Power BI是一个强大的商业智能工具，可以轻松分析和可视化您的数据。然而，真正使其与竞争对手区别开来的是其预测分析功能和对R和Python的支持，使您能够将分析提升到一个新的水平。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Power BI进行预测分析，以及它的好处，以及如何在Power BI中创建您的第一个预测模型。
您可以使用我们的Power BI速查表快速入门Power BI，从创建第一个可视化到Power Query和DAX计算。
如何使用Power BI进行预测分析？
预测分析涉及使用统计和机器学习技术对未来事件进行预测或预测。您可以在单独的博客文章中了解更多关于预测分析的信息。
然而，在Power BI中，预测分析的成功很大程度上取决于数据的质量和您选择的模型的适用性。理解统计学和机器学习概念以有效地实施预测分析是很重要的。
以下是您可以在Power BI中进行预测分析的方法：
使用DAX进行简单的预测对于简单的预测任务，您可以在Power BI中使用DAX创建新的计算列或度量。例如，假设销售之间的时间是预测客户何时进行下一次购买的因素。您可以创建一些DAX度量，计算每个客户和整体销售之间的平均时间，并使用它来预测下一次销售可能发生的时间。
使用 R 和 Python 脚本
Power BI 支持 R 和 Python，这是用于数据分析和机器学习的强大语言。您可以在 Power BI 中编写预测分析的脚本。在运行 R 或 Python 脚本后，您可以在 Power BI 中可视化结果，并构建强大的仪表板，不仅可以捕捉过去发生的事情，还可以提供对未来可能性的一瞥。
使用Power BI的内置可视化工具
您可以使用现有的可视化工具（如散点图、折线图等）来展示趋势和模式。Power BI还在这些可视化工具中内置了预测功能，例如从散点图中找到聚类或在折线图中预测未来销售额。如果你是一个有抱负的数据分析师，你可以通过我们的技能培训课程学习Power BI基础知识，其中你将学习数据可视化、DAX以及如何转换数据。此外，还可以查看我们关于如何通过Power BI成为数据分析师的网络研讨会。使用Power BI进行预测分析的好处
使用Power BI进行预测分析具有多个优势，特别适用于已经熟悉微软生态系统的用户。Power BI还是一个出色的选择，适用于任何寻找易于使用、可扩展和安全的数据分析和预测工具的人。
以下是一些关键的好处：
直观的用户界面
Power BI以其用户友好的界面和拖放式报告生成器而闻名，使其即使对于那些不是数据科学家的人也易于使用。这简化了数据处理和可视化的过程，并允许用户相对轻松地执行复杂的分析任务。
内置算法
Power BI允许您在Power BI的某些可视化工具中直接实现机器学习模型，如线性回归或聚类，而无需了解编码知识。这使得预测分析对更广泛的受众可用，而不仅仅是那些有预算雇佣分析团队的少数人。
对于高级用户来说，Power BI支持在R和Python中使用自定义脚本，从而可以创建更复杂和个性化的预测模型。
全面的数据处理能力
Power BI可以连接各种数据源，包括基于云和本地的数据，确保无论数据存储在何处，都能进行全面的数据分析。您甚至可以直接连接第三方应用程序，减少对单独的ETL软件的需求。
Power BI还提供了强大的数据转换和清洗工具，这是准备数据进行预测分析的关键步骤。
在Power BI中创建您的第一个预测模型
在Power BI中构建预测模型涉及几个步骤，从准备数据和使用R或Python拟合模型，到部署和后续监控模型。
我们将逐步指导您使用Python和来自DataCamp的客户流失数据集在Power BI中创建您的第一个预测模型。您还可以查看我们关于在Python中预测客户流失的完整课程，以获得更深入的客户流失和营销分析指导。
1. 选择正确的算法
在Power BI中选择适合预测分析的正确算法对于获得准确和有意义的结果至关重要。在预测分析中，没有一种适用于所有情况的算法，正确的选择取决于您的具体数据、目标和约束。
在我们的示例中，我们将构建一个分类模型，因为我们的目标变量是二元的（客户是否流失）。
以下是一些指南，帮助您决定哪种算法最适合您的数据：
了解您的数据和目标:
- 数据类型：考虑你的数据的性质（分类、数值、时间序列等）。
- 业务目标：确定你想要预测的内容（例如分类、回归、聚类）。
- 数据大小和质量：你的数据的规模和质量可以影响算法的选择。
算法适用性：
- 回归算法（如线性回归）适用于预测连续性结果，例如销售预测。
- 分类算法（如逻辑回归、决策树和随机森林）用于预测分类结果（例如我们示例中的客户流失）。
- 聚类算法（如k-means）适用于将数据分成具有相似特征的群组。
- 时间序列分析（如ARIMA模型）用于基于时间的数据进行预测。
复杂性和互操作性：简单模型（如线性回归和决策树）更容易解释和向利益相关者解释。更复杂的模型（如神经网络）在某些情况下可能提供更高的准确性，但更难解释，并且通常需要更多的计算资源。
实验和验证：选择一个不仅能准确预测目标，而且还能很好地泛化到未知数据的模型是一个好主意。您可以通过尝试多种算法并比较它们的性能指标来实现这一点。
2. 准备数据
首先将您用于预测模型的数据导入Power BI（必须导入数据才能使用R和Python脚本）。接下来，您可以使用Power Query清理和准备数据进行分析。这可能涉及处理缺失值、筛选、创建新的计算列等操作。
3. 编写Python脚本
在Power BI Desktop中，您首先需要启用Python脚本。转到 文件 -> 选项和设置 -> 选项 -> Python脚本 来设置您的Python环境。
在Power Query Editor中，您可以从功能区的Transform选项卡中选择运行Python脚本。这将弹出一个对话框，您可以在其中输入您的Python代码。这是我们用于客户流失模型的脚本：import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 将特征和目标变量分离
X = dataset.drop(‘Churn’, axis=1) # 特征
y = dataset[‘Churn’] # 目标变量
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 初始化并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型
# 如果对模型满意，获取最终预测结果。
# 将预测结果添加到完整数据集中
dataset[‘Predicted_Label’] = model.predict(X)
dataset[‘Predicted_Probability’] = model.predict_proba(X)[:, 1]
4. 可视化预测模型
在运行Python脚本后，您可以在Power BI中可视化输出结果。在上面的Python脚本中，我们将预测的标签和概率添加到完整数据集中。这样我们就可以可视化特征变量对概率的影响，并构建一个关于数据和预测的故事的仪表板。如果你想提升你的Power BI数据可视化技能，并学习如何在Power BI中创建有效的报告，我们有课程可以帮助你实现这一目标。
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5. 部署和监控预测模型
一旦您的模型准备好并可视化，您可以将Power BI报告发布到Power BI服务，以便在整个组织范围内进行更广泛的访问。在Power BI服务中，您可以设置定期刷新以确保您的模型使用最新的数据。请注意，只有个人网关才能用于刷新包含Python或R脚本的报告。
定期监控您的模型性能，以确保其随时间保持准确。如果模型的性能有任何变化或数据模式发生变化，您应该在Power BI桌面中更新您的模型并重新发布报告。例如，您的模型中的某个变量可能不再相关，或者您的公司可能停止收集与之相关的数据。常见的挑战和克服它们的最佳实践
预测分析在Power BI中，就像在任何分析平台中一样，都有一系列的挑战。了解这些挑战并应用最佳实践可以帮助减轻潜在问题。以下是一些常见的挑战和解决方案：
1. 数据质量和准备
挑战：预测分析严重依赖于数据质量。缺失值、不一致的数据格式和异常值等问题可能会显著影响模型的准确性。
解决方案：建立一个数据清洗和预处理程序，以保持数据和预测模型的质量和可靠性。
2. 选择合适的模型
挑战：选择不合适的预测模型可能会导致预测结果不准确，而为您的数据选择合适的算法有时可能会具有挑战性。
解决方案：明确定义业务问题并花时间了解数据可以帮助您选择最合适的模型。您还可以使用准确率、精确率和召回率等指标测试不同的模型并比较它们的性能，以便为您的决策提供信息。
3. 过拟合模型
挑战：当模型过于复杂并学习训练数据中的噪声时，就会出现过拟合现象，导致在新数据上表现不佳。
解决方案：将数据分为训练集和测试集，以验证模型的性能，并考虑在模型训练中使用正则化方法以防止过拟合。
4. 处理大型数据集
挑战：Power BI在处理非常大的数据集时可能会遇到性能问题，特别是在执行R和Python脚本时，因为存在一个额外的限制，即运行时间超过30分钟的任何Python脚本都会超时。
解决方案：只导入你需要的数据，并在可能的情况下应用聚合以优化性能。你还可以考虑单独训练预测模型，并只将预测结果导入到Power BI中。这种方法避免了在每次刷新时重新训练模型并冒着不断超时的风险。
此外，您可以在Power BI中使用参数来控制模型何时应重新训练。例如，您可以设置一个参数来确定是否应该运行训练代码，并根据参数的值调整您的Python代码：
parameter_value = int(dataset['ModelRefreshControl'][0]) # 假设参数作为数据集中的一列传递
if parameter_value == 1:
# 训练模型的代码
# model.fit(X_train, y_train)
else:
# 加载预训练模型的代码
# model = load_model('my_model')5. 数据隐私和安全
挑战：确保数据安全和合规性可能具有挑战性，特别是在处理敏感数据时。
解决方案：实施严格的数据治理政策，并考虑在Power BI报告中实施良好的安全实践，如行级安全性。值得注意的是，为了使包含Python脚本的报告在发布到Power BI服务时能够正确运行，所有数据源必须是公开的。请考虑这可能对您的数据隐私和安全要求产生的影响。
6. 确保模型可解释性
挑战：一些复杂模型（如神经网络）可能很难解释，导致理解和解释结果的困难。
解决方案：在可能的情况下，使用更简单的模型，这样更容易解释和向利益相关者解释（例如决策树）。
结论
Power BI直观的用户界面、内置算法和全面的数据处理能力使您能够分析、可视化和预测数据中的趋势和模式。Power BI使构建预测模型变得简单，这些模型可以帮助您做出明智的决策并保持领先地位。
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“你是一个翻译员。”
