Power BI

ترکیب Power BI و خدمات مختلف پردازش اطلاعات Azure و نسل بعدی هوش تجاری و تجزیه و تحلیل کسب و کار را دریافت خواهید کرد.


جای تعجب نیست که بسیاری از خدمات مایکروسافت خود را در Azure ساخته شده است، اما به طور فزاینده مایکروسافت همچنین خدمات Azure را به عنوان راهی برای مشتریان برای گسترش و سفارشی کردن محصولات ارائه می دهد.

هنگامی که از جریان داده ها برای استخراج، تمیز کردن و تبدیل داده هایی که در Power BI بارگذاری می کنید استفاده می کنید، این داده ها در Azure Data Lake ذخیره می شوند. شما همچنین می توانید از آن در Azure Databricks یا برای تجزیه و تحلیل از Azure SQL Data Warehouse استفاده کنید که می توانید از طریق پورتال Azure انجام دهید یا با استفاده از برنامه Power BI Desktop برنامه تعاملی ایجاد کنید.

یادگیری ماشین اتوماتیک در Power BI از ویژگی AutoML از Azure Machine Learning است که به دنبال آن است که شما در حال تلاش برای پیش بینی و چه اطلاعاتی در دسترس شما هستید و از طریق چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای کشف بهترین نمره استفاده کنید. یا شما می توانید خدمات Azure Cognitive Services را برای تجزیه و تحلیل داده ها در تصاویر و متن، یا ساخت مدل های یادگیری ماشین خود و اجرای آنها استفاده کنید.

Power BI هم اکنون دارای ویژوالایزرهای هوشمند مبتنی بر AI مانند Key Influencers است که تجزیه و تحلیل آماری مختلف مانند رگرسیون منطقی یا طبقه بندی داده ها را برای استخراج عوامل کلیدی مرتبط با یک نتیجه خاص انجام می دهد. شما فاکتورهایی را که فکر می کنید در تجسم بسیار مهم است را بکشید و Power BI آنها را رتبه بندی می کند. همانطور که فاکتورهای بیشتری را اضافه میکنید که فکر میکنید ممکن است مرتبط باشند یا به یک بخش خاص متصل شوند، مدل را دوباره اجرا میکنیم تا ببینیم آیا اطلاعات بیشتر چیزی جدید نشان میدهد یا خیر.

بنابراین اگر تجزیه و تحلیل می کنید که بازدید کنندگان به هتل شما می آیند تا دوباره بمانند، Key Influencer ممکن است کشوری باشد که از آن می آید. اما اگر بازدید کنندگان را در یک گروه سنی خاص انتخاب کنید، مدل فقط بر روی آن تکه ای از داده ها عمل می کند، جایی که Key Influencer ممکن است این باشد که آیا آنها در رستوران هتل خوردند یا درمان آب آشامیدنی داشتند. اگر به دنبال تاخیر در حمل و نقل هستید، می توانید عوامل دیگری را مطرح کنید که کدام بخش تقسیم را تحویل داده است، چه کارخانه ای از آن آمده است، یا چه منطقه ای از آن فرستاده شده است تا ببینید چه چیزی بیشترین تأثیر را بر چه چیزی وارد می کند و چه چیزی تحویل می شود .

دو تجسم AI جدید وجود دارد. تغییر توزیع به نظر می رسد که چه چیزی یک توزیع داده متفاوت از دیگران است. درخت تقسیم، چندین نمایش داده شده را به مدل Power BI ارسال می کند و سپس آنها را با یکدیگر پیوند می دهد، بنابراین شما می توانید بر روی یک متریک در یک تجسم کلیک کنید تا ببینید چه چیزی پشت سر آن است، و سپس کلیک کردن به سطوح مختلف داده را به عمق درک کنید. به این ترتیب، می توانید ببینید که آیا این 500 فروش در یک شهر توسط یک گروه خاص از مشتریان و یا بسیاری از مشتری های مختلف که هنوز هم چیزی مشترک دارند، هدایت می شود.

همه اینها می توانند به تجسم، داشبورد و ویژگی های Q & A طبیعی زبان که Power BI شناخته شده است، و همچنین گزارش های پینگ پینگ جدید که قبلا SQL Server نیاز داشتند، تغذیه کنند. به عنوان مثال، زمانی که از یادگیری ماشین خودکار استفاده می کنید، پیش بینی برای هر ردیف شامل جزئیات مربوط به پیش بینی می شود، بنابراین شما می توانید توضیح را در یک گزارش ارائه دهید تا مشخص شود که کدام ارقام از چه نوع ارقام استفاده می کنند و چه عوامل دخیل هستند.

جوانب مثبت داده
Power BI راه های مختلفی برای انجام این کار است، بسته به اینکه آیا شما یک دانشمند داده ای هستید که می خواهد کار خود را در دسترس بقیه کسب و کار یا تحلیل گرانی که مایل به استفاده از یادگیری ماشین است، اما مهارت های لازم را نداشته باشد خودشان.

دانشمندان داده می توانند مراحل را به یک جریان داده اضافه کنند تا اطلاعات را از داده های بدون ساختار مانند تصاویر یا متن تویت ها و یا بررسی ها استخراج کنند، با استخراج کلمات کلیدی، تجزیه و تحلیل احساسات یا تشخیص آنچه در یک عکس است. این توسط سرویس های شناختی طراحی شده است، اما بدون مراحل معمول نوشتن کد برای تماس با API - شما می توانید تجزیه و تحلیل تصویر و متن را به جریان داده اضافه کنید.

همانطور که خدمات جدید شناختی بیرون می آیند، Power BI بیشتر از این ویژگی ها را اضافه می کند. آخرین ها استخراج متن از تصاویر، تشخیص دست خط و تشخیص نهاد - نه تنها استخراج کلمات کلیدی، بلکه طبقه بندی آنچه که آنها اشاره می کنند. اگر صاحب هتل هستید که به بررسی در اینترنت میپردازید، شناسایی سازمان میتواند به شما بگوید که آیا «دوچرخه سواری» در یک بررسی به معنای یک مهمان خوشحال است که در سفر دوچرخه سواری ماند یا یک مهمان ناراضی که در مورد دوچرخه سواری تهویه مطبوع شکایت دارد و تمام شب.
اگر شما در حال ساخت مدل های یادگیری ماشین خود در Learning Azure Machine و انتشار آنها به عنوان یک سرویس وب هستید، می توانید تجزیه و تحلیل های Power BI را در سازمان خود بر اساس دسترسی به آنها از طریق پورتال Azure به آنها دسترسی داشته باشید و سپس آنها را نشان می دهند به عنوان مدل آنها می توانند همانند خدمات شناختی استفاده کنند. اگر می خواهید عکس ها را در بررسی های هتل تحلیل کنید، ممکن است نیاز به آموزش یک مدل تشخیص تصویر دلخواه برای درک تصاویری از چیزهایی که در یک هتل پیدا می کنید. عکسهای تهویه مطبوع، لامپهای برق، پنجره ها و آسانسورها در یک بررسی هتل احتمالا یک نشانه بد است، و مدل تشخیص تصویر استاندارد ممکن است آنها را به عنوان اشیاء مهم برجسته نکند.

و اگر شما در حال ساخت مدل یادگیری ماشین خود و با استفاده از پایتون و R برای ادغام آن در Power BI یا با استفاده از AutoML در Power BI برای کشف الگوریتم یادگیری ماشین با داده های خود، شما هم اکنون می توانید آپلود این مدل ها برای آموزش Azure Machine برای مدیریت آنها و یا بیشتر آنها را تنظیم کنید. به این معناست که تحلیلگران کسب و کار در دوره هوش تجاری می توانند از گزینه خودکار استفاده کنند، و اگر مفید باشد دانشمند داده می تواند آن را بیابد و آن را توسعه دهد.

و همه این بینش ها در طیف وسیعی از روش ها استفاده می شود. قدرتمند به عنوان داشبورد تعاملی و تجسم در Power BI، گاهی اوقات که کاربران کسب و کار می خواهند این گزارش آشنا است که آنها می توانند چاپ، خواندن و یا ایمیل به مشتری یا تامین کننده. Power BI در حال حاضر از همان گزارش های صفحه بندی شده با هدر ها و پاورقی ها و طرح های جدول، نمودار یا ماتریس به عنوان SQL Server Reporting Services (با ابزار جدید Report Builder برای ایجاد آنها) پشتیبانی می کند. گزارش های صفحه بندی شده بخشی از Power BI Premium هستند، اما آنها نیز با پایگاه داده Power BI Report Server سازگار هستند.

بنابراین اگر می خواهید تجزیه و تحلیل خود را از سرویس های گزارش دهی SQL Server به Power BI منتقل کنید، می توانید یک سیستم اطلاعات کسب و کار کسب و کار ایجاد کنید که طیف گسترده ای از تجزیه و تحلیل کسب و کار را از گزارشاتی که سازمان شما احتمالا در حال حاضر بستگی دارد، به طور خودکار بینشی در داده هایی پیدا می کند که لزوما ساختار یا عددی نیستند. اگر Power BI به تناسب نیازهای شما متکی باشد، این ایده این است که با Azure به راحتی گسترش یابد تا کاربران کسب و کار بتوانند خودشان را انجام دهند.