Manvirender Singh Rawat possède plus de 17 ans d'expérience diversifiée et est capable de produire des résultats innovants et exceptionnels. Il a occupé des postes de direction où il a réalisé avec succès plusieurs projets aux niveaux national et international. Manvirender a rejoint Cynoteck en tant que consultant en science des données. Il possède une expérience diversifiée dans l’analyse de données, la visualisation et l’analyse avancée. Il En savoir plus
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Machine Learning avec Power BI : libérer le potentiel
Machine Learning ainsi que Intelligence artificielle est une révolution technologique. Son mécanisme et sa dynamique s'améliorent en termes de meilleure analyse des données. Avec l'aide d'outils innovants tels que Power BI, l'ensemble de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique est devenu incroyablement plus facile.
Il existe de nombreuses plates-formes qui utilisent le potentiel de ML et IA. Que ce soit pour faciliter les tâches ou gagner du temps, ces outils sont incroyablement utiles.
Power BI – expliqué
Une plate-forme d'intelligence d'affaires (BI) appelée Microsoft Power BI offre des capacités d'agrégation, d'analyse, de visualisation et de partage de données aux utilisateurs professionnels non techniques. Les utilisateurs habitués à utiliser Excel devraient trouver l'interface utilisateur de Power BI très intuitive.
De plus, grâce à l'interaction étroite de Power BI avec d'autres produits Microsoft, peu de formation initiale est nécessaire pour utiliser cette puissante application en libre-service.
Comme maintenant, Machine Learning a été intégré à Power BI, vous pouvez facilement implémenter des modèles prédictifs.
Dans ce blog, nous aborderons en détail les fonctionnalités d'apprentissage automatique de Power BI et expliquerons comment appliquer l'apprentissage automatique à une Power BI :
Power BI peut-il être exploité pour l'apprentissage automatique ?
Dans le paysage en constante évolution de l'analyse de données, Power BI se dresse comme une formidable entreprise outil de renseignement. Au-delà de ses prouesses en matière de visualisation de données, une question se pose : Power BI peut-il transcender ses frontières et plonger dans le monde fascinant du Machine Learning ?
La réponse est un retentissant "Oui!" Power BI facilite non seulement la la mise en oeuvre of Modèles d'apprentissage automatique mais habilite également les utilisateurs dans divers autres processus critiques. De la création et de l'exécution de flux de données pour la formation de modèles à la formation directe de modèles dans Power BI Desktop, les possibilités sont illimitées.
De plus, Power BI dispose d'une capacité d'apprentissage automatique automatisé (AutoML), automatisant la création de modèles d'apprentissage automatique pour une efficacité accrue.
L'intégration de Power BI et de Machine Learning ouvre une passerelle vers des informations basées sur les données et des capacités prédictives, dotant les décideurs d'un ensemble d'outils puissants pour propulser leurs entreprises vers de nouveaux sommets.
Comment utiliser Machine Learning dans Power BI Desktop ?
Tirer parti de l'incroyable potentiel de Machine Learning in Power BI Desktop est plus accessible que vous ne le pensez. En suivant les étapes ci-dessous, vous pouvez facilement utiliser apprentissage automatique dans Power BI:
[intégrer l'image]
Prétraitez vos données : Avant de commencer à créer votre modèle d'apprentissage automatique, vous devez prétraiter vos données. Le processus de prétraitement comprend le nettoyage, l'alternance et l'organisation de vos données pour le processus de formation du modèle. L'éditeur Power Query dans Power BI Desktop peut vous aider dans cette étape.
Ajoutez un modèle d'apprentissage automatique : Après avoir prétraité vos données, vous pouvez ajouter un modèle d'apprentissage automatique à votre Power BI Desktop. Onglet Accueil > Obtenir des données > MLS (services d'apprentissage automatique). En effectuant ces étapes, on peut construire un apprentissage automatique via Python.
Former le modèle : Une fois que vous avez ajouté un modèle d'apprentissage automatique, vous pouvez commencer à entraîner le modèle à l'aide de vos données prétraitées. Vous pourrez alors prévoir les choses en fonction de vos données. Un modèle d'apprentissage automatique peut être créé automatiquement à l'aide de l'outil d'apprentissage automatique (AutoML) Fonctionnalité.
Appliquez le modèle ML : Une fois votre modèle formé, vous pouvez utiliser le bouton Appliquer le modèle ML pour appliquer le modèle à vos données. Cela vous permettra de faire des prédictions sur vos données et de visualiser les résultats dans Power BI.
En incorporant l'apprentissage automatique dans vos analyses Power BI, vous vous lancez dans un voyage instructif, extrayez des informations précieuses et renforcez les décisions basées sur les données comme jamais auparavant.
Power BI possède en effet des capacités d'IA remarquables qui peuvent révolutionner votre parcours d'analyse de données. Une caractéristique remarquable est la Apprentissage automatique automatisé (AutoML) fonctionnalité au sein Power BI Desktop, vous permettant de créer automatiquement et sans effort des modèles d'apprentissage automatique.
Cet outil de pointe permet non seulement de gagner un temps précieux, mais également de réduire les coûts, car le modèle est généré automatiquement sans efforts manuels.
Un autre aspect convaincant des prouesses de l'IA de Power BI réside dans sa capacité à former des modèles à l'aide de données historiques. En tirant parti des données passées, vous pouvez développer de puissants modèles prédictifs qui fournissent des informations précieuses et des prévisions sur les tendances et les modèles futurs.
Comment Power BI peut-il tirer parti de l'apprentissage automatique avec Python ?
Power BI ouvre de nouveaux horizons dans l'analyse et la visualisation des données en intégrant de manière transparente Python dans son écosystème.
Python, un langage de programmation largement acclamé pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique, trouve un compagnon idéal dans Power BI.
Avec l'incorporation de Python, Power BI devient un outil encore plus puissant pour explorer les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données, offrant aux utilisateurs des capacités et des informations inégalées.
La collaboration entre Power BI et Python crée un duo puissant qui permet professionnels des données pour démêler des ensembles de données complexes, découvrir des modèles et prendre des décisions basées sur les données avec une précision et une efficacité maximales.
La dernière intégration dans Power BI Desktop permet une amélioration intéressante - l'inclusion de scripts Python dans votre flux de données.
Cela signifie que vous pouvez désormais exploiter tout le potentiel de L'analyse de données de Python et des capacités de visualisation directement dans Power BI. En intégrant Python de manière transparente, vous accédez à une vaste gamme de bibliothèques et d'outils spécialement conçus pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Avec la capacité de développer et d'exécuter sans effort Scripts Python directement dans Power BI Desktop, explorer les possibilités illimitées de l'analyse des données et des informations prédictives n'a jamais été aussi simple. Libérez la puissance de Python en tandem avec Power BI et élevez vos efforts axés sur les données vers de nouveaux sommets d'efficacité et de précision.
Créez des modèles Machine Learning dans Power BI avec Python :
Python peut être utilisé pour créer des modèles d'apprentissage automatique que Power BI peut utiliser. Par exemple, vous pouvez développer et former un modèle d'apprentissage automatique utilisant le sci-kit de Python-learn module, puis importez le modèle dans Power BI pour l'utiliser pour des tâches d'analyse et de visualisation de données.
Pour les développeurs de logiciels et les analystes de données, cette connexion crée une plate-forme puissante pour l'analyse et la visualisation des données et crée une multitude de nouvelles opportunités.
Le potentiel de Python dans l'apprentissage automatique :
Python est un outil efficace pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique, et son intégration à Power BI offre encore plus de possibilités aux développeurs de logiciels et aux analystes de données.
Vous pouvez bénéficier des nombreuses bibliothèques et outils que l'écosystème Python a à offrir pour l'apprentissage automatique et l'analyse des données en intégrant Python dans Power BI.
Power BI et Python fournissent une plate-forme robuste pour l'analyse et la visualisation des données, avec de nombreuses possibilités d'explorer et de générer de nouvelles informations sur vos données, que vous soyez un analyste de données expérimenté ou un novice.
Améliorer les performances de Power BI avec l'apprentissage automatique :
On peut incorporer un modèle d'apprentissage automatique dans PowBI Desktop après l'avoir créé dans l'éditeur Power Query ou Python. Il s'agit d'une procédure simple qui ne nécessite que quelques étapes.
Entraînement de modèle à l'aide de données historiques
Afin d'utiliser le modèle ML dans Power BI, la première étape consiste à former le modèle pour l'utilisation des données historiques.
Ce processus implique la création d'un jeu de données de formation, un ensemble de données utilisé pour former le modèle. L'ensemble de données d'apprentissage doit contenir les données que le modèle utilisera pour faire des prédictions, telles que les données sur les clients ou les ventes.
Utilisation de Power BI
Une fois votre modèle d'apprentissage automatique formé, vous pouvez l'utiliser immédiatement dans Power BI Desktop. Utiliser les "Appliquer le modèle ML" bouton pour y parvenir.
Vous pouvez utiliser le modèle dans Power BI Desktop immédiatement en cliquant sur ce bouton, qui se trouve dans l'éditeur Power Query.
Appliquer le modèle ML
L'application d'un modèle d'apprentissage automatique à vos données est simple en utilisant le "Appliquer le modèle ML" dans Power BI Desktop.
Tout ce que vous avez à faire est de cliquer sur le bouton, de choisir le modèle que vous souhaitez utiliser, puis de l'appliquer à vos données. Sur la base des données, le modèle produira automatiquement des prédictions, et Power BI Desktop montrera les résultats.
Le modèle de prédiction
Une forme de modèle d'apprentissage automatique connue sous le nom de "modèle de prédiction binaire" est utilisé pour prévoir des résultats binaires, par exemple si un client achèterait ou non un produit.
"Appliquer le modèle ML" dans Power BI Desktop peut être utilisé pour appliquer ce type de modèle, qui est fréquemment utilisé dans le marketing et les ventes. Dans Power BI, un modèle de prédiction binaire peut vous aider à apprendre des choses importantes sur vos données.
Utilisation du service Power BI pour afficher le modèle et sa sortie
Vous devez aller au Modèles d'apprentissage automatique onglet Service Power BI pour afficher le modèle et sa sortie. À partir de là, vous pouvez choisir le modèle que vous souhaitez afficher pour obtenir la sortie, qui comprend des mesures de performance et de précision.
L'incorporation de l'apprentissage automatique dans Power BI présente de nombreux avantages pour l'analyse et la visualisation des données. Power BI et l'apprentissage automatique peuvent vous aider à prendre de meilleures décisions concernant vos données, que vous soyez développeur de logiciels ou analyste de données. Pour mieux comprendre comment vous pouvez utiliser vos données, nous vous conseillons vivement d'étudier les capacités de Power BI pour l'apprentissage automatique et son interaction avec Python.
Pour que le machine learning soit efficace, beaucoup de données doivent être traitées. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'actualisation incrémentielle de Power BI pour améliorer la vitesse de l'outil avec des ensembles de données aussi volumineux. Pour simplifier votre processus d'apprentissage automatique, assurez-vous de rechercher comment activer les mises à jour progressives dans Power BI.
Questions fréquemment posées:
Q. Puis-je utiliser Machine Learning avec Power BI ?
Oui, Power BI prend en charge l'intégration de Machine Learning, ce qui vous permet de créer et d'appliquer des modèles prédictifs directement dans la plateforme.
Q. Comment ajouter un modèle Machine Learning dans Power BI ?
Vous pouvez ajouter un modèle Machine Learning en accédant à l'onglet Accueil, en cliquant sur Obtenir des données et en sélectionnant Machine Learning Services (Python) pour créer votre modèle à l'aide de Python.
Q. Power BI inclut-il des fonctionnalités d'apprentissage automatique automatique (AutoML) ?
Oui, Power BI inclut AutoML, ce qui vous permet de générer automatiquement des modèles Machine Learning et d'économiser du temps et des ressources dans le processus.
Q. Puis-je appliquer un modèle Machine Learning formé à mes données dans Power BI ?
Absolument! Après avoir formé votre modèle, utilisez simplement le bouton "Appliquer le modèle ML" dans Power BI Desktop pour faire des prédictions et visualiser les résultats.
Q. Comment puis-je optimiser les performances de Power BI pour les grands ensembles de données Machine Learning ?
Pour améliorer les performances avec des données substantielles, utilisez la fonctionnalité d'actualisation incrémentielle dans Power BI, ce qui simplifie vos projets Machine Learning.
Machine Learning ainsi que Intelligence artificielle est une révolution technologique. Son mécanisme et sa dynamique s'améliorent en termes de meilleure analyse des données. Avec l'aide d'outils innovants tels que Power BI, l'ensemble de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique est devenu incroyablement plus facile.
Il existe de nombreuses plates-formes qui utilisent le potentiel de ML et IA. Que ce soit pour faciliter les tâches ou gagner du temps, ces outils sont incroyablement utiles.
Une plate-forme d'intelligence d'affaires (BI) appelée Microsoft Power BI offre des capacités d'agrégation, d'analyse, de visualisation et de partage de données aux utilisateurs professionnels non techniques. Les utilisateurs habitués à utiliser Excel devraient trouver l'interface utilisateur de Power BI très intuitive.
De plus, grâce à l'interaction étroite de Power BI avec d'autres produits Microsoft, peu de formation initiale est nécessaire pour utiliser cette puissante application en libre-service.
Comme maintenant, Machine Learning a été intégré à Power BI, vous pouvez facilement implémenter des modèles prédictifs.
Dans ce blog, nous aborderons en détail les fonctionnalités d'apprentissage automatique de Power BI et expliquerons comment appliquer l'apprentissage automatique à une Power BI :
Power BI peut-il être exploité pour l'apprentissage automatique ?
Dans le paysage en constante évolution de l'analyse de données, Power BI se dresse comme une formidable entreprise outil de renseignement. Au-delà de ses prouesses en matière de visualisation de données, une question se pose : Power BI peut-il transcender ses frontières et plonger dans le monde fascinant du Machine Learning ?
La réponse est un "Oui!" Power BI facilite non seulement la la mise en oeuvre of Modèles d'apprentissage automatique mais habilite également les utilisateurs dans divers autres processus critiques. De la création et de l'exécution de flux de données pour la formation de modèles à la formation directe de modèles dans Power BI Desktop, les possibilités sont illimitées.
De plus, Power BI dispose d'une capacité d'apprentissage automatique automatisé (AutoML), automatisant la création de modèles d'apprentissage automatique pour une efficacité accrue.
L'intégration de Power BI et de Machine Learning ouvre une passerelle vers des informations basées sur les données et des capacités prédictives, dotant les décideurs d'un ensemble d'outils puissants pour propulser leurs entreprises vers de nouveaux sommets.
Comment utiliser Machine Learning dans Power BI Desktop ?
Tirer parti de l'incroyable potentiel de Machine Learning in Power BI Desktop est plus accessible que vous ne le pensez. En suivant les étapes ci-dessous, vous pouvez facilement utiliser apprentissage automatique dans Power BI:
Copier l'infographie
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Prétraitez vos données : Avant de commencer à créer votre modèle d'apprentissage automatique, vous devez prétraiter vos données. Le processus de prétraitement comprend le nettoyage, l'alternance et l'organisation de vos données pour le processus de formation du modèle. L'éditeur Power Query dans Power BI Desktop peut vous aider dans cette étape.
Ajoutez un modèle d'apprentissage automatique : Après avoir prétraité vos données, vous pouvez ajouter un modèle d'apprentissage automatique à votre Power BI Desktop. Onglet Accueil > Obtenir des données > MLS (services d'apprentissage automatique). En effectuant ces étapes, on peut construire un apprentissage automatique via Python.
Former le modèle : Une fois que vous avez ajouté un modèle d'apprentissage automatique, vous pouvez commencer à entraîner le modèle à l'aide de vos données prétraitées. Vous pourrez alors prévoir les choses en fonction de vos données. Un modèle d'apprentissage automatique peut être créé automatiquement à l'aide de l'outil d'apprentissage automatique (AutoML) Fonctionnalité.
Appliquez le modèle ML : Une fois votre modèle formé, vous pouvez utiliser le bouton Appliquer le modèle ML pour appliquer le modèle à vos données. Cela vous permettra de faire des prédictions sur vos données et de visualiser les résultats dans Power BI.
En incorporant l'apprentissage automatique dans vos analyses Power BI, vous vous lancez dans un voyage instructif, extrayez des informations précieuses et renforcez les décisions basées sur les données comme jamais auparavant.
Power BI possède en effet des capacités d'IA remarquables qui peuvent révolutionner votre parcours d'analyse de données. Une caractéristique remarquable est la Apprentissage automatique automatisé (AutoML) fonctionnalité au sein Power BI Desktop, vous permettant de créer automatiquement et sans effort des modèles d'apprentissage automatique.
Cet outil de pointe permet non seulement de gagner un temps précieux, mais également de réduire les coûts, car le modèle est généré automatiquement sans efforts manuels.
Un autre aspect convaincant des prouesses de l'IA de Power BI réside dans sa capacité à former des modèles à l'aide de données historiques. En tirant parti des données passées, vous pouvez développer de puissants modèles prédictifs qui fournissent des informations précieuses et des prévisions sur les tendances et les modèles futurs.
Comment Power BI peut-il tirer parti de l'apprentissage automatique avec Python ?
Power BI ouvre de nouveaux horizons dans l'analyse et la visualisation des données en intégrant de manière transparente Python dans son écosystème.
Python, un langage de programmation largement acclamé pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique, trouve un compagnon idéal dans Power BI.
Avec l'incorporation de Python, Power BI devient un outil encore plus puissant pour explorer les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, offrant aux utilisateurs des capacités et des informations inégalées.
La collaboration entre Power BI et Python crée un duo puissant qui permet professionnels des données pour démêler des ensembles de données complexes, découvrir des modèles et prendre des décisions basées sur les données avec une précision et une efficacité maximales.
La dernière intégration dans Power BI Desktop permet une amélioration intéressante - l'inclusion de scripts Python dans votre flux de données.
Cela signifie que vous pouvez désormais exploiter tout le potentiel de L'analyse de données de Python et des capacités de visualisation directement dans Power BI. En intégrant Python de manière transparente, vous accédez à une vaste gamme de bibliothèques et d'outils spécialement conçus pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Avec la capacité de développer et d'exécuter sans effort Scripts Python directement dans Power BI Desktop, explorer les possibilités illimitées de l'analyse des données et des informations prédictives n'a jamais été aussi simple. Libérez la puissance de Python en tandem avec Power BI et élevez vos efforts axés sur les données vers de nouveaux sommets d'efficacité et de précision.
Créez des modèles Machine Learning dans Power BI avec Python :
Python peut être utilisé pour créer des modèles d'apprentissage automatique que Power BI peut utiliser. Par exemple, vous pouvez développer et former un modèle d'apprentissage automatique utilisant le sci-kit de Python-learn module, puis importez le modèle dans Power BI pour l'utiliser pour des tâches d'analyse et de visualisation de données.
Pour les développeurs de logiciels et les analystes de données, cette connexion crée une plate-forme puissante pour l'analyse et la visualisation des données et crée une multitude de nouvelles opportunités.
Le potentiel de Python dans l'apprentissage automatique :
Python est un outil efficace pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique, et son intégration à Power BI offre encore plus de possibilités aux développeurs de logiciels et aux analystes de données.
Vous pouvez bénéficier des nombreuses bibliothèques et outils que l'écosystème Python a à offrir pour l'apprentissage automatique et l'analyse des données en intégrant Python dans Power BI.
Power BI et Python fournissent une plate-forme robuste pour l'analyse et la visualisation des données, avec de nombreuses possibilités d'explorer et de générer de nouvelles informations sur vos données, que vous soyez un analyste de données expérimenté ou un novice.
Améliorer les performances de Power BI avec l'apprentissage automatique :
On peut incorporer un modèle d'apprentissage automatique dans PowBI Desktop après l'avoir créé dans l'éditeur Power Query ou Python. Il s'agit d'une procédure simple qui ne nécessite que quelques étapes.
Entraînement de modèle à l'aide de données historiques
Afin d'utiliser le modèle ML dans Power BI, la première étape consiste à former le modèle pour l'utilisation des données historiques.
Ce processus implique la création d'un jeu de données de formation, un ensemble de données utilisé pour former le modèle. L'ensemble de données d'apprentissage doit contenir les données que le modèle utilisera pour faire des prédictions, telles que les données sur les clients ou les ventes.
Utilisation de Power BI
Une fois votre modèle d'apprentissage automatique formé, vous pouvez l'utiliser immédiatement dans Power BI Desktop. Utilisez les "Appliquer le modèle ML” bouton pour accomplir cela.
Vous pouvez utiliser le modèle dans Power BI Desktop immédiatement en cliquant sur ce bouton, qui se trouve dans l'éditeur Power Query.
Appliquer le modèle ML
L'application d'un modèle d'apprentissage automatique à vos données est simple en utilisant le "Appliquer le modèle ML” option dans Power BI Desktop.
Tout ce que vous avez à faire est de cliquer sur le bouton, de choisir le modèle que vous souhaitez utiliser, puis de l'appliquer à vos données. Sur la base des données, le modèle produira automatiquement des prédictions, et Power BI Desktop montrera les résultats.
Le modèle de prédiction
Une forme de modèle d'apprentissage automatique connue sous le nom de "modèle de prédiction binaire” est utilisé pour prévoir des résultats binaires, par exemple si un client achèterait ou non un produit.
Le "Appliquer le modèle ML» dans Power BI Desktop peut être utilisé pour appliquer ce type de modèle, qui est fréquemment utilisé dans le marketing et les ventes. Dans Power BI, un modèle de prédiction binaire peut vous aider à apprendre des choses importantes sur vos données.
Utilisation du service Power BI pour afficher le modèle et sa sortie
Vous devez aller au Modèles d'apprentissage automatique onglet Service Power BI pour afficher le modèle et sa sortie. À partir de là, vous pouvez choisir le modèle que vous souhaitez afficher pour obtenir la sortie, qui comprend des mesures de performance et de précision.
L'incorporation de l'apprentissage automatique dans Power BI présente de nombreux avantages pour l'analyse et la visualisation des données. Power BI et l'apprentissage automatique peuvent vous aider à prendre de meilleures décisions concernant vos données, que vous soyez développeur de logiciels ou analyste de données. Pour mieux comprendre comment vous pouvez utiliser vos données, nous vous conseillons vivement d'étudier les capacités de Power BI pour l'apprentissage automatique et son interaction avec Python.
Pour que le machine learning soit efficace, beaucoup de données doivent être traitées. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'actualisation incrémentielle de Power BI pour améliorer la vitesse de l'outil avec des ensembles de données aussi volumineux. Pour simplifier votre processus d'apprentissage automatique, assurez-vous de rechercher comment activer les mises à jour progressives dans Power BI.
Questions fréquemment posées:
Q. Puis-je utiliser Machine Learning avec Power BI ?
Oui, Power BI prend en charge l'intégration de Machine Learning, ce qui vous permet de créer et d'appliquer des modèles prédictifs directement dans la plateforme.
Q. Comment ajouter un modèle Machine Learning dans Power BI ?
Vous pouvez ajouter un modèle Machine Learning en accédant à l'onglet Accueil, en cliquant sur Obtenir des données et en sélectionnant Machine Learning Services (Python) pour créer votre modèle à l'aide de Python.
Q. Power BI inclut-il des fonctionnalités d'apprentissage automatique automatique (AutoML) ?
Oui, Power BI inclut AutoML, ce qui vous permet de générer automatiquement des modèles Machine Learning et d'économiser du temps et des ressources dans le processus.
Q. Puis-je appliquer un modèle Machine Learning formé à mes données dans Power BI ?
Absolument! Après avoir formé votre modèle, utilisez simplement le bouton "Appliquer le modèle ML" dans Power BI Desktop pour faire des prédictions et visualiser les résultats.
Q. Comment puis-je optimiser les performances de Power BI pour les grands ensembles de données Machine Learning ?
Pour améliorer les performances avec des données substantielles, utilisez la fonctionnalité d'actualisation incrémentielle dans Power BI, ce qui simplifie vos projets Machine Learning.
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