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Aprendizado de Máquina com Power BI

Aprendizado de máquina com Power BI: revelando o potencial

By Manvirender Singh Rawat / 20 de julho de 2023

20 de julho de 2023
Aprendizado de máquina com Power BI: revelando o potencial

Machine Learning e Inteligência artificial é uma revolução tecnológica. Seu mecanismo e dinâmica estão melhorando em termos de melhor análise de dados. Com a ajuda de ferramentas inovadoras como o Power BI, toda a implementação do aprendizado de máquina se tornou muito mais fácil.  

Existem inúmeras plataformas que estão utilizando o potencial de ML e IA. Seja para facilitar as tarefas ou economizar tempo, essas ferramentas são incrivelmente úteis.   

Power BI – Explicado 

Uma plataforma de inteligência de negócios (BI) chamada Microsoft Power BI oferece recursos para agregação de dados, análise, visualização e compartilhamento para usuários de negócios não técnicos. Os usuários que estão acostumados a usar o Excel devem achar a interface do usuário do Power BI muito intuitiva.

Além disso, graças à estreita interação do Power BI com outros produtos da Microsoft, é necessário pouco treinamento inicial para usar esse poderoso aplicativo de autoatendimento.  

Como agora, o Machine Learning foi integrado ao Power BI, você pode implementar facilmente modelos preditivos.  

Além disso, leia: Bancos de dados x Data Warehouses x Data Lakes: entendendo as diferenças

Neste blog, discutiremos em detalhes os recursos de aprendizado de máquina do Power BI e explicaremos como aplicar o aprendizado de máquina a um Power BI: 

O Power BI pode ser aproveitado para aprendizado de máquina? 

No cenário em constante evolução da análise de dados, Power BI ergue-se como um negócio formidável ferramenta de inteligência. Além de sua proeza na visualização de dados, surge uma pergunta - o Power BI pode transcender seus limites e mergulhar no fascinante mundo do Machine Learning?

A resposta é um sonoro "Sim!" O Power BI não apenas facilita o implementação of Modelos de aprendizado de máquina mas também capacita os usuários em vários outros processos críticos. Desde a criação e execução de fluxos de dados para treinamento de modelo até o treinamento direto de modelos no Power BI Desktop, as possibilidades são ilimitadas.

Além disso, o Power BI possui um recurso de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML), automatizando a criação de modelos de aprendizado de máquina para maior eficiência.

A integração de Power BI e Machine Learning abre um portal para insights orientados por dados e recursos preditivos, equipando os tomadores de decisão com um poderoso conjunto de ferramentas para impulsionar seus negócios a novos patamares.

Como usar o Machine Learning no Power BI Desktop? 

Aproveitando o incrível potencial de Machine Learning in Power BI Desktop é mais acessível do que você imagina. Seguindo as etapas abaixo mencionadas, você pode usar facilmente aprendizado de máquina no Power BI

[incorporar imagem]
  1. Pré-processe seus dados: Antes de começar a criar seu modelo de aprendizado de máquina, você precisa pré-processar seus dados. O processo de pré-processamento inclui limpar, alternar e organizar seus dados para o processo de treinamento do modelo. O Editor do Power Query no Power BI Desktop pode ajudá-lo nesta etapa. 
  1. Adicione um modelo de aprendizado de máquina: Depois de pré-processar seus dados, você pode adicionar um modelo de aprendizado de máquina ao seu Power BI Desktop. Aba inicial > Obter dados > MLS (Serviços de aprendizado de máquina). Ao realizar essas etapas, pode-se construir um aprendizado de máquina por meio do Python.  
  1. Treine o modelo: Depois de adicionar um modelo de aprendizado de máquina, você pode começar a treinar o modelo usando seus dados pré-processados. Você poderá então prever as coisas com base em seus dados. Um modelo de aprendizado de máquina pode ser criado automaticamente usando o Automated Machine Learning (AutoML) funcionalidade. 
  1. Aplique o modelo de ML: Depois que seu modelo for treinado, você poderá usar o botão Aplicar modelo de ML para aplicar o modelo aos seus dados. Isso permitirá que você faça previsões sobre seus dados e visualize os resultados no Power BI. 

Ao incorporar aprendizado de máquina em suas análises do Power BI, você embarca em uma jornada esclarecedora, extraindo informações valiosas e capacitando decisões baseadas em dados como nunca antes.

Além disso, leia: O que é o Microsoft Fabric? Tudo o que você precisa saber sobre

Revelando o potencial de IA do Power BI

Power BI de fato possui notáveis ​​recursos de IA que podem revolucionar sua jornada de análise de dados. Uma característica de destaque é o Aprendizado de máquina automatizado (AutoML) funcionalidade dentro Power BI Desktop, permitindo que você crie automaticamente modelos de aprendizado de máquina sem esforço.

Esta ferramenta de ponta não só economiza tempo precioso, mas também reduz custos, pois o modelo é gerado automaticamente sem esforços manuais.

Outro aspecto atraente da proeza de IA do Power BI reside em sua capacidade de treinar modelos usando dados históricos. Aproveitando os dados anteriores, você pode desenvolver modelos preditivos poderosos que fornecem insights valiosos e previsões sobre tendências e padrões futuros.

Como o Power BI pode aproveitar o aprendizado de máquina com Python? 

O Power BI abre novos horizontes na análise e visualização de dados ao integrar perfeitamente o Python em seu ecossistema.

Python, uma linguagem de programação amplamente aclamada para análise de dados e aprendizado de máquina, encontra um companheiro perfeito no Power BI.

Com a incorporação do Python, o Power BI se torna uma ferramenta ainda mais potente para explorar os domínios do aprendizado de máquina e da análise de dados, oferecendo aos usuários recursos e insights incomparáveis.

A colaboração entre Power BI e Python cria uma dupla poderosa que capacita profissionais de dados para desvendar conjuntos de dados complexos, descobrir padrões e tomar decisões baseadas em dados com a máxima precisão e eficiência.

Além disso, leia: Como escolher a pilha de tecnologia certa para seus projetos de ciência de dados?

Integração do Python com o Power BI

A mais recente integração em Power BI Desktop permite um aprimoramento empolgante - a inclusão de scripts Python em seu fluxo de dados.

Isso significa que agora você pode aproveitar todo o potencial de Análise de dados do Python e recursos de visualização diretamente no Power BI. Ao integrar perfeitamente o Python, você obtém acesso a uma vasta gama de bibliotecas e ferramentas projetadas especificamente para aprendizado de máquina e análise de dados.

Com a capacidade de desenvolver e executar sem esforço scripts Python diretamente em Power BI Desktop, explorar as possibilidades ilimitadas de análise de dados e insights preditivos nunca foi tão fácil. Libere o poder do Python em conjunto com o Power BI e eleve seus empreendimentos orientados a dados a novos patamares de eficiência e precisão.

Crie modelos de Machine Learning no Power BI com Python:  

O Python pode ser usado para criar modelos de aprendizado de máquina que o Power BI pode usar. Por exemplo, você pode desenvolver e treinar um modelo de aprendizado de máquina usando o kit científico do Python-learn e, em seguida, importe o modelo para o Power BI para utilizá-lo em tarefas de análise e visualização de dados.

Para desenvolvedores de software e analistas de dados, essa conexão cria uma plataforma potente para análise e visualização de dados e cria uma riqueza de novas oportunidades. 

Além disso, leia: 5 maneiras como a visualização de dados ajudou nossos clientes a ganhar mais dinheiro

O potencial do Python no aprendizado de máquina: 

Python é uma ferramenta eficaz para análise de dados e aprendizado de máquina, e sua integração com o Power BI oferece aos desenvolvedores de software e analistas de dados ainda mais possibilidades.

Você pode se beneficiar das inúmeras bibliotecas e ferramentas que o ecossistema Python tem a oferecer para aprendizado de máquina e análise de dados integrando o Python ao Power BI. 

O Power BI e o Python fornecem uma plataforma robusta para análise e visualização de dados, com muitas chances de explorar e gerar novos insights sobre seus dados, seja você um analista de dados experiente ou novato. 

Melhorando o desempenho do Power BI com aprendizado de máquina: 

Pode-se incorporar um modelo de aprendizado de máquina em Prisioneiro de guerraer BI Desktop depois de criá-lo no Power Query Editor ou Python. Este é um procedimento simples que requer apenas algumas etapas para ser concluído. 

Treinamento de modelo usando dados históricos 

Para usar o modelo de ML no Power BI, a primeira etapa importante é treinar o modelo para usar os dados históricos.  

Esse processo envolve a criação de um conjunto de dados de treinamento, um conjunto de dados usado para treinar o modelo. O conjunto de dados de treinamento deve conter os dados que o modelo usará para fazer previsões, como dados de clientes ou vendas. 

Usando o Power BI 

Depois que seu modelo de aprendizado de máquina for treinado, você poderá usá-lo imediatamente no Power BI Desktop. Use o "Aplicar modelo de ML" para fazer isso.

Você pode usar o modelo no Power BI Desktop imediatamente clicando neste botão, localizado no Editor do Power Query. 

Aplicar modelo de ML 

Aplicar um modelo de aprendizado de máquina aos seus dados é simples usando o "Aplicar modelo de ML" no Power BI Desktop.

Tudo o que você precisa fazer é clicar no botão, escolher o modelo que deseja usar e aplicá-lo aos seus dados. Com base nos dados, o modelo produzirá previsões automaticamente e Power BI Desktop mostrará as descobertas. 

O modelo de previsão 

Uma forma de modelo de aprendizado de máquina conhecido como "modelo de predição binário" é usado para prever resultados binários, como se um cliente compraria ou não um produto.

O "Aplicar modelo de ML" no Power BI Desktop pode ser usado para aplicar esse tipo de modelo, que é frequentemente usado em marketing e vendas. No Power BI, um modelo de previsão binário pode ajudá-lo a aprender coisas importantes sobre seus dados. 

Usando o serviço do Power BI para exibir o modelo e sua saída 

Você deve ir para o Modelos de aprendizado de máquina guia em Serviço do Power BI para visualizar o modelo e sua saída. A partir daí, você pode escolher o modelo que deseja visualizar para obter a saída, que inclui métricas de desempenho e precisão. 

Além disso, leia: Guia de 4 etapas para implantação do modelo de aprendizado de máquina

Conclusão 

A incorporação do aprendizado de máquina pelo Power BI tem muitas vantagens para análise e visualização de dados. O Power BI e o aprendizado de máquina podem ajudá-lo a tomar melhores decisões sobre seus dados, seja você um desenvolvedor de software ou um analista de dados. Para entender melhor como você pode utilizar seus dados, recomendamos que você investigue os recursos do Power BI para aprendizado de máquina e sua interação com o Python. 

Para que o aprendizado de máquina seja eficaz, muitos dados devem ser processados. Você pode usar o recurso de atualização incremental do Power BI para aumentar a velocidade da ferramenta com conjuntos de dados tão grandes. Para simplificar o processo de aprendizado de máquina, verifique como habilitar atualizações graduais no Power BI. 

Perguntas frequentes: 

P. Posso usar Machine Learning com o Power BI? 

Sim, o Power BI oferece suporte à integração do Machine Learning, permitindo que você crie e aplique modelos preditivos diretamente na plataforma. 

P. Como adiciono um modelo de Machine Learning no Power BI? 

Você pode adicionar um modelo de Machine Learning acessando a guia Home, clicando em Get Data e selecionando Machine Learning Services (Python) para criar seu modelo usando Python. 

P. O Power BI inclui recursos de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML)? 

Sim, o Power BI possui AutoML, permitindo que você gere automaticamente modelos de Machine Learning e economize tempo e recursos no processo. 

P. Posso aplicar um modelo de Machine Learning treinado aos meus dados no Power BI? 

Absolutamente! Depois de treinar seu modelo, basta usar o botão "Aplicar modelo de ML" no Power BI Desktop para fazer previsões e visualizar resultados. 

P. Como posso otimizar o desempenho do Power BI para grandes conjuntos de dados de Machine Learning? 

Para melhorar o desempenho com dados substanciais, utilize o recurso de Atualização Incremental no Power BI, simplificando seus projetos de Machine Learning. 

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Machine Learning e Inteligência artificial é uma revolução tecnológica. Seu mecanismo e dinâmica estão melhorando em termos de melhor análise de dados. Com a ajuda de ferramentas inovadoras como o Power BI, toda a implementação do aprendizado de máquina se tornou muito mais fácil.  

Existem inúmeras plataformas que estão utilizando o potencial de ML e IA. Seja para facilitar as tarefas ou economizar tempo, essas ferramentas são incrivelmente úteis.   

Power BI – Explicado 

Uma plataforma de inteligência de negócios (BI) chamada Microsoft Power BI oferece recursos para agregação de dados, análise, visualização e compartilhamento para usuários de negócios não técnicos. Os usuários que estão acostumados a usar o Excel devem achar a interface do usuário do Power BI muito intuitiva.

Além disso, graças à estreita interação do Power BI com outros produtos da Microsoft, é necessário pouco treinamento inicial para usar esse poderoso aplicativo de autoatendimento.  

Como agora, o Machine Learning foi integrado ao Power BI, você pode implementar facilmente modelos preditivos.  

Além disso, leia: Bancos de dados x Data Warehouses x Data Lakes: entendendo as diferenças

Neste blog, discutiremos em detalhes os recursos de aprendizado de máquina do Power BI e explicaremos como aplicar o aprendizado de máquina a um Power BI: 

O Power BI pode ser aproveitado para aprendizado de máquina? 

No cenário em constante evolução da análise de dados, Power BI ergue-se como um negócio formidável ferramenta de inteligência. Além de sua proeza na visualização de dados, surge uma pergunta: o Power BI pode transcender seus limites e mergulhar no fascinante mundo do aprendizado de máquina?

A resposta é um retumbante “Sim!” O Power BI não apenas facilita o implementação of Modelos de aprendizado de máquina mas também capacita os usuários em vários outros processos críticos. Desde a criação e execução de fluxos de dados para treinamento de modelo até o treinamento direto de modelos no Power BI Desktop, as possibilidades são ilimitadas.

Além disso, o Power BI possui um recurso de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML), automatizando a criação de modelos de aprendizado de máquina para maior eficiência.

A integração de Power BI e Machine Learning abre um portal para insights orientados por dados e recursos preditivos, equipando os tomadores de decisão com um poderoso conjunto de ferramentas para impulsionar seus negócios a novos patamares.

Como usar o Machine Learning no Power BI Desktop? 

Aproveitando o incrível potencial de Machine Learning in Power BI Desktop é mais acessível do que você imagina. Seguindo as etapas abaixo mencionadas, você pode usar facilmente aprendizado de máquina no Power BI

Copiar Infográfico
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  1. Pré-processe seus dados: Antes de começar a criar seu modelo de aprendizado de máquina, você precisa pré-processar seus dados. O processo de pré-processamento inclui limpar, alternar e organizar seus dados para o processo de treinamento do modelo. O Editor do Power Query no Power BI Desktop pode ajudá-lo nesta etapa. 
  1. Adicione um modelo de aprendizado de máquina: Depois de pré-processar seus dados, você pode adicionar um modelo de aprendizado de máquina ao seu Power BI Desktop. Aba inicial > Obter dados > MLS (Serviços de aprendizado de máquina). Ao realizar essas etapas, pode-se construir um aprendizado de máquina por meio do Python.  
  1. Treine o modelo: Depois de adicionar um modelo de aprendizado de máquina, você pode começar a treinar o modelo usando seus dados pré-processados. Você poderá então prever as coisas com base em seus dados. Um modelo de aprendizado de máquina pode ser criado automaticamente usando o Automated Machine Learning (AutoML) funcionalidade. 
  1. Aplique o modelo de ML: Depois que seu modelo for treinado, você poderá usar o botão Aplicar modelo de ML para aplicar o modelo aos seus dados. Isso permitirá que você faça previsões sobre seus dados e visualize os resultados no Power BI. 

Ao incorporar aprendizado de máquina em suas análises do Power BI, você embarca em uma jornada esclarecedora, extraindo informações valiosas e capacitando decisões baseadas em dados como nunca antes.

Além disso, leia: O que é o Microsoft Fabric? Tudo o que você precisa saber sobre

Revelando o potencial de IA do Power BI

Power BI de fato possui notáveis ​​recursos de IA que podem revolucionar sua jornada de análise de dados. Uma característica de destaque é o Aprendizado de máquina automatizado (AutoML) funcionalidade dentro Power BI Desktop, permitindo que você crie automaticamente modelos de aprendizado de máquina sem esforço.

Esta ferramenta de ponta não só economiza tempo precioso, mas também reduz custos, pois o modelo é gerado automaticamente sem esforços manuais.

Outro aspecto atraente da proeza de IA do Power BI reside em sua capacidade de treinar modelos usando dados históricos. Aproveitando os dados anteriores, você pode desenvolver modelos preditivos poderosos que fornecem insights valiosos e previsões sobre tendências e padrões futuros.

Como o Power BI pode aproveitar o aprendizado de máquina com Python? 

O Power BI abre novos horizontes na análise e visualização de dados ao integrar perfeitamente o Python em seu ecossistema.

Python, uma linguagem de programação amplamente aclamada para análise de dados e aprendizado de máquina, encontra um companheiro perfeito no Power BI.

Com a incorporação do Python, o Power BI se torna uma ferramenta ainda mais potente para explorar os domínios do aprendizado de máquina e da análise de dados, oferecendo aos usuários recursos e percepções incomparáveis.

A colaboração entre Power BI e Python cria uma dupla poderosa que capacita profissionais de dados para desvendar conjuntos de dados complexos, descobrir padrões e tomar decisões baseadas em dados com a máxima precisão e eficiência.

Além disso, leia: Como escolher a pilha de tecnologia certa para seus projetos de ciência de dados?

Integração do Python com o Power BI

A mais recente integração em Power BI Desktop permite um aprimoramento empolgante – a inclusão de scripts Python em seu fluxo de dados.

Isso significa que agora você pode aproveitar todo o potencial de Análise de dados do Python e recursos de visualização diretamente no Power BI. Ao integrar perfeitamente o Python, você obtém acesso a uma vasta gama de bibliotecas e ferramentas projetadas especificamente para aprendizado de máquina e análise de dados.

Com a capacidade de desenvolver e executar sem esforço scripts Python diretamente em Power BI Desktop, explorar as possibilidades ilimitadas de análise de dados e insights preditivos nunca foi tão fácil. Libere o poder do Python em conjunto com o Power BI e eleve seus empreendimentos orientados a dados a novos patamares de eficiência e precisão.

Crie modelos de Machine Learning no Power BI com Python:  

O Python pode ser usado para criar modelos de aprendizado de máquina que o Power BI pode usar. Por exemplo, você pode desenvolver e treinar um modelo de aprendizado de máquina usando o kit científico do Python-learn e, em seguida, importe o modelo para o Power BI para utilizá-lo em tarefas de análise e visualização de dados.

Para desenvolvedores de software e analistas de dados, essa conexão cria uma plataforma potente para análise e visualização de dados e cria uma riqueza de novas oportunidades. 

Além disso, leia: 5 maneiras como a visualização de dados ajudou nossos clientes a ganhar mais dinheiro

O potencial do Python no aprendizado de máquina: 

Python é uma ferramenta eficaz para análise de dados e aprendizado de máquina, e sua integração com o Power BI oferece aos desenvolvedores de software e analistas de dados ainda mais possibilidades.

Você pode se beneficiar das inúmeras bibliotecas e ferramentas que o ecossistema Python tem a oferecer para aprendizado de máquina e análise de dados integrando o Python ao Power BI. 

O Power BI e o Python fornecem uma plataforma robusta para análise e visualização de dados, com muitas chances de explorar e gerar novos insights sobre seus dados, seja você um analista de dados experiente ou novato. 

Melhorando o desempenho do Power BI com aprendizado de máquina: 

Pode-se incorporar um modelo de aprendizado de máquina em Prisioneiro de guerraer BI Desktop depois de criá-lo no Power Query Editor ou Python. Este é um procedimento simples que requer apenas algumas etapas para ser concluído. 

Treinamento de modelo usando dados históricos 

Para usar o modelo de ML no Power BI, a primeira etapa importante é treinar o modelo para usar os dados históricos.  

Esse processo envolve a criação de um conjunto de dados de treinamento, um conjunto de dados usado para treinar o modelo. O conjunto de dados de treinamento deve conter os dados que o modelo usará para fazer previsões, como dados de clientes ou vendas. 

Usando o Power BI 

Depois que seu modelo de aprendizado de máquina for treinado, você poderá usá-lo imediatamente no Power BI Desktop. Use o “Aplicar modelo de ML” para fazer isso.

Você pode usar o modelo no Power BI Desktop imediatamente clicando neste botão, localizado no Editor do Power Query. 

Aplicar modelo de ML 

Aplicar um modelo de aprendizado de máquina aos seus dados é simples usando o “Aplicar modelo de ML” no Power BI Desktop.

Tudo o que você precisa fazer é clicar no botão, escolher o modelo que deseja usar e aplicá-lo aos seus dados. Com base nos dados, o modelo produzirá previsões automaticamente e Power BI Desktop mostrará as descobertas. 

O modelo de previsão 

Uma forma de modelo de aprendizado de máquina conhecido como “modelo de predição binário” é usado para prever resultados binários, como se um cliente compraria ou não um produto.

A "Aplicar modelo de ML” no Power BI Desktop pode ser usado para aplicar esse tipo de modelo, que é frequentemente usado em marketing e vendas. No Power BI, um modelo de previsão binário pode ajudá-lo a aprender coisas importantes sobre seus dados. 

Usando o serviço do Power BI para exibir o modelo e sua saída 

Você deve ir para o Modelos de aprendizado de máquina guia em Serviço do Power BI para visualizar o modelo e sua saída. A partir daí, você pode escolher o modelo que deseja visualizar para obter a saída, que inclui métricas de desempenho e precisão. 

Além disso, leia: Guia de 4 etapas para implantação do modelo de aprendizado de máquina

Conclusão 

A incorporação do aprendizado de máquina pelo Power BI tem muitas vantagens para análise e visualização de dados. O Power BI e o aprendizado de máquina podem ajudá-lo a tomar melhores decisões sobre seus dados, seja você um desenvolvedor de software ou um analista de dados. Para entender melhor como você pode utilizar seus dados, recomendamos que você investigue os recursos do Power BI para aprendizado de máquina e sua interação com o Python. 

Para que o aprendizado de máquina seja eficaz, muitos dados devem ser processados. Você pode usar o recurso de atualização incremental do Power BI para aumentar a velocidade da ferramenta com conjuntos de dados tão grandes. Para simplificar o processo de aprendizado de máquina, verifique como habilitar atualizações graduais no Power BI. 

Perguntas frequentes: 

P. Posso usar Machine Learning com o Power BI? 

Sim, o Power BI oferece suporte à integração do Machine Learning, permitindo que você crie e aplique modelos preditivos diretamente na plataforma. 

P. Como adiciono um modelo de Machine Learning no Power BI? 

Você pode adicionar um modelo de Machine Learning acessando a guia Home, clicando em Get Data e selecionando Machine Learning Services (Python) para criar seu modelo usando Python. 

P. O Power BI inclui recursos de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML)? 

Sim, o Power BI possui AutoML, permitindo que você gere automaticamente modelos de Machine Learning e economize tempo e recursos no processo. 

P. Posso aplicar um modelo de Machine Learning treinado aos meus dados no Power BI? 

Absolutamente! Depois de treinar seu modelo, basta usar o botão “Aplicar modelo de ML” no Power BI Desktop para fazer previsões e visualizar resultados. 

P. Como posso otimizar o desempenho do Power BI para grandes conjuntos de dados de Machine Learning? 

Para melhorar o desempenho com dados substanciais, utilize o recurso de Atualização Incremental no Power BI, simplificando seus projetos de Machine Learning. 

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