneğe benzer:

    Screenshot of the visualization pane with four ovals created by corrplot.

Özellik bölmesine statik özellik ekleme

Artık temel corrplot bir görselimiz olduğuna göre, özellik bölmesine kullanıcının görselin genel görünümünü değiştirmesine olanak sağlayan özellikler ekleyelim.

Bağımsız değişkenini method veri noktalarının şeklini yapılandırmak için kullanırız. Varsayılan betik bir daire kullanır. Kullanıcının çeşitli seçenekler arasından seçim yapmasına izin vermek için görselinizi değiştirin.

  1. capabilities.json dosyasında çağrılan bir object ayar tanımlayın ve aşağıdaki özellikleri verin.

    "settings": {
  "properties": {
    "method": {
      "type": {
        "enumeration": [
          { "value": "circle" },
          { "value": "square" },
          { "value": "ellipse" },
          { "value": "number" },
          { "value": "shade" },
          { "value": "color" },
          { "value": "pie" }
        ]
      }
    }
  }
}

  2. src/settings.ts dosyasını açın. Kod kutusunda gösterildiği gibi , displayNamenameve slices ortak özelliklerine methodsahip bir VisualCardSettings sınıf oluşturun.

    import ItemDropdown = formattingSettings.ItemDropdown;

const methodOptions = [
    {
        displayName: "Circle",
        value: "circle"
    },
    {
        displayName: "Square",
        value: "square"
    },
    {
        displayName: "Ellipse",
        value: "ellipse"
    },
    {
        displayName: "Number",
        value: "number"
    },
    {
        displayName: "Shade",
        value: "shade"
    },
    {
        displayName: "Color",
        value: "color"
    },
    {
        displayName: "Pie",
        value: "pie"
    }
]

class VisualCardSettings extends FormattingSettingsCard {
    method: FormattingSettingsSlice = new ItemDropdown({
        name: "method",
        displayName: "Method",
        items: methodOptions,
        value: methodOptions[0]
    });

    name: string = "settings";
    displayName: string = "Settings";
    slices: Array<FormattingSettingsSlice> = [this.method];
}

    Bu adımlardan sonra görselin özelliğini değiştirebilirsiniz.

    Screenshot of R visual settings.

    Son olarak, R betiğinin varsayılan özelliği olmalıdır. Kullanıcı özellik değerini (bu örnekte şekil ayarı) değiştirmezse görsel bu değeri kullanır.

    Özelliklerin R çalışma zamanı değişkenleri için adlandırma kuralı, bu örnekte settings_methodşeklindedir<objectname>_<propertyname>.

  3. Aşağıdaki R betiğini çalıştırın:

    library(corrplot)
corr <- cor(dataset)

if (!exists("settings_method"))
{
    settings_method = "circle";
}

corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")

Görselinizi paketleme ve içeri aktarma

Artık görseli paketleyebilir ve herhangi bir Power BI raporuna aktarabilirsiniz.

  1. displayName, , supportUrl, descriptionyazar name ve ve emaildosyadaki pbivis.json diğer önemli bilgileri doldurun.

  2. Görselleştirme bölmesinde görselin simgesini değiştirmek istiyorsanız varlıklar klasöründeki icon.png dosyasını değiştirin.

  3. Görselinizin kök dizininden komutunu çalıştırın:

    pbiviz package

    Görselinizi paketleme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Özel görseli paketleme

  4. Görselin pbiviz dosyasını herhangi bir Power BI raporuna aktarın. Bunun nasıl yapılacağını açıklayan yönergeler için bkz . Yerel bilgisayarınızdan Power BI'a görsel dosya aktarma.

  5. Son görseliniz aşağıdaki örneğe benzer:

Screenshot of R visual settings with changed value.

İlgili içerik