如何在PowerBI中运行ML的R脚本？

Question

部署用R(即.线性回归、随机森林、k均值等。)对PowerBI？

这是我目前的想法:我的响应列是column_x。我的训练集将是我的数据集中具有column_x值的所有行。我的测试集将是没有column_x值的所有行(因此需要来自ML脚本的预测值)。我会将ML脚本的输出放在PowerBI (使用编辑查询选项)中的一个新列中，用于名为pred_column_x的预测响应。

修改/填写下面的示例脚本或如何绘制的替代解决方案将非常有帮助！

谢谢!

data.df <- dataset in PowerBI

train.df <- dataset where column_x is not null??
test.df <- dataset where column_x is null??

#linear regression fit
fit <- lm(pred_column_x ~ column_a + column_b, data=train.df)
#need this fit/predicted value to go in pred_column_x
summary(fit)

Answer 1

最近，我正在从事一项合同工作，其中源数据只能通过PowerBI访问。我们的目标是建立一个预测模型。我是PBI的新手。由于我使用R进行所有分析，因此我编写了一个脚本并将其应用于PBI中的数据。这里有一些你必须知道的要点；

1. PBI始终将其中包含的数据称为dataset。因此，将R脚本中所有dataset的匹配项都更改为dataset。
2. 在PBI界面中，单击edit queries，然后选择要使用的表，如

所示

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1. 然后单击Transform选项卡，然后单击Run R script。Insert step上将弹出一条消息，请参见屏幕截图。

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1. 单击Insert按钮。这将打开Run R script编辑器窗口。注意，消息# 'dataset' holds the input data for this script (这就是我在第1点中提到的).
2. 在这个框中添加您的R代码并单击OK按钮。代码将执行并给出结果。

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​

指出

1. 如果数据集大小是，建议对其进行采样。然后在本地R环境上执行此示例上的代码。这将确保脚本工作没有错误。
2. 预测分析结果需要保存为数据帧格式，否则PBI将不显示结果。因此，您的R代码的这一部分，#linear regression fit fit <- lm(pred_column_x ~ column_a + column_b, data=train.df)，需要保存为数据帧，如#linear regression fit fit <- data.frame(lm(pred_column_x ~ column_a + column_b, data=train.df))。显然，R的dataframe在PBI中被解释为table。
3. 分析结果将如下所示，

您必须单击Table才能查看结果。

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