Samouczek: tworzenie wizualizacji usługi Power BI opartej na języku R

Jako deweloper możesz tworzyć własne wizualizacje usługi Power BI. Te wizualizacje mogą być używane przez Ciebie, Twoją organizację lub przez inne firmy.

Ten artykuł jest przewodnikiem krok po kroku dotyczącym tworzenia wizualizacji opartej na języku R dla usługi Power BI.

W tym poradniku nauczysz się, jak:

Wymagania wstępne

• Konto Power BI Pro. Przed rozpoczęciem utwórz konto bezpłatnej wersji próbnej .
• Silnik R. Możesz pobrać jeden bezpłatny z wielu lokalizacji, w tym stronę pobierania Microsoft R Open i repozytorium CRAN. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Tworzenie wizualizacji usługi Power BI przy użyciu języka R.
• Power BI Desktop.
• Program Windows PowerShell w wersji 4 lub nowszej dla użytkowników systemu Windows LUB terminal dla użytkowników systemu OSX.

Wprowadzenie

1. Przygotuj przykładowe dane dla wizualizacji. Możesz zapisać te wartości w bazie danych programu Excel lub pliku .csv i zaimportować je do programu Power BI Desktop.

   Numer miesiąca	Całkowita liczba jednostek
   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. Aby utworzyć wizualizację, otwórz program PowerShell lub terminal i uruchom następujące polecenie:

   pbiviz new rVisualSample -t rvisual
   

   To polecenie tworzy nowy folder dla wizualizacji rVisualSample . Struktura jest oparta na szablonie rvisual . Tworzy plik o nazwie script.r w folderze głównym wizualizacji. Ten plik zawiera skrypt języka R, który jest uruchamiany w celu wygenerowania obrazu po renderowaniu wizualizacji. Skrypt języka R można utworzyć w programie Power BI Desktop.

3. W nowo utworzonym rVisualSample katalogu uruchom następujące polecenie:

   pbiviz start
   

4. W programie Power BI Desktop wybierz pozycję Wizualizacja skryptu języka R:

   

5. Przypisz dane do wizualizacji dewelopera, przeciągając MonthNo i Total units do Wartości wizualizacji.

   

6. Ustaw typ agregacji Całkowita liczba jednostek na Nie sumuj.

   

7. W edytorze skryptów języka R w programie Power BI Desktop wpisz następujące polecenie:

   plot(dataset)
   

   To polecenie tworzy wykres punktowy przy użyciu wartości w modelu semantycznym jako danych wejściowych.

8. Wybierz ikonę Uruchom skrypt , aby wyświetlić wynik.

   

Edytowanie skryptu języka R

Skrypt języka R można zmodyfikować w celu utworzenia innych typów wizualizacji. Teraz utwórzmy wykres liniowy.

1. Wklej następujący kod języka R do edytora skryptów języka R.

   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. Wybierz ikonę Uruchom skrypt , aby wyświetlić wynik.

   

3. Gdy skrypt języka R jest gotowy, skopiuj go do script.r pliku znajdującego się w katalogu głównym projektu wizualizacji.

4. W pliku capabilities.json zmień wartość parametru dataRoles: name na zestaw danych i ustaw dane wejściowe na dataViewMappingszestaw danych.

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

5. Dodaj następujący kod, aby obsługiwać zmianę rozmiaru obrazu w pliku src/visual.ts .

     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";
     }
   

Dodawanie bibliotek do pakietu wizualnego

Pakiet corrplot tworzy graficzny wyświetlacz macierzy korelacji. Aby uzyskać więcej informacji na temat corrplotprogramu , zobacz Wprowadzenie do pakietu corrplot.

1. corrplot Dodaj zależność biblioteki do dependencies.json pliku. Oto przykład zawartości pliku:

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

2. Teraz możesz rozpocząć korzystanie z pakietu corrplot w script.r pliku.

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

   Wynik użycia corrplot pakietu wygląda następująco:

   

Dodawanie właściwości statycznej do okienka właściwości

Teraz, gdy mamy podstawową corrplot wizualizację, dodajmy właściwości do okienka właściwości, które umożliwiają użytkownikowi zmianę wyglądu i działania wizualizacji.

Używamy argumentu method do konfigurowania kształtu punktów danych. Skrypt domyślny używa okręgu. Zmodyfikuj wizualizację, aby umożliwić użytkownikowi wybór między kilkoma opcjami.

1. Zdefiniuj object o nazwie ustawienia w pliku capabilities.json i nadaj mu następujące właściwości.

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

2. Otwórz plik src/settings.ts . Utwórz klasę VisualCardSettings z publicznymi właściwościami method, name, displayName i slices, jak pokazano w polu kodu.

   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];
   }
   

   Po wykonaniu tych kroków możesz zmienić właściwość wizualizacji.

   

   Na koniec skrypt języka R musi mieć właściwość domyślną. Jeśli użytkownik nie zmieni wartości właściwości (w tym przypadku ustawienie kształtu), wizualizacja używa tej wartości.

   W przypadku zmiennych środowiska uruchomieniowego języka R dla właściwości konwencja nazewnictwa to <objectname>_<propertyname>, w tym przypadku settings_method.

3. Uruchom następujący skrypt języka R:

   library(corrplot)
   corr <- cor(dataset)
   
   if (!exists("settings_method"))
   {
       settings_method = "circle";
   }
   
   corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")
   

Pakowanie i importowanie wizualizacji

Teraz możesz spakować wizualizację i zaimportować ją do dowolnego raportu usługi Power BI.

1. Wypełnij displayName, supportUrl, description, autora name i email, oraz wszelkie inne ważne informacje w pliku pbivis.json.

2. Jeśli chcesz zmienić ikonę wizualizacji w okienku wizualizacji, zastąp plik icon.png w folderze assets .

3. Z katalogu głównego wizualizacji uruchom następujące polecenie:

   pbiviz package
   

   Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia pakietów wizualizacji, zobacz Tworzenie pakietów wizualizacji niestandardowej

4. Zaimportuj plik pbiviz wizualizacji do dowolnego raportu usługi Power BI. Aby uzyskać instrukcje dotyczące tego, jak to zrobić, zobacz Importowanie pliku wizualizacji z komputera lokalnego do usługi Power BI .

5. Ostateczna wizualizacja wygląda podobnie do poniższego przykładu:

Treści powiązane

• Używanie wizualizacji usługi Power BI opartych na języku R w usłudze Power BI.
• Tworzenie wykresu słupkowego