Utilisation des visuels Python

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  • Découvrir l'écosystème Power BI 
  • Se connecter, importer et traiter des sources de données hétérogènes avec Power Query M
  • Découvrir le langage DAX
  • Modéliser et préparer ses données
  • Créer et mettre en forme des rapports avec Power BI Desktop
  • Découvrir les services Power BI Online
  • Découvrir comment publier ses rapports sur le Power BI Services

Que vous soyez un expert en données ou un aspirant analyste désireux de maîtriser la plateforme de business intelligence la plus prisée, ce cours est votre tremplin idéal ! Dans cette formation Power BI vous allez : 

Explorer l'écosystème Power BI:
Découvrez les composants clés de Power BI, installez les outils nécessaires et préparez votre environnement de travail.

Connecter et façonnez vos données:
Apprenez à créer des flux de travail automatisés avec Power Query, explorez les connecteurs de données, les modes de stockage, et plus encore.

Importation et préparation des données:
Maîtrisez les meilleures pratiques pour nettoyer, éliminer les doublons et préparer efficacement vos données.

Créer un modèle de données relationnel:
Découvrez les subtilités de la modélisation des données, de la cardinalité à l'utilisation de DAX pour des analyses approfondies.

Visualisation des données avec Power BI:
Plongez dans les visuels de Power BI, apprenez à les configurer et à les utiliser pour des insights percutants.

Découvrir Power BI Service:
Explorez les fonctionnalités avancées de Power BI Service pour publier et partager des rapports, et bien plus.

 

Voir plus
Nous poursuivons avec Python et son intégration au niveau de Power BI, à ce niveau-là nous allons voir comment utiliser les visuels Python. Pour utiliser les visuels Python c'est simple, il y a également un document qui montre comment intégrer les visuels, autre que ce document-là qui montre les transformations, donc sans tarder nous passons à ce tutoriel-là qui se trouve au niveau de la documentation officielle de Microsoft, il s'agit de ce lien-là, donc c'est leanmicrosoft.com frfrpowerbiconnectdata desktop pythonvisuals, donc il suffirait de suivre ce tutoriel-là qui est assez simple, il commence d'abord par importer les données toujours en utilisant Python, il va falloir ajouter les deux dépendances, PANDAS et matplotlib, je rappelle encore une fois, à travers cette commande-là, vous ouvrez PowerShell et vous tapez py-m pour dire module pip install pandas et py-m pip install matplotlib, il faut avoir ces deux bibliothèques installées au niveau de Python avant de lancer ce script, alors ce script il génère tout simplement un jeu de données et l'injecte au niveau de Python, alors nous allons copier ce code-là, nous nous rendons à ce niveau-là au niveau de Python et nous cliquons sur obtenir les données et puis plus et puis nous tapons python à ce niveau, juste donc pour utiliser l'assistant d'importation python, nous cliquons sur se connecter, ça va nous inviter à entrer le script, nous collons tout simplement, donc c'est import pandas as pd, donc il donne un alias pd à pandas et par la suite il essaie de définir un jeu de données tout simplement au niveau de DataFrame et par la suite il transfère ce jeu de données vers Power BI, nous cliquons sur ok pour générer le jeu de données ou la data set en question et la voilà, donc la data set est générée, nous cliquons sur chargé et nous aurons les données chargées au niveau de Power BI, voilà donc les données sont chargées ou le jeu de données est chargé, nous passons maintenant à l'utilisation des visuels, alors je rappelle encore une fois au niveau de la vidéo, la dernière vidéo, la première vidéo plutôt, nous avons y aller au niveau de options et par la suite nous avons configuré au niveau de script python, donc nous avons configuré l'IDE, pour ne pas utiliser l'IDE par défaut mais plutôt l'IDE Visual Studio Code, donc à ce niveau là nous montrons comment nous utilisons Visual Studio Code au niveau de Power BI, en relation avec les visuels bien évidemment, alors nous cliquons sur py ici, et ça va ajouter le visuel à ce niveau là et ça va ouvrir en même temps l'éditeur par défaut, l'éditeur par défaut de Power BI, alors à ce niveau là nous allons retourner à nouveau à ce niveau, au niveau de notre tutoriel et nous allons ajouter quelques champs avant de passer à la programmation python, nous allons ajouter quelques champs au niveau de valeurs, je vais juste mettre à côté le tutoriel, nous aurons besoin des valeurs de âge, donc nous glissons, déposons âge ici et weight, donc c'est l'âge et le poids et remarquons que au fur et à mesure que nous ajoutons des valeurs ici au champ valeurs, l'éditeur devient actif et il ajoute des commentaires y compris le jeu de données qui est composé d'un sous-ensemble de colonnes âge et weight, donc il nous prépare le terrain déjà, et il nous reste qu'à entrer notre code là juste à partir de la ligne 7, donc si nous voulons utiliser ce dataset il suffirait de le décommenter comme ça la première ligne donc elle va créer un data frame avec l'âge et le weight donc c'est un sous-ensemble de données et la fonction drop duplicate ça permet d'éliminer les duplications alors nous allons utiliser le script qui est donc proposé par le tutoriel qui est le suivant donc il suffirait de copier ce petit bout de code et d'être remplacer ce code là, voilà et puis étant donné que nous avons intégré Visual Studio Code au niveau de la première vidéo il est possible de ne pas continuer à développer le script Python à ce niveau, nous pouvons cliquer sur cette petite flèche là pour lancer le même code au niveau de Visual Studio Code, voilà et puis nous continuons à développer notre script Python, alors le script Python qui va être exécuté depuis Power BI c'est celui là, donc il porte le nom python-editor-wrapper.py et qui se trouve quelque part dans user, del, ce dossier là, donc python-editor-wrapper suivi par anguid, donc si nous essayons peut-être de naviguer vers ce dossier pour voir ou localiser le script Python qui va être lancé depuis l'intérieur de Power BI, ça se trouve quelque part dans utilisateur, python-editor-wrapper, donc il y a quelque part un dossier qui s'appelle voilà donc python-editor-wrapper 0b4 c'est celui là et voilà le code il est là, dans ce fichier python-editor-wrapper.py, donc nous pouvons soit continuer à ce niveau et ce sera un avantage de continuer avec Visual Studio Code parce que parmi les fonctionnalités qu'offre c'est la complétation des données, c'est à dire il nous propose déjà des suggestions contrairement à l'éditeur par défaut ou l'éditeur natif, une fois le code il est là, donc nous cliquons sur ce petit bouton pour exécuter et pour concrétiser la visualisation, nous cliquons sur ce petit bouton et nous aurons les données, alors normalement c'est un visuel qui montre un scatter avec des points, sinon nous pouvons ajouter un deuxième visuel, voilà un deuxième visuel et nous poursuivons le tutoriel, donc il nous propose deux autres visuels, celui là qui ensemble en fait le fname-children et nous ajoutons fname à ce niveau, children donc au niveau de valeur et pets également alors nous allons juste supprimer ce code et nous allons copier ce code d'ici pour le mettre directement là, nous exécutons, alors ça doit montrer quelque chose, effectivement donc ça montre une courbe ou deux courbes à ce niveau, sinon il y a un troisième exemple c'est avec les colonnes, donc ça nécessite fname et age, donc du coup nous allons ajouter un troisième visuel python et nous devons ajouter tout d'abord fname et age au niveau de valeur et puis nous allons copier le code qui se trouve au niveau du tutoriel, nous collons ici et nous cliquons sur exécuter et voilà nous aurons les trois visuels, alors peut-être la question qui se pose maintenant quand est-ce que nous utilisons ces visuels python, donc nous utilisons ces visuels python lorsque les visuels par défaut qui sont offerts par python ne n'offrent pas certains visuels, alors nous cherchons ces visuels là au niveau des bibliothèques python tout simplement, donc c'est à bord nous encore un matplotlib, ça offre une variété, une panoplie en fait de visuels qui peuvent donc nous aider à présenter les données d'une manière convenable et beaucoup plus sophistiquée que les visuels par défaut offerts par Power BI, voici quelques exemples de visualisation ci-abord et voici quelques visualisations matplotlib, donc ce genre de visuel est probablement non offert par Power BI, que ce soit au niveau des visuels par défaut ou encore au niveau de marketplace voilà

Programme détaillé

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