Tutorial: Criar um visual do Power BI com tecnologia R

Como desenvolvedor, você pode criar seus próprios visuais do Power BI. Estes elementos visuais podem ser utilizados por si, pela sua organização ou por terceiros.

Este artigo é um guia passo a passo para criar um visual com tecnologia R para o Power BI.

Neste tutorial, irá aprender a:

Pré-requisitos

• Uma conta do Power BI Pro . Inscreva-se para uma avaliação gratuita antes de começar.
• Um motor R. Você pode baixar um gratuitamente de vários locais, incluindo a página de download do Microsoft R Open e o repositório RAN. Para obter mais informações, consulte Criar visuais do Power BI usando R.
• Power BI Desktop.
• Windows PowerShell versão 4 ou posterior para usuários do Windows OU o Terminal para usuários do OSX.

Começar

1. Prepare alguns dados de exemplo para o visual. Você pode salvar esses valores em um banco de dados do Excel ou em um arquivo .csv e importá-lo para o Power BI Desktop.

   N.ºDoMês	Unidades Totais
   5	2303
   2	2319
   3	1732
   4	1615
   5	1427
   6	2253
   7	1147
   8	1515
   9	2516
   10	3131
   11	3170
   12	2762

2. Para criar um visual, abra o PowerShell ou Terminal e execute o seguinte comando:

   pbiviz new rVisualSample -t rvisual
   

   Este comando cria uma nova pasta para o visual rVisualSample . A estrutura é baseada no rvisual modelo. Ele cria um arquivo chamado script.r na pasta raiz do visual. Este ficheiro contém o R-script que é executado para gerar a imagem quando o visual é renderizado. Pode criar o seu R-script no Power BI Desktop.

3. No diretório recém-criado rVisualSample , execute o seguinte comando:

   pbiviz start
   

4. No Power BI Desktop, selecione R script visual:

   

5. Atribua dados ao visual do desenvolvedor arrastando as unidades MonthNo e Total para Values para o visual.

   

6. Defina o tipo de agregação de Total de unidades como Não resumir.

   

7. No editor R-script no Power BI Desktop, digite o seguinte:

   plot(dataset)
   

   Este comando cria um gráfico de dispersão usando os valores no modelo semântico como entrada.

8. Selecione o ícone Executar script para ver o resultado.

   

Editar o script R

O R-script pode ser modificado para criar outros tipos de elementos visuais. Vamos criar um gráfico de linhas a seguir.

1. Cole o seguinte código R no editor de scripts R.

   x <- dataset[,1] # get the first column from semantic model
   y <- dataset[,2] # get the second column from semantic model
   
   columnNames = colnames(dataset) # get column names
   
   plot(x, y, type="n", xlab=columnNames[1], ylab=columnNames[2]) # draw empty plot with axis and labels only
   lines(x, y, col="green") # draw line plot
   

2. Selecione o ícone Executar script para ver o resultado.

   

3. Quando o R-script estiver pronto, copie-o para o script.r ficheiro localizado no diretório raiz do seu projeto visual.

4. No arquivo capabilities.json, altere o dataRolesconjunto de dados : para e defina a dataViewMappings entrada para o conjunto dename dados.

   {
     "dataRoles": [
       {
         "displayName": "Values",
         "kind": "GroupingOrMeasure",
         "name": "dataset"
       }
     ],
     "dataViewMappings": [
       {
         "scriptResult": {
           "dataInput": {
             "table": {
               "rows": {
                 "select": [
                   {
                     "for": {
                       "in": "dataset"
                     }
                   }
                 ],
                 "dataReductionAlgorithm": {
                   "top": {}
                 }
               }
             }
           },
           ...
         }
       }
     ],
   }
   

5. Adicione o seguinte código para suportar o redimensionamento da imagem no arquivo src/visual.ts .

     public onResizing(finalViewport: IViewport): void {
         this.imageDiv.style.height = finalViewport.height + "px";
         this.imageDiv.style.width = finalViewport.width + "px";
         this.imageElement.style.height = finalViewport.height + "px";
         this.imageElement.style.width = finalViewport.width + "px";
     }
   

Adicionar bibliotecas ao pacote visual

O corrplot pacote cria uma exibição gráfica de uma matriz de correlação. Para obter mais informações sobre corrploto , consulte Uma introdução ao pacote corrplot.

1. Adicione a dependência da corrplot biblioteca ao dependencies.json arquivo. Veja a seguir um exemplo do conteúdo do ficheiro:

   {
     "cranPackages": [
       {
         "name": "corrplot",
         "displayName": "corrplot",
         "url": "https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/"
       }
     ]
   }
   

2. Agora você pode começar a usar o pacote corrplot em seu script.r arquivo.

   library(corrplot)
   corr <- cor(dataset)
   corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")
   

   O resultado do uso corrplot do pacote se parece com este exemplo:

   

Adicionar uma propriedade estática ao painel de propriedades

Agora que temos um visual básico corrplot , vamos adicionar propriedades ao painel de propriedades que permitem ao usuário alterar a aparência do visual.

Usamos o method argumento para configurar a forma dos pontos de dados. O script padrão usa um círculo. Modifique seu visual para permitir que o usuário escolha entre várias opções.

1. Defina uma object configuração chamada no arquivo capabilities.json e dê a ele as seguintes propriedades.

   "settings": {
     "properties": {
       "method": {
         "type": {
           "enumeration": [
             { "value": "circle" },
             { "value": "square" },
             { "value": "ellipse" },
             { "value": "number" },
             { "value": "shade" },
             { "value": "color" },
             { "value": "pie" }
           ]
         }
       }
     }
   }
   

2. Abra o arquivo src/settings.ts . Crie uma VisualCardSettings classe com as propriedades methodpúblicas , namedisplayName e slices conforme mostrado na caixa de código abaixo.

   import ItemDropdown = formattingSettings.ItemDropdown;
   
   const methodOptions = [
       {
           displayName: "Circle",
           value: "circle"
       },
       {
           displayName: "Square",
           value: "square"
       },
       {
           displayName: "Ellipse",
           value: "ellipse"
       },
       {
           displayName: "Number",
           value: "number"
       },
       {
           displayName: "Shade",
           value: "shade"
       },
       {
           displayName: "Color",
           value: "color"
       },
       {
           displayName: "Pie",
           value: "pie"
       }
   ]
   
   class VisualCardSettings extends FormattingSettingsCard {
       method: FormattingSettingsSlice = new ItemDropdown({
           name: "method",
           displayName: "Method",
           items: methodOptions,
           value: methodOptions[0]
       });
   
       name: string = "settings";
       displayName: string = "Settings";
       slices: Array<FormattingSettingsSlice> = [this.method];
   }
   

   Após essas etapas, você pode alterar a propriedade do visual.

   

   Finalmente, o R-script deve ter uma propriedade padrão. Se o usuário não alterar o valor da propriedade (neste caso, a configuração da forma), o visual usará esse valor.

   Para variáveis de tempo de execução R para as propriedades, a convenção de nomenclatura é <objectname>_<propertyname>, neste caso, settings_method.

3. Execute o seguinte R-script:

   library(corrplot)
   corr <- cor(dataset)
   
   if (!exists("settings_method"))
   {
       settings_method = "circle";
   }
   
   corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")
   

Empacote e importe seu visual

Agora você pode empacotar o visual e importá-lo para qualquer relatório do Power BI.

1. Preencha as displayNameinformações , , , do autor name e , supportUrldescriptione emailquaisquer outras informações importantes no pbivis.json arquivo.

2. Se quiser alterar o ícone do visual no painel de visualização, substitua o arquivo .png ícone na pasta de ativos .

3. A partir do diretório raiz da sua execução visual:

   pbiviz package
   

   Para obter mais informações sobre como empacotar seu visual, consulte Empacotando o visual personalizado

4. Importe o arquivo pbiviz do visual para qualquer relatório do Power BI. Consulte Importar um ficheiro visual do computador local para o Power BI para obter instruções sobre como o fazer.

5. Seu visual final se parece com o exemplo a seguir:

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