L'utilizzo della business intelligence è diventato sempre più importante per le aziende di oggi, che devono essere in grado di raccogliere, analizzare e visualizzare i dati in modo efficace per prendere decisioni strategiche e ottenere un vantaggio competitivo. Uno strumento comunemente utilizzato per la business intelligence è Microsoft Power BI, che offre una varietà di opzioni per la visualizzazione e l'analisi dei dati.
Tuttavia, per trarre il massimo valore dai dati aziendali, molti utenti di Power BI scelgono di integrare questo strumento con il linguaggio di programmazione Python. In questo articolo, esploreremo come Python può essere utilizzato con Power BI per ottenere risultati ancora più potenti dalla business intelligence. Discuteremo i vantaggi dell'utilizzo di Python con Power BI, fornirà esempi di come può essere utilizzato per diverse attività di business intelligence e offrirà suggerimenti per iniziare a utilizzare questa combinazione di strumenti nella tua azienda.
Indice Business intelligence: Utilizzare Python con Power BI
Introduzione Business intelligence
La business intelligence (BI) è un insieme di tecnologie, processi e pratiche utilizzate per raccogliere, integrare, analizzare e visualizzare i dati aziendali con lo scopo di supportare le decisioni strategiche e operative dell'azienda. La BI include attività come la raccolta dei dati da fonti interne ed esterne all'azienda, l'analisi dei dati utilizzando tecniche di data mining, la creazione di report e dashboard per visualizzare i dati e la diffusione delle informazioni ai decision maker all'interno dell'azienda.
L'utilizzo della BI è diventato sempre più importante per le aziende di oggi, poiché i dati sono una risorsa critica per la maggior parte delle attività aziendali. La BI aiuta le aziende a ottenere una comprensione più profonda dei loro clienti, dei loro processi aziendali e delle loro prestazioni finanziarie, e a utilizzare queste informazioni per prendere decisioni informate e migliorare le loro prestazioni. Inoltre, l'utilizzo della BI può aiutare le aziende a identificare opportunità di crescita e a ridurre i rischi associati alle decisioni aziendali.
Cos'è Python e perchè usarlo nella busines intelligence?
Python è un linguaggio di programmazione interpretato open source molto popolare e versatile. È stato sviluppato alla fine degli anni '80 da Guido van Rossum e da allora è diventato uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati al mondo. Python viene utilizzato in una vasta gamma di settori, dal web development alla data science, e viene spesso utilizzato come linguaggio di scripting per automatizzare compiti ripetitivi.
Uno dei motivi per cui Python è così popolare è la sua semplicità di utilizzo. Ha una sintassi chiara e intuitiva, che lo rende facile da imparare per chiunque abbia familiarità con altri linguaggi di programmazione. Inoltre, Python ha una vasta e attiva comunità di sviluppatori che hanno creato una grande quantità di librerie e pacchetti per svolgere praticamente qualsiasi compito, il che lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo di soluzioni personalizzate.
Per questi motivi, Python è diventato uno strumento popolare nella business intelligence. Le aziende possono utilizzare Python per automatizzare il processo di raccolta e pulizia dei dati, utilizzare tecniche di data mining per analizzare i dati e creare report e dashboard personalizzati per visualizzare i risultati. Inoltre, Python può essere facilmente integrato con altri strumenti di business intelligence, come Microsoft Power BI, rendendolo una scelta ideale per le aziende che desiderano ottenere il massimo valore dai loro dati.
Cos'è Microsoft Power BI
Microsoft Power BI è una piattaforma di business intelligence che consente alle aziende di raccogliere, integrare, analizzare e visualizzare i dati aziendali in modo semplice e intuitivo.
Con Power BI, le aziende possono creare dashboard personalizzati per visualizzare i dati in modo facilmente comprensibile e creare report dettagliati per approfondire l'analisi dei dati.
Power BI include una serie di strumenti e funzionalità per l'analisi dei dati, come il supporto per la connessione a una vasta gamma di fonti di dati, il data wrangling per pulire e preparare i dati per l'analisi e il data modeling per creare modelli di dati per l'analisi. Inoltre, Power BI offre una serie di opzioni per la visualizzazione dei dati, come grafici, tabelle e mappe, che consentono di presentare i dati in modo chiaro e accattivante.
Power BI viene utilizzato da aziende di tutte le dimensioni per raccogliere, analizzare e visualizzare i dati aziendali e prendere decisioni informate. Ad esempio, le aziende possono utilizzare Power BI per comprendere meglio i loro clienti, i loro processi aziendali e le loro prestazioni finanziarie, e per identificare opportunità di crescita e ridurre i rischi associati alle decisioni aziendali. Power BI è disponibile come servizio cloud o come applicazione desktop, rendendolo facile da utilizzare in qualsiasi ambiente aziendale.
Integrazione di Python e Power BI
Integrando Python con Power BI, le aziende possono trarre una serie di vantaggi per la loro business intelligence. Ecco alcuni dei principali vantaggi di utilizzare Python con Power BI:
Automatizzazione del processo di raccolta e pulizia dei dati: Python può essere utilizzato per automatizzare il processo di raccolta dei dati da diverse fonti, come database, fogli di calcolo e API. Inoltre, Python include una serie di librerie per la pulizia dei dati, il che significa che le aziende possono utilizzarlo per eliminare i dati non necessari, completare i dati mancanti e trasformare i dati in un formato utilizzabile per Power BI.
Analisi dei dati avanzata: Python include una serie di librerie per l'analisi dei dati, come Pandas e NumPy, che consentono di eseguire operazioni avanzate sui dati, come il calcolo delle statistiche descriptive, il filtraggio dei dati e l'aggregazione dei dati. Questo può aiutare le aziende a ottenere una comprensione più profonda dei loro dati e a identificare tendenze e modelli nascosti.
Personalizzazione dei report e dei dashboard: Power BI offre una serie di opzioni per la visualizzazione dei dati, ma le aziende possono utilizzare Python per creare report e dashboard personalizzati che soddisfino le loro esigenze specifiche. Ad esempio, le aziende possono utilizzare Python per creare grafici personalizzati o integrare i dati con altre librerie di visualizzazione dei dati come Matplotlib o Seaborn.
Integrazione con altre soluzioni aziendali: Python può essere facilmente integrato con altre soluzioni aziendali, come sistemi di gestione dei dati (DBMS) e sistemi di gestione dei processi aziendali (BPM). Ciò consente alle aziende di utilizzare i dati raccolti con Power BI per alimentare altre soluzioni aziendali e ottenere una visione più ampia dei loro processi aziendali.
In sintesi, l'utilizzo di Python con Power BI può aiutare le aziende a ottenere il massimo valore dai loro dati e a prendere decisioni informate basate su dati affidabili e accurati.
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Utilizzo di Python con Power BI
È possibile eseguire script Python direttamente in Power BI Desktop e importare i set di dati risultanti in un modello di dati di Power BI Desktop. Da questo modello è possibile creare report e condividerli nel servizio Power BI.
1. Prerequisiti per Python con Power BI
Per eseguire gli script Python in Power BI Desktop, è necessario installare Python nel computer locale. Puoi scaricare Python dal sito web di Python . L'attuale versione di script Python supporta caratteri e spazi Unicode nel percorso di installazione.
L'integrazione di Power BI Python richiede l'installazione dei due pacchetti Python seguenti. In una console o shell, utilizzare lo strumento della riga di comando pip per installare i pacchetti. Lo strumento pip è fornito con le versioni recenti di Python.
Pandas è una libreria software per la manipolazione e l'analisi dei dati. Pandas offre strutture dati e operazioni per la manipolazione di tabelle numeriche e serie temporali. Per importare in Power BI, i dati Python devono trovarsi in un frame di dati Pandas . Un frame di dati è una struttura di dati bidimensionale, come una tabella con righe e colonne.
Matplotlib è una libreria di plottaggio per Python e la sua estensione matematica numerica NumPy . Matplotlib fornisce un'API orientata agli oggetti per incorporare grafici in applicazioni di interfaccia utente grafica (GUI) generiche per Python, come Tkinter, wxPython, Qt o GTK+.
pip install pandas
pip install matplotlib2. Abilita script Python
Per abilitare gli script Python in Power BI:
In Power BI Desktop selezionare File > Opzioni e impostazioni > Opzioni > Scripting Python . Viene visualizzata la pagina delle opzioni dello script Python .
Se necessario, fornire o modificare il percorso di installazione locale di Python in Detected Python home directory . Nell'immagine precedente, il percorso locale di installazione di Python è C:\Python . Se hai più di un'installazione locale di Python, assicurati di selezionare quella che desideri utilizzare.
Seleziona OK .
3. Crea uno script Python
Crea uno script nel tuo ambiente di sviluppo Python locale e assicurati che venga eseguito correttamente. Per preparare ed eseguire uno script Python in Power BI Desktop, esistono alcune limitazioni:
Solo i frame di dati Pandas vengono importati, quindi assicurati che i dati che vuoi importare in Power BI siano rappresentati in un frame di dati.
Qualsiasi script Python che viene eseguito per più di 30 minuti va in timeout.
Le chiamate interattive nello script Python, come l'attesa dell'input dell'utente, interrompono l'esecuzione dello script.
Se imposti una directory di lavoro all'interno dello script Python, devi definire un percorso completo della directory di lavoro piuttosto che un percorso relativo.
Le tabelle nidificate non sono supportate.
Ecco un semplice script Python di esempio che importa i panda e utilizza un frame di dati:
import pandas as pd
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)
print (df)Quando viene eseguito, questo script restituisce:
Name Age
0 Alex 10.0
1 Bob 12.0
2 Clarke 13.0
4. Eseguire lo script e importare i dati
Per eseguire il tuo script Python:
Nel gruppo Home della barra multifunzione di Power BI Desktop selezionare Recupera dati .
Nella finestra di dialogo Recupera dati selezionare Altro > Script Python e quindi selezionare Connetti . Power BI usa l'ultima versione di Python installata come motore Python.
Nella schermata dello script Python , incolla lo script Python nel campo Script e seleziona OK .
Se lo script viene eseguito correttamente, viene visualizzata la finestra Navigator ed è possibile caricare i dati. Selezionare la tabella df e quindi selezionare Carica .
Power BI importa i dati e puoi usarli per creare visualizzazioni e report. Per aggiornare i dati, selezionare Aggiorna nel gruppo Home della barra multifunzione di Power BI Desktop. Quando esegui l'aggiornamento, Power BI esegue di nuovo lo script Python.
Se Python non è installato o identificato, viene visualizzato un avviso. Potresti anche ricevere un avviso se hai più installazioni di macchine locali.
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Creare grafici Python in Power BI Desktop
Importa il seguente script Python in Power BI Desktop:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Fname':['Harry','Sally','Paul','Abe','June','Mike','Tom'],
'Age':[21,34,42,18,24,80,22],
'Weight': [180, 130, 200, 140, 176, 142, 210],
'Gender':['M','F','M','M','F','M','M'],
'State':['Washington','Oregon','California','Washington','Nevada','Texas','Nevada'],
'Children':[4,1,2,3,0,2,0],
'Pets':[3,2,2,5,0,1,5]
})
print (df)Dopo aver importato lo script Python, selezionare l' icona dell'oggetto visivo Python nel riquadro Visualizzazioni di Power BI Desktop.
Nella finestra di dialogo Abilita elementi visivi script visualizzata, seleziona Abilita .
Un grafico Python viene visualizzato nell'area di disegno del report e l' editor di script Python viene visualizzato lungo la parte inferiore del riquadro centrale.
Trascina i campi Età , Bambini , Fname , Sesso , Animali domestici , Stato e Peso nella sezione Valori dove dice Aggiungi campi dati qui .
In base alle tue selezioni, l'editor di script Python genera il seguente codice di associazione.
L'editor crea un dataframe del set di dati con i campi aggiunti.
L'aggregazione predefinita è Non riepilogare .
Analogamente agli oggetti visivi tabella, i campi sono raggruppati e le righe duplicate vengono visualizzate solo una volta.
Con il dataframe generato automaticamente dai campi selezionati, puoi scrivere uno script Python che si traduca nel tracciare sul dispositivo predefinito Python. Quando lo script è completo, seleziona l' icona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python per eseguire lo script e generare l'oggetto visivo.
Consigli
Il tuo script Python può utilizzare solo i campi aggiunti alla sezione Valori . Puoi aggiungere o rimuovere campi mentre lavori sul tuo script Python. Power BI Desktop rileva automaticamente le modifiche apportate al campo. Quando selezioni o rimuovi campi dalla sezione Valori , il codice di supporto nell'editor di script Python viene generato o rimosso automaticamente.
In alcuni casi, potresti non volere che si verifichi il raggruppamento automatico o potresti voler visualizzare tutte le righe, inclusi i duplicati. In questi casi, puoi aggiungere un campo indice al tuo set di dati che faccia in modo che tutte le righe vengano considerate univoche e impedisca il raggruppamento.
È possibile accedere alle colonne nel set di dati utilizzando i relativi nomi. Ad esempio, puoi codificare dataset["Age"]il tuo script Python per accedere al campo dell'età.
Power BI Desktop ritraccia l'oggetto visivo quando si seleziona Esegui dalla barra del titolo dell'editor di script Python o ogni volta che si verifica una modifica dei dati a causa dell'aggiornamento, del filtro o dell'evidenziazione dei dati.
Quando si esegue uno script Python che genera un errore, l'oggetto visivo Python non viene tracciato e nell'area di disegno viene visualizzato un messaggio di errore. Per i dettagli sull'errore, seleziona Visualizza i dettagli nel messaggio.
Per ottenere una visione più ampia delle visualizzazioni, puoi ridurre a icona l' editor di script Python .
Crea un grafico a dispersione con Python su Power BI
Crea un grafico a dispersione per vedere se esiste una correlazione tra età e peso.
Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice:
import matplotlib.pyplot as plt
dataset.plot(kind='scatter', x='Age', y='Weight', color='red')
plt.show()Il riquadro dell'editor di script Python dovrebbe ora apparire come l'immagine seguente:
Il codice importa la libreria Matplotlib, che traccia e crea l'oggetto visivo.
Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python.
Crea un grafico a linee con Python su Power BI
Crea un grafico a linee per ogni persona che mostri il numero di bambini e animali domestici.Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice:
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.gca()
dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Children',ax=ax)
dataset.plot(kind='line',x='Fname',y='Pets', color='red', ax=ax)
plt.show()Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python.
Crea un grafico a barre con Python su Power BI
Crea un grafico a barre per l'età di ogni persona. Nell'editor di script Python , in Incolla o digita qui il codice dello script , inserisci questo codice:
import matplotlib.pyplot as plt
dataset.plot(kind='bar',x='Fname',y='Age')
plt.show()Selezionare il pulsante Esegui script per generare il grafico a dispersione seguente nell'oggetto visivo Python.
Limitazioni
Gli oggetti visivi Python in Power BI Desktop presentano le seguenti limitazioni:
I dati usati dall'oggetto visivo Python per la stampa sono limitati a 150.000 righe. Se vengono selezionate più di 150.000 righe, vengono utilizzate solo le prime 150.000 righe e viene visualizzato un messaggio sull'immagine. I dati di input hanno anche un limite di 250 MB.
Se il set di dati di input di un oggetto visivo Python ha una colonna che contiene un valore stringa più lungo di 32.766 caratteri, tale valore viene troncato.
Tutti gli elementi visivi Python vengono visualizzati con una risoluzione di 72 DPI.
Se un calcolo visivo di Python supera i cinque minuti, l'esecuzione va in timeout, generando un errore.
Come con altri oggetti visivi di Power BI Desktop, se si selezionano campi dati da tabelle diverse senza alcuna relazione definita tra loro, si verifica un errore.
Gli oggetti visivi di Python si aggiornano con l'aggiornamento dei dati, il filtraggio e l'evidenziazione. L'immagine stessa non è interattiva.
Gli oggetti visivi Python rispondono all'evidenziazione di elementi in altri oggetti visivi, ma non è possibile selezionare elementi nell'oggetto visivo Python per applicare filtri incrociati ad altri elementi.
Solo i grafici sul dispositivo di visualizzazione predefinito di Python vengono visualizzati correttamente nell'area di disegno. Evita di utilizzare in modo esplicito un dispositivo di visualizzazione Python diverso.
Gli oggetti visivi Python non supportano la ridenominazione delle colonne di input. Le colonne sono indicate con i loro nomi originali durante l'esecuzione dello script.
Conclusione
In conclusione, Python e Power BI sono due strumenti potenti per la business intelligence. L'utilizzo di Python con Power BI può aiutare le aziende a ottenere il massimo valore dai loro dati, automatizzando il processo di raccolta e pulizia dei dati, eseguendo analisi avanzate e creando report e dashboard personalizzati.
Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo di Python con Power BI. Speriamo che questo articolo ti abbia fornito una panoramica di come questi strumenti possono lavorare insieme per ottenere risultati ancora più potenti dalla business intelligence.
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Grazie ancora per averci scelto come fonte di informazione e ti auguriamo il meglio per il tuo business.
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