Tutorial Parte 5: Visualizar previsões com um relatório do Power BI

Neste tutorial, irá criar um relatório do Power BI a partir dos dados de previsões gerados na Parte 4: Executar pontuação em lote e salvar previsões em um lakehouse.

Saberá como:

Pré-requisitos

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Esta é a parte 5 de 5 da série de tutoriais. Para concluir este tutorial, primeiro complete:

• Parte 1: Ingerir dados em um lago do Microsoft Fabric usando o Apache Spark.
• Parte 2: Explore e visualize dados usando blocos de anotações do Microsoft Fabric para saber mais sobre os dados.
• Parte 3: Treinar e registrar modelos de aprendizado de máquina.
• Parte 4: Execute a pontuação em lote e salve as previsões em uma casa de lago.

Criar um modelo semântico

Crie um novo modelo semântico vinculado aos dados de previsões produzidos na parte 4:

1. À esquerda, selecione seu espaço de trabalho.

2. No canto superior direito, selecione Lakehouse como um filtro, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

3. Selecione a casa do lago que você usou nas partes anteriores da série de tutoriais, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

4. Selecione Novo modelo semântico na faixa de opções superior, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

5. Dê um nome ao modelo semântico - por exemplo, "previsões de rotatividade bancária". Em seguida, selecione o conjunto de dados customer_churn_test_predictions conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

6. Selecione Confirmar.

Acrescentar novas medidas

Adicione algumas medidas ao modelo semântico:

1. Adicione uma nova medida para a taxa de rotatividade.

   1. Selecione Nova medida na faixa de opções superior. Essa ação adiciona um novo item chamado Medida ao conjunto de dados customer_churn_test_predictions e abre uma barra de fórmulas acima da tabela, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

      

   2. Para determinar a taxa de rotatividade média prevista, substitua Measure = na barra de fórmulas pelo seguinte trecho de código:

      Churn Rate = AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions])
      

   3. Para aplicar a fórmula, selecione a marca de seleção na barra de fórmulas, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

      

      A nova medida aparece na tabela de dados, como mostra a captura de tela a seguir:

      O ícone da calculadora indica que foi criado como uma medida. Selecione a medida da Taxa de Churn na tabela de dados. Em seguida, faça as seguintes seleções, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   4. Altere o formato de Geral para Porcentagem no painel Propriedades.

   5. Role para baixo no painel Propriedades para alterar as casas decimais para 1.

      

2. Adicione uma nova medida que contabilize o número total de clientes bancários. As outras novas medidas precisam dela.

   1. Selecione Nova medida na faixa de opções superior para adicionar um novo item chamado Medida ao customer_churn_test_predictions conjunto de dados. Esta ação abre uma barra de fórmulas acima da tabela.

   2. Cada previsão representa um cliente. Para determinar o número total de clientes, substitua Measure = na barra de fórmulas por:

      Customers = COUNT(customer_churn_test_predictions[predictions])
      

   3. Para aplicar a fórmula, selecione a marca de seleção na barra de fórmulas.

3. Adicione a taxa de churn para a Alemanha.

   1. Selecione Nova medida na faixa de opções superior para adicionar um novo item chamado Medida ao customer_churn_test_predictions conjunto de dados. Esta ação abre uma barra de fórmulas sobre a tabela.

   2. Para determinar a taxa de rotatividade para a Alemanha, substitua Measure = na barra de fórmulas por:

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

      Esta afirmação extrai as linhas que têm a Alemanha como geografia (Geography_Germany é igual a uma).

   3. Para aplicar a fórmula, selecione a marca de seleção na barra de fórmulas.

4. Repita a etapa anterior para adicionar as taxas de churn para França e Espanha.

   • Taxa de churn da Espanha:

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

   • Taxa de churn da França:

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

Criar um novo relatório

Depois de concluir todas as operações descritas anteriormente, selecione Criar novo relatório na faixa de opções superior Lista de opções Arquivo para abrir a página de criação de relatórios do Power BI, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

A página do relatório aparece em uma nova guia do navegador. Adicione estes elementos visuais ao relatório:

1. Selecione a caixa de texto na faixa de opções superior, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

   Insira um título para o relatório - por exemplo, "Saída de Clientes do Banco", como mostrado na captura de ecrã a seguir:

   

   Altere o tamanho da fonte e a cor do plano de fundo no painel Formatar. Ajuste o tamanho e a cor da fonte selecionando o texto e usando a barra de formato.

2. No painel Visualizações, selecione o ícone Cartão , conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

3. No painel Dados , selecione Taxa de rotatividade, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

4. Altere o tamanho da fonte e a cor do plano de fundo no painel Formato, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

5. Arraste o cartão de taxa de churn para a parte superior direita do relatório, como mostrado na captura de tela a seguir.

   

6. No painel Visualizações, selecione o gráfico de linhas e colunas empilhadas, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

7. O gráfico aparece no relatório. No Painel de Dados, selecione

   • Idade
   • Taxa de Cancelamento
   • Clientes

   conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

8. Configure o gráfico de linhas e de colunas empilhadas, conforme mostrado na captura de ecrã a seguir.

   1. Arraste Idade do painel Dados para o campo Eixo X no painel Visualizações
   2. Arraste Clientes do painel de Dados para o campo do eixo Y da linha no painel de Visualizações.
   3. Arraste a taxa de Churn do painel Dados para o campo Eixo y da coluna no painel Visualizações

   Verifique se o campo Eixo y da coluna tem apenas uma instância de Taxa de rotatividade. Apague tudo o resto deste campo.

   

9. No painel Visualizações, selecione o ícone do gráfico de linhas e colunas empilhadas. Com etapas semelhantes à configuração anterior do gráfico de linhas e colunas empilhadas, selecione NumOfProducts para o eixo x, Taxa de Churn para o eixo y da coluna e Clientes para o eixo y da linha, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

   

10. No painel Visualizações, mova os lados direito dos dois gráficos para a esquerda para abrir espaço para mais dois gráficos. Em seguida, selecione o ícone Gráfico de colunas empilhadas . Selecione NewCreditsScore para o eixo x e Churn Rate para o eixo y, conforme mostrado na captura de tela a seguir:

    

    Altere o título "NewCreditsScore" para "Credit Score" no painel Formato, conforme mostrado na captura de tela a seguir. Talvez seja necessário expandir o tamanho do eixo x do gráfico para esta etapa.

    

11. No painel Visualizações, selecione o cartão de gráfico de colunas agrupadas. Selecione Churn Alemanha, Churn Espanha, Churn França nessa ordem para o eixo y, conforme mostrado na captura de tela a seguir. Redimensione os gráficos de relatório individuais conforme necessário.

    

O relatório do Power BI mostra que:

• Os clientes bancários que utilizam mais de dois dos produtos bancários têm uma taxa de churn mais elevada, embora poucos clientes tenham tido mais de dois produtos. O banco deve coletar mais dados e também investigar outros recursos que se correlacionam com mais produtos (revise o gráfico no painel inferior esquerdo).
• Os clientes bancários na Alemanha têm uma taxa de churn mais elevada em comparação com os clientes em França e Espanha (reveja o gráfico no painel inferior direito). Essas taxas de churn sugerem que uma investigação sobre os fatores que incentivaram os clientes a sair pode se tornar útil.
• Há mais clientes de meia-idade (entre 25-45), e os clientes entre 45-60 tendem a sair mais.
• Por fim, clientes com pontuações de crédito mais baixas provavelmente deixariam o banco para outras instituições financeiras. O banco deve procurar formas de incentivar os clientes com pontuações de crédito e saldos de contas mais baixos a permanecerem no banco.

Próximo passo

Isso completa a série de tutoriais em cinco partes. Veja outros tutoriais de exemplo de ponta a ponta: