В этой статье мы узнаем об обогащении данных с помощью Power BI с помощью Azure Cognitive Services. Мы получим краткое введение в Azure Cognitive Service и Power BI и погрузимся в практический опыт использования простого CSV-файла, который содержит данные новостей, трансформируем их и с помощью возможностей Azure Cognitive Services, интегрированных в Power BI. Теперь проведите анализ настроений в отношении данных, чтобы определить положительность или отрицательность новостей. Наконец, мы визуализируем эти данные по теме, которая продемонстрирует настроение на основе заголовка новости.
Когнитивные службы Azure
Когнитивные службы Azure - это одна из служб, предлагаемых Microsoft Azure, которая позволяет широкому кругу организаций создавать когнитивный интеллект для приложений с помощью пакетов SDK клиентской библиотеки и REST API. Когнитивные службы Azure позволяют разработчикам интегрировать когнитивные функции в приложения без предварительного знания навыков машинного обучения, обработки данных и искусственного интеллекта. От компьютерного зрения до обработки естественного языка и разговорного ИИ - Azure Cognitive Services обеспечивает поддержку самых разных приложений.
Чтобы узнать больше о Azure Cognitive Services, прочтите эту статью Azure Cognitive Services, в которой подробно объясняются услуги, предоставляемые Azure, предназначенные для машинного обучения и искусственного интеллекта.
Power BI
Power BI - это инструмент, предоставляемый Microsoft, который предназначен для обеспечения возможностей бизнес-аналитики и аналитики для любой организации с интерактивными визуализациями с минималистичным интерфейсом, который чрезвычайно удобен для конечных пользователей для создания собственных информационных панелей и отчетов. Microsoft Power BI является частью экосистемы Microsoft Power Platform.
Power BI фокусируется на создании культуры бизнес-аналитики, ориентированной на данные, которая позволяет организациям добиваться значительных результатов, прослушивая данные и предоставляя им инструменты для поддержки принятия решений.
Доступ к Power BI можно получить двумя способами. Один через приложение Power BI Desktop, а другой через веб-приложение Power BI. Более того, Power BI предлагает три различных возможности, одна из которых - Power BI Pro, использующая мощь облака для обмена отчетами и совместной работы. Для предприятий он предлагает Power BI Premium, который обеспечивает расширенную аналитику, которую можно масштабировать в соответствии с потребностями. Кроме того, версия Power BI Mobile помогает работать с бесплатным Power BI Mobile на устройствах Android и iOS.
В этой статье мы объединим мощь этих двух удивительных инструментов - Microsoft Cognitive Services и Microsoft Power BI, и посмотрим, что мы можем из этого извлечь.
Шаг 1
Давайте начнем с входа в Power BI и установки приложения Power BI Desktop.
В настоящее время есть несколько функций Azure Cognitive Services, интегрированных в Power BI под лицензией Premium.
Нажмите на AI Insights, и мы найдем 4 доступных сервиса: теги изображений, извлечение ключевых фраз, определение языка и оценка настроения.
Шаг 2
Теперь перейдем к службе Power BI и создадим рабочую область.
Шаг 3
Введите имя рабочей области. Здесь мы используем New_demo в качестве имени рабочей области, поскольку данные, которые мы используем, взяты из News.
Шаг 4
Поскольку интеграция когнитивных сервисов доступна только через премиум-лицензию, мы выбираем лицензионный режим Премиум для каждого пользователя. Остальные будут все настройки по умолчанию.
Шаг 5
Теперь рабочая область создана. Он в основном содержит все наши информационные панели, отчеты, потоки данных и многое другое. Он работает как контейнер для всех функций.
Шаг 6
Теперь нам нужно создать поток данных. Поток данных в Power BI можно понимать как коллекцию таблиц и использовать для управления таблицами и преобразования наших данных.
Шаг 7
Теперь нажмите «Добавить новые таблицы».
Шаг 8
Мы видим множество источников данных, из которых можно сделать доступными данные. В настоящее время мы будем использовать текст / CSV.
Шаг 9
Теперь мы можем просто скопировать и вставить URL-адрес CSV-файла или просмотреть его в OneDrive.
Шаг 10
Теперь данные загружены и готовы к преобразованию.
Теперь нажмите «Преобразовать данные».
Шаг 11
Здесь Power BI не распознал первую строку, содержащую такие данные, как заголовок, заголовок, заголовки, источник и тема.
Итак, чтобы исправить это, щелкните значок «Таблица» и выберите «Использовать первые строки в качестве заголовков».
Теперь вы можете увидеть изменение. Первая строка теперь преобразована в заголовок.
Шаг 12
Теперь мы можем увидеть, как настроение новости распределяется по теме. Для этого мы воспользуемся функцией Azure Cognitive Service. Итак, давайте выберем AI Insights.
Шаг 13
Поскольку нам нужна тональность новостей, мы будем использовать Score Sentiment.
Шаг 14
Мы хотим передать заголовок новости в качестве значения, мы выберем Использовать значения в столбце, чтобы тональность новости определялась заголовком.
Теперь нажмите «Применить».
Шаг 15
Azure быстро создаст новый столбец с именем CognitiveServices.ScoreSentiment, который теперь содержит тональность новостей. Это было выполнено с помощью функции Azure Cognitive Services - Score Sentiment, которая интегрирована в премиум-версию Power BI. Здесь, в бэкэнде, Power BI сам вызовет API-вызов модели текстового анализа Azure Cognitive Services, которая автоматически вернет значение Score Sentiment в Power BI.
Шаг 16
Как видим, значения находятся в диапазоне от 0 до 1.
Чем ближе значение настроения к 1 - его можно распознать как более позитивные новости, и чем ближе настроение новостей к 0, можно понять, что они более негативные.
Шаг 17
Теперь давайте добавим условный столбец, чтобы сделать этот результат более интуитивным.
Предположим, что если значение настроения выше 0,5, новости являются положительными, 0,5 - нейтральными, а ниже 0,5 - отрицательными.
После создания нового столбца сохраните данные.
Шаг 18
Теперь давайте сохраним поток данных как news_data.
Шаг 19
Теперь давайте перейдем к Power BI Desktop и получим данные как потоки данных Power BI. Он будет подключаться к службе Power BI. Следовательно, используйте одни и те же учетные данные в приложении Power BI Desktop и службах Power BI.
Шаг 20
Мы можем увидеть созданный нами поток данных с именем news_data в рабочей области News_demo.
Теперь давайте загрузим данные в таблицу запросов.
Шаг 21
Теперь давайте перенесем наши данные в визуализацию.
Давайте выберем для него Stack bar Chart.
Давайте использовать столбец темы как оси и тональность как легенду, а подсчет тональности как ценность, что можно сделать, перетащив тональность в поле значений.
Это предоставит нам визуализацию.
Шаг 22
Мы можем ясно видеть представление данных в виде диаграмм с помощью возможностей визуализации Power BI. Настроения по теме Обамы можно рассматривать с большим количеством нейтральных и немного положительных.
Поразительно, насколько быстро и легко можно использовать возможности ИИ с инструментами, предоставляемыми в Power BI, которые развертывают возможности Azure Cognitive Services. От простой подготовки данных до проявления искусственного интеллекта - все это просто нахождение в приложении Power BI демонстрирует, насколько мощным является этот инструмент, отныне называемый POWER BI. Более того, на данный момент не все функции когнитивных сервисов доступны непосредственно в Power BI. При необходимости это можно сделать через REST API службы Azure Cognitive Service, но для этого потребуется подписка Azure.
Читайте полную статью в C # Corner:
