rob_mysbxsec
En los lenguajes R y Python existen paquetes como caret / ggplot2 [ R ] y marinero [ Python ] para crear matrices de diagramas de dispersión que le muestren un montón de variables de características del conjunto de datos, por ejemplo, las variables que podrían contribuir a predecir una sola variable de interés, en diagramas de dispersión individuales entre sí, la otra característica varialbes y la variable de etiqueta, es decir, la variable que está buscando para predecir utilizando variables de características.
El objetivo es hacer un análisis de datos exploratorio visualmente para ver qué variables de características tienen una buena relación lineal con las demás y específicamente con la variable de etiqueta. En el siguiente ejemplo, los gráficos del diagnóstico de la matriz son histogramas de cada una de las variables de características y la variable de etiqueta, lo que ayuda a realizar una revisión visual inicial rápida de las distribuciones y los casos con valores atípicos.
¿Power bi tiene una forma, con suerte fácil, de crear este tipo de matriz de diagrama de dispersión como se muestra en la imagen a continuación?
Phil_Seamark
Hola @rob_mysbxsec
Puede crear objetos visuales R dentro de Power BI, y probablemente pueda usar exactamente el mismo código en Power BI que usó para crear esa captura de pantalla.
Dale una leida a esto
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/desktop-r-visuals
rob_mysbxsec
En respuesta a Phil_Seamark
Gracias por respuesta y sugerencia. Sí, soy consciente del control de ese informe que le permite incorporar el script R directamente para generar una vista de informe. Dicho esto, lo que me gustaría evitar es tener que recurrir a R [ or Python ] script para generar imágenes siempre que sea posible y aprovechar el conjunto de características de Power BI para lograr cosas similares.
Probé el visual de matriz de correlación simple descrito como ejemplo en el artículo al que proporcionó el enlace, es decir
require (corrplot)
M <- cor (conjunto de datos[c('geo_level_1_id', 'geo_level_2_id', 'geo_level_3_id', 'age', 'area', 'height', 'damage_grade')])
corrplot (M, método = ‘color’, tl.cex = 0.6, tl.srt = 45, tl.col = «negro»)
y eso es excelente para el caso en el que la llamada al método de generación visual generada por R es fácil de usar y configura la salida para que se vea bien.
En un frente similar, consulte http://community.powerbi.com/t5/Desktop/power-bi-for-pretty-histograms/mp/391334, es una pena que crear algo tan común como un histograma / gráfico de frecuencia en Power BI, tengo que ir al editor de consultas y crear un conjunto de datos con grupo por columna y el recuento asociado de valores únicos para cada columna.[/field/variable] para el que quiero producir un histograma en mi vista de informe. Hubiera esperado que ese visual de análisis de datos exploratorio común fuera un ejercicio de arrastrar y soltar a menos que lo sea y haya pasado por alto cómo hacerlo. Recurrir al control de scripts de R para lograr eso significa que ahora estoy relegado a los servicios de R hist () por hacerlo bonito, lo que no es tan rápido, fácil y fácil de mantener para los usuarios que no son de R como lo sería hacerlo en el poder Bi.