Powerbirypython

Azure Data Analytics
Cómo utilizar
Script R y Python
en Power Bi
Natali Lujan Allende
Bachiller en Estadística Informática (UNALM) con
especialización en Marketing Digital (UPC)
Data Scientist en Interseguro

https://www.linkedin.com/in/natali-lujan-allende/
https://www.slideshare.net/natalilujanallende
Herramienta de visualización
Caso de uso:
Existe una muestra publica con métricas relacionada a la página
Merchandise Store de Google.
https://shop.googlemerchandisestore.com/
Se solicita realizar un dashboard con estadísticas de la página web

R es un lenguaje de programación y entorno computacional dedicado a la estadística.
Utilizado para minería de textos,

procesamiento de imagen,
visualizaciones interactivas de
datos y procesamiento de Big
Data,etc
Es recomendable instalar y usar
un entorno integrado de
desarrollo como R Studio
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/desktop-r-scripts
BLOQUES DE CÓDIGO
#Importar datos
library(data.table)
##Cargar datos formato csv:
GOOGLE_MERCHANDISE_R<-fread("D:/Naty/Taller/01.BI EXPERT/EVENTO AZURE DATA

ANALYTICS/MUESTRA_GOOGLE_MERCHANDISE.csv",sep=",",header=T)
GOOGLE_MERCHANDISE_R$date<-
as.Date(as.character(GOOGLE_MERCHANDISE_R$date),format="%Y%m%d")
Los paquetes en R son colecciones de funciones y conjunto de datos desarrollados por la comunidad.
BLOQUES DE CÓDIGO
#Cargar datos formato google sheets:

library(googlesheets4)
sheets_auth(email = "natalilujan@gmail.com")
GOOGLE_MERCHANDISE_sheets <-
read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1G7ccUnndVuONOXMRv3oBC3slmGpTkNPBPx9I
HEEWc3M/edit#gid=0", sheet="google")
Importar datos
desde
Google Cloud
Platform
BLOQUES DE CÓDIGO
#Cargar datos formato google buc

library("bigrquery")
projectid = "data-negocio"
# Set your query
sql <- "select * from data-negocio.data_negocio.vista_google_merchandise"
bq_auth("natalilujan@gmail.com")
tb <- bq_project_query(projectid, sql)
GOOGLE_MERCHANDISE_BIGQUERY <- bq_table_download(tb)
BLOQUES DE CÓDIGO
##como filtrar en base a una columna:

library(data.table)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<-fread("D:/Naty/Taller/01.BI
EXPERT/EVENTO_GLOBAL_AI/MUESTRA_GOOGLE_MERCHANDISE.csv",sep=",",header=T)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<-as.data.frame(GOOGLE_MERCHANDISE_csv)
library(dplyr)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<- filter(GOOGLE_MERCHANDISE_csv,transactions==1)
BLOQUES DE CÓDIGO
##como filtrar en base a una columna:

library(data.table)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<-fread("D:/Naty/Taller/01.BI
EXPERT/EVENTO_GLOBAL_AI/MUESTRA_GOOGLE_MERCHANDISE.csv",sep=",",header=T)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<-as.data.frame(GOOGLE_MERCHANDISE_csv)
library(dplyr)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv<- filter(GOOGLE_MERCHANDISE_csv,transactions==1)
#Crear campo calculado
GOOGLE_MERCHANDISE_csv$Canada<-ifelse(GOOGLE_MERCHANDISE_csv$country=="Canada","Canada","Otros")
BLOQUES DE CÓDIGO
#cargar varias tablas en una sola consulta
#Importar datos
library(data.table)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv1<-fread("D:/Naty/Taller/01.BI EXPERT/EVENTO_GLOBAL_AI/MUESTRA_GOOGLE_MERCHANDISE.csv",sep=",",header=T)
GOOGLE_MERCHANDISE_csv1$date<-as.Date(as.character(GOOGLE_MERCHANDISE_csv1$date),format="%Y%m%d")
library(googlesheets4)
sheets_auth(email = "natalilujan@gmail.com")
GOOGLE_MERCHANDISE_sheets1 <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1G7ccUnndVuONOXMRv3oBC3slmGpTkNPBPx9IHEEWc3M/edit#gid=0",
sheet="google")
library("bigrquery")
projectid = "data-negocio"
sql <- "
select * from data-negocio.data_negocio.vista_google_merchandise
"
bq_auth("natalilujan@gmail.com")
tb <- bq_project_query(projectid, sql)
GOOGLE_MERCHANDISE_BIGQUERY1 <- bq_table_download(tb)
BLOQUES DE CÓDIGO
library(tidyverse)
gg<-ggplot(dataset,aes(x=pageviews,y=transactions)) +
geom_smooth(method = "gam",se=T)+
labs(title="Grafico",
x="pageviews")
plot(gg)
BLOQUES DE CÓDIGO
hist(dataset$pageviews,col="darkolivegreen1")
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/desktop-python-scripts
BLOQUES DE CÓDIGO
import pandas as pd
GOOGLE_MERCHANDISE_PYTHON=pd.read_csv('D:/Naty/Taller/01.BI EXPERT/EVENTO AZURE DATA
ANALYTICS/MUESTRA_GOOGLE_MERCHANDISE.csv',encoding='UTF-8',sep=',')
Recomendaciones
Revisar los Errores por tipo de dato
Revisar el directorio raíz
Explorar las gráficos que existen para importar a tu informe
https://appsource.microsoft.com/en-us/marketplace/apps?page=1&product=power-bi-visuals
@naty1655
Gracias a www.linkedin.com/in/natali-lujan-allende
todxs!
natalilujan@gmail.com

Powerbirypython

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Powerbirypython

Cargado por

Información del documento

Descripción original:

Título original

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Powerbirypython

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Azure Data Analytics

Data Scientist en Interseguro

Se solicita realizar un dashboard con estadísticas de la página web

Utilizado para minería de textos,

GOOGLE_MERCHANDISE_R<-fread("D:/Naty/Taller/01.BI EXPERT/EVENTO AZURE DATA

#Cargar datos formato google sheets:

#Cargar datos formato google buc

##como filtrar en base a una columna:

##como filtrar en base a una columna:

También podría gustarte