Power BI - Intégrer des graphiques Python Tutoriels

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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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

00:00:40

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.

00:00:49

Et ça, c'est super intéressant.

00:00:51

Pourquoi ?

00:00:51

Parce qu’en théorie,

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avec Python,

00:00:53

on peut faire n'importe quel type

00:00:55

de visualisation,

00:00:55

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,

00:01:01

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

00:01:17

dans tous les cas moi je trouve

00:01:18

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,

00:01:39

parce que, en théorie,

00:01:40

c'est censé un petit peu là

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avoir la forme d'un violon.

00:01:44

Je vous laisserai donner

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votre avis par rapport à ça,

00:01:47

mais dans tous les cas, ça donne un

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aspect un petit peu sympa.

00:01:50

Alors à quoi servent ces

00:01:50

boîtes à moustaches ?

00:01:51

Donc j'en avais un petit

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peu parlé en introduction.

00:01:53

Ça donne la version

00:01:55

résumée d'un histogramme,

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c'est à dire la distribution

00:01:58

d'une valeur par rapport au

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nombre de d'observations

00:02:02

pour chacune des catégories.

00:02:04

Et on va avoir

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à chaque fois 4 paliers par rapport à ça,

00:02:08

donc ça sera donc les fameux.

00:02:12

Les fameux, excusez-moi,

00:02:13

quand il dont j'avais pu parler, excuse-moi.

00:02:16

Les quartiles, les quartiles,

00:02:17

avec donc la ligne du milieu qui

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représente la médiane et ensuite

00:02:21

les extérieurs qui vont représenter

00:02:22

les valeurs minimales et maximales.

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Donc en gros ici vous avez la médiane ici,

00:02:28

vous avez votre quartile un

00:02:30

autre quartile et ensuite ici les

00:02:31

valeurs minimales et les valeurs

00:02:33

maximales et donc ça va créer cette

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forme un petit peu ici et en plus

00:02:37

de ça on va pouvoir le faire pour

00:02:40

chacune de d'une colonne de catégorie.

00:02:42

Alors, ça comporte moins effectivement

00:02:44

de finesse qu'un histogramme,

00:02:46

puisque là on ne va pas avoir vraiment

00:02:47

le détail pour chacune des valeurs.

00:02:49

En tout cas, ça sera difficilement lisible,

00:02:51

mais ça permet de compléter rapidement

00:02:53

des distributions entre elles.

00:02:54

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.

00:03:06

Alors, ces visualisations sont moins

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évidentes à comprendre qu'un histogramme.

00:03:10

Oui c'est vrai, donc il ne faut pas

00:03:12

hésiter si vous les utilisez,

00:03:13

rajouter un petit peu d'explications,

00:03:14

ce que tout le monde n'est

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pas habitué à les lire.

00:03:17

Alors dans quel cas on pourrait

00:03:19

utiliser ces visualisations-là ?

00:03:21

Donc nous on va évidemment trouver

00:03:22

un cas pour nos données de festival.

00:03:24

Ça serait par exemple la répartition

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des produits par prix,

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donc là ça serait intéressant de

00:03:30

voir effectivement combien de

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prix coûtent entre 0 et 10€,

00:03:33

puis entre 10 et 20, et cetera.

00:03:35

Et par exemple,

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des élèves aussi en fonction de

00:03:37

leurs notes et des humains aussi.

00:03:39

Par taille,

00:03:39

on peut avoir ce type de représentation là

00:03:42

là autre que vous connaissez peut-être.

00:03:45

Ce sont les.

00:03:45

Alors là je n’ai pas pris une visuelle

00:03:48

mais ce sont,

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les pyramides par âge où on peut

00:03:51

avoir aussi un petit peu ce cette,

00:03:53

ce type de forme,

00:03:54

là où pour chacun des âges on va avoir là.

00:03:56

Le volume de population et donc

00:03:57

ça peut aller un petit peu créer

00:03:59

ces fameux violons,

00:04:00

donc celle-ci par exemple

00:04:01

ne marchent pas trop mal.

00:04:02

Bref, allez on va démarrer

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du coup pour cette intégration-là alors ?

00:04:07

Pour rappel, on a déjà fait

00:04:09

l'installation d'un noyau python

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sur notre sur notre poste informatique.

00:04:13

Pour ceux qui ne l'ont pas fait,

00:04:14

je vous je vous renvoie sur la partie

00:04:16

Power Query où on fait toutes ces

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installations pour faire notamment un

00:04:19

appel via Python de données externes.

00:04:21

Donc là on va considérer que

00:04:22

le travail a été fait.

00:04:24

On va retourner sur notre tableau.

00:04:28

Ici et on va les rajouter.

00:04:30

Un nouvel onglet donc là

00:04:31

on va mettre des appels.

00:04:35

En Python. Ici et on va pouvoir

00:04:40

commencer à ajouter nos éléments,

00:04:42

donc on va aller ici.

00:04:44

Cliquer sur notre Python. On va demander,

00:04:48

il va nous demander si on souhaite

00:04:50

activer les éléments visuels de script,

00:04:52

donc en gros c'est un peu un,

00:04:53

un pare-feu de sécurité donc il n’y a pas

00:04:55

vraiment de problème pour le faire.

00:04:56

Donc nous ici on va l'activer.

00:04:58

Et là donc, on va avoir le champ

00:05:01

de travail et ici on va avoir

00:05:03

le l'éditeur de de Python et

00:05:05

notamment ici la capacité d'aller.

00:05:10

Faire un petit peu de personnalisation,

00:05:12

alors on va juste aller vérifier

00:05:14

un petit élément avant.

00:05:16

Voilà donc on va bien vérifier que

00:05:19

au niveau des scripts, on a toujours

00:05:21

notre ressource qui est appelée,

00:05:23

donc ça peut être un raccourci

00:05:24

intéressant si vous souhaitez

00:05:25

vérifier donc encore une fois.

00:05:26

Pour rappel, si vous ne voyez pas trop

00:05:28

de quoi je parle, je vous renvoie

00:05:29

vers la partie sur Power Quéry.

00:05:32

Et en plus de ça, du coup, on va pouvoir

00:05:34

aller un peu agrandir cette zone-là.

00:05:36

Alors, s'il veut bien bon,

00:05:38

Ah hop, je la reprends et on va

00:05:42

pouvoir commencer à travailler.

00:05:44

Sur nos valeurs.

00:05:47

Et donc pour ça, Eh bien, décidément,

00:05:49

j'ai du mal à le sélectionner.

00:05:50

On va déjà lui indiquer sur quel type

00:05:51

de données on souhaite travailler,

00:05:52

donc on a toujours un champ de valeur ?

00:05:54

Ça ?

00:05:54

Pour le coup,

00:05:54

ça ne change pas et on va aller afficher une

00:05:57

distribution des valeurs en fonction de.

00:06:01

En fonction de nos tableaux global donc,

00:06:05

à savoir le nom et le code de

00:06:07

la manifestation,

00:06:08

le domaine et le volume de

00:06:10

participants sur 2018 donc on va déjà,

00:06:12

on va lui donner ça parce que là l'idée

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c'est qu'il est vraiment toutes les

00:06:14

lignes de notre tableau pour pouvoir

00:06:16

justement calculer cette distribution,

00:06:17

donc on va aller sur le nom et

00:06:19

le code de la manifestation.

00:06:21

On va le placer ici pour ceux qui

00:06:23

ne savent pas coder en Python.

00:06:24

Je précise que vous n'aurez pas

00:06:25

besoin de le savoir puisque je

00:06:27

vais vous fournir le code.

00:06:28

C'est encore une fois c'est pour

00:06:29

tester le format et pour

00:06:30

ceux qui savent le faire,

00:06:32

vous pourrez vous amuser à

00:06:33

personnaliser ce qu'on va créer.

00:06:35

Donc on va déjà mettre

00:06:36

cette première colonne,

00:06:37

on va les rajouter le domaine.

00:06:40

Ici et on va rajouter le volume.

00:06:45

De participants.

00:06:49

Voilà participants 2018.

00:06:52

Voilà et donc là, qu'est-ce qu'il a fait ?

00:06:55

Et bien il m'a ouvert un champ,

00:06:57

donc là on va aller l'agrandir un petit peu,

00:07:00

potentiellement mourir un bloc note.

00:07:05

Alors là, il va carrément m'ouvrir

00:07:06

Visual Studio donc c'est un logiciel

00:07:07

de traitement de code donc vous avez

00:07:09

pas forcément besoin de l'installer.

00:07:10

Dans tous les cas il va vous afficher

00:07:12

un petit peu le code source de ce qu'on

00:07:15

cherche à intégrer et donc à partir de là

00:07:18

donc il m'indique que Eh bien le code.

00:07:21

Alors je crois que ça cause du zoom.

00:07:23

J'ai un petit peu du mal, c'est dommage.

00:07:25

Alors un instant je vais juste régler

00:07:28

ça parce que là avec le zoom sur l'écran

00:07:30

je ne peux pas accéder à la suite OK c'est

00:07:33

bon donc là j'ai juste aller rentrer

00:07:35

voilà comme ça et je vais pouvoir aller.

00:07:37

Chercher le code que je vous

00:07:39

ai également fournir,

00:07:39

donc aller chercher

00:07:41

dans les petits blocs-notes que j'ai dans

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les petits fichiers de texte que j'ai

00:07:44

Rajoutés dans le dossier

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des festivals et donc on va aller chercher

00:07:48

notre appel qui va aller permettre de

00:07:51

générer notre visuel et je vais quand

00:07:53

même un petit peu vous détailler le code.

00:07:55

Pour ceux que ça intéresse.

00:08:00

Ah non. On va le placer ici.

00:08:04

Et on va l'exécuter pour voir si tout

00:08:06

fonctionne et après je vous l'explique.

00:08:11

Donc, c'est à l'aide du bouton Play

00:08:13

qu'on va lancer la visualisation.

00:08:19

Alors là j'ai un petit souci

00:08:21

donc typiquement quand on a un

00:08:23

petit problème, on va pouvoir

00:08:24

cliquer ici sur voir les détails.

00:08:29

Alors oui, c'est tout à fait puisque

00:08:31

là j'avais pris déjà un code

00:08:33

mais je n’ai pas totalement appelé

00:08:34

les colonnes de la même manière

00:08:37

parce que là typiquement ici.

00:08:38

Donc vous, évidemment,

00:08:39

je corrigerai la valeur,

00:08:40

on va placer, participant.

00:08:47

2018, on va en profiter pour vérifier donc,

00:08:48

le domaine c'est bon et pour le reste

00:08:51

c'est okay donc on va relancer ça.

00:08:56

Voilà donc notre magnifique visualisation.

00:09:00

Qui est là ? On va juste le relancer

00:09:02

pour qu'il soit à la bonne taille.

00:09:03

Parce qu'en réalité,

00:09:04

ça c'est une image ?

00:09:05

Là, pour le coup,

00:09:06

on n'aura aucune interaction

00:09:06

possible avec le visuel.

00:09:08

Ce qui va en gros intégrer un jpeg quoi.

00:09:10

Une photo et alors ?

00:09:11

Pour vous détailler un petit peu

00:09:13

le code très rapidement on va

00:09:14

pas rentrer dans les détails.

00:09:15

La première étape,

00:09:16

ça va être importée des librairies qui

00:09:18

vont permettre de la visualisation de

00:09:20

données donc notamment matplotlib

00:09:21

qui est la base dans la matière,

00:09:23

on va importer une autre librairie

00:09:24

qui se base à la base sur Maps.

00:09:26

Clip qui s'appelle Seaborn et

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on va aller importer un thème,

00:09:30

donc un thème c'est tout simplement

00:09:31

les le style graphique qui va

00:09:33

s'afficher qui s'appelle White.

00:09:34

Bride et ensuite de ça,

00:09:37

on va aller intégrer du coup à

00:09:39

partir de la librairie

00:09:41

qu'on est allé chercher,

00:09:42

donc un une visualisation de

00:09:45

type Violine plot.

00:09:46

Ici on va lui préciser sur quel

00:09:48

jeu de données on est en train de

00:09:51

travailler et en réalité comment on

00:09:53

nous précise comme pour B Nous précise ici,

00:09:55

il a tout préparé en fait quand

00:09:57

je sélectionne ici les colonnes,

00:09:58

il m'a tout intégré dans une variable

00:10:00

qui s'appelle Dataset donc je lui

00:10:02

précise dataset et ensuite je lui précise

00:10:05

…

00:10:06

les colonnes que je souhaite utiliser,

00:10:08

donc l'axe des X c'est ce qui est ici.

00:10:11

Je vais utiliser le domaine

00:10:12

donc c'est ce qu'on voit ici.

00:10:14

Au niveau de l'axe des y les participants,

00:10:16

ça sera bah ça sera effectivement

00:10:18

les participants donc ça sera

00:10:20

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.

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Ce qu'on appelle les quartiers

00:11:21

sont beaucoup plus resserrés,

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donc ça c'est égal à quelque

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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

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n'est disponible qu’en Python.

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

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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.

00:00:00

So, wir sind fertig mit dem

00:00:03

Klassische Bassvisualisierungen

00:00:04

die wir in Power BI haben können,

00:00:06

Jetzt werden wir das alles angehen

00:00:08

was Brauch sein wird und wir werden angreifen

00:00:10

Also hier in ziemlich großen Stücken

00:00:11

Also für diejenigen, die es nicht sind

00:00:13

Alle interessieren sich für alles, was ist

00:00:15

Python-Code-Integration seit wir

00:00:16

hat dies bereits im Power Query-Teil getan.

00:00:18

Fühlen Sie sich frei, dies nicht zu tun

00:00:20

Treten Sie dorthin, weil es dort etwas ist

00:00:22

ziemlich technisch, also ist es nicht

00:00:24

Von allem Notwendigen, um den Kurs zu beenden, huh.

00:00:26

Wer also nicht lernen will

00:00:28

Funktionen im Zusammenhang mit

00:00:30

Python, weil Sie wissen

00:00:31

dass Sie sie nicht verwenden werden.

00:00:32

Sie können direkt überspringen

00:00:34

Beim nächsten Abschnitt zugreifen.

00:00:36

Nun, da dies gesagt ist,

00:00:37

Die Idee ist, dass wir die Möglichkeit haben,

00:00:40

Python-Code in eine Box einbetten,

00:00:43

also in einer Visualisierungsbox,

00:00:45

und damit in der Lage zu sein, mit

00:00:47

Dieser Code gibt es Visualisierung seiner Wahl.

00:00:49

Und das ist super interessant.

00:00:51

Wozu?

00:00:51

Denn in der Theorie,

00:00:52

mit Python,

00:00:53

Sie können jeden Typ

00:00:55

Visualisierung

00:00:55

weil es so viele Buchhandlungen gibt,

00:00:57

Es gibt so viele Ressourcen

00:00:58

dass wir alles tun können, was wir tun

00:01:00

will und daher von dort,

00:01:01

Nun, wir können von einem

00:01:04

Power BI-Bericht über diese Leistung dort.

00:01:06

Durch die visuelle Darstellung einer

00:01:08

Grafik und so wählte ich dort eine

00:01:11

Grafik, die eher hübsch als hübsch ist,

00:01:13

Ich mag den Begriff nicht, was die,

00:01:15

Visualisierung ist nicht

00:01:16

Es soll hübsch sein, aber

00:01:17

auf jeden Fall finde ich

00:01:18

Es ist hübsch, also sage ich es, wir

00:01:20

wird versuchen, Kästchen anzuzeigen, um

00:01:21

Schnurrhaare, weil das typischerweise

00:01:23

Es ist eine Visualisierung, die

00:01:24

ist standardmäßig nicht verfügbar

00:01:25

in meinem in Power BI.

00:01:27

Wir werden sehen, wie man herunterlädt

00:01:28

der Visuals aber in

00:01:29

In jedem Standardfall gibt es keine

00:01:30

ist nicht und daher obendrein

00:01:32

Ich habe nicht irgendeine Art von Box gewählt

00:01:35

mit Schnurrbart. Aber Boxen

00:01:37

mit einem Schnurrbart namens Violine,

00:01:39

Denn theoretisch

00:01:40

Es soll ein bisschen da sein

00:01:42

haben die Form einer Geige.

00:01:44

Ich lasse dich geben

00:01:45

Ihre Meinung dazu,

00:01:47

Aber auf jeden Fall gibt es eine

00:01:48

Aspekt ein wenig nett.

00:01:50

Was ist also der Zweck dieser

00:01:50

Kastenschnurrbärte?

00:01:51

Also hatte ich einen kleinen

00:01:52

Wenig gesprochen in der Einleitung.

00:01:53

Es gibt die Version

00:01:55

Zusammenfassung eines Histogramms,

00:01:56

d.h. Vertrieb

00:01:58

eines Wertes relativ zum

00:02:00

Anzahl der Beobachtungen

00:02:02

für jede Kategorie.

00:02:04

Und wir werden

00:02:06

jedes Mal 4 Ebenen in Bezug darauf,

00:02:08

Es wird also das Berühmte sein.

00:02:12

Die berühmten, entschuldigen Sie,

00:02:13

Als er darüber reden konnte, entschuldigen Sie mich.

00:02:16

Quartile, Quartile,

00:02:17

mit also der Mittellinie, die

00:02:19

stellt den Median dar und dann

00:02:21

Das Äußere, das

00:02:22

Minimal- und Maximalwerte.

00:02:24

Also im Grunde hier haben Sie den Median hier,

00:02:28

Sie haben Ihre Karte dort ein

00:02:30

anderes Quartil und dann hier die

00:02:31

Mindestwerte und Werte

00:02:33

Maximum und so wird es dies schaffen

00:02:35

hier ein wenig formen und mehr

00:02:37

Von da an werden wir in der Lage sein, es für

00:02:40

jeweils einer Kategoriespalte.

00:02:42

Es hat also weniger effektiv

00:02:44

Finesse als eins als ein Histogramm,

00:02:46

huh, da wir dort nicht wirklich

00:02:47

Die Details für jeden der Werte.

00:02:49

In jedem Fall wird es schwer zu lesen sein,

00:02:51

aber es ermöglicht Ihnen, schnell abzuschließen

00:02:53

Verteilungen zwischen ihnen huh.

00:02:54

Also im Grunde, je mehr diese Form ist

00:02:57

länglich und desto mehr Werte werden wir haben

00:02:59

heterogen und je mehr diese Form ist

00:03:02

verschärft und desto mehr werden die Werte homos sein.

00:03:06

Diese Visualisierungen sind also weniger

00:03:08

offensichtlich zu verstehen als ein Histogramm.

00:03:10

Ja, es ist wahr, also ist es notwendig, nicht

00:03:12

zögern, wenn Sie sie benutzen,

00:03:13

fügen Sie eine kleine Erklärung hinzu,

00:03:14

Was nicht jeder ist

00:03:16

nicht daran gewöhnt, sie zu lesen.

00:03:17

In welchem Fall könnten wir also

00:03:19

Verwenden Sie diese Visualisierungen dort?

00:03:21

So werden wir natürlich finden

00:03:22

Ein Fall für unsere Festivaldaten.

00:03:24

Es wäre zum Beispiel die Verteilung

00:03:26

Produkte nach Preis,

00:03:27

Da wäre es also interessant,

00:03:30

tatsächlich sehen, wie viele

00:03:31

Preise kosten zwischen 0 und 10€,

00:03:33

dann zwischen 10 und 20 et cetera.

00:03:35

Und zum Beispiel,

00:03:36

Studierende auch basierend auf

00:03:37

ihre Notizen und Menschen auch.

00:03:39

Nach Größe,

00:03:39

Wir können diese Art von Repräsentation dort haben

00:03:42

eine andere, mit der Sie vielleicht vertraut sind.

00:03:45

Dies sind die.

00:03:45

Also habe ich dort kein visuelles

00:03:48

aber das sind die LEs,

00:03:49

Alterspyramiden, wo Sie können

00:03:51

habe auch ein bisschen davon dies,

00:03:53

diese Art von Form,

00:03:54

wo wir für jedes der Zeitalter die haben werden.

00:03:56

Das Bevölkerungsvolumen und damit

00:03:57

Es kann ein wenig gehen, um zu erstellen

00:03:59

Diese berühmten Geigen,

00:04:00

Also dieses hier zum Beispiel

00:04:01

Gehen Sie nicht zu schlecht.

00:04:02

Kurz gesagt, fangen wir an

00:04:04

Also für diese Integration?

00:04:07

Zur Erinnerung: Wir haben es bereits getan

00:04:09

Installieren eines Python-Kernels

00:04:11

auf unserer Computerstation.

00:04:13

Für diejenigen, die dies nicht getan haben,

00:04:14

Ich verweise Sie auf den Teil

00:04:16

Power quéry, wo wir all dies tun

00:04:18

Einrichtungen, um insbesondere eine

00:04:19

Aufruf externer Daten über Python.

00:04:21

Hier werden wir also berücksichtigen, dass

00:04:22

Die Arbeit ist getan.

00:04:24

Wir werden zu unserem Vorstand zurückkehren.

00:04:28

Hier und wir werden sie hinzufügen.

00:04:30

Ein neuer Tab hier

00:04:31

Wir werden Anrufe tätigen.

00:04:35

In Python. Hier und wir werden in der Lage sein,

00:04:40

Beginnen Sie, unsere Elemente hinzuzufügen,

00:04:42

Also gehen wir hierher.

00:04:44

Klicken Sie auf unser Python. Wir werden fragen,

00:04:48

Er wird uns fragen, ob wir

00:04:50

Skriptvisualisierungen aktivieren,

00:04:52

Also im Grunde ist es ein bisschen eins,

00:04:53

eine Sicherheits-Firewall, so dass es keine

00:04:55

wirklich Problem, es zu tun.

00:04:56

Also werden wir es hier aktivieren.

00:04:58

Und dort werden wir das Feld haben

00:05:01

der Arbeit und hier haben wir

00:05:03

den Python-Editor und

00:05:05

Besonders hier die Fähigkeit zu gehen.

00:05:10

Machen Sie eine kleine Anpassung,

00:05:12

Also werden wir einfach nachsehen

00:05:14

Ein kleines Frontelement.

00:05:16

Hier werden wir also überprüfen, ob

00:05:19

In Bezug auf Skripte haben wir immer

00:05:21

unsere Ressource, die heißt,

00:05:23

Es kann also eine Abkürzung sein

00:05:24

interessant, wenn Sie wollen

00:05:25

Überprüfen Sie also noch einmal.

00:05:26

Zur Erinnerung, wenn Sie nicht zu viel sehen

00:05:28

Wovon ich rede, schicke ich dir zurück

00:05:29

zum Teil über Power Quéry.

00:05:32

Und obendrein werden wir plötzlich in der Lage sein,

00:05:34

Gehen Sie ein wenig größer als dieser Bereich.

00:05:36

Also, wenn er will,

00:05:38

Oh hop, ich nehme es zurück und wir werden

00:05:42

in der Lage sein, mit der Arbeit zu beginnen.

00:05:44

Über unsere Werte.

00:05:47

Und so dafür, Nun, definitiv,

00:05:49

Es fällt mir schwer, ihn auszuwählen.

00:05:50

Wir werden ihm schon sagen, auf welchem Typ

00:05:51

von Daten, mit denen wir arbeiten wollen,

00:05:52

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

00:05:57

Verteilung der Werte basierend auf.

00:06:01

Nach unseren Gesamttabellen

00:06:05

und zwar den Namen und den Code von

00:06:07

die Veranstaltung,

00:06:08

die Domäne und das Volumen von

00:06:10

Teilnehmer auf 2018, so dass wir bereits,

00:06:12

Wir werden ihm das geben, weil das die Idee ist.

00:06:13

Ist es, dass es wirklich alles ist, was die

00:06:14

Zeilen unserer Tabelle, um in der Lage zu sein,

00:06:16

diese Verteilung genau berechnen,

00:06:17

Also gehen wir auf den Namen und

00:06:19

Der Code des Ereignisses.

00:06:21

Wir werden es hier für diejenigen platzieren, die

00:06:23

Ich weiß nicht, wie man in Python programmiert.

00:06:24

Ich gebe an, dass Sie nicht haben

00:06:25

müssen wissen, da ich

00:06:27

Ich werde Ihnen den Code zur Verfügung stellen.

00:06:28

Es ist wieder für

00:06:29

Testen Sie das Format und für

00:06:30

diejenigen, die wissen, wie es geht,

00:06:32

Sie können Spaß haben bei

00:06:33

Passen Sie an, was wir erstellen werden.

00:06:35

Wir werden also bereits

00:06:36

Diese erste Spalte,

00:06:37

Wir fügen ihnen die Domain hinzu.

00:06:40

Hier und wir werden das Volumen hinzufügen.

00:06:45

Teilnehmer.

00:06:49

Das sind die Teilnehmer von 2018.

00:06:52

Was hat er also getan?

00:06:55

Nun, er öffnete ein Feld für mich,

00:06:57

Also hier werden wir es ein wenig vergrößern,

00:07:00

möglicherweise sterben ein Notizblock.

00:07:05

Dort wird er mich also direkt öffnen

00:07:06

Visual Studio, also ist es eine Software

00:07:07

Code-Verarbeitung, so dass Sie

00:07:09

Keine Notwendigkeit, es zu installieren.

00:07:10

In jedem Fall werden Sie angezeigt

00:07:12

ein bisschen der Quellcode von dem, was wir

00:07:15

strebt die Integration an und damit von dort aus

00:07:18

so sagt es mir, dass Nun, der Code.

00:07:21

Also denke ich, dass es Zoom verursacht.

00:07:23

Ich habe ein bisschen Probleme, es ist eine Schande.

00:07:25

Also lasse ich mich einen Moment einfach nieder

00:07:28

Das, weil es dort mit dem Zoom auf dem Bildschirm

00:07:30

Ich kann nicht auf die Suite zugreifen OK, es ist

00:07:33

naja, da bin ich einfach zurückgegangen

00:07:35

So ist es und ich werde gehen können.

00:07:37

Suchen Sie nach dem Code, den ich Ihnen sage

00:07:39

Ich biete auch,

00:07:39

Also gehen Sie und schauen Sie in der in der

00:07:41

in den kleinen Notizbüchern, die ich in

00:07:43

die kleinen Textdateien, die ich habe

00:07:44

im Ordner von DES hinzugefügt,

00:07:46

Festivals und so werden wir für

00:07:48

Unser Aufruf, der es ermöglicht,

00:07:51

Generieren Sie unsere visuellen und ich werde, wenn

00:07:53

sogar ein bisschen detailliert den Code.

00:07:55

Für Interessierte.

00:08:00

Oh nein. Wir werden es hier platzieren.

00:08:04

Und wir werden es laufen lassen, um zu sehen, ob alles

00:08:06

funktioniert und dann erkläre ich es Ihnen.

00:08:11

Also, es verwendet den Play-Button

00:08:13

eh wir werden mit der Visualisierung beginnen.

00:08:19

Also hier habe ich ein kleines Problem

00:08:21

So typischerweise, wenn Sie eine

00:08:23

Kleines Problem, wir werden in der Lage sein,

00:08:24

Klicken Sie hier, um Details zu sehen.

00:08:29

Also ja, es ist ziemlich seit

00:08:31

dort hatte ich schon einen Code genommen

00:08:33

aber ich habe nicht ganz angerufen

00:08:34

Spalten auf die gleiche Weise

00:08:37

weil es hier typisch ist.

00:08:38

Sie haben also offensichtlich

00:08:39

Ich werde den Wert korrigieren,

00:08:40

Wir werden platzieren, Teilnehmer.

00:08:47

2018 werden wir die Gelegenheit nutzen, dies zu überprüfen,

00:08:48

Die Domain ist gut und für den Rest

00:08:51

Es ist okay, also werden wir das wiederbeleben.

00:08:56

Das ist also unsere schöne Visualisierung.

00:09:00

Wer ist da? Wir werden es einfach wiederbeleben

00:09:02

damit es die richtige Größe hat.

00:09:03

Denn in Wirklichkeit

00:09:04

Das ist ein Bild, oder?

00:09:05

Dort, für einmal,

00:09:06

Wir werden keine Interaktion haben

00:09:06

möglich mit dem visuellen huh.

00:09:08

Was im Grunde ein jpeg integrieren wird.

00:09:10

Ein Foto na und?

00:09:11

Um ein wenig ins Detail zu gehen

00:09:13

Den Code sehr schnell werden wir

00:09:14

Ich gehe nicht ins Detail.

00:09:15

Der erste Schritt,

00:09:16

Es wird aus Buchhandlungen importiert, die

00:09:18

ermöglicht die Visualisierung von

00:09:20

Daten wie insbesondere Matplotlib eh

00:09:21

die die Grundlage in der Materie ist,

00:09:23

Wir importieren eine weitere Bibliothek

00:09:24

die auf Maps basiert.

00:09:26

Clip namens Seaborn und

00:09:28

Wir importieren ein Thema,

00:09:30

Ein Thema ist also einfach

00:09:31

Der Grafikstil, der geht

00:09:33

Display, das weiß genannt wird.

00:09:34

Zaumzeug und dann daraus,

00:09:37

Wir werden uns plötzlich integrieren, um

00:09:39

aus der Bibliothek, die wir haben,

00:09:41

die wir gesucht haben,

00:09:42

also eine Visualisierung von

00:09:45

Typ Violine plot.

00:09:46

Hier werden wir ihm sagen, auf welcher

00:09:48

Datensatz, den wir gerade erstellen

00:09:51

Arbeit und in der Realität, wie man

00:09:53

spezifiziert uns wie für B Wir spezifizieren hier,

00:09:55

Er bereitete eigentlich alles vor, als

00:09:57

Ich wähle hier die Spalten aus,

00:09:58

Er integrierte alles in eine Variable

00:10:00

was Dataset genannt wird, also gebe ich ihm

00:10:02

Gibt Dataset an, und dann gebe ich ihm an.

00:10:05

Die die,

00:10:06

die Spalten, die ich verwenden möchte,

00:10:08

also ist die X-Achse das, was hier ist.

00:10:11

Ich werde die Domain verwenden

00:10:12

Das ist es, was wir hier sehen.

00:10:14

Auf der Ebene der y-Achse die Teilnehmer,

00:10:16

Es wird bah sein, es wird in der Tat sein

00:10:18

Die Teilnehmer, so wird es

00:10:20

numerische Werte.

00:10:22

Ich möchte die

00:10:24

Werte et cetera und und was ist

00:10:26

Was habe ich sonst noch gemacht?

00:10:27

Bah nicht viel, huh.

00:10:30

Wenn ich gerade eine

00:10:32

Rotation auf der auf der,

00:10:35

über die Legende der Seen von X

00:10:36

damit wir den Platz haben für

00:10:38

Fügen Sie die Titel hinzu, sonst nicht

00:10:40

passte nicht rein, also muss ich einfach

00:10:41

Fügen Sie 45° hier auf diese Steuern dort hinzu

00:10:44

Und so bekommen wir das Großartige.

00:10:47

Diese großartige,

00:10:48

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

00:10:59

der Teilnehmerzahl für

00:11:01

Jede der Domänen und daher

00:11:03

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.

00:11:19

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

00:11:36

Sie brauchen es wirklich,

00:11:37

Betten Sie eine Visualisierung ein, die

00:11:38

ist nur in Python verfügbar.

00:00:00

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

00:00:13

Todos interesados en todo lo que es

00:00:15

Integración de código Python desde que

00:00:16

ya lo ha hecho en la parte Power Query.

00:00:18

Siéntase libre de no hacer esto

00:00:20

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.

00:00:26

Así que los que no quieren aprender

00:00:28

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

00:01:11

gráfico que es bastante bonito,

00:01:13

No me gusta el término lo que,

00:01:15

La visualización no es

00:01:16

hay que ser bonito pero

00:01:17

en cualquier caso encuentro

00:01:18

Es bonito, así que lo digo, nosotros

00:01:20

intentará mostrar cuadros para

00:01:21

bigotes porque eso típicamente

00:01:23

Es una visualización que

00:01:24

no está disponible de forma predeterminada

00:01:25

en mi en Power BI.

00:01:27

Veremos cómo descargar

00:01:28

de las imágenes pero en

00:01:29

cualquier caso predeterminado no hay

00:01:30

no es y, por lo tanto, además de eso.

00:01:32

Elegí no cualquier tipo de caja

00:01:35

con bigote. Pero cajas

00:01:37

con un bigote llamado violín,

00:01:39

Porque, en teoría,

00:01:40

Se supone que debe estar un poco allí

00:01:42

tienen la forma de un violín.

00:01:44

Te dejaré dar

00:01:45

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?

00:01:51

Así que tuve uno pequeño

00:01:52

Poco hablado en la introducción.

00:01:53

Da la versión

00:01:55

resumen de un histograma,

00:01:56

es decir, distribución

00:01:58

de un valor relativo a la

00:02:00

Número de observaciones

00:02:02

para cada categoría.

00:02:04

Y vamos a tener

00:02:06

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,

00:02:17

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

00:02:30

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

00:03:08

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.

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

00:02:30

ander kwartiel en dan hier de

00:02:31

Minimumwaarden en -waarden

00:02:33

maximaal en dus gaat het dit creëren

00:02:35

vorm een beetje hier en meer

00:02:37

Van daaruit zullen we het kunnen doen voor

00:02:40

elk van een categoriekolom.

00:02:42

Het heeft dus minder effectief

00:02:44

finesse dan één dan een histogram,

00:02:46

huh, want daar zullen we niet echt hebben

00:02:47

de details voor elk van de waarden.

00:02:49

In ieder geval zal het moeilijk zijn om te lezen,

00:02:51

maar het stelt u in staat om snel te voltooien

00:02:53

verdelingen tussen hen hè.

00:02:54

Dus eigenlijk hoe meer deze vorm is

00:02:57

langwerpig en hoe meer waarden we zullen hebben

00:02:59

heterogeen en hoe meer deze vorm is

00:03:02

aangescherpt en hoe meer de waarden homos zullen zijn.

00:03:06

Deze visualisaties zijn dus minder

00:03:08

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,

00:03:13

voeg een beetje uitleg toe,

00:03:14

Wat niet iedereen is

00:03:16

niet gewend om ze te lezen.

00:03:17

Dus in welk geval zouden we

00:03:19

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.

00:03:26

producten naar prijs,

00:03:27

Dus daar zou het interessant zijn om

00:03:30

zie eigenlijk hoeveel

00:03:31

prijzen kosten tussen 0 en 10€,

00:03:33

dan tussen de 10 en 20, et cetera.

00:03:35

En bijvoorbeeld:

00:03:36

studenten ook op basis van

00:03:37

hun noten en mensen ook.

00:03:39

Op grootte,

00:03:39

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.

00:03:48

maar dit zijn de LEs,

00:03:49

leeftijdspiramides waar je kunt

00:03:51

heb ook een beetje van dit,

00:03:53

dit type vorm,

00:03:54

waar we voor elk van de leeftijden de zullen hebben.

00:03:56

Het bevolkingsvolume en dus

00:03:57

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.

00:04:02

Kortom, laten we beginnen

00:04:04

Dus voor deze integratie dan?

00:04:07

Ter herinnering, we hebben het al gedaan

00:04:09

Een Python-kernel installeren

00:04:11

op onze op onze computer station.

00:04:13

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

00:04:19

het aanroepen van externe gegevens via Python.

00:04:21

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.

00:04:35

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

00:10:36

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.

00:00:00

Então, nós terminamos com o

00:00:03

visualizações de graves clássicas

00:00:04

que podemos ter no Power BI,

00:00:06

Agora vamos abordar tudo isso

00:00:08

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.

00:00:18

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.

00:00:26

Então, aqueles que não querem aprender

00:00:28

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

00:00:40

incorporar código Python em uma caixa,

00:00:43

assim, em uma caixa de visualização,

00:00:45

e, portanto, para 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 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,

00:01:13

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.

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,

00:04:42

Więc pójdziemy tutaj.

00:04:44

Kliknij na naszego Pythona. Zapytamy,

00:04:48

Zapyta nas, czy chcemy

00:04:50

Włącz wizualizacje skryptów,

00:04:52

Więc w zasadzie jest to trochę jeden,

00:04:53

zapora bezpieczeństwa, więc nie ma

00:04:55

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

00:05:03

edytor Python i

00:05:05

Zwłaszcza tutaj możliwość przejścia.

00:05:10

Zrób trochę dostosowywania,

00:05:12

Więc po prostu pójdziemy sprawdzić

00:05:14

Mały element przedni.

00:05:16

Więc tutaj to sprawdzimy

00:05:19

Jeśli chodzi o skrypty, zawsze mamy

00:05:21

nasz zasób, który jest nazywany,

00:05:23

Więc może to być skrót

00:05:24

ciekawe, jeśli chcesz

00:05:25

Więc sprawdź ponownie.

00:05:26

Przypominamy, że jeśli nie widzisz zbyt wiele

00:05:28

To, o czym mówię, odsyłam cię z powrotem

00:05:29

do części dotyczącej Power Quéry.

00:05:32

A na dodatek, nagle, będziemy mogli

00:05:34

Idź trochę większy ten obszar.

00:05:36

Tak więc, jeśli chce,

00:05:38

Och, hop, biorę to z powrotem i będziemy

00:05:42

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

00:06:07

wydarzenie,

00:06:08

domena i wolumen

00:06:10

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.

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।

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.

00:00:00

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.

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

00:08:34

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

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uma visualização em python,

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então claramente não é o

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Mais simples hein, claro hein, hein,

00:11:32

Mas estamos aqui para ser exaustivos

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e, potencialmente, você

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pode muito quando

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você realmente precisa disso,

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Integre uma visualização que

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só está disponível em Python.

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