자습서: R 기반 Power BI 시각적 개체 만들기

개발자는 고유한 Power BI 시각적 개체를 만들 수 있습니다. 이러한 시각적 개체는 사용자, 조직 또는 타사에서 사용할 수 있습니다.

이 문서는 Power BI용 R 기반 시각적 개체를 만들기 위한 단계별 가이드입니다.

이 튜토리얼에서는 다음을 배우게 됩니다:

R로 구현된 비주얼 만들기
Power BI Desktop에서 R 스크립트 편집
비주얼화의 종속성 파일에 라이브러리 추가
정적 속성 추가

필수 조건

Power BI Pro 계정. 시작하기 전에 무료 평가판에 등록합니다.
R 엔진입니다. Microsoft R Open 다운로드 페이지 및 CRAN 리포지토리를 포함하여 여러 위치에서 무료로 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 R을 사용하여 Power BI 시각적 개체 만들기를 참조하세요.
Power BI Desktop.
Windows 사용자용 Windows PowerShell 버전 4 이상 또는 OSX 사용자용 터미널

시작하기

비주얼 용 샘플 데이터를 준비합니다. 이러한 값을 Excel 데이터베이스 또는 .csv 파일에 저장하고 Power BI Desktop으로 가져올 수 있습니다.

월번호 총 단위

1 2303

2 2319

3 1732

4 1615

5 1427

6 2253

7 1147

8 1515

9 2516

10 3131

11 3170

12 2762
시각적 개체를 만들려면 PowerShell 또는 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다.
```
pbiviz new rVisualSample -t rvisual
```
이 명령은 rVisualSample 시각적 개체에 대한 새 폴더를 만듭니다. 구조는 템플릿을 기반으로 합니다 rvisual . 시각적 개체의 루트 폴더에 script.r 이라는 파일을 만듭니다. 이 파일은 시각적 개체가 렌더링될 때 이미지를 생성하기 위해 실행되는 R 스크립트를 보유합니다. Power BI Desktop에서 R 스크립트를 만들 수 있습니다.
새로 만든 rVisualSample 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다.
```
pbiviz start
```
Power BI Desktop에서 R 스크립트 시각적 개체를 선택합니다.
MonthNo 및 총 단위를 시각적 개체의 값 필드에 끌어 놓아 개발자 시각적 개체에 데이터를 할당합니다.
요약하지 않도록총 단위의 집계 유형을 설정합니다.
Power BI Desktop의 R 스크립트 편집기에서 다음을 입력합니다.
```
plot(dataset)
```
이 명령은 의미 체계 모델의 값을 입력으로 사용하여 분산형 차트를 만듭니다.
스크립트 실행 아이콘을 선택하여 결과를 확인합니다.

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

R 스크립트 편집

R 스크립트를 수정하여 다른 유형의 시각적 개체를 만들 수 있습니다. 이제 꺾은선 차트를 만들어 보겠습니다.

다음 R 코드를 R 스크립트 편집기에 붙여넣습니다.

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

스크립트 실행 아이콘을 선택하여 결과를 확인합니다.
R 스크립트가 준비되면 시각적 프로젝트의 루트 디렉터리에 있는 script.r 파일에 복사합니다.

capabilities.json 파일에서 : dataRoles 을 name데이터 세트로 변경하고 입력을 dataViewMappings데이터 세트로 설정합니다.

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

다음 코드를 추가하여 src/visual.ts 파일에서 이미지 크기 조정을 지원합니다.

  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";
  }

시각적 패키지에 라이브러리 추가

패키지는 corrplot 상관 관계 행렬의 그래픽 표시를 만듭니다. 자세한 corrplot내용은 corrplot 패키지 소개를 참조하세요.

corrplot 파일에 라이브러리 종속성을 추가합니다dependencies.json. 파일 콘텐츠의 예는 다음과 같습니다.

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

이제 script.r 파일에서 corrplot 패키지를 사용할 수 있습니다.
```
library(corrplot)
corr <- cor(dataset)
corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")
```
패키지를 사용한 corrplot 결과는 다음 예제와 같습니다.

속성 창에 정적 속성 추가

이제 기본 corrplot 시각적 개체가 있으므로 사용자가 시각적 개체의 모양과 느낌을 변경할 수 있도록 속성 창에 속성을 추가해 보겠습니다.

인수를 method 사용하여 데이터 요소의 모양을 구성합니다. 기본 스크립트는 원을 사용합니다. 사용자가 여러 옵션 중에서 선택할 수 있도록, 비주얼을 수정하십시오.

object capabilities.json 파일에 설정을 정의하고 다음 속성을 지정합니다.

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

src/settings.ts 파일을 엽니다. VisualCardSettings 아래 코드 상자에 표시된 것처럼 공용 속성 method, name, displayName, slices를 사용하여 클래스를 만드십시오.

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];
}

이러한 단계 후에는 시각적 개체의 속성을 변경할 수 있습니다.

R 시각 설정의 스크린샷.

마지막으로 R 스크립트에는 기본 속성이 있어야 합니다. 사용자가 속성 값(이 경우 셰이프 설정)을 변경하지 않으면 시각적 개체에서 이 값을 사용합니다.

속성에 대한 R 런타임 변수의 경우 명명 규칙은 <objectname>_<propertyname>이 경우 settings_method입니다.

다음 R 스크립트를 실행합니다.

library(corrplot)
corr <- cor(dataset)

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

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

시각화 패키징 및 가져오기

이제 시각적 개체를 패키지하고 모든 Power BI 보고서로 가져올 수 있습니다.

displayName, supportUrl, description, 작성자 name 및 email 그리고 기타 중요한 정보를 pbivis.json 파일에 입력합니다.
시각화 창에서 시각적 개체의 아이콘을 변경하려면 자산 폴더의 icon.png 파일을 바꿉 니다 .
귀하의 비주얼 실행 파일의 루트 디렉터리에서:
```
pbiviz package
```
시각적 개체 패키징에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 시각적 개체 패키징을 참조하세요.
시각적 개체의 pbiviz 파일을 Power BI 보고서로 가져옵니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 지침은 로컬 컴퓨터에서 Power BI로 시각적 파일 가져오기 를 참조하세요.
최종 시각적 요소는 다음 예제처럼 보입니다.

값이 변경된 R 시각적 개체 설정의 스크린샷

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Last updated on 2025-12-15