Power BI - Intégrer des graphiques Python Vidéo

Intégrez des graphiques Python dans Power BI pour un usage professionnel dans la solution Microsoft 365. Découvrez comment créer des visualisations personnalisées et mettre en œuvre des boîtes à moustaches pour analyser et résumer les données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'apprendre à intégrer des visualisations personnalisées dans Power BI en utilisant du code Python, en se concentrant sur la création de boîtes à moustaches, notamment des boîtes à moustaches en forme de violon, pour représenter des distributions de données.

Chapitres :

  1. Introduction aux Visualisations Personnalisées
    Dans cette section, nous allons explorer les visualisations personnalisées dans Power BI, en particulier celles qui nécessitent l'intégration de code Python. Bien que cette étape soit technique, elle permet d'accéder à des visualisations avancées qui ne sont pas disponibles par défaut dans Power BI.
  2. Importance de l'Intégration de Python
    L'intégration de Python dans Power BI permet de créer des visualisations variées grâce à de nombreuses bibliothèques disponibles. Cela offre une flexibilité pour générer des graphiques adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs. Nous allons nous concentrer sur les boîtes à moustaches, qui sont utiles pour résumer la distribution des données.
  3. Les Boîtes à Moustaches
    Les boîtes à moustaches fournissent une représentation visuelle de la distribution des données, semblable à un histogramme, mais avec moins de détails. Elles montrent les quartiles, la médiane, ainsi que les valeurs minimales et maximales. Ces visualisations sont particulièrement utiles pour comparer rapidement des distributions entre différentes catégories.
  4. Utilisation des Boîtes à Moustaches
    Les boîtes à moustaches peuvent être utilisées pour analyser des données variées, comme la répartition des prix de produits ou les notes des élèves. Par exemple, on peut visualiser la distribution des prix de produits dans différentes tranches de prix ou la répartition des notes des étudiants.
  5. Intégration de Python dans Power BI
    Pour intégrer Python dans Power BI, il est nécessaire d'avoir un noyau Python installé. Une fois cela fait, on peut ajouter un nouvel onglet pour les appels Python et commencer à travailler sur les données. L'activation des éléments visuels de script est une étape cruciale pour permettre l'exécution du code Python.
  6. Création de la Visualisation
    Nous allons créer une visualisation de type boîte à moustaches en utilisant des bibliothèques Python comme Matplotlib et Seaborn. Le code Python importera les données nécessaires et générera la visualisation. Il est important de s'assurer que les colonnes de données sont correctement référencées dans le code.
  7. Analyse des Résultats
    Une fois la visualisation générée, nous pouvons analyser les résultats. Par exemple, nous pouvons observer la répartition des participants dans différents domaines et identifier des tendances, comme des volumes de participants très disparates dans certains domaines par rapport à d'autres.
  8. Conclusion
    L'intégration de visualisations personnalisées dans Power BI via Python, bien que technique, permet d'enrichir les rapports avec des graphiques avancés. Les boîtes à moustaches, en particulier, offrent une méthode efficace pour visualiser et comparer des distributions de données.

FAQ :

Qu'est-ce que Power BI?

Power BI est un outil d'analyse de données développé par Microsoft qui permet de créer des rapports interactifs et des tableaux de bord à partir de diverses sources de données.

Comment intégrer du code Python dans Power BI?

Pour intégrer du code Python dans Power BI, vous devez activer les éléments visuels de script et utiliser l'éditeur Python pour écrire et exécuter votre code.

À quoi sert une boîte à moustaches?

Une boîte à moustaches est utilisée pour résumer la distribution d'un ensemble de données, montrant les quartiles, la médiane, ainsi que les valeurs minimales et maximales.

Quelles sont les différences entre un histogramme et une boîte à moustaches?

Un histogramme montre la fréquence des données dans des intervalles, tandis qu'une boîte à moustaches résume la distribution en indiquant les quartiles et les valeurs extrêmes.

Quels outils sont nécessaires pour utiliser Python avec Power BI?

Vous devez avoir Python installé sur votre ordinateur, ainsi que les bibliothèques nécessaires comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations.

Est-il nécessaire de savoir coder en Python pour utiliser Power BI?

Non, il n'est pas nécessaire de savoir coder en Python pour utiliser Power BI, mais cela peut vous permettre de créer des visualisations plus personnalisées.

Quelques cas d'usages :

Analyse des ventes par catégorie de produit

Utiliser des boîtes à moustaches pour visualiser la distribution des ventes par catégorie de produit, permettant d'identifier les catégories avec des performances variées.

Évaluation des performances des étudiants

Appliquer des visualisations en Python pour analyser les notes des étudiants par matière, en utilisant des boîtes à moustaches pour comparer la dispersion des notes.

Analyse démographique

Utiliser des visualisations de type violon pour représenter la distribution de la population par âge, permettant d'identifier les tranches d'âge les plus représentées.

Comparaison des événements

Créer des visualisations pour comparer le volume de participants à différents événements, en utilisant des boîtes à moustaches pour montrer la variabilité des participants.

Analyse des prix des produits

Utiliser des boîtes à moustaches pour visualiser la répartition des prix des produits, facilitant l'identification des produits à prix extrêmes.

Glossaire :

Power BI

Un outil d'analyse de données et de visualisation développé par Microsoft, permettant de créer des rapports interactifs et des tableaux de bord.

Python

Un langage de programmation polyvalent utilisé pour le développement web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, et plus encore.

Visualisation

La représentation graphique de données pour faciliter leur compréhension et leur analyse.

Boîte à moustaches

Un type de graphique qui résume la distribution d'un ensemble de données en montrant les quartiles et les valeurs extrêmes.

Quartiles

Des valeurs qui divisent un ensemble de données en quatre parties égales, permettant d'analyser la dispersion des données.

Médiane

La valeur qui sépare un ensemble de données en deux parties égales, représentant le point central.

Seaborn

Une bibliothèque Python basée sur Matplotlib, utilisée pour créer des visualisations statistiques attrayantes.

Matplotlib

Une bibliothèque Python pour créer des visualisations de données en 2D.

Violin plot

Un type de graphique qui combine une boîte à moustaches et une densité de probabilité, montrant la distribution des données.

résultat(s)
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Alors, on en a fini avec les
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visualisations graves classiques
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qu'on peut avoir dans Power BI,
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maintenant on va s'attaquer à tout ce
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qui va être custom et on va s'attaquer
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alors là ici en assez gros morceaux
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donc pour ceux qui ne sont pas du
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tout intéressés par tout ce qui est
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intégration de code Python puisqu'on en
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a déjà fait dans la partie Power Quéry.
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N'hésitez pas à ne pas faire cette
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étape là parce que là c'est quelque chose
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d'assez technique donc ça n'est pas
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du tout nécessaire pour finir le cours.
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Donc ceux qui ne veulent pas apprendre
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les fonctionnalités en lien avec
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le Python parce que vous savez
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que vous ne les utiliserez pas.
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Vous pouvez passer directement
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à l'accès section suivante.
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Maintenant que cela est dit,
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l'idée c'est que on a la possibilité d'aller
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intégrer du code Python dans une boîte,
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donc dans une box de visualisation,
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et donc de pouvoir générer à l'aide de
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ce code-là visualisation de son choix.
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Et ça, c'est super intéressant.
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Pourquoi ?
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Parce qu’en théorie,
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avec Python,
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on peut faire n'importe quel type
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de visualisation,
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parce que y a tellement de librairies,
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il y a tellement de ressources
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que on peut faire tout ce qu'on
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veut et donc à partir de là,
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Eh bien on peut faire bénéficier un
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rapport Power BI de cette puissance-là.
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En affichant du coup visuellement un
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graphique et donc là j'ai choisi un
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graphique qui est plutôt alors joli,
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je n’aime pas le terme ce que la,
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la visualisation n'est pas
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là pour être jolie mais
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dans tous les cas moi je trouve
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ça joli donc je le dis, on
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va essayer d'afficher des boîtes à
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moustaches parce que ça typiquement
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c'est une visualisation qui
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n'est pas disponible par défaut
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dans mon dans Power BI.
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On verra comment télécharger
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des visuels mais en
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tout cas par défaut il n'y
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est pas et donc en plus de ça
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j'ai choisi pas n'importe quel type de boîte
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à moustache. Mais des boîtes
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à moustache qu'on appelle en violon,
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parce que, en théorie,
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c'est censé un petit peu là
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avoir la forme d'un violon.
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Je vous laisserai donner
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votre avis par rapport à ça,
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mais dans tous les cas, ça donne un
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aspect un petit peu sympa.
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Alors à quoi servent ces
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boîtes à moustaches ?
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Donc j'en avais un petit
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peu parlé en introduction.
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Ça donne la version
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résumée d'un histogramme,
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c'est à dire la distribution
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d'une valeur par rapport au
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nombre de d'observations
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pour chacune des catégories.
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Et on va avoir
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à chaque fois 4 paliers par rapport à ça,
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donc ça sera donc les fameux.
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Les fameux, excusez-moi,
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quand il dont j'avais pu parler, excuse-moi.
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Les quartiles, les quartiles,
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avec donc la ligne du milieu qui
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représente la médiane et ensuite
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les extérieurs qui vont représenter
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les valeurs minimales et maximales.
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Donc en gros ici vous avez la médiane ici,
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vous avez votre quartile un
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autre quartile et ensuite ici les
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valeurs minimales et les valeurs
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maximales et donc ça va créer cette
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forme un petit peu ici et en plus
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de ça on va pouvoir le faire pour
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chacune de d'une colonne de catégorie.
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Alors, ça comporte moins effectivement
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de finesse qu'un histogramme,
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puisque là on ne va pas avoir vraiment
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le détail pour chacune des valeurs.
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En tout cas, ça sera difficilement lisible,
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mais ça permet de compléter rapidement
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des distributions entre elles.
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Donc en gros plus ce cette forme est
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allongée et plus on aura des valeurs
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hétérogènes et plus cette forme est
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resserrée et plus les valeurs seront homos.
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Alors, ces visualisations sont moins
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évidentes à comprendre qu'un histogramme.
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Oui c'est vrai, donc il ne faut pas
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hésiter si vous les utilisez,
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rajouter un petit peu d'explications,
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ce que tout le monde n'est
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pas habitué à les lire.
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Alors dans quel cas on pourrait
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utiliser ces visualisations-là ?
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Donc nous on va évidemment trouver
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un cas pour nos données de festival.
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Ça serait par exemple la répartition
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des produits par prix,
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donc là ça serait intéressant de
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voir effectivement combien de
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prix coûtent entre 0 et 10€,
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puis entre 10 et 20, et cetera.
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Et par exemple,
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des élèves aussi en fonction de
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leurs notes et des humains aussi.
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Par taille,
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on peut avoir ce type de représentation là
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là autre que vous connaissez peut-être.
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Ce sont les.
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Alors là je n’ai pas pris une visuelle
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mais ce sont,
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les pyramides par âge où on peut
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avoir aussi un petit peu ce cette,
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ce type de forme,
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là où pour chacun des âges on va avoir là.
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Le volume de population et donc
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ça peut aller un petit peu créer
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ces fameux violons,
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donc celle-ci par exemple
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ne marchent pas trop mal.
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Bref, allez on va démarrer
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du coup pour cette intégration-là alors ?
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Pour rappel, on a déjà fait
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l'installation d'un noyau python
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sur notre sur notre poste informatique.
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Pour ceux qui ne l'ont pas fait,
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je vous je vous renvoie sur la partie
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Power Query où on fait toutes ces
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installations pour faire notamment un
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appel via Python de données externes.
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Donc là on va considérer que
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le travail a été fait.
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On va retourner sur notre tableau.
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Ici et on va les rajouter.
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Un nouvel onglet donc là
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on va mettre des appels.
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En Python. Ici et on va pouvoir
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commencer à ajouter nos éléments,
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donc on va aller ici.
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Cliquer sur notre Python. On va demander,
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il va nous demander si on souhaite
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activer les éléments visuels de script,
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donc en gros c'est un peu un,
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un pare-feu de sécurité donc il n’y a pas
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vraiment de problème pour le faire.
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Donc nous ici on va l'activer.
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Et là donc, on va avoir le champ
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de travail et ici on va avoir
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le l'éditeur de de Python et
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notamment ici la capacité d'aller.
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Faire un petit peu de personnalisation,
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alors on va juste aller vérifier
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un petit élément avant.
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Voilà donc on va bien vérifier que
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au niveau des scripts, on a toujours
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notre ressource qui est appelée,
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donc ça peut être un raccourci
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intéressant si vous souhaitez
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vérifier donc encore une fois.
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Pour rappel, si vous ne voyez pas trop
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de quoi je parle, je vous renvoie
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vers la partie sur Power Quéry.
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Et en plus de ça, du coup, on va pouvoir
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aller un peu agrandir cette zone-là.
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Alors, s'il veut bien bon,
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Ah hop, je la reprends et on va
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pouvoir commencer à travailler.
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Sur nos valeurs.
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Et donc pour ça, Eh bien, décidément,
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j'ai du mal à le sélectionner.
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On va déjà lui indiquer sur quel type
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de données on souhaite travailler,
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donc on a toujours un champ de valeur ?
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Ça ?
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Pour le coup,
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ça ne change pas et on va aller afficher une
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distribution des valeurs en fonction de.
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En fonction de nos tableaux global donc,
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à savoir le nom et le code de
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la manifestation,
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le domaine et le volume de
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participants sur 2018 donc on va déjà,
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on va lui donner ça parce que là l'idée
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c'est qu'il est vraiment toutes les
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lignes de notre tableau pour pouvoir
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justement calculer cette distribution,
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donc on va aller sur le nom et
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le code de la manifestation.
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On va le placer ici pour ceux qui
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ne savent pas coder en Python.
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Je précise que vous n'aurez pas
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besoin de le savoir puisque je
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vais vous fournir le code.
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C'est encore une fois c'est pour
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tester le format et pour
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ceux qui savent le faire,
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vous pourrez vous amuser à
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personnaliser ce qu'on va créer.
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Donc on va déjà mettre
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cette première colonne,
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on va les rajouter le domaine.
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Ici et on va rajouter le volume.
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De participants.
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Voilà participants 2018.
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Voilà et donc là, qu'est-ce qu'il a fait ?
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Et bien il m'a ouvert un champ,
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donc là on va aller l'agrandir un petit peu,
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potentiellement mourir un bloc note.
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Alors là, il va carrément m'ouvrir
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Visual Studio donc c'est un logiciel
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de traitement de code donc vous avez
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pas forcément besoin de l'installer.
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Dans tous les cas il va vous afficher
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un petit peu le code source de ce qu'on
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cherche à intégrer et donc à partir de là
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donc il m'indique que Eh bien le code.
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Alors je crois que ça cause du zoom.
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J'ai un petit peu du mal, c'est dommage.
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Alors un instant je vais juste régler
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ça parce que là avec le zoom sur l'écran
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je ne peux pas accéder à la suite OK c'est
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bon donc là j'ai juste aller rentrer
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voilà comme ça et je vais pouvoir aller.
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Chercher le code que je vous
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ai également fournir,
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donc aller chercher
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dans les petits blocs-notes que j'ai dans
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les petits fichiers de texte que j'ai
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Rajoutés dans le dossier
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des festivals et donc on va aller chercher
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notre appel qui va aller permettre de
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générer notre visuel et je vais quand
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même un petit peu vous détailler le code.
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Pour ceux que ça intéresse.
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Ah non. On va le placer ici.
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Et on va l'exécuter pour voir si tout
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fonctionne et après je vous l'explique.
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Donc, c'est à l'aide du bouton Play
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qu'on va lancer la visualisation.
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Alors là j'ai un petit souci
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donc typiquement quand on a un
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petit problème, on va pouvoir
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cliquer ici sur voir les détails.
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Alors oui, c'est tout à fait puisque
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là j'avais pris déjà un code
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mais je n’ai pas totalement appelé
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les colonnes de la même manière
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parce que là typiquement ici.
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Donc vous, évidemment,
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je corrigerai la valeur,
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on va placer, participant.
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2018, on va en profiter pour vérifier donc,
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le domaine c'est bon et pour le reste
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c'est okay donc on va relancer ça.
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Voilà donc notre magnifique visualisation.
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Qui est là ? On va juste le relancer
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pour qu'il soit à la bonne taille.
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Parce qu'en réalité,
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ça c'est une image ?
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Là, pour le coup,
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on n'aura aucune interaction
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possible avec le visuel.
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Ce qui va en gros intégrer un jpeg quoi.
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Une photo et alors ?
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Pour vous détailler un petit peu
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le code très rapidement on va
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pas rentrer dans les détails.
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La première étape,
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ça va être importée des librairies qui
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vont permettre de la visualisation de
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données donc notamment matplotlib
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qui est la base dans la matière,
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on va importer une autre librairie
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qui se base à la base sur Maps.
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Clip qui s'appelle Seaborn et
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on va aller importer un thème,
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donc un thème c'est tout simplement
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les le style graphique qui va
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s'afficher qui s'appelle White.
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Bride et ensuite de ça,
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on va aller intégrer du coup à
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partir de la librairie
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qu'on est allé chercher,
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donc un une visualisation de
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type Violine plot.
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Ici on va lui préciser sur quel
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jeu de données on est en train de
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travailler et en réalité comment on
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nous précise comme pour B Nous précise ici,
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il a tout préparé en fait quand
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je sélectionne ici les colonnes,
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il m'a tout intégré dans une variable
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qui s'appelle Dataset donc je lui
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précise dataset et ensuite je lui précise
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…
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les colonnes que je souhaite utiliser,
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donc l'axe des X c'est ce qui est ici.
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Je vais utiliser le domaine
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donc c'est ce qu'on voit ici.
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Au niveau de l'axe des y les participants,
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ça sera bah ça sera effectivement
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les participants donc ça sera
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les valeurs numériques.
00:10:22
Je souhaite bien séparer les
00:10:24
valeurs et cetera et qu'est-ce
00:10:26
que j'ai fait d'autre ?
00:10:27
Bah pas grand-chose.
00:10:30
Si j'ai juste du coup ajouté une
00:10:32
rotation sur le sur les sur les,
00:10:35
sur la légende des lacs des X
00:10:36
pour que le on ait la place pour
00:10:38
ajouter les titres sinon ça ne
00:10:40
ne rentrait pas donc j'ai juste à
00:10:41
rajouter 45° ici sur ces taxes là
00:10:44
et donc on obtient ce magnifique.
00:10:47
Ce magnifique,
00:10:48
cette magnifique boîte à moustache
00:10:51
de type violon et donc là on voit ici
00:10:54
quand je vous disais un petit peu
00:10:55
cette répartition en fonction
00:10:58
…
00:10:59
du nombre de participants pour
00:11:01
chacun des domaines et donc
00:11:03
on voit par exemple qu'ici,
00:11:05
pour les domaines divers,
00:11:06
alors c'est peut-être aussi dans le nom,
00:11:08
on a des volumes de participants
00:11:10
extrêmement disparates.
00:11:11
Contrairement à son voisin qui est art,
00:11:15
cinéma et audiovisuel,
00:11:15
où là on a quelque chose de beaucoup
00:11:17
plus serré qu'on voyait ici.
00:11:19
Ce qu'on appelle les quartiers
00:11:21
sont beaucoup plus resserrés,
00:11:22
donc ça c'est égal à quelque
00:11:24
chose d'un peu plus homogène.
00:11:26
Donc voilà comment intégrer un
00:11:28
une visualisation en python,
00:11:30
alors ce n’est clairement pas le
00:11:31
plus simple évidemment,
00:11:32
mais on est là pour être exhaustif
00:11:34
et potentiellement vous
00:11:35
pouvez tout à fait quand
00:11:36
vous en avez vraiment besoin,
00:11:37
intégrer une visualisation qui
00:11:38
n'est disponible qu’en Python.

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résultat(s)
00:00:00
So, we're done with the
00:00:03
classic bass visualizations
00:00:04
that we can have in Power BI,
00:00:06
Now we're going to tackle all that
00:00:08
which will be custom and we will attack
00:00:10
So here in pretty big chunks
00:00:11
So for those who are not
00:00:13
All interested in all that is
00:00:15
Python code integration since we
00:00:16
has already done in the Power Query part.
00:00:18
Feel free not to do this
00:00:20
step there because there it is something
00:00:22
quite technical so it's not
00:00:24
Of all necessary to finish the course huh.
00:00:26
So those who do not want to learn
00:00:28
Features related to
00:00:30
Python because you know
00:00:31
that you will not use them.
00:00:32
You can skip directly
00:00:34
At the next section access.
00:00:36
Now that this is said,
00:00:37
The idea is that we have the opportunity to go
00:00:40
embed Python code in a box,
00:00:43
so in a visualization box,
00:00:45
and therefore to be able to generate using
00:00:47
This code there visualization of his choice.
00:00:49
And that's super interesting.
00:00:51
What for?
00:00:51
Because in theory,
00:00:52
with Python,
00:00:53
You can do any type
00:00:55
visualization,
00:00:55
because there are so many bookstores,
00:00:57
There are so many resources
00:00:58
that we can do everything we do
00:01:00
wants and therefore from there,
00:01:01
Well, we can benefit from a
00:01:04
Power BI report of this power there.
00:01:06
By visually displaying a
00:01:08
graphic and so there I chose a
00:01:11
graphic which is rather then pretty,
00:01:13
I don't like the term what the,
00:01:15
Visualization is not
00:01:16
there to be pretty but
00:01:17
in any case I find
00:01:18
It's pretty so I say it, we
00:01:20
will try to display boxes to
00:01:21
whiskers because that typically
00:01:23
It is a visualization that
00:01:24
is not available by default
00:01:25
in my in Power BI.
00:01:27
We'll see how to download
00:01:28
of the visuals but in
00:01:29
any default case there is no
00:01:30
is not and therefore on top of that
00:01:32
I chose not just any type of box
00:01:35
with a mustache. But boxes
00:01:37
with a mustache called in violin,
00:01:39
Because, in theory,
00:01:40
It's supposed to be a little bit there
00:01:42
have the shape of a violin.
00:01:44
I'll let you give
00:01:45
your opinion on that,
00:01:47
But in any case, it gives a
00:01:48
Aspect a little nice.
00:01:50
So what is the purpose of these
00:01:50
Box moustaches?
00:01:51
So I had a small one
00:01:52
Little spoken in the introduction.
00:01:53
It gives the version
00:01:55
summary of a histogram,
00:01:56
i.e. distribution
00:01:58
of a value relative to the
00:02:00
Number of observations
00:02:02
for each category.
00:02:04
And we're going to have
00:02:06
each time 4 levels in relation to that,
00:02:08
So it will be the famous.
00:02:12
The famous, excuse me,
00:02:13
When he was able to talk about, excuse me.
00:02:16
Quartiles, quartiles,
00:02:17
with therefore the middle line which
00:02:19
represents the median and then
00:02:21
The exteriors that will represent
00:02:22
minimum and maximum values.
00:02:24
So basically here you have the median here,
00:02:28
You have your your card there a
00:02:30
other quartile and then here the
00:02:31
Minimum values and values
00:02:33
maximum and so it's going to create this
00:02:35
form a little here and more
00:02:37
From that we will be able to do it for
00:02:40
each of a category column.
00:02:42
So, it has less effectively
00:02:44
finesse than one than a histogram,
00:02:46
huh, since there we will not really have
00:02:47
the details for each of the values.
00:02:49
In any case, it will be difficult to read,
00:02:51
but it allows you to complete quickly
00:02:53
distributions between them huh.
00:02:54
So basically the more this form is
00:02:57
elongated and the more values we will have
00:02:59
heterogeneous and the more this form is
00:03:02
tightened and the more the values will be homos.
00:03:06
So, these visualizations are less
00:03:08
obvious to understand than a histogram.
00:03:10
Yes it is true, so it is necessary not
00:03:12
hesitate if you use them,
00:03:13
add a little explanation,
00:03:14
What not everyone is
00:03:16
not used to reading them.
00:03:17
So in which case could we
00:03:19
Use these visualizations there?
00:03:21
So we will obviously find
00:03:22
A case for our festival data.
00:03:24
It would be for example the distribution
00:03:26
products by price,
00:03:27
So there it would be interesting to
00:03:30
actually see how many
00:03:31
prices cost between 0 and 10€,
00:03:33
then between 10 and 20, et cetera.
00:03:35
And for example,
00:03:36
students also based on
00:03:37
their notes and humans too.
00:03:39
By size,
00:03:39
We can have this type of representation there
00:03:42
another that you may be familiar with.
00:03:45
These are the.
00:03:45
So there I did not take a visual
00:03:48
but these are the LEs,
00:03:49
age pyramids where you can
00:03:51
also have a little bit of this this,
00:03:53
this type of shape,
00:03:54
where for each of the ages we will have the.
00:03:56
The volume of population and therefore
00:03:57
It can go a little bit to create
00:03:59
These famous violins,
00:04:00
So this one for example
00:04:01
walk not too badly.
00:04:02
In short, let's start
00:04:04
So for this integration then?
00:04:07
As a reminder, we have already done
00:04:09
Installing a Python kernel
00:04:11
on our on our computer station.
00:04:13
For those who have not,
00:04:14
I refer you to the part
00:04:16
Power quéry where we do all these
00:04:18
Facilities to make in particular a
00:04:19
calling external data via Python.
00:04:21
So here we will consider that
00:04:22
The work has been done.
00:04:24
We're going to go back to our board.
00:04:28
Here and we will add them.
00:04:30
A new tab here
00:04:31
We're going to put in calls.
00:04:35
In Python. Here and we will be able to
00:04:40
start adding our elements,
00:04:42
So we're going to go here.
00:04:44
Click on our Python. We'll ask,
00:04:48
He will ask us if we want to
00:04:50
Enable script visuals,
00:04:52
So basically it's a bit of one,
00:04:53
a security firewall so there is no
00:04:55
really problem to do it.
00:04:56
So we here we will activate it.
00:04:58
And there, we will have the field
00:05:01
of work and here we will have
00:05:03
the Python editor and
00:05:05
especially here the ability to go.
00:05:10
Do a little customization,
00:05:12
so we'll just go check
00:05:14
A small front element.
00:05:16
So here we will check that
00:05:19
In terms of scripts, we always have
00:05:21
our resource that is called,
00:05:23
So it can be a shortcut
00:05:24
interesting if you want to
00:05:25
So check again.
00:05:26
As a reminder, if you do not see too much
00:05:28
What I'm talking about, I send you back
00:05:29
to the part on Power Quéry.
00:05:32
And on top of that, suddenly, we will be able to
00:05:34
go a little bigger that area.
00:05:36
So, if he wills,
00:05:38
Oh hop, I take it back and we'll
00:05:42
be able to start working.
00:05:44
On our values.
00:05:47
And so for that, Well, definitely,
00:05:49
I have a hard time selecting him.
00:05:50
We will already tell him on which type
00:05:51
of data we want to work,
00:05:52
So we always have a field of value, huh?
00:05:54
It?
00:05:54
For once,
00:05:54
It does not change and we will go to display a
00:05:57
Distribution of values based on.
00:06:01
According to our overall tables, therefore,
00:06:05
namely the name and code of
00:06:07
the event,
00:06:08
the domain and volume of
00:06:10
participants on 2018 so we will already,
00:06:12
We're going to give him that because that's the idea.
00:06:13
is that it is really all the
00:06:14
rows of our table to be able to
00:06:16
precisely calculate this distribution,
00:06:17
So we're going to go on the name and
00:06:19
the code of the event.
00:06:21
We will place it here for those who
00:06:23
don't know how to code in Python.
00:06:24
I specify that you will not have
00:06:25
need to know since I
00:06:27
I will provide you with the code.
00:06:28
It is again for
00:06:29
Test the format and for
00:06:30
those who know how to do it,
00:06:32
You can have fun at
00:06:33
Customize what we are going to create.
00:06:35
So we're already going to put
00:06:36
this first column,
00:06:37
We will add them the domain.
00:06:40
Here and we will add the volume.
00:06:45
Participants.
00:06:49
That's 2018 participants.
00:06:52
So what did he do?
00:06:55
Well, he opened a field for me,
00:06:57
So here we will go to enlarge it a little,
00:07:00
potentially die a notepad.
00:07:05
So there, he will open me squarely
00:07:06
Visual Studio so it's a software
00:07:07
code processing so you have
00:07:09
No need to install it.
00:07:10
In any case it will display you
00:07:12
a little bit the source code of what we
00:07:15
seeks to integrate and therefore from there
00:07:18
so it tells me that Well the code.
00:07:21
So I think it causes zoom.
00:07:23
I'm having a little bit of trouble, it's a shame.
00:07:25
So one moment I'll just settle
00:07:28
That because there with the zoom on the screen
00:07:30
I can't access the suite OK it's
00:07:33
well so there I just went back
00:07:35
That's how it is and I'll be able to go.
00:07:37
Look for the code I tell you
00:07:39
I also provide,
00:07:39
So go and look in the in the
00:07:41
in the small notebooks I have in
00:07:43
the small text files I have
00:07:44
added in the in the folder of des,
00:07:46
festivals and so we will go for
00:07:48
Our call that will make it possible to
00:07:51
generate our visual and I will when
00:07:53
even a little bit detail the code.
00:07:55
For those interested.
00:08:00
Oh no. We will place it here.
00:08:04
And we're going to run it to see if everything
00:08:06
works and then I explain it to you.
00:08:11
So, it's using the play button
00:08:13
eh we're going to start the visualization.
00:08:19
So here I have a little problem
00:08:21
So typically when you have a
00:08:23
Small problem, we will be able to
00:08:24
Click here on see details.
00:08:29
So yes, it's quite since
00:08:31
there I had already taken a code
00:08:33
but I didn't totally call
00:08:34
columns in the same way
00:08:37
because there typically here.
00:08:38
So you, obviously,
00:08:39
I will correct the value,
00:08:40
We will place, participant.
00:08:47
2018, we will take the opportunity to check so,
00:08:48
The domain is good and for the rest
00:08:51
It's okay so we're going to revive that.
00:08:56
So that's our beautiful visualization.
00:09:00
Who's there? We're just going to revive it
00:09:02
so that it is the right size.
00:09:03
Because in reality,
00:09:04
That's an image, huh?
00:09:05
There, for once,
00:09:06
we will have no interaction
00:09:06
possible with the visual huh.
00:09:08
Which will basically integrate a jpeg what.
00:09:10
A photo so what?
00:09:11
To detail a little bit
00:09:13
The code very quickly we will
00:09:14
not going into details.
00:09:15
The first step,
00:09:16
It's going to be imported from bookstores that
00:09:18
will allow the visualization of
00:09:20
Data so in particular Matplotlib eh
00:09:21
which is the basis in matter,
00:09:23
We will import another library
00:09:24
which is based on Maps.
00:09:26
Clip called Seaborn and
00:09:28
we will import a theme,
00:09:30
So a theme is simply
00:09:31
The graphic style that goes
00:09:33
display which is called White.
00:09:34
Bridle and then from that,
00:09:37
We will integrate suddenly to
00:09:39
from the library we have,
00:09:41
that we have been looking for,
00:09:42
so a visualization of
00:09:45
type Violine plot.
00:09:46
Here we will tell him on which
00:09:48
dataset we are in the process of
00:09:51
work and in reality how to
00:09:53
specifies us as for B We specify here,
00:09:55
He actually prepared everything when
00:09:57
I select here the columns,
00:09:58
He integrated everything into a variable
00:10:00
which is called Dataset so I give him
00:10:02
Specifies Dataset and then I specify to him.
00:10:05
The the,
00:10:06
the columns I want to use,
00:10:08
so the X axis is what's here.
00:10:11
I will use the domain
00:10:12
So that's what we're seeing here.
00:10:14
At the level of the y-axis the participants,
00:10:16
it will be bah it will be indeed
00:10:18
The participants so it will be
00:10:20
numeric values.
00:10:22
I wish to separate the
00:10:24
Values et cetera and and what is
00:10:26
What else did I do?
00:10:27
Bah not much huh.
00:10:30
If I just added a
00:10:32
rotation on the on the,
00:10:35
on the legend of the lakes of X
00:10:36
so that we have the place for
00:10:38
Add the titles otherwise it doesn't
00:10:40
didn't fit in so I just have to
00:10:41
add 45° here on these taxes there
00:10:44
And so we get this magnificent.
00:10:47
This magnificent,
00:10:48
This beautiful mustache box
00:10:51
violin type and so there we see here
00:10:54
when I told you a little bit
00:10:55
this distribution according to the,
00:10:58
some
00:10:59
of the number of participants for
00:11:01
each of the the domains and therefore
00:11:03
We see for example that here,
00:11:05
for various fields,
00:11:06
then maybe it's also in the name,
00:11:08
We have volumes of participants
00:11:10
extremely disparate.
00:11:11
Unlike its neighbor which is art,
00:11:15
cinema and audiovisual,
00:11:15
where there we have something a lot
00:11:17
tighter than we saw here.
00:11:19
The so-called neighborhoods
00:11:21
are much tighter,
00:11:22
So that's equal to some
00:11:24
something a little more homogeneous.
00:11:26
So here's how to integrate a
00:11:28
a visualization in python,
00:11:30
then it's clearly not the
00:11:31
simpler eh obviously huh,
00:11:32
But we are here to be exhaustive
00:11:34
and potentially you
00:11:35
can quite when
00:11:36
you really need it,
00:11:37
Embed a visualization that
00:11:38
is only available in Python.

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Klassische Bassvisualisierungen
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die wir in Power BI haben können,
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Jetzt werden wir das alles angehen
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was Brauch sein wird und wir werden angreifen
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Also hier in ziemlich großen Stücken
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Also für diejenigen, die es nicht sind
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Alle interessieren sich für alles, was ist
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Python-Code-Integration seit wir
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hat dies bereits im Power Query-Teil getan.
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Fühlen Sie sich frei, dies nicht zu tun
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Treten Sie dorthin, weil es dort etwas ist
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ziemlich technisch, also ist es nicht
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Von allem Notwendigen, um den Kurs zu beenden, huh.
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Wer also nicht lernen will
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Funktionen im Zusammenhang mit
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Python, weil Sie wissen
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dass Sie sie nicht verwenden werden.
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Sie können direkt überspringen
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Beim nächsten Abschnitt zugreifen.
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Nun, da dies gesagt ist,
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Die Idee ist, dass wir die Möglichkeit haben,
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Python-Code in eine Box einbetten,
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also in einer Visualisierungsbox,
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und damit in der Lage zu sein, mit
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Dieser Code gibt es Visualisierung seiner Wahl.
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Und das ist super interessant.
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Wozu?
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Denn in der Theorie,
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mit Python,
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Sie können jeden Typ
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Visualisierung
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weil es so viele Buchhandlungen gibt,
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Es gibt so viele Ressourcen
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dass wir alles tun können, was wir tun
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will und daher von dort,
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Nun, wir können von einem
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Power BI-Bericht über diese Leistung dort.
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Durch die visuelle Darstellung einer
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Grafik und so wählte ich dort eine
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Grafik, die eher hübsch als hübsch ist,
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Ich mag den Begriff nicht, was die,
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Visualisierung ist nicht
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Es soll hübsch sein, aber
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auf jeden Fall finde ich
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Es ist hübsch, also sage ich es, wir
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wird versuchen, Kästchen anzuzeigen, um
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Schnurrhaare, weil das typischerweise
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Es ist eine Visualisierung, die
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ist standardmäßig nicht verfügbar
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in meinem in Power BI.
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Wir werden sehen, wie man herunterlädt
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der Visuals aber in
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In jedem Standardfall gibt es keine
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ist nicht und daher obendrein
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Ich habe nicht irgendeine Art von Box gewählt
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mit Schnurrbart. Aber Boxen
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mit einem Schnurrbart namens Violine,
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Denn theoretisch
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Es soll ein bisschen da sein
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haben die Form einer Geige.
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Ich lasse dich geben
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Ihre Meinung dazu,
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Aber auf jeden Fall gibt es eine
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Aspekt ein wenig nett.
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Was ist also der Zweck dieser
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Kastenschnurrbärte?
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Also hatte ich einen kleinen
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Wenig gesprochen in der Einleitung.
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Es gibt die Version
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Zusammenfassung eines Histogramms,
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d.h. Vertrieb
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eines Wertes relativ zum
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Anzahl der Beobachtungen
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für jede Kategorie.
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Und wir werden
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jedes Mal 4 Ebenen in Bezug darauf,
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Es wird also das Berühmte sein.
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Die berühmten, entschuldigen Sie,
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Als er darüber reden konnte, entschuldigen Sie mich.
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Quartile, Quartile,
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mit also der Mittellinie, die
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stellt den Median dar und dann
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Das Äußere, das
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Minimal- und Maximalwerte.
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Also im Grunde hier haben Sie den Median hier,
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Sie haben Ihre Karte dort ein
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anderes Quartil und dann hier die
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Mindestwerte und Werte
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Maximum und so wird es dies schaffen
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hier ein wenig formen und mehr
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Von da an werden wir in der Lage sein, es für
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jeweils einer Kategoriespalte.
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Es hat also weniger effektiv
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Finesse als eins als ein Histogramm,
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huh, da wir dort nicht wirklich
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Die Details für jeden der Werte.
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In jedem Fall wird es schwer zu lesen sein,
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aber es ermöglicht Ihnen, schnell abzuschließen
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Verteilungen zwischen ihnen huh.
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Also im Grunde, je mehr diese Form ist
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länglich und desto mehr Werte werden wir haben
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heterogen und je mehr diese Form ist
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verschärft und desto mehr werden die Werte homos sein.
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Diese Visualisierungen sind also weniger
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offensichtlich zu verstehen als ein Histogramm.
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Ja, es ist wahr, also ist es notwendig, nicht
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zögern, wenn Sie sie benutzen,
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fügen Sie eine kleine Erklärung hinzu,
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Was nicht jeder ist
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nicht daran gewöhnt, sie zu lesen.
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In welchem Fall könnten wir also
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Verwenden Sie diese Visualisierungen dort?
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So werden wir natürlich finden
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Ein Fall für unsere Festivaldaten.
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Es wäre zum Beispiel die Verteilung
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Produkte nach Preis,
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Da wäre es also interessant,
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tatsächlich sehen, wie viele
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Preise kosten zwischen 0 und 10€,
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dann zwischen 10 und 20 et cetera.
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Und zum Beispiel,
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Studierende auch basierend auf
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ihre Notizen und Menschen auch.
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Nach Größe,
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Wir können diese Art von Repräsentation dort haben
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eine andere, mit der Sie vielleicht vertraut sind.
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Dies sind die.
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Also habe ich dort kein visuelles
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aber das sind die LEs,
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Alterspyramiden, wo Sie können
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habe auch ein bisschen davon dies,
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diese Art von Form,
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wo wir für jedes der Zeitalter die haben werden.
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Das Bevölkerungsvolumen und damit
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Es kann ein wenig gehen, um zu erstellen
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Diese berühmten Geigen,
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Also dieses hier zum Beispiel
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Gehen Sie nicht zu schlecht.
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Kurz gesagt, fangen wir an
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Also für diese Integration?
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Zur Erinnerung: Wir haben es bereits getan
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Installieren eines Python-Kernels
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auf unserer Computerstation.
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Für diejenigen, die dies nicht getan haben,
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Ich verweise Sie auf den Teil
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Power quéry, wo wir all dies tun
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Einrichtungen, um insbesondere eine
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Aufruf externer Daten über Python.
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Hier werden wir also berücksichtigen, dass
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Die Arbeit ist getan.
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Wir werden zu unserem Vorstand zurückkehren.
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Hier und wir werden sie hinzufügen.
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Ein neuer Tab hier
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Wir werden Anrufe tätigen.
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In Python. Hier und wir werden in der Lage sein,
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Beginnen Sie, unsere Elemente hinzuzufügen,
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Also gehen wir hierher.
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Klicken Sie auf unser Python. Wir werden fragen,
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Er wird uns fragen, ob wir
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Skriptvisualisierungen aktivieren,
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Also im Grunde ist es ein bisschen eins,
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eine Sicherheits-Firewall, so dass es keine
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wirklich Problem, es zu tun.
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Also werden wir es hier aktivieren.
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Und dort werden wir das Feld haben
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der Arbeit und hier haben wir
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den Python-Editor und
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Besonders hier die Fähigkeit zu gehen.
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Machen Sie eine kleine Anpassung,
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Also werden wir einfach nachsehen
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Ein kleines Frontelement.
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Hier werden wir also überprüfen, ob
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In Bezug auf Skripte haben wir immer
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unsere Ressource, die heißt,
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Es kann also eine Abkürzung sein
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interessant, wenn Sie wollen
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Überprüfen Sie also noch einmal.
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Zur Erinnerung, wenn Sie nicht zu viel sehen
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Wovon ich rede, schicke ich dir zurück
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zum Teil über Power Quéry.
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Und obendrein werden wir plötzlich in der Lage sein,
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Gehen Sie ein wenig größer als dieser Bereich.
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Also, wenn er will,
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Oh hop, ich nehme es zurück und wir werden
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in der Lage sein, mit der Arbeit zu beginnen.
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Über unsere Werte.
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Und so dafür, Nun, definitiv,
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Es fällt mir schwer, ihn auszuwählen.
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Wir werden ihm schon sagen, auf welchem Typ
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von Daten, mit denen wir arbeiten wollen,
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Wir haben also immer ein Wertfeld, oder?
00:05:54
Es?
00:05:54
Ausnahmsweise,
00:05:54
Es ändert sich nicht und wir werden eine
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Verteilung der Werte basierend auf.
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Nach unseren Gesamttabellen
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und zwar den Namen und den Code von
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die Veranstaltung,
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die Domäne und das Volumen von
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Teilnehmer auf 2018, so dass wir bereits,
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Wir werden ihm das geben, weil das die Idee ist.
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Ist es, dass es wirklich alles ist, was die
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Zeilen unserer Tabelle, um in der Lage zu sein,
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diese Verteilung genau berechnen,
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Also gehen wir auf den Namen und
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Der Code des Ereignisses.
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Wir werden es hier für diejenigen platzieren, die
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Ich weiß nicht, wie man in Python programmiert.
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Ich gebe an, dass Sie nicht haben
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müssen wissen, da ich
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Ich werde Ihnen den Code zur Verfügung stellen.
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Es ist wieder für
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Testen Sie das Format und für
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diejenigen, die wissen, wie es geht,
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Sie können Spaß haben bei
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Passen Sie an, was wir erstellen werden.
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Wir werden also bereits
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Diese erste Spalte,
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Wir fügen ihnen die Domain hinzu.
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Hier und wir werden das Volumen hinzufügen.
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Teilnehmer.
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Das sind die Teilnehmer von 2018.
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Was hat er also getan?
00:06:55
Nun, er öffnete ein Feld für mich,
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Also hier werden wir es ein wenig vergrößern,
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möglicherweise sterben ein Notizblock.
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Dort wird er mich also direkt öffnen
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Visual Studio, also ist es eine Software
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Code-Verarbeitung, so dass Sie
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Keine Notwendigkeit, es zu installieren.
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In jedem Fall werden Sie angezeigt
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ein bisschen der Quellcode von dem, was wir
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strebt die Integration an und damit von dort aus
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so sagt es mir, dass Nun, der Code.
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Also denke ich, dass es Zoom verursacht.
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Ich habe ein bisschen Probleme, es ist eine Schande.
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Also lasse ich mich einen Moment einfach nieder
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Das, weil es dort mit dem Zoom auf dem Bildschirm
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Ich kann nicht auf die Suite zugreifen OK, es ist
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naja, da bin ich einfach zurückgegangen
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So ist es und ich werde gehen können.
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Suchen Sie nach dem Code, den ich Ihnen sage
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Ich biete auch,
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Also gehen Sie und schauen Sie in der in der
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in den kleinen Notizbüchern, die ich in
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die kleinen Textdateien, die ich habe
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im Ordner von DES hinzugefügt,
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Festivals und so werden wir für
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Unser Aufruf, der es ermöglicht,
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Generieren Sie unsere visuellen und ich werde, wenn
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sogar ein bisschen detailliert den Code.
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Für Interessierte.
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Oh nein. Wir werden es hier platzieren.
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Und wir werden es laufen lassen, um zu sehen, ob alles
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funktioniert und dann erkläre ich es Ihnen.
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Also, es verwendet den Play-Button
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eh wir werden mit der Visualisierung beginnen.
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Also hier habe ich ein kleines Problem
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So typischerweise, wenn Sie eine
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Kleines Problem, wir werden in der Lage sein,
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Klicken Sie hier, um Details zu sehen.
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Also ja, es ist ziemlich seit
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dort hatte ich schon einen Code genommen
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aber ich habe nicht ganz angerufen
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Spalten auf die gleiche Weise
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weil es hier typisch ist.
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Sie haben also offensichtlich
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Ich werde den Wert korrigieren,
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Wir werden platzieren, Teilnehmer.
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2018 werden wir die Gelegenheit nutzen, dies zu überprüfen,
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Die Domain ist gut und für den Rest
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Es ist okay, also werden wir das wiederbeleben.
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Das ist also unsere schöne Visualisierung.
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Wer ist da? Wir werden es einfach wiederbeleben
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damit es die richtige Größe hat.
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Denn in Wirklichkeit
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Das ist ein Bild, oder?
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Dort, für einmal,
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Wir werden keine Interaktion haben
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möglich mit dem visuellen huh.
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Was im Grunde ein jpeg integrieren wird.
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Ein Foto na und?
00:09:11
Um ein wenig ins Detail zu gehen
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Den Code sehr schnell werden wir
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Ich gehe nicht ins Detail.
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Der erste Schritt,
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Es wird aus Buchhandlungen importiert, die
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ermöglicht die Visualisierung von
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Daten wie insbesondere Matplotlib eh
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die die Grundlage in der Materie ist,
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Wir importieren eine weitere Bibliothek
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die auf Maps basiert.
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Clip namens Seaborn und
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Wir importieren ein Thema,
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Ein Thema ist also einfach
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Der Grafikstil, der geht
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Display, das weiß genannt wird.
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Zaumzeug und dann daraus,
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Wir werden uns plötzlich integrieren, um
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aus der Bibliothek, die wir haben,
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die wir gesucht haben,
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also eine Visualisierung von
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Typ Violine plot.
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Hier werden wir ihm sagen, auf welcher
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Datensatz, den wir gerade erstellen
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Arbeit und in der Realität, wie man
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spezifiziert uns wie für B Wir spezifizieren hier,
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Er bereitete eigentlich alles vor, als
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Ich wähle hier die Spalten aus,
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Er integrierte alles in eine Variable
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was Dataset genannt wird, also gebe ich ihm
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Gibt Dataset an, und dann gebe ich ihm an.
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Die die,
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die Spalten, die ich verwenden möchte,
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also ist die X-Achse das, was hier ist.
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Ich werde die Domain verwenden
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Das ist es, was wir hier sehen.
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Auf der Ebene der y-Achse die Teilnehmer,
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Es wird bah sein, es wird in der Tat sein
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Die Teilnehmer, so wird es
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numerische Werte.
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Ich möchte die
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Werte et cetera und und was ist
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Was habe ich sonst noch gemacht?
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Bah nicht viel, huh.
00:10:30
Wenn ich gerade eine
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Rotation auf der auf der,
00:10:35
über die Legende der Seen von X
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damit wir den Platz haben für
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Fügen Sie die Titel hinzu, sonst nicht
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passte nicht rein, also muss ich einfach
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Fügen Sie 45° hier auf diese Steuern dort hinzu
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Und so bekommen wir das Großartige.
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Diese großartige,
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Diese schöne Schnurrbartbox
00:10:51
Geigentyp und so sehen wir hier
00:10:54
als ich dir ein bisschen erzählt habe
00:10:55
Diese Verteilung nach der,
00:10:58
einige
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der Teilnehmerzahl für
00:11:01
Jede der Domänen und daher
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Wir sehen zum Beispiel, dass hier,
00:11:05
für verschiedene Bereiche,
00:11:06
dann ist es vielleicht auch im Namen,
00:11:08
Wir haben Teilnehmerzahlen
00:11:10
extrem disparat.
00:11:11
Im Gegensatz zu seinem Nachbarn, der Kunst ist,
00:11:15
Kino und audiovisuelle Medien,
00:11:15
wo wir viel haben
00:11:17
enger als wir hier gesehen haben.
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Die sogenannten Nachbarschaften
00:11:21
sind viel enger,
00:11:22
Das ist also gleich einigen
00:11:24
etwas homogeneres.
00:11:26
So integrieren Sie eine
00:11:28
eine Visualisierung in Python,
00:11:30
dann ist es eindeutig nicht die
00:11:31
einfacher eh offensichtlich huh,
00:11:32
Aber wir sind hier, um erschöpfend zu sein
00:11:34
und möglicherweise Sie
00:11:35
kann durchaus wenn
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Sie brauchen es wirklich,
00:11:37
Betten Sie eine Visualisierung ein, die
00:11:38
ist nur in Python verfügbar.

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résultat(s)
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Entonces, hemos terminado con el
00:00:03
Visualizaciones de graves clásicas
00:00:04
que podemos tener en Power BI,
00:00:06
Ahora vamos a abordar todo eso
00:00:08
que será costumbre y atacaremos
00:00:10
Así que aquí en trozos bastante grandes
00:00:11
Así que para aquellos que no lo son
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Todos interesados en todo lo que es
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Integración de código Python desde que
00:00:16
ya lo ha hecho en la parte Power Query.
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Siéntase libre de no hacer esto
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Paso allí porque allí hay algo
00:00:22
Bastante técnico, por lo que no es
00:00:24
De todo lo necesario para terminar el curso eh.
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Así que los que no quieren aprender
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Características relacionadas con
00:00:30
Python porque sabes
00:00:31
que no los usarás.
00:00:32
Puedes saltar directamente
00:00:34
En la siguiente sección acceda.
00:00:36
Ahora que esto está dicho,
00:00:37
La idea es que tengamos la oportunidad de ir
00:00:40
incrustar código Python en una caja,
00:00:43
Así que en un cuadro de visualización,
00:00:45
y por lo tanto poder generar utilizando
00:00:47
Este código hay visualización de su elección.
00:00:49
Y eso es súper interesante.
00:00:51
¿Para qué?
00:00:51
Porque en teoría,
00:00:52
con Python,
00:00:53
Puedes hacer cualquier tipo
00:00:55
visualización
00:00:55
porque hay tantas librerías,
00:00:57
Hay tantos recursos
00:00:58
que podemos hacer todo lo que hacemos
00:01:00
quiere y por lo tanto a partir de ahí,
00:01:01
Bueno, podemos beneficiarnos de un
00:01:04
Informe de Power BI de este poder allí.
00:01:06
Al mostrar visualmente un
00:01:08
gráfico y ahí elegí un
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gráfico que es bastante bonito,
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No me gusta el término lo que,
00:01:15
La visualización no es
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hay que ser bonito pero
00:01:17
en cualquier caso encuentro
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Es bonito, así que lo digo, nosotros
00:01:20
intentará mostrar cuadros para
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bigotes porque eso típicamente
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Es una visualización que
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no está disponible de forma predeterminada
00:01:25
en mi en Power BI.
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Veremos cómo descargar
00:01:28
de las imágenes pero en
00:01:29
cualquier caso predeterminado no hay
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no es y, por lo tanto, además de eso.
00:01:32
Elegí no cualquier tipo de caja
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con bigote. Pero cajas
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con un bigote llamado violín,
00:01:39
Porque, en teoría,
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Se supone que debe estar un poco allí
00:01:42
tienen la forma de un violín.
00:01:44
Te dejaré dar
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su opinión al respecto,
00:01:47
Pero en cualquier caso, da un
00:01:48
Aspecto un poco agradable.
00:01:50
Entonces, ¿cuál es el propósito de estos?
00:01:50
¿Bigotes de caja?
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Así que tuve uno pequeño
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Poco hablado en la introducción.
00:01:53
Da la versión
00:01:55
resumen de un histograma,
00:01:56
es decir, distribución
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de un valor relativo a la
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Número de observaciones
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para cada categoría.
00:02:04
Y vamos a tener
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cada vez 4 niveles en relación con eso,
00:02:08
Así será el famoso.
00:02:12
El famoso, perdón,
00:02:13
Cuando pudo hablar, discúlpeme.
00:02:16
Cuartiles, cuartiles,
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con, por lo tanto, la línea media que
00:02:19
representa la mediana y luego
00:02:21
Los exteriores que representarán
00:02:22
valores mínimos y máximos.
00:02:24
Así que básicamente aquí tienes la mediana aquí,
00:02:28
Tienes tu tarjeta allí un
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otro cuartil y luego aquí el
00:02:31
Valores mínimos y valores
00:02:33
máximo y así va a crear esto
00:02:35
Forma un poco aquí y más
00:02:37
A partir de ahí podremos hacerlo por
00:02:40
cada uno de una columna de categoría.
00:02:42
Por lo tanto, tiene menos eficacia
00:02:44
más finura que uno que un histograma,
00:02:46
eh, ya que allí realmente no tendremos
00:02:47
los detalles de cada uno de los valores.
00:02:49
En cualquier caso, será difícil de leer,
00:02:51
pero le permite completar rápidamente
00:02:53
distribuciones entre ellos eh.
00:02:54
Así que, básicamente, cuanto más es esta forma.
00:02:57
alargado y cuantos más valores tengamos
00:02:59
heterogéneo y cuanto más esta forma es
00:03:02
apretado y más los valores serán homos.
00:03:06
Por lo tanto, estas visualizaciones son menos
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Obvio de entender que un histograma.
00:03:10
Sí, es verdad, por lo que es necesario no
00:03:12
dude si los usa,
00:03:13
añadir una pequeña explicación,
00:03:14
Lo que no todo el mundo es
00:03:16
no estoy acostumbrado a leerlos.
00:03:17
Entonces, ¿en qué caso podríamos
00:03:19
¿Usa estas visualizaciones allí?
00:03:21
Así que obviamente encontraremos
00:03:22
Un caso para nuestros datos del festival.
00:03:24
Sería por ejemplo la distribución
00:03:26
productos por precio,
00:03:27
Así que ahí sería interesante
00:03:30
realmente ver cuántos
00:03:31
los precios cuestan entre 0 y 10 €,
00:03:33
luego entre 10 y 20, etcétera.
00:03:35
Y por ejemplo,
00:03:36
estudiantes también basados en
00:03:37
sus notas y los humanos también.
00:03:39
Por tamaño,
00:03:39
Podemos tener este tipo de representación allí
00:03:42
otro con el que puede estar familiarizado.
00:03:45
Estos son los.
00:03:45
Así que ahí no tomé una visual
00:03:48
pero estos son los LE,
00:03:49
Pirámides de edad donde puedes
00:03:51
también tener un poco de esto esto,
00:03:53
este tipo de forma,
00:03:54
donde para cada una de las edades tendremos el.
00:03:56
El volumen de población y, por lo tanto,
00:03:57
Puede ir un poco para crear
00:03:59
Estos famosos violines,
00:04:00
Así que este, por ejemplo,
00:04:01
Camina no tan mal.
00:04:02
En resumen, comencemos
00:04:04
Entonces, ¿para esta integración?
00:04:07
Como recordatorio, ya hemos hecho
00:04:09
Instalación de un kernel de Python
00:04:11
en nuestra estación de computadora.
00:04:13
Para aquellos que no lo han hecho,
00:04:14
Te remito a la parte
00:04:16
Power quéry donde hacemos todo esto
00:04:18
Facilidades para hacer en particular un
00:04:19
llamar a datos externos a través de Python.
00:04:21
Así que aquí consideraremos que
00:04:22
El trabajo está hecho.
00:04:24
Vamos a volver a nuestra junta.
00:04:28
Aquí y los agregaremos.
00:04:30
Una nueva pestaña aquí
00:04:31
Vamos a hacer llamadas.
00:04:35
En Python. Aquí y podremos
00:04:40
empezar a añadir nuestros elementos,
00:04:42
Así que vamos a ir aquí.
00:04:44
Haga clic en nuestro Python. Preguntaremos,
00:04:48
Él nos preguntará si queremos
00:04:50
Habilitar elementos visuales de script,
00:04:52
Así que básicamente es un poco de uno,
00:04:53
un firewall de seguridad para que no haya
00:04:55
realmente problema para hacerlo.
00:04:56
Así que aquí lo activaremos.
00:04:58
Y allí, tendremos el campo
00:05:01
de trabajo y aquí tendremos
00:05:03
el editor de Python y
00:05:05
especialmente aquí la capacidad de ir.
00:05:10
Haz un poco de personalización,
00:05:12
Así que vamos a ir a comprobar
00:05:14
Un pequeño elemento frontal.
00:05:16
Así que aquí comprobaremos que
00:05:19
En términos de guiones, siempre tenemos
00:05:21
nuestro recurso que se llama,
00:05:23
Así que puede ser un atajo
00:05:24
interesante si quieres
00:05:25
Así que compruébalo de nuevo.
00:05:26
Como recordatorio, si no ves demasiado
00:05:28
De lo que estoy hablando, te envío de vuelta
00:05:29
a la parte de Power Query.
00:05:32
Y encima de eso, de repente, seremos capaces de
00:05:34
Ve un poco más grande esa área.
00:05:36
Entonces, si quiere,
00:05:38
Oh hop, lo tomo de vuelta y vamos a
00:05:42
ser capaz de empezar a trabajar.
00:05:44
Sobre nuestros valores.
00:05:47
Y entonces, para eso, Bueno, definitivamente,
00:05:49
Me cuesta seleccionarlo.
00:05:50
Ya le diremos en qué tipo
00:05:51
de los datos que queremos trabajar,
00:05:52
Así que siempre tenemos un campo de valor, ¿eh?
00:05:54
¿Eso?
00:05:54
Por una vez
00:05:54
No cambia y pasaremos a mostrar un
00:05:57
Distribución de valores basada en.
00:06:01
Por lo tanto, de acuerdo con nuestras tablas generales,
00:06:05
a saber, el nombre y el código de
00:06:07
el evento,
00:06:08
El dominio y el volumen de
00:06:10
participantes en 2018, así que ya lo haremos,
00:06:12
Vamos a darle eso porque esa es la idea.
00:06:13
es que realmente es todo el
00:06:14
filas de nuestra tabla para poder
00:06:16
calcular con precisión esta distribución,
00:06:17
Así que vamos a seguir con el nombre y
00:06:19
El código del evento.
00:06:21
Lo colocaremos aquí para aquellos que
00:06:23
no sé cómo codificar en Python.
00:06:24
Especifico que no tendrás
00:06:25
necesito saber desde que yo
00:06:27
Te proporcionaré el código.
00:06:28
Es de nuevo para
00:06:29
Pruebe el formato y para
00:06:30
los que saben cómo hacerlo,
00:06:32
Puedes divertirte en
00:06:33
Personaliza lo que vamos a crear.
00:06:35
Así que ya vamos a poner
00:06:36
Esta primera columna,
00:06:37
Les agregaremos el dominio.
00:06:40
Aquí y añadiremos el volumen.
00:06:45
Participantes.
00:06:49
Eso es participantes de 2018.
00:06:52
Entonces, ¿qué hizo?
00:06:55
Bueno, él abrió un campo para mí,
00:06:57
Así que aquí iremos a ampliarlo un poco,
00:07:00
potencialmente morir un bloc de notas.
00:07:05
Así que allí, él me abrirá de lleno
00:07:06
Visual Studio por lo que es un software
00:07:07
procesamiento de código para que tengas
00:07:09
No es necesario instalarlo.
00:07:10
En cualquier caso te mostrará
00:07:12
un poco el código fuente de lo que
00:07:15
busca integrar y por lo tanto a partir de ahí
00:07:18
así que me dice que bueno el código.
00:07:21
Así que creo que causa zoom.
00:07:23
Estoy teniendo un poco de problemas, es una pena.
00:07:25
Así que en un momento me conformaré
00:07:28
Eso porque hay con el zoom en la pantalla
00:07:30
No puedo acceder a la suite OK es
00:07:33
bueno, así que allí acabo de regresar
00:07:35
Así es como es y podré ir.
00:07:37
Busca el código que te digo
00:07:39
También proporciono,
00:07:39
Así que ve y mira en el en el
00:07:41
en los pequeños cuadernos que tengo en
00:07:43
los pequeños archivos de texto que tengo
00:07:44
añadido en la carpeta de des,
00:07:46
festivales y así iremos por
00:07:48
Nuestro llamado que hará posible
00:07:51
generamos nuestra visual y lo haré cuando
00:07:53
Incluso un poco de detalle el código.
00:07:55
Para los interesados.
00:08:00
No. Lo colocaremos aquí.
00:08:04
Y vamos a ejecutarlo para ver si todo
00:08:06
funciona y luego te lo explico.
00:08:11
Entonces, está usando el botón de reproducción
00:08:13
eh vamos a empezar la visualización.
00:08:19
Así que aquí tengo un pequeño problema
00:08:21
Por lo general, cuando tienes un
00:08:23
Pequeño problema, podremos
00:08:24
Haga clic aquí para ver detalles.
00:08:29
Así que sí, es bastante desde
00:08:31
allí ya había tomado un código
00:08:33
pero no llamé totalmente
00:08:34
columnas de la misma manera
00:08:37
porque normalmente hay aquí.
00:08:38
Así que tú, obviamente,
00:08:39
Corregiré el valor,
00:08:40
Colocaremos, participante.
00:08:47
2018, aprovecharemos para comprobarlo,
00:08:48
El dominio es bueno y para el resto
00:08:51
Está bien, así que vamos a revivir eso.
00:08:56
Así que esa es nuestra hermosa visualización.
00:09:00
¿Quién está ahí? Solo vamos a revivirlo
00:09:02
para que tenga el tamaño adecuado.
00:09:03
Porque en realidad,
00:09:04
Esa es una imagen, ¿eh?
00:09:05
Ahí, por una vez,
00:09:06
No tendremos interacción
00:09:06
posible con el visual eh.
00:09:08
Que básicamente integrará un jpeg qué.
00:09:10
Una foto ¿Y qué?
00:09:11
Para detallar un poco
00:09:13
El código muy rápidamente lo haremos
00:09:14
sin entrar en detalles.
00:09:15
El primer paso,
00:09:16
Va a ser importado de librerías que
00:09:18
permitirá la visualización de
00:09:20
Datos tan en particular Matplotlib eh
00:09:21
que es la base en la materia,
00:09:23
Importaremos otra biblioteca
00:09:24
que se basa en Maps.
00:09:26
Clip llamado Seaborn y
00:09:28
importaremos un tema,
00:09:30
Así que un tema es simplemente
00:09:31
El estilo gráfico que va
00:09:33
que se llama blanco.
00:09:34
Brida y luego a partir de eso,
00:09:37
Nos integraremos de repente a
00:09:39
de la biblioteca que tenemos,
00:09:41
que hemos estado buscando,
00:09:42
Así que una visualización de
00:09:45
tipo Violine plot.
00:09:46
Aquí le diremos sobre cuál
00:09:48
conjunto de datos en el que estamos en proceso
00:09:51
trabajo y en realidad cómo
00:09:53
nos especifica como para B Especificamos aquí,
00:09:55
En realidad preparó todo cuando
00:09:57
Selecciono aquí las columnas,
00:09:58
Integró todo en una variable
00:10:00
que se llama Dataset así que le doy
00:10:02
Especifica Dataset y, a continuación, se lo especifique.
00:10:05
El el,
00:10:06
las columnas que quiero usar,
00:10:08
así que el eje X es lo que está aquí.
00:10:11
Usaré el dominio
00:10:12
Así que eso es lo que estamos viendo aquí.
00:10:14
A nivel del eje y los participantes,
00:10:16
Será bah será de hecho
00:10:18
Los participantes así será
00:10:20
valores numéricos.
00:10:22
Deseo separar el
00:10:24
Valores et cetera y y qué es
00:10:26
¿Qué más hice?
00:10:27
Bah no mucho eh.
00:10:30
Si acabo de agregar un
00:10:32
rotación en el en el,
00:10:35
sobre la leyenda de los lagos de X
00:10:36
para que tengamos el lugar para
00:10:38
Agregue los títulos, de lo contrario no lo hace
00:10:40
no encajaba, así que solo tengo que
00:10:41
Agregue 45 ° aquí en estos impuestos allí
00:10:44
Y así obtenemos esto magnífico.
00:10:47
Este magnífico,
00:10:48
Esta hermosa caja de bigote
00:10:51
tipo violín y ahí lo vemos aquí
00:10:54
cuando te dije un poco
00:10:55
esta distribución de acuerdo con el,
00:10:58
alguno
00:10:59
del número de participantes para
00:11:01
cada uno de los dominios y por lo tanto
00:11:03
Vemos por ejemplo que aquí,
00:11:05
para diversos campos,
00:11:06
entonces tal vez también esté en el nombre,
00:11:08
Tenemos volúmenes de participantes
00:11:10
extremadamente dispar.
00:11:11
A diferencia de su vecino que es el arte,
00:11:15
cine y audiovisual,
00:11:15
donde hay algo mucho
00:11:17
más apretado de lo que vimos aquí.
00:11:19
Los llamados barrios
00:11:21
son mucho más apretados,
00:11:22
Así que eso es igual a algunos
00:11:24
algo un poco más homogéneo.
00:11:26
Así que aquí está cómo integrar un
00:11:28
una visualización en python,
00:11:30
entonces claramente no es el
00:11:31
más simple eh obviamente eh, eh,
00:11:32
Pero estamos aquí para ser exhaustivos
00:11:34
y potencialmente usted
00:11:35
puede bastante cuando
00:11:36
realmente lo necesitas,
00:11:37
Incrustar una visualización que
00:11:38
solo está disponible en Python.

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résultat(s)
00:00:00
We zijn dus klaar met de
00:00:03
klassieke basvisualisaties
00:00:04
die we kunnen hebben in Power BI,
00:00:06
Nu gaan we dat allemaal aanpakken
00:00:08
die zal aangepast zijn en we zullen aanvallen
00:00:10
Dus hier in behoorlijk grote brokken
00:00:11
Dus voor degenen die dat niet zijn
00:00:13
Allemaal geïnteresseerd in alles wat is
00:00:15
Python-code-integratie sinds we
00:00:16
heeft dit al gedaan in het Power Query-gedeelte.
00:00:18
Voel je vrij om dit niet te doen
00:00:20
stap daar want daar is het iets
00:00:22
vrij technisch dus het is niet
00:00:24
Van alles wat nodig is om de cursus af te maken hè.
00:00:26
Dus degenen die niet willen leren
00:00:28
Functies met betrekking tot
00:00:30
Python omdat je het weet
00:00:31
dat je ze niet gaat gebruiken.
00:00:32
U kunt direct overslaan
00:00:34
Bij de volgende sectie toegang.
00:00:36
Nu dit gezegd is,
00:00:37
Het idee is dat we de mogelijkheid hebben om te gaan
00:00:40
python-code in een vak insluiten,
00:00:43
dus in een visualisatiebox,
00:00:45
en dus om te kunnen genereren met behulp van
00:00:47
Deze code daar visualisatie van zijn keuze.
00:00:49
En dat is superinteressant.
00:00:51
Waarvoor?
00:00:51
Want in theorie,
00:00:52
met Python,
00:00:53
U kunt elk type doen
00:00:55
visualisatie
00:00:55
omdat er zoveel boekhandels zijn,
00:00:57
Er zijn zoveel bronnen
00:00:58
dat we alles kunnen wat we doen
00:01:00
wil en daarom van daaruit,
00:01:01
Welnu, we kunnen profiteren van een
00:01:04
Power BI-rapport van deze kracht daar.
00:01:06
Door een visueel weer te geven
00:01:08
grafisch en dus koos ik daar voor een
00:01:11
grafisch dat eerder dan mooi is,
00:01:13
Ik hou niet van de term wat de,
00:01:15
Visualisatie is niet
00:01:16
er zijn mooie maar
00:01:17
in ieder geval vind ik
00:01:18
Het is mooi dus ik zeg het, we
00:01:20
zal proberen om dozen weer te geven aan
00:01:21
snorharen omdat dat typisch
00:01:23
Het is een visualisatie die
00:01:24
is niet standaard beschikbaar
00:01:25
in mijn in Power BI.
00:01:27
We zullen zien hoe we kunnen downloaden
00:01:28
van de visuals maar in
00:01:29
elke standaardgeval is er geen
00:01:30
is dat niet en dus daarbovenop
00:01:32
Ik koos niet zomaar een soort doos
00:01:35
met een snor. Maar dozen
00:01:37
met een snor geroepen in viool,
00:01:39
Omdat, in theorie,
00:01:40
Het hoort er een beetje te zijn
00:01:42
hebben de vorm van een viool.
00:01:44
Ik laat je geven
00:01:45
uw mening daarover,
00:01:47
Maar in ieder geval geeft het een
00:01:48
Aspect een beetje leuk.
00:01:50
Dus wat is het doel van deze
00:01:50
Doos snorren?
00:01:51
Dus ik had een kleine
00:01:52
Weinig gesproken in de inleiding.
00:01:53
Het geeft de versie
00:01:55
samenvatting van een histogram,
00:01:56
d.w.z. distributie
00:01:58
van een waarde ten opzichte van de
00:02:00
Aantal waarnemingen
00:02:02
voor elke categorie.
00:02:04
En we gaan
00:02:06
telkens 4 niveaus in relatie daartoe,
00:02:08
Het zal dus de beroemde zijn.
00:02:12
De beroemde, pardon,
00:02:13
Toen hij erover kon praten, excuseer me.
00:02:16
Kwartielen, kwartielen,
00:02:17
met dus de middellijn die
00:02:19
vertegenwoordigt de mediaan en vervolgens
00:02:21
De buitenkanten die zullen vertegenwoordigen
00:02:22
minimum- en maximumwaarden.
00:02:24
Dus eigenlijk heb je hier de mediaan,
00:02:28
Je hebt je kaart daar een
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ander kwartiel en dan hier de
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Minimumwaarden en -waarden
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maximaal en dus gaat het dit creëren
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vorm een beetje hier en meer
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Van daaruit zullen we het kunnen doen voor
00:02:40
elk van een categoriekolom.
00:02:42
Het heeft dus minder effectief
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finesse dan één dan een histogram,
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huh, want daar zullen we niet echt hebben
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de details voor elk van de waarden.
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In ieder geval zal het moeilijk zijn om te lezen,
00:02:51
maar het stelt u in staat om snel te voltooien
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verdelingen tussen hen hè.
00:02:54
Dus eigenlijk hoe meer deze vorm is
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langwerpig en hoe meer waarden we zullen hebben
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heterogeen en hoe meer deze vorm is
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aangescherpt en hoe meer de waarden homos zullen zijn.
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Deze visualisaties zijn dus minder
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voor de hand liggend om te begrijpen dan een histogram.
00:03:10
Ja, het is waar, dus het is niet nodig
00:03:12
aarzel als u ze gebruikt,
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voeg een beetje uitleg toe,
00:03:14
Wat niet iedereen is
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niet gewend om ze te lezen.
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Dus in welk geval zouden we
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Deze visualisaties daar gebruiken?
00:03:21
We zullen dus uiteraard
00:03:22
Een case voor onze festivaldata.
00:03:24
Het zou bijvoorbeeld gaan om de verdeling.
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producten naar prijs,
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Dus daar zou het interessant zijn om
00:03:30
zie eigenlijk hoeveel
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prijzen kosten tussen 0 en 10€,
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dan tussen de 10 en 20, et cetera.
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En bijvoorbeeld:
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studenten ook op basis van
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hun noten en mensen ook.
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Op grootte,
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We kunnen daar dit soort representatie hebben
00:03:42
eentje die je misschien wel kent.
00:03:45
Dit zijn de.
00:03:45
Dus daar heb ik geen visual genomen.
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maar dit zijn de LEs,
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leeftijdspiramides waar je kunt
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heb ook een beetje van dit,
00:03:53
dit type vorm,
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waar we voor elk van de leeftijden de zullen hebben.
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Het bevolkingsvolume en dus
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Het kan een beetje gaan om te creëren
00:03:59
Deze beroemde violen,
00:04:00
Dus deze bijvoorbeeld
00:04:01
lopen niet al te slecht.
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Kortom, laten we beginnen
00:04:04
Dus voor deze integratie dan?
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Ter herinnering, we hebben het al gedaan
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Een Python-kernel installeren
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op onze op onze computer station.
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Voor degenen die dat niet hebben gedaan,
00:04:14
Ik verwijs u naar het deel
00:04:16
Power quéry waar we dit allemaal doen
00:04:18
Voorzieningen om met name een
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het aanroepen van externe gegevens via Python.
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Dus hier zullen we overwegen dat
00:04:22
Het werk is gedaan.
00:04:24
We gaan terug naar ons bestuur.
00:04:28
Hier en we zullen ze toevoegen.
00:04:30
Een nieuw tabblad hier
00:04:31
We gaan bellen.
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In Python. Hier en wij zullen in staat zijn om
00:04:40
begin met het toevoegen van onze elementen,
00:04:42
Dus we gaan hierheen.
00:04:44
Klik op onze Python. We zullen vragen,
00:04:48
Hij zal ons vragen of we dat willen
00:04:50
Scriptvisuals inschakelen,
00:04:52
Dus eigenlijk is het een beetje één,
00:04:53
een beveiligingsfirewall zodat er geen
00:04:55
echt probleem om het te doen.
00:04:56
Dus we zullen het hier activeren.
00:04:58
En daar hebben we het veld
00:05:01
van werk en hier zullen we hebben
00:05:03
de Python-editor en
00:05:05
vooral hier de mogelijkheid om te gaan.
00:05:10
Doe een beetje maatwerk,
00:05:12
dus we gaan gewoon kijken
00:05:14
Een klein voorste element.
00:05:16
Dus hier zullen we controleren dat
00:05:19
Qua scripts hebben we altijd
00:05:21
onze bron die genoemd wordt,
00:05:23
Het kan dus een snelkoppeling zijn
00:05:24
interessant als je wilt
00:05:25
Dus nog eens checken.
00:05:26
Ter herinnering, als je niet te veel ziet
00:05:28
Waar ik het over heb, stuur ik je terug
00:05:29
naar het deel over Power Quéry.
00:05:32
En daarbovenop zullen we plotseling in staat zijn om
00:05:34
ga een beetje groter dat gebied.
00:05:36
Dus, als hij wil,
00:05:38
Oh hop, ik neem het terug en we zullen
00:05:42
aan de slag kunnen.
00:05:44
Over onze waarden.
00:05:47
En dus daarvoor, Nou, zeker,
00:05:49
Ik vind het moeilijk om hem te selecteren.
00:05:50
We zullen hem al vertellen op welk type
00:05:51
van de gegevens die we willen werken,
00:05:52
We hebben dus altijd een veld van waarde, hè?
00:05:54
Het?
00:05:54
Voor één keer,
00:05:54
Het verandert niet en we gaan naar een
00:05:57
Verdeling van waarden op basis van.
00:06:01
Volgens onze algemene tabellen, daarom,
00:06:05
namelijk de naam en code van
00:06:07
het evenement,
00:06:08
het domein en volume van
00:06:10
deelnemers op 2018 dus we zullen al,
00:06:12
Dat gaan we hem geven, want dat is het idee.
00:06:13
is dat het echt allemaal de
00:06:14
rijen van onze tafel om te kunnen
00:06:16
bereken deze verdeling nauwkeurig,
00:06:17
Dus we gaan verder met de naam en
00:06:19
de code van het evenement.
00:06:21
We zullen het hier plaatsen voor degenen die
00:06:23
weet niet hoe te coderen in Python.
00:06:24
Ik geef aan dat u niet
00:06:25
moet weten omdat ik
00:06:27
Ik zal u voorzien van de code.
00:06:28
Het is weer voor
00:06:29
Test het formaat en voor
00:06:30
degenen die weten hoe het moet,
00:06:32
Je kunt je vermaken bij
00:06:33
Pas aan wat we gaan maken.
00:06:35
Dus we gaan al zetten
00:06:36
deze eerste column,
00:06:37
We voegen ze het domein toe.
00:06:40
Hier en we zullen het volume toevoegen.
00:06:45
Deelnemers.
00:06:49
Dat zijn de deelnemers van 2018.
00:06:52
Dus wat deed hij?
00:06:55
Welnu, hij opende een veld voor mij,
00:06:57
Dus hier zullen we het een beetje vergroten,
00:07:00
mogelijk sterven een kladblok.
00:07:05
Dus daar zal hij me vierkant openen
00:07:06
Visual Studio dus het is een software
00:07:07
codeverwerking zodat u
00:07:09
Het is niet nodig om het te installeren.
00:07:10
In ieder geval zal het u weergeven
00:07:12
een beetje de broncode van wat we
00:07:15
probeert te integreren en dus van daaruit
00:07:18
dus het vertelt me dat Nou de code.
00:07:21
Dus ik denk dat het zoom veroorzaakt.
00:07:23
Ik heb een beetje moeite, dat is jammer.
00:07:25
Dus het ene moment zal ik gewoon settelen
00:07:28
Dat komt omdat daar met de zoom op het scherm
00:07:30
Ik heb geen toegang tot de suite OK het is
00:07:33
nou dus daar ging ik gewoon terug
00:07:35
Zo is het en ik zal kunnen gaan.
00:07:37
Zoek naar de code die ik je vertel
00:07:39
Ik zorg ook voor,
00:07:39
Dus ga maar eens kijken in de in de
00:07:41
in de kleine notitieboekjes die ik in heb
00:07:43
de kleine tekstbestanden die ik heb
00:07:44
toegevoegd in de map van des,
00:07:46
festivals en dus gaan we voor
00:07:48
Onze oproep die het mogelijk zal maken om
00:07:51
genereer onze visual en ik zal wanneer
00:07:53
zelfs een klein beetje detail de code.
00:07:55
Voor geïnteresseerden.
00:08:00
Oh nee. We zullen het hier plaatsen.
00:08:04
En we gaan het uitvoeren om te zien of alles
00:08:06
werkt en dan leg ik het je uit.
00:08:11
Het gebruikt dus de afspeelknop
00:08:13
eh we gaan de visualisatie starten.
00:08:19
Dus hier heb ik een klein probleem
00:08:21
Dus typisch als je een
00:08:23
Klein probleem, we zullen in staat zijn om
00:08:24
Klik hier op zie details.
00:08:29
Dus ja, het is heel erg geleden
00:08:31
daar had ik al een code genomen
00:08:33
maar ik heb niet helemaal gebeld
00:08:34
kolommen op dezelfde manier
00:08:37
want daar typisch hier.
00:08:38
Dus jij, uiteraard,
00:08:39
Ik zal de waarde corrigeren,
00:08:40
We zullen plaatsen, deelnemer.
00:08:47
2018, we zullen van de gelegenheid gebruik maken om dit te controleren,
00:08:48
Het domein is goed en voor de rest
00:08:51
Het is oké, dus we gaan dat nieuw leven inblazen.
00:08:56
Dat is dus onze mooie visualisatie.
00:09:00
Wie is daar? We gaan het gewoon nieuw leven inblazen
00:09:02
zodat het de juiste maat heeft.
00:09:03
Want in werkelijkheid,
00:09:04
Dat is een beeld, hè?
00:09:05
Daar, voor één keer,
00:09:06
we zullen geen interactie hebben
00:09:06
mogelijk met de visuele huh.
00:09:08
Die zal in principe een jpeg wat integreren.
00:09:10
Een foto so what?
00:09:11
Om een beetje in detail te treden
00:09:13
De code zullen we zeer snel
00:09:14
niet in details treden.
00:09:15
De eerste stap,
00:09:16
Het wordt geïmporteerd uit boekhandels die
00:09:18
maakt de visualisatie van
00:09:20
Gegevens dus in het bijzonder Matplotlib eh
00:09:21
die de basis is in de materie,
00:09:23
We importeren een andere bibliotheek
00:09:24
die is gebaseerd op Maps.
00:09:26
Clip genaamd Seaborn en
00:09:28
we zullen een thema importeren,
00:09:30
Dus een thema is gewoon
00:09:31
De grafische stijl die past
00:09:33
display dat Wit wordt genoemd.
00:09:34
Hoofdstel en dan van daaruit,
00:09:37
We zullen plotseling integreren om
00:09:39
van de bibliotheek die we hebben,
00:09:41
waar we naar op zoek waren,
00:09:42
dus een visualisatie van
00:09:45
typ Violine plot.
00:09:46
Hier zullen we hem vertellen over welke
00:09:48
dataset waar we mee bezig zijn
00:09:51
werken en in werkelijkheid hoe
00:09:53
specificeert ons als voor B We specificeren hier,
00:09:55
Hij bereidde eigenlijk alles voor toen
00:09:57
Ik selecteer hier de kolommen,
00:09:58
Hij integreerde alles in een variabele
00:10:00
die dataset heet, dus ik geef hem
00:10:02
Specificeert Dataset en vervolgens specificeer ik aan hem.
00:10:05
De de,
00:10:06
de kolommen die ik wil gebruiken,
00:10:08
dus de X-as is wat hier is.
00:10:11
Ik zal het domein gebruiken
00:10:12
Dat is wat we hier zien.
00:10:14
Op het niveau van de y-as de deelnemers,
00:10:16
het zal bah zijn het zal inderdaad zijn
00:10:18
De deelnemers dus het zal zijn
00:10:20
numerieke waarden.
00:10:22
Ik wil de
00:10:24
Waarden et cetera en en wat is
00:10:26
Wat heb ik nog meer gedaan?
00:10:27
Bah niet veel he.
00:10:30
Als ik net een
00:10:32
rotatie op de op de,
00:10:35
over de legende van de meren van X
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zodat we de plek hebben voor
00:10:38
Voeg de titels toe, anders niet
00:10:40
paste er niet in dus ik moet gewoon
00:10:41
voeg hier 45° toe op deze belastingen daar
00:10:44
En zo krijgen we dit prachtig.
00:10:47
Deze prachtige,
00:10:48
Deze prachtige snordoos
00:10:51
viooltype en daar zien we hier
00:10:54
toen ik het je een beetje vertelde
00:10:55
deze verdeling volgens de,
00:10:58
sommige
00:10:59
van het aantal deelnemers voor
00:11:01
elk van de domeinen en dus
00:11:03
We zien hier bijvoorbeeld dat,
00:11:05
voor verschillende gebieden,
00:11:06
dan zit het misschien ook in de naam,
00:11:08
We hebben veel deelnemers
00:11:10
uiterst ongelijksoortig.
00:11:11
In tegenstelling tot zijn buurman die kunst is,
00:11:15
film en audiovisueel,
00:11:15
waar we daar iets veel hebben
00:11:17
strakker dan we hier zagen.
00:11:19
De zogenaamde wijken
00:11:21
zijn veel strakker,
00:11:22
Dus dat is gelijk aan sommige
00:11:24
iets homogener.
00:11:26
Dus hier is hoe een
00:11:28
een visualisatie in python,
00:11:30
dan is het duidelijk niet de
00:11:31
eenvoudiger eh natuurlijk he,
00:11:32
Maar we zijn hier om uitputtend te zijn
00:11:34
en eventueel jij
00:11:35
kan heel wanneer
00:11:36
je hebt het echt nodig,
00:11:37
Een visualisatie insluiten die
00:11:38
is alleen beschikbaar in Python.

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résultat(s)
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Então, nós terminamos com o
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visualizações de graves clássicas
00:00:04
que podemos ter no Power BI,
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Agora vamos abordar tudo isso
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que será personalizado e atacaremos
00:00:10
Então, aqui em pedaços muito grandes
00:00:11
Então, para aqueles que não são
00:00:13
Todos os interessados em tudo o que é
00:00:15
Integração de código Python desde que nós
00:00:16
já foi feito na parte do Power Query.
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Sinta-se livre para não fazer isso
00:00:20
passo lá porque lá é algo
00:00:22
bastante técnico, por isso não é
00:00:24
De tudo o que é necessário para terminar o curso hein.
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Então, aqueles que não querem aprender
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Recursos relacionados a
00:00:30
Python porque você sabe
00:00:31
que você não vai usá-los.
00:00:32
Você pode pular diretamente
00:00:34
Na próxima seção acesse.
00:00:36
Agora que isto é dito,
00:00:37
A ideia é que tenhamos a oportunidade de ir
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incorporar código Python em uma caixa,
00:00:43
assim, em uma caixa de visualização,
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e, portanto, para ser capaz de gerar usando
00:00:47
Este código há visualização de sua escolha.
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E isso é super interessante.
00:00:51
Para quê?
00:00:51
Porque, em teoria,
00:00:52
com Python,
00:00:53
Você pode fazer qualquer tipo
00:00:55
visualização
00:00:55
porque há tantas livrarias,
00:00:57
Há tantos recursos
00:00:58
que podemos fazer tudo o que fazemos
00:01:00
quer e, portanto, a partir daí,
00:01:01
Bem, podemos nos beneficiar de um
00:01:04
Relatório do Power BI desse poder lá.
00:01:06
Ao exibir visualmente um
00:01:08
gráfico e por isso lá escolhi um
00:01:11
gráfico que é mais do que bonito,
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Eu não gosto do termo que o,
00:01:15
A visualização não é
00:01:16
lá para ser bonito, mas
00:01:17
em qualquer caso, eu acho que
00:01:18
É bonito, então eu digo, nós
00:01:20
tentará exibir caixas para
00:01:21
bigodes porque isso normalmente
00:01:23
É uma visualização que
00:01:24
não está disponível por padrão
00:01:25
no meu no Power BI.
00:01:27
Veremos como fazer o download
00:01:28
do visual, mas em
00:01:29
qualquer caso padrão não há
00:01:30
não é e, portanto, em cima disso
00:01:32
Eu escolhi não apenas qualquer tipo de caixa
00:01:35
com um bigode. Mas caixas
00:01:37
com um bigode chamado em violino,
00:01:39
Porque, em teoria,
00:01:40
É suposto estar um pouco lá
00:01:42
têm a forma de um violino.
00:01:44
Eu vou deixar você dar
00:01:45
a sua opinião sobre isso,
00:01:47
Mas, em qualquer caso, dá um
00:01:48
Aspecto um pouco agradável.
00:01:50
Então, qual é o propósito destes
00:01:50
Bigodes de caixa?
00:01:51
Então eu tinha um pequeno
00:01:52
Pouco falado na introdução.
00:01:53
Ele dá a versão
00:01:55
resumo de um histograma,
00:01:56
ou seja, distribuição
00:01:58
de um valor relativo ao
00:02:00
Número de observações
00:02:02
para cada categoria.
00:02:04
E nós vamos ter
00:02:06
cada vez 4 níveis em relação a isso,
00:02:08
Assim será o famoso.
00:02:12
Os famosos, desculpem-me,
00:02:13
Quando ele foi capaz de falar sobre, desculpe-me.
00:02:16
Quartis, quartis,
00:02:17
com, portanto, a linha do meio que
00:02:19
representa a mediana e, em seguida,
00:02:21
Os exteriores que irão representar
00:02:22
valores mínimos e máximos.
00:02:24
Então, basicamente, aqui você tem a mediana aqui,
00:02:28
Você tem o seu cartão lá um
00:02:30
outro quartil e depois aqui o
00:02:31
Valores e valores mínimos
00:02:33
máximo e então ele vai criar isso
00:02:35
forme um pouco aqui e muito mais
00:02:37
A partir disso, seremos capazes de fazê-lo para
00:02:40
cada um de uma coluna de categoria.
00:02:42
Então, tem menos eficácia
00:02:44
sutileza do que um histograma,
00:02:46
hein, já que lá não teremos realmente
00:02:47
os detalhes de cada um dos valores.
00:02:49
Em qualquer caso, será difícil de ler,
00:02:51
mas permite que você conclua rapidamente
00:02:53
distribuições entre eles hein.
00:02:54
Então, basicamente, quanto mais esta forma é
00:02:57
alongado e quanto mais valores tivermos
00:02:59
heterogênea e quanto mais essa forma é
00:03:02
apertado e quanto mais os valores serão homos.
00:03:06
Então, essas visualizações são menos
00:03:08
óbvio de entender do que um histograma.
00:03:10
Sim, é verdade, por isso é necessário não
00:03:12
hesite se você usá-los,
00:03:13
adicione uma pequena explicação,
00:03:14
O que nem todo mundo é
00:03:16
não acostumado a lê-los.
00:03:17
Então, nesse caso, poderíamos
00:03:19
Usar essas visualizações lá?
00:03:21
Então, obviamente, vamos encontrar
00:03:22
Um caso para os dados do nosso festival.
00:03:24
Seria, por exemplo, a distribuição
00:03:26
produtos por preço,
00:03:27
Então aí seria interessante
00:03:30
realmente ver quantos
00:03:31
preços entre 0 e 10€,
00:03:33
depois entre 10 e 20, etc.
00:03:35
E, por exemplo,
00:03:36
estudantes também com base em
00:03:37
suas notas e os humanos também.
00:03:39
Por tamanho,
00:03:39
Podemos ter esse tipo de representação lá
00:03:42
outro com o qual você pode estar familiarizado.
00:03:45
Estes são os.
00:03:45
Então lá eu não levei um visual
00:03:48
mas estes são os LEs,
00:03:49
pirâmides etárias onde você pode
00:03:51
também tenho um pouco disso isso,
00:03:53
este tipo de forma,
00:03:54
onde para cada uma das eras teremos o.
00:03:56
O volume da população e, portanto,
00:03:57
Pode ir um pouco para criar
00:03:59
Estes famosos violinos,
00:04:00
Então, este, por exemplo,
00:04:01
não andar tão mal.
00:04:02
Em suma, vamos começar
00:04:04
Então, para essa integração?
00:04:07
Como lembrete, já fizemos
00:04:09
Instalando um kernel Python
00:04:11
em nossa estação de computador.
00:04:13
Para aqueles que não o fizeram,
00:04:14
Refiro-me à parte
00:04:16
Poder quéry onde fazemos tudo isso
00:04:18
Facilidades para fazer, em particular, um
00:04:19
chamando dados externos via Python.
00:04:21
Então, aqui vamos considerar que
00:04:22
O trabalho está feito.
00:04:24
Vamos voltar ao nosso conselho.
00:04:28
Aqui e vamos adicioná-los.
00:04:30
Uma nova guia aqui
00:04:31
Vamos fazer ligações.
00:04:35
Em Python. Aqui e nós seremos capazes de
00:04:40
começar a adicionar os nossos elementos,
00:04:42
Então nós vamos aqui.
00:04:44
Clique no nosso Python. Vamos perguntar:
00:04:48
Ele nos perguntará se queremos
00:04:50
Habilitar visuais de script,
00:04:52
Então, basicamente, é um pouco de um,
00:04:53
um firewall de segurança para que não haja
00:04:55
realmente problema para fazê-lo.
00:04:56
Então, nós aqui vamos ativá-lo.
00:04:58
E lá, teremos o campo
00:05:01
de trabalho e aqui teremos
00:05:03
o editor Python e
00:05:05
especialmente aqui a capacidade de ir.
00:05:10
Faça um pouco de personalização,
00:05:12
então vamos apenas verificar
00:05:14
Um pequeno elemento frontal.
00:05:16
Então, aqui vamos verificar que
00:05:19
Em termos de roteiros, sempre temos
00:05:21
nosso recurso que é chamado,
00:05:23
Por isso, pode ser um atalho
00:05:24
interessante se você quiser
00:05:25
Então verifique novamente.
00:05:26
Como um lembrete, se você não vê muito
00:05:28
Do que eu estou falando, eu te mando de volta
00:05:29
para a parte em Power Quéry.
00:05:32
E além disso, de repente, seremos capazes de
00:05:34
ir um pouco maior que a área.
00:05:36
Então, se ele quiser,
00:05:38
Oh pule, eu levo de volta e nós vamos
00:05:42
ser capaz de começar a trabalhar.
00:05:44
Sobre os nossos valores.
00:05:47
E assim, para isso, Bem, definitivamente,
00:05:49
Tenho dificuldade em selecioná-lo.
00:05:50
Já lhe diremos em que tipo
00:05:51
de dados que queremos trabalhar,
00:05:52
Então a gente sempre tem um campo de valor, né?
00:05:54
Ela?
00:05:54
Pela primeira vez,
00:05:54
Ele não muda e vamos exibir um
00:05:57
Distribuição de valores com base em.
00:06:01
De acordo com nossas tabelas gerais, portanto,
00:06:05
ou seja, o nome e o código de
00:06:07
o evento,
00:06:08
o domínio e o volume de
00:06:10
participantes em 2018, então nós já,
00:06:12
Vamos dar isso a ele porque essa é a ideia.
00:06:13
é que é realmente tudo o
00:06:14
linhas da nossa tabela para poder
00:06:16
calcular com precisão esta distribuição,
00:06:17
Então vamos continuar com o nome e
00:06:19
o código do evento.
00:06:21
Vamos colocá-lo aqui para aqueles que
00:06:23
não sei como codificar em Python.
00:06:24
Eu especifico que você não terá
00:06:25
preciso saber desde que eu
00:06:27
Vou fornecer-lhe o código.
00:06:28
É novamente para
00:06:29
Teste o formato e para
00:06:30
aqueles que sabem como fazê-lo,
00:06:32
Você pode se divertir em
00:06:33
Personalize o que vamos criar.
00:06:35
Então nós já vamos colocar
00:06:36
esta primeira coluna,
00:06:37
Vamos adicioná-los ao domínio.
00:06:40
Aqui e vamos adicionar o volume.
00:06:45
Participantes.
00:06:49
São participantes de 2018.
00:06:52
Então, o que ele fez?
00:06:55
Bem, ele abriu um campo para mim,
00:06:57
Então aqui vamos nós para ampliá-lo um pouco,
00:07:00
potencialmente morrer um bloco de notas.
00:07:05
Então, lá, ele vai me abrir diretamente.
00:07:06
Visual Studio por isso é um software
00:07:07
processamento de código para que você tenha
00:07:09
Não há necessidade de instalá-lo.
00:07:10
Em qualquer caso, ele irá exibi-lo
00:07:12
um pouco o código-fonte do que nós
00:07:15
procura integrar-se e, portanto, a partir daí
00:07:18
então ele me diz que bem o código.
00:07:21
Então eu acho que isso causa zoom.
00:07:23
Estou tendo um pouco de problema, é uma pena.
00:07:25
Então, um momento eu vou apenas resolver
00:07:28
Isso porque lá com o zoom na tela
00:07:30
Não consigo acessar o pacote OK, é
00:07:33
bem, então lá eu acabei de voltar
00:07:35
É assim que é e eu vou poder ir.
00:07:37
Procure o código que eu lhe digo
00:07:39
Eu também forneço,
00:07:39
Então vá e olhe no no
00:07:41
nos pequenos cadernos que tenho em
00:07:43
os pequenos arquivos de texto que eu tenho
00:07:44
adicionado na pasta de des,
00:07:46
festivais e assim vamos para
00:07:48
Nosso chamado que tornará possível
00:07:51
gerar o nosso visual e eu vou quando
00:07:53
até um pouco detalhar o código.
00:07:55
Para os interessados.
00:08:00
Ah, não. Vamos colocá-lo aqui.
00:08:04
E vamos executá-lo para ver se tudo
00:08:06
funciona e depois eu explico para você.
00:08:11
Então, é usar o botão de reprodução
00:08:13
eh vamos começar a visualização.
00:08:19
Então aqui eu tenho um pequeno problema
00:08:21
Então, normalmente, quando você tem um
00:08:23
Pequeno problema, seremos capazes de
00:08:24
Clique aqui para ver detalhes.
00:08:29
Então, sim, é bem desde
00:08:31
lá eu já tinha levado um código
00:08:33
mas eu não liguei totalmente
00:08:34
colunas da mesma forma
00:08:37
porque normalmente há aqui.
00:08:38
Então você, obviamente,
00:08:39
Vou corrigir o valor,
00:08:40
Vamos colocar, participante.
00:08:47
2018, vamos aproveitar a oportunidade para verificar assim,
00:08:48
O domínio é bom e para o resto
00:08:51
Está tudo bem, então vamos reviver isso.
00:08:56
Então essa é a nossa bela visualização.
00:09:00
Quem está lá? Nós só vamos revivê-lo
00:09:02
para que seja do tamanho certo.
00:09:03
Porque, na realidade,
00:09:04
Isso é uma imagem, né?
00:09:05
Lá, por uma vez,
00:09:06
não teremos interação
00:09:06
possível com o visual hein.
00:09:08
Que basicamente integrará um jpeg o que.
00:09:10
Uma foto e daí?
00:09:11
Para detalhar um pouco
00:09:13
O código muito rapidamente vamos
00:09:14
sem entrar em detalhes.
00:09:15
O primeiro passo,
00:09:16
Vai ser importado de livrarias que
00:09:18
permitirá a visualização de
00:09:20
Dados assim em particular Matplotlib eh
00:09:21
que é a base da matéria,
00:09:23
Importaremos outra biblioteca
00:09:24
que é baseado em Mapas.
00:09:26
Clipe chamado Seaborn e
00:09:28
vamos importar um tema,
00:09:30
Portanto, um tema é simplesmente
00:09:31
O estilo gráfico que vai
00:09:33
exibição que é chamada de Branco.
00:09:34
Bridle e então a partir daí,
00:09:37
Vamos integrar de repente a
00:09:39
da biblioteca que temos,
00:09:41
que temos procurado,
00:09:42
portanto, uma visualização de
00:09:45
digite Violine plot.
00:09:46
Aqui vamos dizer-lhe em que
00:09:48
conjunto de dados que estamos no processo de
00:09:51
trabalho e, na realidade, como
00:09:53
especifica-nos como para B Especificamos aqui,
00:09:55
Ele realmente preparou tudo quando
00:09:57
Seleciono aqui as colunas,
00:09:58
Ele integrou tudo em uma variável
00:10:00
que é chamado de Dataset então eu dou a ele
00:10:02
Especifica Dataset e, em seguida, eu especifico para ele.
00:10:05
O o,
00:10:06
as colunas que pretendo utilizar,
00:10:08
então o eixo X é o que está aqui.
00:10:11
Vou usar o domínio
00:10:12
Então é isso que estamos vendo aqui.
00:10:14
Ao nível do eixo y, os participantes,
00:10:16
será bah será de fato
00:10:18
Os participantes assim será
00:10:20
valores numéricos.
00:10:22
Desejo separar o
00:10:24
Valores et cetera e e o que é
00:10:26
O que mais eu fiz?
00:10:27
Bah não muito hein.
00:10:30
Se eu acabei de adicionar um
00:10:32
rotação no no no ,
00:10:35
sobre a lenda dos lagos de X
00:10:36
para que tenhamos o lugar para
00:10:38
Adicione os títulos, caso contrário, não
00:10:40
não se encaixou, então eu só tenho que
00:10:41
adicione 45° aqui sobre esses impostos lá
00:10:44
E assim temos isso magnífico.
00:10:47
Este magnífico,
00:10:48
Esta bela caixa de bigode
00:10:51
tipo violino e assim vemos aqui
00:10:54
quando eu te disse um pouco
00:10:55
esta distribuição de acordo com o,
00:10:58
alguns
00:10:59
do número de participantes para
00:11:01
cada um dos domínios e, portanto,
00:11:03
Vemos, por exemplo, que aqui,
00:11:05
para vários domínios,
00:11:06
então talvez também esteja no nome,
00:11:08
Temos volumes de participantes
00:11:10
extremamente díspar.
00:11:11
Ao contrário de seu vizinho que é a arte,
00:11:15
cinema e audiovisual,
00:11:15
onde lá temos algo muito
00:11:17
mais apertado do que vimos aqui.
00:11:19
Os chamados bairros
00:11:21
são muito mais apertados,
00:11:22
Então isso é igual a alguns
00:11:24
algo um pouco mais homogêneo.
00:11:26
Então, veja como integrar um
00:11:28
uma visualização em python,
00:11:30
então claramente não é o
00:11:31
mais simples eh obviamente hein,
00:11:32
Mas estamos aqui para ser exaustivos
00:11:34
e, potencialmente, você
00:11:35
pode bastante quando
00:11:36
você realmente precisa disso,
00:11:37
Incorporar uma visualização que
00:11:38
só está disponível em Python.

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résultat(s)
00:00:00
Skończyliśmy z
00:00:03
klasyczne wizualizacje basów
00:00:04
które możemy mieć w Power BI,
00:00:06
Teraz zajmiemy się tym wszystkim
00:00:08
co będzie niestandardowe, a my zaatakujemy
00:00:10
Więc tutaj w całkiem sporych kawałkach
00:00:11
Więc dla tych, którzy nie są
00:00:13
Wszyscy zainteresowani wszystkim, co jest
00:00:15
Integracja kodu Python od kiedy
00:00:16
zostało już zrobione w części dodatku Power Query.
00:00:18
Nie krępuj się tego robić
00:00:20
Wejdź tam, bo tam jest coś
00:00:22
dość techniczny, więc nie jest
00:00:24
Ze wszystkich niezbędnych do ukończenia kursu, huh.
00:00:26
Więc ci, którzy nie chcą się uczyć
00:00:28
Funkcje związane z
00:00:30
Python, bo wiesz
00:00:31
że nie będziesz ich używać.
00:00:32
Możesz pominąć bezpośrednio
00:00:34
W następnej sekcji dostęp.
00:00:36
Teraz, gdy to zostało powiedziane,
00:00:37
Chodzi o to, że mamy możliwość pójścia
00:00:40
osadzanie kodu Pythona w polu,
00:00:43
więc w polu wizualizacji,
00:00:45
a zatem móc generować za pomocą
00:00:47
Ten kod jest wizualizacją jego wyboru.
00:00:49
I to jest bardzo interesujące.
00:00:51
Po co?
00:00:51
Ponieważ w teorii,
00:00:52
z Pythonem,
00:00:53
Możesz zrobić dowolny typ
00:00:55
wizualizacja
00:00:55
ponieważ jest tak wiele księgarń,
00:00:57
Jest tak wiele zasobów
00:00:58
że możemy robić wszystko, co robimy
00:01:00
chce, a zatem stamtąd,
00:01:01
Cóż, możemy skorzystać z
00:01:04
Raport usługi Power BI dotyczący tej mocy tam.
00:01:06
Wizualnie wyświetlając
00:01:08
grafika i tak tam wybrałem
00:01:11
grafika, która jest raczej ładna niż ładna,
00:01:13
Nie podoba mi się określenie, co,
00:01:15
Wizualizacja nie jest
00:01:16
nie ma być ładne, ale
00:01:17
w każdym razie znajduję
00:01:18
To ładne, więc to mówię, my
00:01:20
spróbuje wyświetlić pola do
00:01:21
wąsy, bo to typowo
00:01:23
Jest to wizualizacja, która
00:01:24
jest domyślnie niedostępna
00:01:25
w mojej usłudze Power BI.
00:01:27
Zobaczymy jak pobrać
00:01:28
wizualizacji, ale w
00:01:29
Żaden przypadek domyślny nie ma
00:01:30
nie jest, a zatem na dodatek
00:01:32
Wybrałem nie byle jaki rodzaj pudełka
00:01:35
z wąsami. Ale pudełka
00:01:37
z wąsami zwanymi skrzypcami,
00:01:39
Ponieważ, teoretycznie,
00:01:40
To ma być trochę tam
00:01:42
mają kształt skrzypiec.
00:01:44
Pozwolę ci dać
00:01:45
Państwa opinię na ten temat,
00:01:47
Ale w każdym razie daje
00:01:48
Aspekt trochę ładny.
00:01:50
Jaki jest więc ich cel
00:01:50
Wąsy pudełkowe?
00:01:51
Więc miałem mały
00:01:52
Niewiele mówi się we wstępie.
00:01:53
Daje wersję
00:01:55
podsumowanie histogramu,
00:01:56
tj. dystrybucja
00:01:58
wartości względem
00:02:00
Liczba obserwacji
00:02:02
dla każdej kategorii.
00:02:04
I będziemy mieli
00:02:06
za każdym razem 4 poziomy w stosunku do tego,
00:02:08
Więc będzie sławny.
00:02:12
Sławny, przepraszam,
00:02:13
Kiedy był w stanie o tym mówić, przepraszam.
00:02:16
Kwartyle, kwartyle,
00:02:17
z zatem środkową linią, która
00:02:19
reprezentuje medianę, a następnie
00:02:21
Wygląd zewnętrzny, który będzie reprezentował
00:02:22
wartości minimalne i maksymalne.
00:02:24
Więc w zasadzie tutaj masz medianę,
00:02:28
Masz tam swoją kartę
00:02:30
inny kwartyl, a następnie tutaj
00:02:31
Wartości minimalne i wartości
00:02:33
maksimum i tak to stworzy
00:02:35
Forma trochę tutaj i więcej
00:02:37
Z tego będziemy mogli to zrobić dla
00:02:40
każdej kolumny kategorii.
00:02:42
Tak więc ma mniej skutecznie
00:02:44
finezja niż histogram,
00:02:46
Huh, ponieważ tam tak naprawdę nie będziemy mieli
00:02:47
szczegóły dla każdej z wartości.
00:02:49
W każdym razie będzie to trudne do odczytania,
00:02:51
ale pozwala szybko ukończyć
00:02:53
Rozkłady między nimi huh.
00:02:54
Więc w zasadzie tym bardziej ta forma jest
00:02:57
wydłużone i tym więcej wartości będziemy mieli
00:02:59
heterogeniczny i tym bardziej ta forma jest
00:03:02
zaostrzone i tym bardziej wartości będą homos.
00:03:06
Tak więc te wizualizacje są mniejsze
00:03:08
oczywiste do zrozumienia niż histogram.
00:03:10
Tak, to prawda, więc nie jest to konieczne
00:03:12
wahać się, czy ich używasz,
00:03:13
dodaj małe wyjaśnienie,
00:03:14
Kim nie każdy jest
00:03:16
nie przywykłem do ich czytania.
00:03:17
Więc w takim przypadku możemy
00:03:19
Używasz tych wizualizacji?
00:03:21
Więc oczywiście znajdziemy
00:03:22
Sprawa dla naszych danych festiwalowych.
00:03:24
Byłby to na przykład rozkład
00:03:26
produktów według ceny,
00:03:27
Więc byłoby interesujące
00:03:30
Właściwie zobacz, ile
00:03:31
ceny kosztują od 0 do 10 €,
00:03:33
następnie między 10 a 20 i tak dalej.
00:03:35
I na przykład,
00:03:36
studenci również na podstawie
00:03:37
ich notatki i ludzie też.
00:03:39
Według rozmiaru,
00:03:39
Możemy tam mieć tego typu reprezentację
00:03:42
inny, który możesz znać.
00:03:45
To są te.
00:03:45
Więc tam nie wziąłem wizualnego
00:03:48
ale to są LE,
00:03:49
piramidy wiekowe, gdzie możesz
00:03:51
też mam trochę tego tego,
00:03:53
tego typu kształt,
00:03:54
gdzie dla każdego z wieków będziemy mieli.
00:03:56
Wielkość populacji, a zatem
00:03:57
Może trochę popracować, aby stworzyć
00:03:59
Te słynne skrzypce,
00:04:00
Na przykład ten
00:04:01
chodzić nie tak źle.
00:04:02
Krótko mówiąc, zacznijmy
00:04:04
Czyli dla tej integracji?
00:04:07
Przypominamy, że już to zrobiliśmy
00:04:09
Instalowanie jądra języka Python
00:04:11
na naszej stacji komputerowej.
00:04:13
Dla tych, którzy tego nie zrobili,
00:04:14
Odsyłam do części
00:04:16
Power quéry, gdzie robimy to wszystko
00:04:18
Ułatwienia w szczególności
00:04:19
wywoływanie danych zewnętrznych za pośrednictwem Pythona.
00:04:21
Więc tutaj rozważymy, że
00:04:22
Praca została wykonana.
00:04:24
Wrócimy do naszej tablicy.
00:04:28
Tutaj i dodamy je.
00:04:30
Nowa karta tutaj
00:04:31
Będziemy dzwonić.
00:04:35
W języku Python. Tutaj i będziemy mogli
00:04:40
zacznij dodawać nasze elementy,
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Więc pójdziemy tutaj.
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Kliknij na naszego Pythona. Zapytamy,
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Zapyta nas, czy chcemy
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Włącz wizualizacje skryptów,
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Więc w zasadzie jest to trochę jeden,
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zapora bezpieczeństwa, więc nie ma
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naprawdę problem, aby to zrobić.
00:04:56
Więc my tutaj go aktywujemy.
00:04:58
A tam będziemy mieli pole
00:05:01
pracy i tutaj będziemy mieli
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edytor Python i
00:05:05
Zwłaszcza tutaj możliwość przejścia.
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Zrób trochę dostosowywania,
00:05:12
Więc po prostu pójdziemy sprawdzić
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Mały element przedni.
00:05:16
Więc tutaj to sprawdzimy
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Jeśli chodzi o skrypty, zawsze mamy
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nasz zasób, który jest nazywany,
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Więc może to być skrót
00:05:24
ciekawe, jeśli chcesz
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Więc sprawdź ponownie.
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Przypominamy, że jeśli nie widzisz zbyt wiele
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To, o czym mówię, odsyłam cię z powrotem
00:05:29
do części dotyczącej Power Quéry.
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A na dodatek, nagle, będziemy mogli
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Idź trochę większy ten obszar.
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Tak więc, jeśli chce,
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Och, hop, biorę to z powrotem i będziemy
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być w stanie rozpocząć pracę.
00:05:44
O naszych wartościach.
00:05:47
A więc do tego, Cóż, zdecydowanie,
00:05:49
Trudno mi go wybrać.
00:05:50
Powiemy mu już, na jakim typie
00:05:51
danych, nad którymi chcemy pracować,
00:05:52
Więc zawsze mamy pole wartości, co?
00:05:54
Ono?
00:05:54
Tym razem,
00:05:54
To się nie zmienia i przejdziemy do wyświetlania
00:05:57
Rozkład wartości na podstawie.
00:06:01
Zgodnie z naszymi ogólnymi tabelami,
00:06:05
mianowicie nazwę i kod
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wydarzenie,
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domena i wolumen
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uczestników na 2018 więc już będziemy,
00:06:12
Damy mu to, bo taki jest zamysł.
00:06:13
jest to, że to naprawdę wszystko
00:06:14
rzędów naszego stołu, aby móc
00:06:16
precyzyjnie obliczyć ten rozkład,
00:06:17
Więc przejdziemy do nazwy i
00:06:19
kod zdarzenia.
00:06:21
Umieścimy go tutaj dla tych, którzy
00:06:23
nie wiem jak kodować w Pythonie.
00:06:24
Określam, że nie będziesz miał
00:06:25
muszę wiedzieć, ponieważ ja
00:06:27
Dostarczę ci kod.
00:06:28
To znowu dla
00:06:29
Przetestuj format i dla
00:06:30
tych, którzy wiedzą, jak to zrobić,
00:06:32
Możesz się dobrze bawić w
00:06:33
Dostosuj to, co zamierzamy stworzyć.
00:06:35
Więc już zamierzamy umieścić
00:06:36
ta pierwsza kolumna,
00:06:37
Dodamy im domenę.
00:06:40
Tutaj i dodamy objętość.
00:06:45
Uczestników.
00:06:49
To uczestnicy z 2018 roku.
00:06:52
Co więc zrobił?
00:06:55
Cóż, otworzył mi pole,
00:06:57
Więc tutaj przejdziemy, aby go trochę powiększyć,
00:07:00
potencjalnie umrzeć notatnik.
00:07:05
Więc tam otworzy mnie prosto
00:07:06
Visual Studio więc jest to oprogramowanie
00:07:07
Przetwarzanie kodu, więc masz
00:07:09
Nie trzeba go instalować.
00:07:10
W każdym razie wyświetli cię
00:07:12
trochę kod źródłowy tego, co mamy
00:07:15
dąży do integracji, a zatem stamtąd
00:07:18
więc mówi mi, że Cóż, kod.
00:07:21
Więc myślę, że to powoduje zoom.
00:07:23
Mam trochę kłopotów, szkoda.
00:07:25
Więc za chwilę po prostu się uspokoję
00:07:28
To dlatego, że tam z zoomem na ekranie
00:07:30
Nie mogę uzyskać dostępu do apartamentu OK, to jest
00:07:33
cóż, więc po prostu wróciłem
00:07:35
Tak to już jest i będę mógł jechać.
00:07:37
Poszukaj kodu, który ci mówię
00:07:39
Zapewniam również,
00:07:39
Więc idź i spójrz w
00:07:41
w małych notatnikach, które mam w
00:07:43
małe pliki tekstowe, które mam
00:07:44
dodane w folderze DES,
00:07:46
festiwale i tak pójdziemy na
00:07:48
Nasz apel, który umożliwi
00:07:51
wygenerować nasz wizualny i zrobię to, kiedy
00:07:53
nawet trochę szczegółowo kodu.
00:07:55
Dla zainteresowanych.
00:08:00
O nie. Umieścimy go tutaj.
00:08:04
I uruchomimy go, aby zobaczyć, czy wszystko
00:08:06
działa, a potem ci to wyjaśniam.
00:08:11
Używa więc przycisku odtwarzania
00:08:13
Eh, zaczniemy wizualizację.
00:08:19
Więc tutaj mam mały problem
00:08:21
Tak zazwyczaj, gdy masz
00:08:23
Mały problem, będziemy w stanie
00:08:24
Kliknij tutaj, aby zobaczyć szczegóły.
00:08:29
Więc tak, to całkiem od
00:08:31
tam już wziąłem kod
00:08:33
ale nie zadzwoniłem całkowicie
00:08:34
kolumny w ten sam sposób
00:08:37
Bo tam typowo tutaj.
00:08:38
Więc ty, oczywiście,
00:08:39
Poprawię wartość,
00:08:40
Umieścimy, uczestniku.
00:08:47
2018, skorzystamy z okazji, aby to sprawdzić,
00:08:48
Domena jest dobra i dla reszty
00:08:51
Jest w porządku, więc zamierzamy to ożywić.
00:08:56
To jest nasza piękna wizualizacja.
00:09:00
Kto tam? Po prostu go ożywimy
00:09:02
tak, aby był to odpowiedni rozmiar.
00:09:03
Ponieważ w rzeczywistości
00:09:04
To obraz, co?
00:09:05
Tam, choć raz,
00:09:06
Nie będziemy mieli interakcji
00:09:06
możliwe z wizualnym huh.
00:09:08
Co w zasadzie zintegruje jpeg co.
00:09:10
Zdjęcie i co z tego?
00:09:11
Aby trochę uszczegółowić
00:09:13
Kod bardzo szybko zrobimy
00:09:14
nie wchodząc w szczegóły.
00:09:15
Pierwszy krok,
00:09:16
Będzie importowany z księgarń, które
00:09:18
pozwoli na wizualizację
00:09:20
Dane więc w szczególności Matplotlib eh
00:09:21
która jest podstawą materii,
00:09:23
Zaimportujemy kolejną bibliotekę
00:09:24
który jest oparty na Mapach.
00:09:26
Klip o nazwie Seaborn i
00:09:28
zaimportujemy motyw,
00:09:30
Tak więc temat jest po prostu
00:09:31
Styl graficzny, który idzie
00:09:33
wyświetlacz, który nazywa się Biały.
00:09:34
Uzda, a potem z tego,
00:09:37
Nagle zintegrujemy się z
00:09:39
z biblioteki, którą mamy,
00:09:41
których szukaliśmy,
00:09:42
A więc wizualizacja
00:09:45
typ Wykres skrzypcowy.
00:09:46
Tutaj powiemy mu, na którym
00:09:48
zbiór danych, w trakcie którego jesteśmy w trakcie
00:09:51
pracy, a w rzeczywistości jak
00:09:53
określa nas jak dla B Określamy tutaj,
00:09:55
Właściwie wszystko przygotował, kiedy
00:09:57
Wybieram tutaj kolumny,
00:09:58
Zintegrował wszystko w zmienną
00:10:00
który nazywa się Dataset, więc daję mu
00:10:02
Określa Dataset, a następnie określam jemu.
00:10:05
Na
00:10:06
kolumny, których chcę użyć,
00:10:08
więc oś X jest tym, co jest tutaj.
00:10:11
Będę korzystać z domeny
00:10:12
To właśnie widzimy tutaj.
00:10:14
Na poziomie osi y uczestnicy,
00:10:16
To będzie bah, to będzie rzeczywiście
00:10:18
Uczestnicy tak będzie
00:10:20
wartości liczbowe.
00:10:22
Chciałbym oddzielić
00:10:24
Wartości et cetera i co to jest
00:10:26
Co jeszcze zrobiłem?
00:10:27
Bah niewiele, huh.
00:10:30
Gdybym tylko dodał
00:10:32
obrót na na,
00:10:35
o legendzie o jeziorach X
00:10:36
abyśmy mieli miejsce na
00:10:38
Dodaj tytuły, w przeciwnym razie nie
00:10:40
nie pasował, więc po prostu muszę
00:10:41
Dodaj 45 ° tutaj na tych podatkach tam
00:10:44
I tak otrzymujemy to wspaniałe.
00:10:47
Ten wspaniały,
00:10:48
To piękne pudełko na wąsy
00:10:51
typ skrzypiec i tak tu widzimy
00:10:54
kiedy ci trochę powiedziałem
00:10:55
Rozkład ten według,
00:10:58
trochę
00:10:59
liczby uczestników
00:11:01
każdej z domen, a zatem
00:11:03
Widzimy na przykład, że tutaj,
00:11:05
dla różnych dziedzin,
00:11:06
to może jest też w nazwie,
00:11:08
Mamy wielu uczestników
00:11:10
bardzo różne.
00:11:11
W przeciwieństwie do swojego sąsiada, którym jest sztuka,
00:11:15
kino i audiowizualne,
00:11:15
gdzie tam mamy coś dużo
00:11:17
mocniej niż widzieliśmy tutaj.
00:11:19
Tak zwane dzielnice
00:11:21
są znacznie ciaśniejsze,
00:11:22
To jest równe niektórym
00:11:24
coś bardziej jednorodnego.
00:11:26
Oto jak zintegrować
00:11:28
wizualizacja w języku Python,
00:11:30
To wyraźnie nie jest
00:11:31
prostsze eh oczywiście huh,
00:11:32
Ale jesteśmy tutaj, aby być wyczerpującym
00:11:34
i potencjalnie Ty
00:11:35
może całkiem kiedy
00:11:36
naprawdę tego potrzebujesz,
00:11:37
Osadź wizualizację, która
00:11:38
jest dostępny tylko w języku Python.is only available in Python.

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résultat(s)
00:00:00
तो, हमने इसके साथ काम पूरा कर लिया है
00:00:03
क्लासिक बास विज़ुअलाइज़ेशन
00:00:04
जो हम पावर बीआई में कर सकते हैं,
00:00:06
अब हम इन सब से निपटने जा रहे हैं।
00:00:08
जो रिवाज होगा और हम हमला करेंगे
00:00:10
तो यहाँ बहुत बड़े हिस्सों में
00:00:11
तो उन लोगों के लिए जो नहीं हैं
00:00:13
सभी को उन सभी में दिलचस्पी है
00:00:15
पायथन कोड एकीकरण के बाद से हम
00:00:16
पावर क्वेरी भाग में पहले ही किया जा चुका है.
00:00:18
ऐसा न करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें
00:00:20
वहां कदम रखें क्योंकि यह कुछ है
00:00:22
काफी तकनीकी है इसलिए यह नहीं है
00:00:24
कोर्स पूरा करने के लिए सभी आवश्यक हैं।
00:00:26
तो जो सीखना नहीं चाहते हैं
00:00:28
किससे संबंधित विशेषताएं
00:00:30
पायथन क्योंकि आप जानते हैं
00:00:31
कि आप उनका उपयोग नहीं करेंगे।
00:00:32
आप सीधे छोड़ सकते हैं
00:00:34
अगले अनुभाग में पहुँच।
00:00:36
अब जब यह कहा जाता है,
00:00:37
विचार यह है कि हमारे पास जाने का अवसर है
00:00:40
पायथन कोड को बॉक्स में एम्बेड करें,
00:00:43
तो एक विज़ुअलाइज़ेशन बॉक्स में,
00:00:45
और इसलिए उपयोग करने में सक्षम होना
00:00:47
यह कोड उनकी पसंद का विज़ुअलाइज़ेशन है।
00:00:49
और यह सुपर दिलचस्प है।
00:00:51
किस लिए?
00:00:51
क्योंकि सिद्धांत रूप में,
00:00:52
पायथन के साथ,
00:00:53
आप किसी भी प्रकार का कर सकते हैं
00:00:55
दृश्य
00:00:55
क्योंकि वहाँ बहुत सारे किताबों की दुकानें हैं,
00:00:57
इतने सारे संसाधन हैं
00:00:58
कि हम सब कुछ कर सकते हैं जो हम करते हैं
00:01:00
चाहता है और इसलिए वहां से,
00:01:01
खैर, हम एक से लाभ उठा सकते हैं
00:01:04
पावर बीआई वहां इस शक्ति की रिपोर्ट करता है।
00:01:06
दृश्य रूप से प्रदर्शित करके
00:01:08
ग्राफिक और इसलिए वहां मैंने एक को चुना
00:01:11
ग्राफिक जो सुंदर है,
00:01:13
मुझे यह शब्द पसंद नहीं है कि क्या है,
00:01:15
विज़ुअलाइज़ेशन नहीं है
00:01:16
सुंदर होने के लिए लेकिन
00:01:17
किसी भी मामले में मुझे लगता है
00:01:18
यह सुंदर है इसलिए मैं कहता हूं, हम
00:01:20
बॉक्स प्रदर्शित करने का प्रयास करेंगे
00:01:21
मूंछें क्योंकि यह आमतौर पर
00:01:23
यह एक विज़ुअलाइज़ेशन है कि
00:01:24
डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध नहीं है
00:01:25
मेरे पावर बीआई में।
00:01:27
हम देखेंगे कि कैसे डाउनलोड करें
00:01:28
दृश्यों में से लेकिन
00:01:29
किसी भी डिफ़ॉल्ट मामले में कोई नहीं है
00:01:30
नहीं है और इसलिए इसके शीर्ष पर है
00:01:32
मैंने सिर्फ किसी भी प्रकार का बॉक्स नहीं चुना
00:01:35
मूंछों के साथ। लेकिन बक्से
00:01:37
वायलिन में नामक मूंछों के साथ,
00:01:39
क्योंकि, सिद्धांत रूप में,
00:01:40
यह वहां थोड़ा सा होना चाहिए
00:01:42
वायलिन का आकार है।
00:01:44
मैं तुम्हें देने दूँगा
00:01:45
इस पर आपकी राय है,
00:01:47
लेकिन किसी भी मामले में, यह एक देता है
00:01:48
पहलू थोड़ा अच्छा है।
00:01:50
तो इनका उद्देश्य क्या है
00:01:50
बॉक्स मूंछें?
00:01:51
तो मेरे पास एक छोटा सा था
00:01:52
परिचय में बहुत कम बोला गया है।
00:01:53
यह संस्करण देता है
00:01:55
एक हिस्टोग्राम का सारांश,
00:01:56
यानी वितरण
00:01:58
के सापेक्ष मूल्य का मूल्य
00:02:00
टिप्पणियों की संख्या
00:02:02
प्रत्येक श्रेणी के लिए।
00:02:04
और हम करने जा रहे हैं
00:02:06
हर बार उसके संबंध में 4 स्तर,
00:02:08
तो यह प्रसिद्ध होगा।
00:02:12
प्रसिद्ध, मुझे माफ करना,
00:02:13
जब वह बात करने में सक्षम था, तो मुझे माफ करें।
00:02:16
चतुर्थक, चतुर्थक,
00:02:17
इसलिए मध्य रेखा के साथ
00:02:19
माध्य का प्रतिनिधित्व करता है और फिर
00:02:21
बाहरी जो प्रतिनिधित्व करेंगे
00:02:22
न्यूनतम और अधिकतम मान।
00:02:24
तो मूल रूप से यहां आपके पास यहां औसत है,
00:02:28
आपके पास आपका कार्ड है
00:02:30
अन्य चतुर्थक और फिर यहां
00:02:31
न्यूनतम मान और मान
00:02:33
अधिकतम और इसलिए यह इसे बनाने जा रहा है
00:02:35
थोड़ा यहाँ और अधिक
00:02:37
इससे हम इसके लिए ऐसा करने में सक्षम होंगे
00:02:40
प्रत्येक श्रेणी स्तंभ.
00:02:42
इसलिए, यह कम प्रभावी है
00:02:44
हिस्टोग्राम की तुलना में एक से अधिक चालाकी,
00:02:46
हुह, चूंकि वहां हम वास्तव में नहीं होंगे
00:02:47
प्रत्येक मान के लिए विवरण।
00:02:49
किसी भी मामले में, यह पढ़ना मुश्किल होगा,
00:02:51
लेकिन यह आपको जल्दी से पूरा करने की अनुमति देता है
00:02:53
उनके बीच वितरण हुआ है।
00:02:54
तो मूल रूप से यह रूप जितना अधिक है
00:02:57
लम्बी और अधिक मूल्य हमारे पास होंगे
00:02:59
विषम और यह रूप उतना ही अधिक है
00:03:02
सख्त किया गया और अधिक मूल्य होमोस होंगे।
00:03:06
इसलिए, ये विज़ुअलाइज़ेशन कम हैं
00:03:08
हिस्टोग्राम की तुलना में समझने के लिए स्पष्ट है।
00:03:10
हाँ यह सच है, इसलिए यह आवश्यक नहीं है
00:03:12
संकोच करें यदि आप उनका उपयोग करते हैं,
00:03:13
थोड़ा स्पष्टीकरण जोड़ें,
00:03:14
हर कोई क्या नहीं है
00:03:16
उन्हें पढ़ने की आदत नहीं है।
00:03:17
तो किस मामले में हम कर सकते हैं
00:03:19
वहां इन विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करें?
00:03:21
तो हम स्पष्ट रूप से पाएंगे
00:03:22
हमारे त्योहार के आंकड़ों के लिए एक मामला।
00:03:24
यह उदाहरण के लिए वितरण होगा
00:03:26
कीमत के अनुसार उत्पाद,
00:03:27
तो वहां यह दिलचस्प होगा
00:03:30
वास्तव में देखें कि कितने
00:03:31
कीमतों की कीमत 0 और 10 € के बीच है,
00:03:33
फिर 10 और 20 के बीच, वगैरह।
00:03:35
और उदाहरण के लिए,
00:03:36
छात्रों पर भी आधारित
00:03:37
उनके नोट्स भी और इंसान भी।
00:03:39
आकार के अनुसार,
00:03:39
हम वहां इस प्रकार का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं
00:03:42
एक और जिससे आप परिचित हो सकते हैं।
00:03:45
ये हैं।
00:03:45
इसलिए वहां मैंने एक दृश्य नहीं लिया
00:03:48
लेकिन ये एलई हैं,
00:03:49
आयु पिरामिड जहां आप कर सकते हैं
00:03:51
इसमें से थोड़ा सा भी है,
00:03:53
इस प्रकार का आकार,
00:03:54
जहां प्रत्येक युग के लिए हमारे पास होगा।
00:03:56
जनसंख्या की मात्रा और इसलिए
00:03:57
इसे बनाने के लिए थोड़ा सा जा सकता है
00:03:59
ये प्रसिद्ध वायलिन,
00:04:00
तो यह एक उदाहरण के लिए
00:04:01
बहुत बुरी तरह से मत चलो।
00:04:02
संक्षेप में, चलो शुरू करते हैं
00:04:04
तो इस एकीकरण के लिए?
00:04:07
एक अनुस्मारक के रूप में, हम पहले ही कर चुके हैं
00:04:09
पायथन कर्नेल स्थापित करना
00:04:11
हमारे कंप्यूटर स्टेशन पर।
00:04:13
उन लोगों के लिए जिन्होंने नहीं किया है,
00:04:14
मैं आपको उस भाग का संदर्भ देता हूं
00:04:16
शक्ति का उपयोग करें जहां हम ये सब करते हैं
00:04:18
विशेष रूप से बनाने के लिए सुविधाएं
00:04:19
पायथन के माध्यम से बाहरी डेटा कॉल करना।
00:04:21
तो यहां हम विचार करेंगे कि
00:04:22
कार्य पूरा हो चुका है।
00:04:24
हम अपने बोर्ड पर वापस जा रहे हैं।
00:04:28
यहां और हम उन्हें जोड़ देंगे।
00:04:30
यहाँ एक नया टैब
00:04:31
हम कॉल करने जा रहे हैं।
00:04:35
पायथन में। यहाँ और हम सक्षम होंगे
00:04:40
हमारे तत्वों को जोड़ना शुरू करें,
00:04:42
इसलिए हम यहां जा रहे हैं।
00:04:44
हमारे पायथन पर क्लिक करें। हम पूछेंगे,
00:04:48
वह हमसे पूछेंगे कि क्या हम चाहते हैं
00:04:50
स्क्रिप्ट दृश्य सक्षम करें,
00:04:52
तो मूल रूप से यह थोड़ा सा है,
00:04:53
एक सुरक्षा फ़ायरवॉल इसलिए कोई नहीं है
00:04:55
वास्तव में ऐसा करने में समस्या है।
00:04:56
तो हम यहां हम इसे सक्रिय करेंगे।
00:04:58
और वहां, हमारे पास मैदान होगा
00:05:01
काम है और यहां हमारे पास होगा
00:05:03
पायथन संपादक और
00:05:05
खासकर यहां जाने की क्षमता।
00:05:10
थोड़ा अनुकूलन करें,
00:05:12
तो हम बस जांच करेंगे
00:05:14
एक छोटा सा सामने का तत्व।
00:05:16
तो यहां हम जांच करेंगे कि
00:05:19
स्क्रिप्ट के संदर्भ में, हमारे पास हमेशा
00:05:21
हमारा संसाधन जिसे कहा जाता है,
00:05:23
तो यह एक शॉर्टकट हो सकता है
00:05:24
दिलचस्प है यदि आप चाहते हैं
00:05:25
तो फिर से जांच करें।
00:05:26
एक अनुस्मारक के रूप में, यदि आप बहुत अधिक नहीं देखते हैं
00:05:28
मैं जिस बारे में बात कर रहा हूं, मैं आपको वापस भेजता हूं
00:05:29
पावर क्वेरी पर भाग के लिए।
00:05:32
और इसके शीर्ष पर, अचानक, हम सक्षम होंगे
00:05:34
उस क्षेत्र को थोड़ा बड़ा करें।
00:05:36
इसलिए, अगर वह चाहता है,
00:05:38
ओह हॉप, मैं इसे वापस लेता हूं और हम करेंगे
00:05:42
काम शुरू करने में सक्षम हो।
00:05:44
हमारे मूल्यों पर।
00:05:47
और इसलिए इसके लिए, ठीक है, निश्चित रूप से,
00:05:49
मुझे उसे चुनने में मुश्किल होती है।
00:05:50
हम पहले ही उसे बता देंगे कि किस प्रकार पर
00:05:51
डेटा जो हम काम करना चाहते हैं,
00:05:52
तो हमारे पास हमेशा मूल्य का एक क्षेत्र है, है ना?
00:05:54
यह?
00:05:54
एक बार के लिए,
00:05:54
यह नहीं बदलता है और हम एक प्रदर्शित करने के लिए जाएंगे
00:05:57
आधारित मूल्यों का वितरण।
00:06:01
हमारी समग्र तालिकाओं के अनुसार, इसलिए,
00:06:05
अर्थात् नाम और कोड
00:06:07
घटना,
00:06:08
डोमेन और वॉल्यूम
00:06:10
2018 पर प्रतिभागियों, इसलिए हम पहले से ही करेंगे,
00:06:12
हम उसे यह देने जा रहे हैं क्योंकि यही विचार है।
00:06:13
यह है कि यह वास्तव में सब कुछ है
00:06:14
सक्षम होने के लिए हमारी तालिका की पंक्तियाँ
00:06:16
इस वितरण की सटीक गणना करें,
00:06:17
तो हम नाम पर जाने जा रहे हैं और
00:06:19
घटना का कोड।
00:06:21
हम इसे यहां उन लोगों के लिए रखेंगे जो
00:06:23
पायथन में कोड करना नहीं जानते।
00:06:24
मैं निर्दिष्ट करता हूं कि आपके पास नहीं होगा
00:06:25
मुझे पता होना चाहिए क्योंकि मैं
00:06:27
मैं आपको कोड प्रदान करूंगा।
00:06:28
यह फिर से है
00:06:29
प्रारूप का परीक्षण करें और
00:06:30
जो लोग जानते हैं कि यह कैसे करना है,
00:06:32
आप मजा कर सकते हैं
00:06:33
अनुकूलित करें कि हम क्या बनाने जा रहे हैं।
00:06:35
तो हम पहले से ही डालने जा रहे हैं
00:06:36
यह पहला कॉलम,
00:06:37
हम उन्हें डोमेन जोड़ देंगे।
00:06:40
यहां और हम वॉल्यूम जोड़ देंगे।
00:06:45
प्रतिभागियों।
00:06:49
यह 2018 के प्रतिभागी हैं।
00:06:52
तो उसने क्या किया?
00:06:55
खैर, उसने मेरे लिए एक मैदान खोला,
00:06:57
तो यहाँ हम इसे थोड़ा बड़ा करने के लिए जाएंगे,
00:07:00
संभावित रूप से एक नोटपैड मर सकता है।
00:07:05
तो वहां, वह मुझे पूरी तरह से खोल देगा
00:07:06
Visual Studio इसलिए यह एक सॉफ्टवेयर है
00:07:07
कोड प्रोसेसिंग ताकि आपके पास हो
00:07:09
इसे स्थापित करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
00:07:10
किसी भी मामले में यह आपको प्रदर्शित करेगा
00:07:12
हम जो कुछ भी करते हैं उसका थोड़ा सा स्रोत कोड
00:07:15
एकीकृत करना चाहता है और इसलिए वहां से
00:07:18
तो यह मुझे बताता है कि ठीक है कोड।
00:07:21
तो मुझे लगता है कि यह ज़ूम का कारण बनता है।
00:07:23
मुझे थोड़ी परेशानी हो रही है, यह शर्म की बात है।
00:07:25
तो एक पल मैं बस शांत हो जाऊंगा
00:07:28
ऐसा इसलिए क्योंकि स्क्रीन पर ज़ूम के साथ
00:07:30
मैं सुइट तक नहीं पहुंच सकता ठीक है
00:07:33
ठीक है, तो मैं बस वापस चला गया
00:07:35
ऐसा ही है और मैं जा सकूंगा।
00:07:37
उस कोड की तलाश करें जो मैं आपको बताता हूं
00:07:39
मैं भी प्रदान करता हूं,
00:07:39
तो जाओ और अंदर देखो
00:07:41
छोटी नोटबुक में मेरे पास है
00:07:43
मेरे पास छोटी पाठ फ़ाइलें हैं
00:07:44
डेस के फ़ोल्डर में जोड़ा गया,
00:07:46
त्योहार और इसलिए हम इसके लिए जाएंगे
00:07:48
हमारा आह्वान जो इसे संभव बना देगा
00:07:51
हमारे दृश्य उत्पन्न करें और मैं कब करूंगा
00:07:53
यहां तक कि कोड का थोड़ा सा विस्तार करें।
00:07:55
रुचि रखने वालों के लिए।
00:08:00
अरे नहीं। हम इसे यहां रखेंगे।
00:08:04
और हम इसे यह देखने के लिए चलाने जा रहे हैं कि सब कुछ है या नहीं
00:08:06
काम करता है और फिर मैं इसे आपको समझाता हूं।
00:08:11
तो, यह प्ले बटन का उपयोग कर रहा है
00:08:13
हम विज़ुअलाइज़ेशन शुरू करने जा रहे हैं।
00:08:19
तो यहां मुझे थोड़ी समस्या है
00:08:21
तो आमतौर पर जब आपके पास एक होता है
00:08:23
छोटी समस्या, हम कर पाएंगे
00:08:24
विवरण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
00:08:29
तो हाँ, यह काफी बाद से है
00:08:31
वहां मैंने पहले से ही एक कोड ले लिया था
00:08:33
लेकिन मैंने पूरी तरह से फोन नहीं किया
00:08:34
कॉलम उसी तरह से
00:08:37
क्योंकि आमतौर पर यहां।
00:08:38
तो आप, जाहिर है,
00:08:39
मैं मूल्य को सही कर ूँगा,
00:08:40
हम जगह देंगे, प्रतिभागी।
00:08:47
2018, हम इसकी जांच करने का अवसर लेंगे,
00:08:48
डोमेन अच्छा है और बाकी के लिए
00:08:51
यह ठीक है इसलिए हम इसे पुनर्जीवित करने जा रहे हैं।
00:08:56
तो यह हमारा सुंदर विज़ुअलाइज़ेशन है।
00:09:00
वहाँ कौन है? हम बस इसे पुनर्जीवित करने जा रहे हैं
00:09:02
ताकि यह सही आकार का हो।
00:09:03
क्योंकि वास्तव में,
00:09:04
यह एक छवि है, है ना?
00:09:05
वहाँ, एक बार के लिए,
00:09:06
हम कोई बातचीत नहीं करेंगे
00:09:06
दृश्य के साथ संभव है।
00:09:08
जो मूल रूप से एक jpeg क्या एकीकृत करेगा।
00:09:10
एक तस्वीर तो क्या?
00:09:11
थोड़ा विस्तार से बताएं
00:09:13
कोड बहुत जल्दी हम करेंगे
00:09:14
विस्तार में नहीं जाना।
00:09:15
पहला कदम,
00:09:16
यह किताबों की दुकानों से आयात किया जा रहा है
00:09:18
विज़ुअलाइज़ेशन की अनुमति देगा
00:09:20
डेटा विशेष रूप से Matplotlib eh में
00:09:21
जो पदार्थ में आधार है,
00:09:23
हम एक और पुस्तकालय आयात करेंगे
00:09:24
जो मानचित्र पर आधारित है।
00:09:26
क्लिप को सीबोर्न कहा जाता है और
00:09:28
हम एक विषय आयात करेंगे,
00:09:30
तो एक विषय बस है
00:09:31
ग्राफिक शैली जो जाती है
00:09:33
प्रदर्शन जिसे सफेद कहा जाता है।
00:09:34
ब्रिडल और फिर उससे,
00:09:37
हम अचानक एकीकृत हो जाएंगे
00:09:39
हमारे पास जो पुस्तकालय है,
00:09:41
जिसे हम ढूंढ रहे थे,
00:09:42
तो एक विज़ुअलाइज़ेशन
00:09:45
वायोलीन प्लॉट टाइप करें।
00:09:46
यहां हम उन्हें बताएंगे कि किस पर
00:09:48
डेटासेट हम किस प्रक्रिया में हैं?
00:09:51
काम करें और वास्तव में कैसे करें
00:09:53
हमें बी के रूप में निर्दिष्ट करता है हम यहां निर्दिष्ट करते हैं,
00:09:55
उन्होंने वास्तव में सब कुछ तैयार किया जब
00:09:57
मैं यहां कॉलम का चयन करता हूं,
00:09:58
उन्होंने सब कुछ एक चर में एकीकृत किया
00:10:00
जिसे डेटासेट कहा जाता है इसलिए मैं उसे देता हूं
00:10:02
डेटासेट निर्दिष्ट करता है और फिर मैं उसे निर्दिष्ट करता हूं।
00:10:05
द,
00:10:06
कॉलम जो मैं उपयोग करना चाहता हूं,
00:10:08
तो एक्स अक्ष वह है जो यहां है।
00:10:11
मैं डोमेन का उपयोग करूँगा
00:10:12
यही हम यहां देख रहे हैं।
00:10:14
वाई-अक्ष के स्तर पर प्रतिभागी,
00:10:16
यह वास्तव में होगा।
00:10:18
प्रतिभागियों को ऐसा ही होगा
00:10:20
संख्यात्मक मान.
00:10:22
मैं इसे अलग करना चाहता हूं
00:10:24
मूल्य और वगैरह और क्या है
00:10:26
मैंने और क्या किया?
00:10:27
ज्यादा नहीं है।
00:10:30
अगर मैंने सिर्फ एक जोड़ा
00:10:32
पर घूर्णन,
00:10:35
X की झीलों की पौराणिक कथा पर
00:10:36
ताकि हमारे पास जगह हो
00:10:38
शीर्षक जोड़ें अन्यथा यह नहीं होता है
00:10:40
मैं इसमें फिट नहीं था इसलिए मुझे बस करना है
00:10:41
इन करों पर यहां 45° जोड़ें
00:10:44
और इसलिए हम इस शानदार को प्राप्त करते हैं।
00:10:47
यह शानदार,
00:10:48
यह सुंदर मूंछ बॉक्स
00:10:51
वायलिन प्रकार और इसलिए वहां हम यहां देखते हैं
00:10:54
जब मैंने आपको थोड़ा सा बताया
00:10:55
यह वितरण के अनुसार,
00:10:58
कुछ
00:10:59
प्रतिभागियों की संख्या
00:11:01
डोमेन में से प्रत्येक और इसलिए
00:11:03
उदाहरण के लिए हम यहां देखते हैं,
00:11:05
विभिन्न क्षेत्रों के लिए,
00:11:06
तो शायद यह नाम में भी है,
00:11:08
हमारे पास प्रतिभागियों की संख्या है
00:11:10
बेहद असमान।
00:11:11
अपने पड़ोसी के विपरीत जो कला है,
00:11:15
सिनेमा और दृश्य-श्रव्य,
00:11:15
जहां हमारे पास बहुत कुछ है
00:11:17
हमने यहां जितना देखा है, उससे कहीं ज्यादा सख्त है।
00:11:19
तथाकथित पड़ोस
00:11:21
बहुत सख्त हैं,
00:11:22
तो यह कुछ के बराबर है
00:11:24
कुछ थोड़ा अधिक सजातीय।
00:11:26
तो यहां बताया गया है कि कैसे एकीकृत किया जाए
00:11:28
अजगर में एक विज़ुअलाइज़ेशन,
00:11:30
तो यह स्पष्ट रूप से नहीं है
00:11:31
स्पष्ट रूप से सरल है,
00:11:32
लेकिन हम यहां संपूर्ण होने के लिए हैं
00:11:34
और संभवतः आप
00:11:35
काफी हद तक कब हो सकता है
00:11:36
आपको वास्तव में इसकी आवश्यकता है,
00:11:37
एक विज़ुअलाइज़ेशन एम्बेड करें जो
00:11:38
केवल पायथन में उपलब्ध है।

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résultat(s)
00:00:00
Quindi, abbiamo finito con il
00:00:03
Visualizzazioni classiche dei bassi
00:00:04
che possiamo avere in Power BI,
00:00:06
Ora affronteremo tutto questo
00:00:08
che sarà personalizzato e noi attaccheremo
00:00:10
Quindi qui in pezzi piuttosto grandi
00:00:11
Quindi per coloro che non lo sono
00:00:13
Tutti interessati a tutto ciò che è
00:00:15
Integrazione del codice Python da quando abbiamo
00:00:16
è già stato eseguito nella parte Power Query.
00:00:18
Sentiti libero di non farlo
00:00:20
Passo lì perché c'è qualcosa
00:00:22
abbastanza tecnico, quindi non è
00:00:24
Di tutto il necessario per finire il corso eh.
00:00:26
Quindi quelli che non vogliono imparare
00:00:28
Caratteristiche correlate a
00:00:30
Python perché lo sai
00:00:31
che non li userai.
00:00:32
Puoi saltare direttamente
00:00:34
Alla sezione successiva accedere.
00:00:36
Ora che questo è detto,
00:00:37
L'idea è che abbiamo l'opportunità di andare
00:00:40
incorporare il codice Python in una casella,
00:00:43
quindi in una casella di visualizzazione,
00:00:45
e quindi essere in grado di generare utilizzando
00:00:47
Questo codice ci visualizzazione di sua scelta.
00:00:49
E questo è super interessante.
00:00:51
Per quale motivo?
00:00:51
Perché in teoria,
00:00:52
con Python,
00:00:53
Puoi fare qualsiasi tipo
00:00:55
visualizzazione
00:00:55
perché ci sono così tante librerie,
00:00:57
Ci sono così tante risorse
00:00:58
che possiamo fare tutto ciò che facciamo
00:01:00
vuole e quindi da lì,
00:01:01
Bene, possiamo beneficiare di un
00:01:04
Power BI segnala questo potere.
00:01:06
Visualizzando visivamente un
00:01:08
grafica e così lì ho scelto un
00:01:11
grafica che è piuttosto che carina,
00:01:13
Non mi piace il termine ciò che il,
00:01:15
La visualizzazione non è
00:01:16
c'è da essere carino ma
00:01:17
in ogni caso trovo
00:01:18
È carino così lo dico, noi
00:01:20
cercherà di visualizzare le caselle a
00:01:21
baffi perché in genere
00:01:23
È una visualizzazione che
00:01:24
non è disponibile per impostazione predefinita
00:01:25
nel mio in Power BI.
00:01:27
Vedremo come scaricare
00:01:28
delle immagini ma in
00:01:29
qualsiasi caso di default non vi è alcun
00:01:30
non è e quindi per di più
00:01:32
Ho scelto non un qualsiasi tipo di scatola
00:01:35
con i baffi. Ma scatole
00:01:37
con i baffi chiamati in violino,
00:01:39
Perché, in teoria,
00:01:40
Dovrebbe essere un po 'lì
00:01:42
hanno la forma di un violino.
00:01:44
Ti lascio dare
00:01:45
la tua opinione al riguardo,
00:01:47
Ma in ogni caso, dà un
00:01:48
Aspetto un po 'bello.
00:01:50
Quindi qual è lo scopo di questi
00:01:50
Baffi a scatola?
00:01:51
Così ne ho avuto uno piccolo
00:01:52
Poco parlato nell'introduzione.
00:01:53
Dà la versione
00:01:55
riassunto di un istogramma,
00:01:56
cioè distribuzione
00:01:58
di un valore relativo al parametro
00:02:00
Numero di osservazioni
00:02:02
per ogni categoria.
00:02:04
E avremo
00:02:06
ogni volta 4 livelli in relazione a quello,
00:02:08
Quindi sarà il famoso.
00:02:12
Il famoso, scusatemi,
00:02:13
Quando è stato in grado di parlarne, scusatemi.
00:02:16
Quartile, quartili,
00:02:17
con quindi la retta mediana che
00:02:19
rappresenta la mediana e quindi
00:02:21
Gli esterni che rappresenteranno
00:02:22
valori minimi e massimi.
00:02:24
Quindi fondamentalmente qui hai la mediana qui,
00:02:28
Hai la tua carta lì un
00:02:30
altro quartile e poi qui il
00:02:31
Valori minimi e valori
00:02:33
massimo e quindi creerà questo
00:02:35
forma un po 'qui e altro ancora
00:02:37
Da ciò saremo in grado di farlo per
00:02:40
ciascuno di una colonna di categoria.
00:02:42
Quindi, ha meno efficacemente
00:02:44
finezza di uno di un istogramma,
00:02:46
eh, dal momento che non avremo davvero
00:02:47
Dettagli per ciascuno dei valori.
00:02:49
In ogni caso, sarà difficile da leggere,
00:02:51
ma ti consente di completare rapidamente
00:02:53
distribuzioni tra loro eh.
00:02:54
Quindi fondamentalmente più questa forma è
00:02:57
allungato e più valori avremo
00:02:59
eterogenea e più questa forma è
00:03:02
stringeto e più i valori saranno omosessuali.
00:03:06
Quindi, queste visualizzazioni sono meno
00:03:08
ovvio da capire rispetto a un istogramma.
00:03:10
Sì, è vero, quindi è necessario non
00:03:12
esitate se li usi,
00:03:13
aggiungi una piccola spiegazione,
00:03:14
Quello che non tutti sono
00:03:16
non abituato a leggerli.
00:03:17
Quindi, nel qual caso potremmo
00:03:19
Usare queste visualizzazioni lì?
00:03:21
Quindi troveremo ovviamente
00:03:22
Un caso per i nostri dati del festival.
00:03:24
Sarebbe ad esempio la distribuzione
00:03:26
prodotti per prezzo,
00:03:27
Quindi lì sarebbe interessante
00:03:30
in realtà vedere quanti
00:03:31
i prezzi costano tra 0 e 10€,
00:03:33
poi tra 10 e 20, eccetera.
00:03:35
E per esempio,
00:03:36
studenti anche basati su
00:03:37
le loro note e anche gli umani.
00:03:39
Per dimensione,
00:03:39
Possiamo avere questo tipo di rappresentanza lì
00:03:42
un altro con cui potresti avere familiarità.
00:03:45
Questi sono il.
00:03:45
Quindi lì non ho preso una visuale
00:03:48
ma questi sono i LE,
00:03:49
piramidi di età dove è possibile
00:03:51
hanno anche un po 'di questo questo,
00:03:53
questo tipo di forma,
00:03:54
dove per ciascuna delle età avremo il.
00:03:56
Il volume della popolazione e quindi
00:03:57
Può andare un po 'per creare
00:03:59
Questi famosi violini,
00:04:00
Quindi questo per esempio
00:04:01
camminare non troppo male.
00:04:02
Insomma, iniziamo
00:04:04
Quindi per questa integrazione allora?
00:04:07
Come promemoria, abbiamo già fatto
00:04:09
Installazione di un kernel Python
00:04:11
sul nostro sulla nostra postazione computer.
00:04:13
Per coloro che non l'hanno fatto,
00:04:14
Vi rimando alla parte
00:04:16
Power quéry dove facciamo tutto questo
00:04:18
Possibilità di realizzare in particolare un
00:04:19
chiamando dati esterni tramite Python.
00:04:21
Quindi qui considereremo che
00:04:22
Il lavoro è stato fatto.
00:04:24
Torneremo al nostro consiglio.
00:04:28
Qui e li aggiungeremo.
00:04:30
Una nuova scheda qui
00:04:31
Faremo delle chiamate.
00:04:35
In Python. Qui e saremo in grado di
00:04:40
inizia ad aggiungere i nostri elementi,
00:04:42
Quindi andremo qui.
00:04:44
Clicca sul nostro Python. Ti chiederemo,
00:04:48
Ci chiederà se vogliamo
00:04:50
Abilitare gli oggetti visivi degli script,
00:04:52
Quindi fondamentalmente è un po 'uno,
00:04:53
un firewall di sicurezza in modo che non ci sia
00:04:55
davvero un problema farlo.
00:04:56
Quindi noi qui lo attiveremo.
00:04:58
E lì, avremo il campo
00:05:01
di lavoro e qui avremo
00:05:03
l'editor Python e
00:05:05
Soprattutto qui la possibilità di andare.
00:05:10
Fai un po 'di personalizzazione,
00:05:12
quindi andremo a controllare
00:05:14
Un piccolo elemento frontale.
00:05:16
Quindi qui controlleremo che
00:05:19
In termini di sceneggiature, abbiamo sempre
00:05:21
la nostra risorsa che si chiama,
00:05:23
Quindi può essere una scorciatoia
00:05:24
interessante se vuoi
00:05:25
Quindi controlla di nuovo.
00:05:26
Come promemoria, se non vedi troppo
00:05:28
Quello di cui sto parlando, ti rimando indietro
00:05:29
alla parte su Power Quéry.
00:05:32
E per di più, improvvisamente, saremo in grado di
00:05:34
vai un po 'più grande in quell'area.
00:05:36
Quindi, se vuole,
00:05:38
Oh hop, lo riprendo e lo faremo
00:05:42
essere in grado di iniziare a lavorare.
00:05:44
Sui nostri valori.
00:05:47
E quindi per questo, Beh, sicuramente,
00:05:49
Ho difficoltà a selezionarlo.
00:05:50
Gli diremo già su quale tipo
00:05:51
di dati che vogliamo lavorare,
00:05:52
Quindi abbiamo sempre un campo di valore, eh?
00:05:54
Esso?
00:05:54
Per una volta,
00:05:54
Non cambia e andremo a visualizzare un
00:05:57
Distribuzione dei valori basata su.
00:06:01
Secondo le nostre tabelle generali, quindi,
00:06:05
vale a dire il nome e il codice di
00:06:07
l'evento,
00:06:08
il dominio e il volume di
00:06:10
partecipanti al 2018 quindi lo faremo già,
00:06:12
Glielo daremo perché questa è l'idea.
00:06:13
è che è davvero tutto il
00:06:14
righe del nostro tavolo per poter
00:06:16
calcolare con precisione questa distribuzione,
00:06:17
Quindi andremo sul nome e
00:06:19
il codice dell'evento.
00:06:21
Lo metteremo qui per coloro che
00:06:23
non so come codificare in Python.
00:06:24
Preciso che non avrai
00:06:25
bisogno di sapere dal momento che ho
00:06:27
Ti fornirò il codice.
00:06:28
È di nuovo per
00:06:29
Testare il formato e per
00:06:30
chi sa come farlo,
00:06:32
Puoi divertirti a
00:06:33
Personalizza ciò che andremo a creare.
00:06:35
Quindi stiamo già andando a mettere
00:06:36
Questa prima colonna,
00:06:37
Aggiungeremo loro il dominio.
00:06:40
Qui e aggiungeremo il volume.
00:06:45
Partecipanti.
00:06:49
Sono i partecipanti del 2018.
00:06:52
Quindi cosa ha fatto?
00:06:55
Bene, mi ha aperto un campo,
00:06:57
Quindi qui andremo ad allargarlo un po ',
00:07:00
potenzialmente morire un blocco note.
00:07:05
Quindi lì, mi aprirà direttamente
00:07:06
Visual Studio quindi è un software
00:07:07
elaborazione del codice in modo da avere
00:07:09
Non è necessario installarlo.
00:07:10
In ogni caso ti mostrerà
00:07:12
un po' il codice sorgente di quello che abbiamo
00:07:15
cerca di integrare e quindi da lì
00:07:18
quindi mi dice che Bene il codice.
00:07:21
Quindi penso che causi lo zoom.
00:07:23
Sto avendo un po' di problemi, è un peccato.
00:07:25
Quindi un momento mi accontenterò
00:07:28
Questo perché lì con lo zoom sullo schermo
00:07:30
Non riesco ad accedere alla suite OK, è
00:07:33
beh, quindi ci sono appena tornato
00:07:35
È così e sarò in grado di andare.
00:07:37
Cerca il codice che ti dico
00:07:39
Fornisco anche,
00:07:39
Quindi vai a guardare nel nel
00:07:41
nei quaderni che ho in
00:07:43
i piccoli file di testo che ho
00:07:44
aggiunto nella cartella di DES,
00:07:46
festival e così andremo per
00:07:48
Il nostro bando che permetterà di
00:07:51
generare il nostro visual e lo farò quando
00:07:53
anche un po 'dettagliare il codice.
00:07:55
Per chi fosse interessato.
00:08:00
Oh no. Lo metteremo qui.
00:08:04
E lo eseguiremo per vedere se tutto
00:08:06
funziona e poi te lo spiego.
00:08:11
Quindi, sta usando il pulsante di riproduzione
00:08:13
eh inizieremo la visualizzazione.
00:08:19
Quindi qui ho un piccolo problema
00:08:21
Quindi in genere quando si dispone di un
00:08:23
Piccolo problema, saremo in grado di
00:08:24
Clicca qui per vedere i dettagli.
00:08:29
Quindi sì, è abbastanza da quando
00:08:31
lì avevo già preso un codice
00:08:33
ma non ho chiamato totalmente
00:08:34
colonne allo stesso modo
00:08:37
perché c'è tipicamente qui.
00:08:38
Quindi tu, ovviamente,
00:08:39
Correggerò il valore,
00:08:40
Ci posizioneremo, partecipante.
00:08:47
2018, coglieremo l'occasione per verificare così,
00:08:48
Il dominio è buono e per il resto
00:08:51
Va bene, quindi lo faremo rivivere.
00:08:56
Questa è la nostra bellissima visualizzazione.
00:09:00
Chi è? Stiamo solo andando a rianimarlo
00:09:02
in modo che sia della giusta dimensione.
00:09:03
Perché in realtà,
00:09:04
Questa è un'immagine, eh?
00:09:05
Lì, per una volta,
00:09:06
non avremo alcuna interazione
00:09:06
possibile con l'eh visivo.
00:09:08
Che fondamentalmente integrerà un jpeg cosa.
00:09:10
Una foto e allora?
00:09:11
Per dettagliare un po'
00:09:13
Il codice molto rapidamente lo faremo
00:09:14
senza entrare nei dettagli.
00:09:15
Il primo passo,
00:09:16
Sarà importato dalle librerie che
00:09:18
permetterà la visualizzazione di
00:09:20
Dati quindi in particolare Matplotlib eh
00:09:21
che è la base nella materia,
00:09:23
Importeremo un'altra libreria
00:09:24
che si basa su Maps.
00:09:26
Clip chiamata Seaborn e
00:09:28
importeremo un tema,
00:09:30
Quindi un tema è semplicemente
00:09:31
Lo stile grafico che va
00:09:33
display che si chiama Bianco.
00:09:34
Briglia e poi da quello,
00:09:37
Ci integreremo improvvisamente in
00:09:39
dalla biblioteca abbiamo,
00:09:41
che stavamo cercando,
00:09:42
quindi una visualizzazione di
00:09:45
tipo Violine plot.
00:09:46
Qui gli diremo su quale
00:09:48
set di dati di cui siamo in procinto di
00:09:51
lavorare e in realtà come
00:09:53
ci specifica come per B Specifichiamo qui,
00:09:55
In realtà ha preparato tutto quando
00:09:57
Seleziono qui le colonne,
00:09:58
Ha integrato tutto in una variabile
00:10:00
che si chiama Dataset così gli do
00:10:02
Specifica Dataset e quindi lo specifico a lui.
00:10:05
Il
00:10:06
le colonne che voglio usare,
00:10:08
quindi l'asse X è quello che c'è qui.
00:10:11
Userò il dominio
00:10:12
Questo è ciò che stiamo vedendo qui.
00:10:14
A livello dell'asse y i partecipanti,
00:10:16
Sarà bah sarà davvero
00:10:18
I partecipanti così sarà
00:10:20
valori numerici.
00:10:22
Desidero separare il
00:10:24
Valori et cetera e e ciò che è
00:10:26
Cos'altro ho fatto?
00:10:27
Bah non molto eh.
00:10:30
Se ho appena aggiunto un
00:10:32
rotazione sul sul ,
00:10:35
sulla leggenda dei laghi di X
00:10:36
in modo da avere il posto per
00:10:38
Aggiungi i titoli altrimenti non lo fa
00:10:40
non si adattava, quindi devo solo
00:10:41
aggiungi 45 ° qui su queste tasse lì
00:10:44
E così otteniamo questo magnifico.
00:10:47
Questo magnifico,
00:10:48
Questa bellissima scatola di baffi
00:10:51
tipo di violino e così ci vediamo qui
00:10:54
quando te l'ho raccontato un po'
00:10:55
Questa distribuzione secondo il,
00:10:58
alcuni
00:10:59
del numero di partecipanti per
00:11:01
ciascuno dei domini e quindi
00:11:03
Vediamo ad esempio che qui,
00:11:05
per vari settori,
00:11:06
allora forse è anche nel nome,
00:11:08
Abbiamo volumi di partecipanti
00:11:10
estremamente disparato.
00:11:11
A differenza del suo vicino che è arte,
00:11:15
cinema e audiovisivo,
00:11:15
dove c'è qualcosa di molto
00:11:17
più stretto di quello che abbiamo visto qui.
00:11:19
I cosiddetti quartieri
00:11:21
sono molto più stretti,
00:11:22
Quindi questo è uguale ad alcuni
00:11:24
qualcosa di un po' più omogeneo.
00:11:26
Quindi ecco come integrare un
00:11:28
una visualizzazione in python,
00:11:30
allora chiaramente non è il
00:11:31
Più semplice eh ovviamente eh,
00:11:32
Ma siamo qui per essere esaustivi
00:11:34
e potenzialmente tu
00:11:35
può abbastanza quando
00:11:36
ne hai davvero bisogno,
00:11:37
Incorporare una visualizzazione che
00:11:38
è disponibile solo in Python.

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résultat(s)
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Jadi, kita sudah selesai dengan
00:00:03
visualisasi bass klasik
00:00:04
yang dapat kita miliki di Power BI,
00:00:06
Sekarang kita akan mengatasi semua itu
00:00:08
yang akan menjadi kebiasaan dan kami akan menyerang
00:00:10
Jadi di sini dalam potongan yang cukup besar
00:00:11
Jadi bagi mereka yang tidak
00:00:13
Semua tertarik pada semua yang
00:00:15
Integrasi kode Python sejak kita
00:00:16
telah dilakukan di bagian Power Query.
00:00:18
Jangan ragu untuk tidak melakukan ini
00:00:20
melangkah ke sana karena ada sesuatu
00:00:22
cukup teknis jadi tidak
00:00:24
Dari semua yang diperlukan untuk menyelesaikan kursus ya.
00:00:26
Jadi mereka yang tidak mau belajar
00:00:28
Fitur yang terkait dengan
00:00:30
Python karena Anda tahu
00:00:31
bahwa Anda tidak akan menggunakannya.
00:00:32
Anda dapat melewati secara langsung
00:00:34
Pada bagian berikutnya akses.
00:00:36
Sekarang ini dikatakan,
00:00:37
Idenya adalah bahwa kita memiliki kesempatan untuk pergi
00:00:40
sematkan kode Python dalam sebuah kotak,
00:00:43
jadi dalam kotak visualisasi,
00:00:45
dan oleh karena itu untuk dapat menghasilkan menggunakan
00:00:47
Kode ini ada visualisasi pilihannya.
00:00:49
Dan itu sangat menarik.
00:00:51
Untuk apa?
00:00:51
Karena secara teori,
00:00:52
dengan Python,
00:00:53
Anda dapat melakukan semua jenis
00:00:55
Visualisasi
00:00:55
karena toko buku banyak sekali,
00:00:57
Ada begitu banyak sumber daya
00:00:58
bahwa kita dapat melakukan semua yang kita lakukan
00:01:00
ingin dan karena itu dari sana,
00:01:01
Nah, kita bisa mendapatkan keuntungan dari
00:01:04
Laporan Power BI tentang kekuatan ini di sana.
00:01:06
Dengan menampilkan secara visual
00:01:08
grafis dan di sana saya memilih
00:01:11
grafik yang agak cantik,
00:01:13
Saya tidak suka istilah apa,
00:01:15
Visualisasi tidak
00:01:16
ada yang cantik tapi
00:01:17
dalam hal apapun saya menemukan
00:01:18
Ini cantik jadi saya mengatakannya, kami
00:01:20
akan mencoba menampilkan kotak ke
00:01:21
kumis karena itu biasanya
00:01:23
Ini adalah visualisasi yang
00:01:24
tidak tersedia secara default
00:01:25
di saya di Power BI.
00:01:27
Kita akan lihat cara mengunduh
00:01:28
dari visual tetapi dalam
00:01:29
kasus default apa pun tidak ada
00:01:30
tidak dan karena itu di atas itu
00:01:32
Saya memilih bukan sembarang jenis kotak
00:01:35
dengan kumis. Tapi kotak
00:01:37
dengan kumis yang disebut biola,
00:01:39
Karena, secara teori,
00:01:40
Seharusnya sedikit di sana
00:01:42
memiliki bentuk biola.
00:01:44
Saya akan membiarkan Anda memberi
00:01:45
pendapat Anda tentang itu,
00:01:47
Tetapi bagaimanapun juga, itu memberikan
00:01:48
Aspek sedikit bagus.
00:01:50
Jadi apa tujuan dari ini
00:01:50
Kumis kotak?
00:01:51
Jadi saya punya yang kecil
00:01:52
Sedikit diucapkan dalam pendahuluan.
00:01:53
Ini memberikan versi
00:01:55
ringkasan histogram,
00:01:56
yaitu distribusi
00:01:58
dari nilai relatif terhadap
00:02:00
Jumlah pengamatan
00:02:02
untuk setiap kategori.
00:02:04
Dan kita akan memiliki
00:02:06
setiap kali 4 level dalam kaitannya dengan itu,
00:02:08
Jadi itu akan menjadi yang terkenal.
00:02:12
Yang terkenal, permisi,
00:02:13
Ketika dia bisa membicarakannya, permisi.
00:02:16
Kuartil, kuartil,
00:02:17
dengan demikian garis tengah yang
00:02:19
mewakili median dan kemudian
00:02:21
Eksterior yang akan mewakili
00:02:22
nilai minimum dan maksimum.
00:02:24
Jadi pada dasarnya di sini Anda memiliki median di sini,
00:02:28
Anda memiliki kartu Anda di sana
00:02:30
kuartil lain dan kemudian di sini
00:02:31
Nilai dan nilai minimum
00:02:33
maksimum dan karenanya akan membuat ini
00:02:35
bentuk sedikit di sini dan banyak lagi
00:02:37
Dari situ kita akan dapat melakukannya untuk
00:02:40
masing-masing kolom kategori.
00:02:42
Jadi, kurang efektif
00:02:44
kemahiran daripada satu dari histogram,
00:02:46
ya, karena di sana kita tidak akan benar-benar memilikinya
00:02:47
detail untuk masing-masing nilai.
00:02:49
Bagaimanapun, akan sulit untuk membaca,
00:02:51
tetapi ini memungkinkan Anda untuk menyelesaikan dengan cepat
00:02:53
Distribusi di antara mereka ya.
00:02:54
Jadi pada dasarnya semakin banyak bentuk ini
00:02:57
memanjang dan semakin banyak nilai yang akan kita miliki
00:02:59
heterogen dan semakin bentuk ini
00:03:02
diperketat dan semakin banyak nilainya akan menjadi homo.
00:03:06
Jadi, visualisasi ini kurang
00:03:08
jelas untuk dipahami daripada histogram.
00:03:10
Ya itu benar, jadi tidak perlu
00:03:12
ragu jika Anda menggunakannya,
00:03:13
tambahkan sedikit penjelasan,
00:03:14
Apa yang tidak semua orang adalah
00:03:16
tidak terbiasa membacanya.
00:03:17
Jadi dalam hal ini kita bisa
00:03:19
Gunakan visualisasi ini di sana?
00:03:21
Jadi kami jelas akan menemukan
00:03:22
Kasus untuk data festival kami.
00:03:24
Itu akan menjadi contoh distribusi
00:03:26
produk berdasarkan harga,
00:03:27
Jadi di sana akan menarik untuk
00:03:30
benar-benar melihat berapa banyak
00:03:31
harga biaya antara 0 dan 10 €,
00:03:33
kemudian antara 10 dan 20, dan seterusnya.
00:03:35
Dan misalnya,
00:03:36
siswa juga berdasarkan
00:03:37
catatan mereka dan manusia juga.
00:03:39
Berdasarkan ukuran,
00:03:39
Kita dapat memiliki jenis representasi ini di sana
00:03:42
Lain yang mungkin Anda kenal.
00:03:45
Ini adalah.
00:03:45
Jadi di sana saya tidak mengambil visual
00:03:48
tapi ini adalah LE,
00:03:49
Piramida usia di mana Anda bisa
00:03:51
juga memiliki sedikit dari ini,
00:03:53
jenis bentuk ini,
00:03:54
di mana untuk setiap zaman kita akan memiliki.
00:03:56
Volume populasi dan karenanya
00:03:57
Itu bisa pergi sedikit untuk membuat
00:03:59
Biola terkenal ini,
00:04:00
Jadi yang ini misalnya
00:04:01
berjalan tidak terlalu buruk.
00:04:02
Singkatnya, mari kita mulai
00:04:04
Jadi untuk integrasi ini?
00:04:07
Sebagai pengingat, kami telah melakukan
00:04:09
Menginstal kernel Python
00:04:11
di stasiun komputer kami.
00:04:13
Bagi yang belum,
00:04:14
Saya merujuk Anda ke bagian itu
00:04:16
Power quéry di mana kita melakukan semua ini
00:04:18
Fasilitas untuk membuat khususnya
00:04:19
memanggil data eksternal melalui Python.
00:04:21
Jadi di sini kita akan mempertimbangkan bahwa
00:04:22
Pekerjaan telah dilakukan.
00:04:24
Kami akan kembali ke dewan kami.
00:04:28
Di sini dan kami akan menambahkannya.
00:04:30
Tab baru di sini
00:04:31
Kami akan menelepon.
00:04:35
Dengan Python. Di sini dan kita akan dapat
00:04:40
mulai menambahkan elemen kami,
00:04:42
Jadi kita akan pergi ke sini.
00:04:44
Klik pada Python kami. Kami akan bertanya,
00:04:48
Dia akan bertanya kepada kita apakah kita mau
00:04:50
Aktifkan visual skrip,
00:04:52
Jadi pada dasarnya itu sedikit satu,
00:04:53
firewall keamanan jadi tidak ada
00:04:55
benar-benar masalah untuk melakukannya.
00:04:56
Jadi kami di sini kami akan mengaktifkannya.
00:04:58
Dan di sana, kita akan memiliki lapangan
00:05:01
pekerjaan dan di sini kita akan memiliki
00:05:03
editor Python dan
00:05:05
terutama di sini kemampuan untuk pergi.
00:05:10
Lakukan sedikit penyesuaian,
00:05:12
jadi kita akan cek saja
00:05:14
Elemen depan kecil.
00:05:16
Jadi di sini kita akan memeriksanya
00:05:19
Dalam hal skrip, kami selalu memiliki
00:05:21
sumber daya kami yang disebut,
00:05:23
Jadi bisa jadi jalan pintas
00:05:24
menarik jika Anda ingin
00:05:25
Jadi periksa lagi.
00:05:26
Sebagai pengingat, jika Anda tidak melihat terlalu banyak
00:05:28
Apa yang saya bicarakan, saya mengirim Anda kembali
00:05:29
ke bagian di Power Quéry.
00:05:32
Dan di atas itu, tiba-tiba, kita akan bisa
00:05:34
pergi sedikit lebih besar area itu.
00:05:36
Jadi, jika dia mau,
00:05:38
Oh hop, saya mengambilnya kembali dan kami akan
00:05:42
dapat mulai bekerja.
00:05:44
Pada nilai-nilai kami.
00:05:47
Maka untuk itu, Yah, pasti,
00:05:49
Saya kesulitan memilihnya.
00:05:50
Kami sudah akan memberi tahu dia tentang tipe apa
00:05:51
data yang ingin kami kerjakan,
00:05:52
Jadi kita selalu punya bidang nilai, ya?
00:05:54
Dia?
00:05:54
Untuk sekali,
00:05:54
Itu tidak berubah dan kita akan pergi untuk menampilkan
00:05:57
Distribusi nilai berdasarkan.
00:06:01
Oleh karena itu, menurut tabel keseluruhan kami,
00:06:05
yaitu nama dan kode
00:06:07
acara,
00:06:08
domain dan volume
00:06:10
peserta pada tahun 2018 jadi kami sudah,
00:06:12
Kami akan memberinya itu karena itulah idenya.
00:06:13
adalah bahwa itu benar-benar semua
00:06:14
baris tabel kami untuk dapat
00:06:16
hitung distribusi ini dengan tepat,
00:06:17
Jadi kita akan pergi pada nama dan
00:06:19
kode acara.
00:06:21
Kami akan menempatkannya di sini untuk mereka yang
00:06:23
tidak tahu cara membuat kode dengan Python.
00:06:24
Saya menentukan bahwa Anda tidak akan memilikinya
00:06:25
perlu tahu sejak saya
00:06:27
Saya akan memberi Anda kodenya.
00:06:28
Ini lagi untuk
00:06:29
Uji format dan untuk
00:06:30
mereka yang tahu bagaimana melakukannya,
00:06:32
Anda bisa bersenang-senang di
00:06:33
Sesuaikan apa yang akan kita buat.
00:06:35
Jadi kita sudah akan menempatkan
00:06:36
kolom pertama ini,
00:06:37
Kami akan menambahkan domain kepada mereka.
00:06:40
Di sini dan kami akan menambahkan volume.
00:06:45
Peserta.
00:06:49
Itu peserta 2018.
00:06:52
Jadi apa yang dia lakukan?
00:06:55
Yah, dia membuka lapangan untukku,
00:06:57
Jadi di sini kita akan memperbesarnya sedikit,
00:07:00
berpotensi mati notepad.
00:07:05
Jadi di sana, dia akan membukaku dengan jujur
00:07:06
Visual Studio jadi ini adalah perangkat lunak
00:07:07
pemrosesan kode sehingga Anda memilikinya
00:07:09
Tidak perlu menginstalnya.
00:07:10
Bagaimanapun itu akan menampilkan Anda
00:07:12
sedikit kode sumber dari apa yang kita
00:07:15
berusaha untuk mengintegrasikan dan karena itu dari sana
00:07:18
jadi itu memberi tahu saya bahwa Yah kodenya.
00:07:21
Jadi saya pikir itu menyebabkan zoom.
00:07:23
Saya mengalami sedikit masalah, sayang sekali.
00:07:25
Jadi satu saat saya akan menyelesaikannya
00:07:28
Itu karena ada dengan zoom di layar
00:07:30
Saya tidak dapat mengakses suite OK itu
00:07:33
nah jadi di sana saya baru saja kembali
00:07:35
Begitulah adanya dan saya akan bisa pergi.
00:07:37
Cari kode yang saya katakan
00:07:39
Saya juga menyediakan,
00:07:39
Jadi pergi dan lihat di dalam
00:07:41
di buku catatan kecil yang saya miliki di
00:07:43
file teks kecil yang saya miliki
00:07:44
ditambahkan di folder des,
00:07:46
festival dan kami akan pergi untuk
00:07:48
Panggilan kami yang akan memungkinkan untuk
00:07:51
menghasilkan visual kami dan saya akan melakukannya ketika
00:07:53
bahkan sedikit detail kodenya.
00:07:55
Bagi yang berminat.
00:08:00
Oh enggak. Kami akan menempatkannya di sini.
00:08:04
Dan kita akan menjalankannya untuk melihat apakah semuanya
00:08:06
bekerja dan kemudian saya menjelaskannya kepada Anda.
00:08:11
Jadi, itu menggunakan tombol putar
00:08:13
eh kita akan memulai visualisasi.
00:08:19
Jadi di sini saya punya sedikit masalah
00:08:21
Jadi biasanya ketika Anda memiliki
00:08:23
Masalah kecil, kita akan dapat
00:08:24
Klik di sini pada lihat detailnya.
00:08:29
Jadi ya, itu cukup sejak
00:08:31
di sana saya sudah mengambil kode
00:08:33
tapi saya tidak sepenuhnya menelepon
00:08:34
kolom dengan cara yang sama
00:08:37
karena biasanya ada di sini.
00:08:38
Jadi Anda, jelas,
00:08:39
Saya akan memperbaiki nilainya,
00:08:40
Kami akan tempatkan, peserta.
00:08:47
2018, kami akan mengambil kesempatan untuk memeriksanya,
00:08:48
Domainnya bagus dan sisanya
00:08:51
Tidak apa-apa jadi kita akan menghidupkannya kembali.
00:08:56
Jadi itulah visualisasi kami yang indah.
00:09:00
Siapa disana? Kami hanya akan menghidupkannya kembali
00:09:02
sehingga ukurannya tepat.
00:09:03
Karena pada kenyataannya,
00:09:04
Itu gambar, ya?
00:09:05
Di sana, untuk sekali,
00:09:06
kami tidak akan memiliki interaksi
00:09:06
mungkin dengan visual ya.
00:09:08
Yang pada dasarnya akan mengintegrasikan jpeg apa.
00:09:10
Foto jadi apa?
00:09:11
Untuk detail sedikit
00:09:13
Kode sangat cepat kita akan
00:09:14
tidak masuk ke detail.
00:09:15
Langkah pertama,
00:09:16
Ini akan diimpor dari toko buku yang
00:09:18
akan memungkinkan visualisasi
00:09:20
Data jadi khususnya Matplotlib eh
00:09:21
yang merupakan dasar dalam materi,
00:09:23
Kami akan mengimpor perpustakaan lain
00:09:24
yang didasarkan pada Peta.
00:09:26
Klip yang disebut Seaborn dan
00:09:28
kami akan mengimpor tema,
00:09:30
Jadi sebuah tema sederhana
00:09:31
Gaya grafis yang berjalan
00:09:33
tampilan yang disebut Putih.
00:09:34
Kekang dan kemudian dari itu,
00:09:37
Kami akan mengintegrasikan tiba-tiba ke
00:09:39
dari perpustakaan yang kami miliki,
00:09:41
yang selama ini kami cari,
00:09:42
jadi visualisasi dari
00:09:45
ketik plot Violine.
00:09:46
Di sini kita akan memberitahunya di mana
00:09:48
dataset kita sedang dalam proses
00:09:51
bekerja dan dalam kenyataannya bagaimana
00:09:53
menentukan kami seperti untuk B Kami tentukan di sini,
00:09:55
Dia benar-benar mempersiapkan segalanya ketika
00:09:57
Saya pilih di sini kolom,
00:09:58
Dia mengintegrasikan semuanya ke dalam variabel
00:10:00
yang disebut Dataset jadi saya memberinya
00:10:02
Menentukan Dataset dan kemudian saya tentukan kepadanya.
00:10:05
Itu,
00:10:06
kolom yang ingin saya gunakan,
00:10:08
jadi sumbu X adalah apa yang ada di sini.
00:10:11
Saya akan menggunakan domain
00:10:12
Jadi itulah yang kita lihat di sini.
00:10:14
Pada tingkat sumbu y para peserta,
00:10:16
itu akan menjadi bah itu akan menjadi memang
00:10:18
Para peserta jadi akan
00:10:20
nilai numerik.
00:10:22
Saya ingin memisahkan
00:10:24
Nilai et cetera dan dan apa itu
00:10:26
Apa lagi yang saya lakukan?
00:10:27
Bah gak banyak ya.
00:10:30
Jika saya baru saja menambahkan
00:10:32
rotasi pada pada,
00:10:35
pada legenda danau X
00:10:36
sehingga kita memiliki tempat untuk
00:10:38
Tambahkan judul jika tidak, itu tidak
00:10:40
tidak cocok jadi saya hanya perlu
00:10:41
tambahkan 45° di sini pada pajak ini di sana
00:10:44
Jadi kami mendapatkan ini luar biasa.
00:10:47
Luar biasa ini,
00:10:48
Kotak kumis yang indah ini
00:10:51
jenis biola dan jadi di sana kita lihat di sini
00:10:54
ketika saya memberi tahu Anda sedikit
00:10:55
distribusi ini menurut,
00:10:58
beberapa
00:10:59
dari jumlah peserta untuk
00:11:01
masing-masing domain dan oleh karena itu
00:11:03
Kita lihat misalnya di sini,
00:11:05
untuk berbagai bidang,
00:11:06
maka mungkin itu juga dalam nama,
00:11:08
Kami memiliki volume peserta
00:11:10
sangat berbeda.
00:11:11
Berbeda dengan tetangganya yang berkesenian,
00:11:15
bioskop dan audiovisual,
00:11:15
di mana di sana kami memiliki sesuatu yang banyak
00:11:17
lebih ketat dari yang kita lihat di sini.
00:11:19
Yang disebut lingkungan
00:11:21
jauh lebih ketat,
00:11:22
Jadi itu sama dengan beberapa
00:11:24
sesuatu yang sedikit lebih homogen.
00:11:26
Jadi, inilah cara mengintegrasikan
00:11:28
visualisasi dengan python,
00:11:30
maka itu jelas bukan
00:11:31
lebih sederhana eh jelas ya,
00:11:32
Tapi kami di sini untuk menjadi lengkap
00:11:34
dan berpotensi Anda
00:11:35
bisa kapan
00:11:36
Anda benar-benar membutuhkannya,
00:11:37
Menyematkan visualisasi yang
00:11:38
hanya tersedia dengan Python.

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résultat(s)
00:00:00
Então, acabamos com
00:00:03
Visualizações clássicas de graves
00:00:04
que você pode ter no Power BI,
00:00:06
Agora vamos tratar de tudo
00:00:08
isso vai ser costume e nós vamos resolver
00:00:10
Então, aqui em pedaços muito grandes
00:00:11
Então, para aqueles que não são do
00:00:13
tudo o que está interessado em tudo o que é
00:00:15
integração de código Python desde que temos
00:00:16
já o fez na parte do Power Query.
00:00:18
Sinta-se livre para não fazer isso
00:00:20
Passo lá porque isso é alguma coisa
00:00:22
então não é
00:00:24
Tudo o que for necessário para terminar o curso.
00:00:26
Então, aqueles que não querem aprender
00:00:28
Características relacionadas com
00:00:30
o Python porque você sabe
00:00:31
que você não vai usá-los.
00:00:32
Você pode pular diretamente
00:00:34
na próxima seção.
00:00:36
Dito isto,
00:00:37
A ideia é que tenhamos a possibilidade de ir
00:00:40
incorporar código Python em uma caixa,
00:00:43
Então, em uma caixa de visualização,
00:00:45
e, portanto, ser capaz de gerar usando
00:00:47
Este código há visualização de sua escolha.
00:00:49
E isso é super interessante.
00:00:51
Para quê?
00:00:51
Porque, em teoria,
00:00:52
com Python,
00:00:53
Você pode fazer qualquer tipo
00:00:55
visualização,
00:00:55
Porque há tantas livrarias,
00:00:57
Há tantos recursos
00:00:58
que podemos fazer tudo o que pudermos.
00:01:00
quer e assim a partir daí,
00:01:01
Bem, podemos dar um
00:01:04
Relatório do Power BI desse poder.
00:01:06
Ao exibir visualmente um
00:01:08
e então aqui eu escolhi um
00:01:11
gráfico que é bastante bonito,
00:01:13
Eu não gosto do termo que o,
00:01:15
A visualização não é
00:01:16
há para ser bonito, mas
00:01:17
Em todo o caso, penso que
00:01:18
Então eu estou dizendo isso, nós estamos
00:01:20
tentará exibir caixas para
00:01:21
bigodes, porque isso é tipicamente
00:01:23
É uma visualização que
00:01:24
não está disponível por predefinição
00:01:25
no meu no Power BI.
00:01:27
Veremos como fazer o download
00:01:28
visuais, mas em
00:01:29
Em qualquer caso, por defeito, não existe
00:01:30
não é e assim por cima
00:01:32
Eu escolhi não apenas qualquer tipo de caixa
00:01:35
com bigode. Mas caixas
00:01:37
com um bigode que é chamado em violino,
00:01:39
porque, em teoria,
00:01:40
É suposto estar um bocadinho lá
00:01:42
têm a forma de um violino.
00:01:44
Eu vou deixar você dar
00:01:45
a sua opinião sobre este assunto,
00:01:47
Mas, em qualquer caso, dá um
00:01:48
Parece um pouco bom.
00:01:50
Então, o que são estes
00:01:50
parcelas de caixa?
00:01:51
Então eu tinha um pequeno
00:01:52
Pouco dito na introdução.
00:01:53
Dá a versão
00:01:55
resumido a partir de um histograma,
00:01:56
ou seja, a distribuição
00:01:58
de um valor relativo ao
00:02:00
Número de observações
00:02:02
para cada uma das categorias.
00:02:04
E vamos ter
00:02:06
cada vez 4 níveis em relação a isso,
00:02:08
Então esses vão ser os famosos.
00:02:12
Os famosos, desculpem-me,
00:02:13
Quando pude falar, desculpem-me.
00:02:16
Quartis, quartis,
00:02:17
Então, com a linha do meio que
00:02:19
é a mediana e, em seguida,
00:02:21
Os exteriores que representarão
00:02:22
valores mínimos e máximos.
00:02:24
Então, basicamente, aqui você tem a mediana aqui,
00:02:28
Você tem o seu cartão lá um
00:02:30
outro quartil e depois aqui o
00:02:31
valores e valores mínimos
00:02:33
e assim vai criar isso
00:02:35
Forme um pouco aqui e muito mais
00:02:37
A partir daí, seremos capazes de fazê-lo para
00:02:40
cada uma de uma coluna de categoria.
00:02:42
Por isso, tem menos eficácia
00:02:44
de finesse do que um histograma,
00:02:46
hein, já que realmente não vamos ter
00:02:47
os detalhes de cada um dos valores.
00:02:49
Em qualquer caso, será difícil de ler,
00:02:51
mas permite que você conclua rapidamente
00:02:53
distribuições entre eles, hein.
00:02:54
Então, basicamente, quanto mais essa forma é
00:02:57
quanto mais longos forem os valores que teremos, mais valores teremos
00:02:59
heterogénea e quanto mais esta forma for
00:03:02
Quanto mais estreitos forem os valores, mais homossexuais serão os valores.
00:03:06
Então, essas visualizações são menos
00:03:08
mais fácil de entender do que um histograma.
00:03:10
Sim, é isso mesmo, então você não deve
00:03:12
hesitar se você usá-los,
00:03:13
adicionar um pouco de explicação,
00:03:14
O que todos são
00:03:16
não está habituado a lê-los.
00:03:17
Então, em que caso poderíamos?
00:03:19
Como você usa essas visualizações?
00:03:21
Então, obviamente, vamos encontrar
00:03:22
Um caso para os dados do nosso festival.
00:03:24
Por exemplo, seria a distribuição
00:03:26
produtos por preço,
00:03:27
Por isso, seria interessante
00:03:30
realmente ver quantos
00:03:31
os preços custam entre 0 e 10€,
00:03:33
depois, entre 10 e 20, et cetera.
00:03:35
E, por exemplo,
00:03:36
estudantes também de acordo com
00:03:37
suas notas e humanos também.
00:03:39
Por tamanho,
00:03:39
Podemos ter esse tipo de representação
00:03:42
há outros com os quais você pode estar familiarizado.
00:03:45
Estes são os.
00:03:45
Então eu não peguei um visual
00:03:48
mas é o les,
00:03:49
Pirâmides etárias onde podemos
00:03:51
também tem um pouco disso,
00:03:53
este tipo de forma,
00:03:54
onde para cada uma das idades vamos ter.
00:03:56
O volume da população e, portanto,
00:03:57
Pode ir um pouco para criar
00:03:59
Aqueles violinos famosos,
00:04:00
Então, este, por exemplo,
00:04:01
trabalhar não muito mal.
00:04:02
Enfim, vamos começar
00:04:04
E quanto a essa integração?
00:04:07
Como lembrete, já fizemos
00:04:09
Instalando um kernel Python
00:04:11
na nossa estação de computador.
00:04:13
Para quem ainda não tem,
00:04:14
Vou encaminhá-lo para o
00:04:16
Power query onde fazemos tudo isso
00:04:18
Instalações para fazer um
00:04:19
Python chama dados externos.
00:04:21
Então, aqui vamos considerar isso
00:04:22
O trabalho está feito.
00:04:24
Vamos voltar ao nosso conselho.
00:04:28
Aqui e vamos adicioná-los de volta.
00:04:30
Um novo separador aqui
00:04:31
Vamos fazer chamadas.
00:04:35
Em Python. Aqui e nós vamos ser capazes de
00:04:40
começar a adicionar os nossos elementos,
00:04:42
Então nós vamos passar por aqui.
00:04:44
Clique em nosso Python. Vamos perguntar:
00:04:48
Ele vai nos perguntar se gostaríamos de
00:04:50
habilitar visuais de script,
00:04:52
Então, basicamente, é um pouco de um,
00:04:53
um firewall de segurança para que não haja
00:04:55
realmente problema para fazê-lo.
00:04:56
Então nós aqui vamos ligá-lo.
00:04:58
E assim, vamos ter o campo
00:05:01
e aqui vamos ter
00:05:03
o editor Python e
00:05:05
especialmente aqui a capacidade de ir.
00:05:10
Faça um pouco de personalização,
00:05:12
Então vamos dar uma olhada
00:05:14
um pequeno elemento frontal.
00:05:16
Então é isso, vamos verificar isso
00:05:19
Em termos de scripts, temos sempre
00:05:21
nosso recurso que é chamado,
00:05:23
Por isso, pode ser um atalho
00:05:24
interessante se você quiser
00:05:25
Portanto, verifique novamente.
00:05:26
Como lembrete, se você não vê muito
00:05:28
do que estou falando, vou te mandar de volta
00:05:29
para a secção Power Quéry.
00:05:32
E ainda por cima, de repente, vamos conseguir
00:05:34
Vou tornar essa área um pouco maior.
00:05:36
Então, se ele quiser,
00:05:38
Ah pula, eu vou pegar de volta e nós vamos
00:05:42
ser capaz de começar a trabalhar.
00:05:44
Sobre os nossos valores.
00:05:47
E assim, para isso, bem, definitivamente,
00:05:49
Estou tendo dificuldade em selecioná-lo.
00:05:50
Já vamos dizer-lhe que tipo
00:05:51
dados com os quais queremos trabalhar,
00:05:52
Então ainda temos um campo de valor, certo?
00:05:54
Isso?
00:05:54
Por uma vez,
00:05:54
Não está mudando e vamos exibir um
00:05:57
distribuição de valores em função de.
00:06:01
De acordo com as nossas tabelas globais, portanto,
00:06:05
ou seja, o nome e o código de
00:06:07
o evento,
00:06:08
o âmbito e o volume do
00:06:10
participantes em 2018, então já vamos,
00:06:12
Vamos dar-lhe isso porque há a ideia
00:06:13
é que realmente é tudo o
00:06:14
linhas na nossa tabela para poder
00:06:16
calcular esta distribuição,
00:06:17
Então vamos ao nome e
00:06:19
o código do evento.
00:06:21
Vamos colocá-lo aqui para aqueles que
00:06:23
não sei codificar em Python.
00:06:24
Gostaria de salientar que não terá de o fazer
00:06:25
Eu preciso saber porque eu
00:06:27
Vou fornecer-lhe o código.
00:06:28
É mais uma vez é para
00:06:29
testar o formato e para
00:06:30
aqueles que sabem como fazê-lo,
00:06:32
Você pode se divertir em
00:06:33
Personalize o que vamos criar.
00:06:35
Então nós já vamos colocar
00:06:36
esta primeira coluna,
00:06:37
Vamos adicioná-los de volta ao domínio.
00:06:40
Aqui e vamos adicionar o volume.
00:06:45
Participantes.
00:06:49
São os participantes de 2018.
00:06:52
Então, o que ele fez?
00:06:55
Bem, ele abriu um campo para mim,
00:06:57
Então agora vamos torná-lo um pouco maior,
00:07:00
potencialmente morrer um bloco de notas.
00:07:05
Então agora ele vai se abrir para mim
00:07:06
Visual Studio, por isso é um software
00:07:07
processamento de código para que você tenha
00:07:09
Você não precisa necessariamente instalá-lo.
00:07:10
Em qualquer caso, ele irá mostrar-lhe
00:07:12
um pouco do código fonte do que nós
00:07:15
procura integrar-se e, portanto, a partir daí
00:07:18
então ele me diz que Bem o código.
00:07:21
Então eu acho que está causando zoom.
00:07:23
Estou a ter um bocadinho de dificuldade, é uma pena.
00:07:25
Então, apenas um momento que eu vou definir
00:07:28
Isso porque lá com o zoom na tela
00:07:30
Eu não consigo acessar a suíte OK é
00:07:33
Ok, então agora eu só vou para casa
00:07:35
É isso e eu vou poder ir.
00:07:37
Procure o código que eu quero que você faça
00:07:39
Também têm de fornecer,
00:07:39
Então vá e olhe no
00:07:41
nos pequenos blocos de notas que tenho no meu
00:07:43
os pequenos arquivos de texto que tenho
00:07:44
adicionado ao na pasta DES,
00:07:46
festivais e por isso vamos buscar
00:07:48
o nosso apelo que nos permitirá
00:07:51
gerar o nosso visual e eu vou quando
00:07:53
até um pouco você detalha o código.
00:07:55
Para quem está interessado.
00:08:00
Oh, não. Vamos colocá-lo aqui.
00:08:04
E vamos executá-lo para ver se tudo
00:08:06
funciona e depois vou explicar-lhe.
00:08:11
Então é usar o botão play
00:08:13
bem, vamos começar a visualização.
00:08:19
Então agora eu tenho um pequeno problema
00:08:21
Então, normalmente, quando você tem um
00:08:23
Pequeno problema, seremos capazes de
00:08:24
Clique aqui para ver os detalhes.
00:08:29
Então, sim, isso é absolutamente porque
00:08:31
Eu já tinha tirado um código
00:08:33
Mas eu não liguei totalmente
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colunas da mesma forma
00:08:37
Porque normalmente aqui há.
00:08:38
Então, você, obviamente,
00:08:39
Vou corrigir o valor,
00:08:40
Nós vamos colocar, participante.
00:08:47
2018, vamos aproveitar para conferir,
00:08:48
O domínio é bom e para o resto
00:08:51
Tudo bem, então vamos reiniciar isso.
00:08:56
Então essa é a nossa bela visualização.
00:09:00
Quem está aí? Vamos apenas relançá-lo
00:09:02
para que tenha o tamanho certo.
00:09:03
Porque, na realidade,
00:09:04
Isso é uma imagem, hein?
00:09:05
Aí, por uma vez,
00:09:06
Não teremos nenhuma interação
00:09:06
possível com o visual, hein.
00:09:08
Que basicamente vai integrar um jpeg seja lá o que for.
00:09:10
Uma foto, e daí?
00:09:11
Para lhe dar um pouco mais de detalhes
00:09:13
código muito rapidamente nós vamos
00:09:14
Não quero entrar em muitos detalhes.
00:09:15
O primeiro passo,
00:09:16
Vai ser importado das bibliotecas que
00:09:18
permitirá a visualização de
00:09:20
Então dados em particular matplotlib eh?
00:09:21
que é a base da matéria,
00:09:23
Vamos importar outra biblioteca
00:09:24
que é basicamente baseado em Mapas.
00:09:26
Clip chamado Seaborn e
00:09:28
Vamos importar um tema,
00:09:30
Portanto, um tema é simplesmente
00:09:31
O estilo gráfico que irá
00:09:33
que se chama Branco.
00:09:34
Bridle e, a partir daí,
00:09:37
Vamos integrar em
00:09:39
da biblioteca que temos,
00:09:41
que temos procurado,
00:09:42
assim, uma visualização de
00:09:45
tipo Gráfico de violina.
00:09:46
Aqui vamos dizer-lhe em que
00:09:48
conjunto de dados, estamos no processo de
00:09:51
e, na verdade, como trabalhamos
00:09:53
especifica-nos como para B Especifica-nos aqui,
00:09:55
Ele realmente preparou tudo quando
00:09:57
Eu seleciono as colunas aqui,
00:09:58
Ele colocou tudo em uma variável
00:10:00
que é chamado Dataset assim eu
00:10:02
especificar conjunto de dados e, em seguida, eu especificá-lo para ele.
00:10:05
Os les,
00:10:06
as colunas que quero usar,
00:10:08
Portanto, o eixo x é o que está aqui.
00:10:11
Vou usar o
00:10:12
Então é isso que estamos vendo aqui.
00:10:14
No eixo y, os participantes,
00:10:16
Vai ficar bem, vai ser
00:10:18
os participantes, assim será
00:10:20
valores numéricos.
00:10:22
Gostaria de separar o
00:10:24
valores et cetera e o que é
00:10:26
O que mais eu fiz?
00:10:27
Bem, não muito.
00:10:30
Se eu apenas então adicionei um
00:10:32
rotação sobre o sobre o,
00:10:35
sobre a lenda dos lagos X
00:10:36
para que tenhamos espaço para
00:10:38
Adicione os títulos, caso contrário, não
00:10:40
não se encaixava, então eu só tive que
00:10:41
Adicione 45° aqui sobre estes impostos
00:10:44
E assim ficamos lindos.
00:10:47
Este magnífico,
00:10:48
Esta bela caixa plotter
00:10:51
tipo violino e assim aqui vemos aqui
00:10:54
Quando eu estava contando um pouco
00:10:55
Esta distribuição de acordo com,
00:10:58
alguns
00:10:59
o número de participantes para
00:11:01
cada um dos domínios e, por conseguinte,
00:11:03
Podemos ver, por exemplo, que aqui,
00:11:05
para domínios diversos,
00:11:06
Então, talvez também esteja no nome,
00:11:08
Temos volumes de participantes
00:11:10
extremamente díspares.
00:11:11
Ao contrário do seu vizinho que é arte,
00:11:15
cinema e audiovisual,
00:11:15
onde temos algo muito
00:11:17
mais apertado do que vimos aqui.
00:11:19
Os chamados bairros
00:11:21
são muito mais apertados,
00:11:22
Então isso é igual a alguma coisa
00:11:24
algo um pouco mais homogêneo.
00:11:26
Então, veja como integrar um
00:11:28
uma visualização em python,
00:11:30
então claramente não é o
00:11:31
Mais simples hein, claro hein, hein,
00:11:32
Mas estamos aqui para ser exaustivos
00:11:34
e, potencialmente, você
00:11:35
pode muito quando
00:11:36
você realmente precisa disso,
00:11:37
Integre uma visualização que
00:11:38
só está disponível em Python.

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