บทช่วยสอน: สร้างวิชวล Power BI ที่ขับเคลื่อนด้วย R

ในฐานะนักพัฒนา คุณสามารถสร้างวิชวล Power BI ของคุณเองได้ วิชวลเหล่านี้สามารถใช้ได้โดยคุณ องค์กรของคุณ หรือโดยบุคคลที่สาม

บทความนี้เป็นคําแนะนําทีละขั้นตอนสําหรับการสร้างวิชวลที่ขับเคลื่อนด้วย R สําหรับ Power BI

ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการ:

ข้อกําหนดเบื้องต้น

• บัญชี Power BI Pro ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้ฟรี ก่อนเริ่ม
• เครื่องยนต์ R คุณสามารถดาวน์โหลดได้ฟรีจากหลายสถานที่ รวมถึงหน้าดาวน์โหลด Microsoft R Open และที่เก็บ CRAN สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู สร้างวิชวล Power BI โดยใช้ R
• Power BI Desktop
• Windows PowerShell เวอร์ชัน 4 หรือใหม่กว่าสําหรับผู้ใช้ Windows หรือ เทอร์มินัล สําหรับผู้ใช้ OSX

Get started

1. เตรียมข้อมูลตัวอย่างสําหรับวิชวล คุณสามารถบันทึกค่าเหล่านี้ลงในฐานข้อมูล Excel หรือไฟล์ .csv และนําเข้าไปยัง Power BI Desktop ได้

   เดือนไม่มี	จํานวนยูนิต
   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. เมื่อต้องการสร้างวิชวล ให้เปิด PowerShell หรือ Terminal และเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้:

   pbiviz new rVisualSample -t rvisual
   

   คําสั่งนี้สร้างโฟลเดอร์ใหม่สําหรับวิชวล rVisualSample โครงสร้างขึ้นอยู่กับ rvisual เทมเพลต มันสร้างไฟล์ที่เรียกว่า script.r ในโฟลเดอร์รากของวิชวล ไฟล์นี้เก็บสคริปต์ R ที่เรียกใช้เพื่อสร้างรูปภาพเมื่อแสดงวิชวล คุณสามารถสร้างสคริปต์ R ของคุณใน Power BI Desktop

3. จากไดเร็กทอรีที่สร้างขึ้น rVisualSample ใหม่ ให้เรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้:

   pbiviz start
   

4. ใน Power BI Desktop เลือก วิชวลสคริปต์ R:

   

5. กําหนดข้อมูลให้กับวิชวลนักพัฒนาโดยการลากหน่วย MonthNo และ Total ไปยัง ค่า สําหรับวิชวล

   

6. ตั้งค่าชนิดการรวมของหน่วยรวมเป็น ไม่สรุป

   

7. จากตัวแก้ไขสคริปต์ R ใน Power BI Desktop ของคุณ ให้พิมพ์ข้อความต่อไปนี้:

   plot(dataset)
   

   คําสั่งนี้สร้างแผนภูมิกระจายโดยใช้ค่าในแบบจําลองความหมายเป็นอินพุต

8. เลือกไอคอน เรียกใช้สคริปต์ เพื่อดูผลลัพธ์

   

แก้ไขสคริปต์ R

สคริปต์ R สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสร้างวิชวลชนิดอื่นได้ มาสร้างแผนภูมิเส้นต่อไป

1. วางโค้ด R ต่อไปนี้ลงในตัวแก้ไขสคริปต์ 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. เลือกไอคอน เรียกใช้สคริปต์ เพื่อดูผลลัพธ์

   

3. เมื่อสคริปต์ R ของคุณพร้อมแล้ว ให้คัดลอกไปยัง script.r ไฟล์ที่อยู่ในไดเรกทอรีรากของโครงการวิชวลของคุณ

4. ในไฟล์ capabilities.json ให้เปลี่ยน : dataRolesname เป็นชุดข้อมูล และตั้งค่าdataViewMappingsอินพุตเป็นชุดข้อมูล

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

5. เพิ่มรหัสต่อไปนี้เพื่อรองรับการปรับขนาดรูปภาพในไฟล์ 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";
     }
   

เพิ่มไลบรารีลงในแพคเกจวิชวล

แพ็คเกจสร้าง corrplot การแสดงกราฟิกของเมทริกซ์สหสัมพันธ์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ corrplotโปรดดู ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแพคเกจ corrplot

1. เพิ่มการขึ้นต่อกันของ corrplot ไลบรารีลงใน dependencies.json ไฟล์ นี่คือตัวอย่างของเนื้อหาไฟล์:

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

2. ตอนนี้คุณสามารถเริ่มใช้แพ็คเกจ corrplot ในไฟล์ของคุณ script.r ได้

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

   ผลลัพธ์ของการใช้ corrplot แพ็คเกจมีลักษณะเช่นตัวอย่างนี้:

   

เพิ่มคุณสมบัติแบบคงที่ลงในบานหน้าต่างคุณสมบัติ

ตอนนี้เรามีวิชวลพื้นฐาน corrplot แล้ว มาเพิ่มคุณสมบัติลงในบานหน้าต่างคุณสมบัติที่อนุญาตให้ผู้ใช้เปลี่ยนรูปลักษณ์ของวิชวลได้

เราใช้อาร์กิวเมนต์ method เพื่อกําหนดค่ารูปร่างของจุดข้อมูล สคริปต์เริ่มต้นใช้วงกลม ปรับเปลี่ยนวิชวลของคุณเพื่อให้ผู้ใช้เลือกระหว่างตัวเลือกต่างๆ

1. กําหนดobjectการตั้งค่าที่เรียกในไฟล์ capabilities.json และให้คุณสมบัติต่อไปนี้

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

2. เปิดไฟล์ src/settings.ts สร้างVisualCardSettingsคลาสที่มีคุณสมบัติสาธารณะ methodและ namedisplayNameslicesตามที่แสดงในกล่องโค้ดด้านล่าง

   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];
   }
   

   หลังจากขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถเปลี่ยนคุณสมบัติของวิชวลได้

   

   สุดท้าย สคริปต์ R ต้องมีคุณสมบัติเริ่มต้น ถ้าผู้ใช้ไม่เปลี่ยนค่าคุณสมบัติ (ในกรณีนี้คือการตั้งค่ารูปร่าง) วิชวลจะใช้ค่านี้

   สําหรับตัวแปรรันไทม์ R สําหรับคุณสมบัติ แบบแผนการตั้งชื่อคือ <objectname>_<propertyname>ในกรณีนี้ settings_method

3. เรียกใช้สคริปต์ R ต่อไปนี้:

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

จัดแพคเกจและนําเข้าวิชวลของคุณ

ตอนนี้คุณสามารถจัดแพคเกจวิชวลและนําเข้าไปยังรายงาน Power BI ใดก็ได้

1. กรอกข้อมูล displayName, , , descriptionผู้เขียน name และ emailและข้อมูลสําคัญอื่นๆ ในpbivis.jsonsupportUrlไฟล์

2. ถ้าคุณต้องการเปลี่ยนไอคอนของวิชวลบนบานหน้าต่างการแสดงภาพ ให้แทนที่ไฟล์ icon.pngในโฟลเดอร์สินทรัพย์

3. จากไดเรกทอรีรากของการเรียกใช้วิชวลของคุณ:

   pbiviz package
   

   สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดแพคเกจวิชวลของคุณ โปรดดู การบรรจุวิชวลแบบกําหนดเอง

4. นําเข้าไฟล์ pbiviz ของวิชวลไปยังรายงาน Power BI ใดๆ ดู นําเข้าไฟล์วิชวลจากคอมพิวเตอร์ภายในเครื่องของคุณไปยัง Power BI สําหรับคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีการทําเช่นนี้

5. วิชวลสุดท้ายของคุณมีลักษณะเหมือนตัวอย่างต่อไปนี้:

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• ใช้วิชวล Power BI ที่ขับเคลื่อนด้วย R ใน Power BI
• สร้างแผนภูมิแท่ง