1. دمج بايثون مع Power BI
2. إعداد التكامل بايثون
3. فوائد استخدام بايثون في مشاريع Power BI
4. مشروع كامل مجانًا: Power BI مع Python في مجموعات بيانات Apple وTesla.

في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، تعتمد الشركات بشكل كبير على الأدوات التي تسمح لها بتصور البيانات وتحليلها بشكل فعال. لقد برز Microsoft Power BI كمنصة قوية تمكن المستخدمين من إنشاء لوحات معلومات وتقارير ثاقبة من مصادر البيانات المختلفة. في حين أن Power BI يقدم مجموعة قوية من أدوات التصور المبتكرة، فإن دمج Python في مشاريع Power BI الخاصة بك يمكن أن يزيد من تعزيز إمكانيات معالجة البيانات وتحليلها وتصورها بطرق لا يمكن تحقيقها باستخدام الميزات الافتراضية وحدها.

  دمج بايثون مع Power BI

Python هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات تستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور. يتيح دمج Python في Power BI للمستخدمين الاستفادة من مكتباتها الشاملة مثل Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn مباشرةً ضمن تقارير Power BI. يمكّن هذا التكامل محللي البيانات وعلماء البيانات من إجراء معالجة متقدمة للبيانات، والتحليل الإحصائي، والنمذجة التنبؤية، والمرئيات المخصصة بسلاسة.

  إعداد تكامل بايثون

لبدء استخدام Python في Power BI، تحتاج إلى إعداد تكامل Python في Power BI Desktop. يتضمن ذلك تكوين بيئة بايثون وتثبيت حزم بايثون الضرورية. بمجرد التكوين، يمكنك استخدام البرامج النصية لـ Python ضمن Power BI لإجراء تحويلات البيانات وإنشاء مرئيات مخصصة وإنشاء رؤى تتجاوز ما يمكن تحقيقه باستخدام إمكانات Power BI الأصلية.

 

  فوائد استخدام بايثون في مشاريع Power BI

1. المعالجة المتقدمة للبيانات:

 توفر مكتبات بايثون مثل Pandas أدوات قوية لتنظيف البيانات وتحويلها وإعادة تشكيلها. باستخدام البرامج النصية لـ Python في Power BI، يمكنك معالجة البيانات مسبقًا والتعامل مع القيم المفقودة ودمج مجموعات البيانات وإعداد البيانات للتحليل بكفاءة.

  2. التحليل الإحصائي والتعلم الآلي:

 يدعم نظام Python البيئي التحليل الإحصائي المتقدم وخوارزميات التعلم الآلي. من خلال دمج البرامج النصية لـ Python في Power BI، يمكنك إجراء اختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، والتجميع، والتصنيف، والنمذجة التنبؤية مباشرة داخل تقاريرك.

3. التكامل مع مصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات:

 يمتد تعدد استخدامات Python إلى التكامل مع مصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات التي قد لا تكون مدعومة أصلاً بواسطة Power BI. يمكنك جلب البيانات في الوقت الفعلي، أو إجراء تجريف الويب، أو الاتصال بقواعد البيانات المتخصصة باستخدام برامج Python النصية، مما يثري تحليلك بمعلومات محدثة.

 

4. مشروع كامل مجانًا: Power BI مع Python في مجموعات بيانات Apple وTesla.

لقد قمت بإعداد مشروع شامل لك كتطبيق عملي. يمكنك الوصول إلى المشروع على رابط التالي: اضغط هنا

 

##ملاحظات هامة:

-  تثبيت Anaconda : قبل تشغيل المشروع، تأكد من تثبيت Anaconda. توفر Anaconda توزيع Python وتدير الحزم والبيئات بشكل فعال.

-  Power BI : قم بتثبيت Power BI Desktop، الذي يسمح لك بإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية. وهو يدعم تكامل Python للتحليلات المتقدمة والمرئيات المخصصة.

لدمج Power BI مع Python:

1.  تمكين البرمجة النصية لـ Python : في Power BI Desktop، انتقل إلى ملف > الخيارات والإعدادات > الخيارات > العمومية > البرمجة النصية لـ Python، وقم بتمكين البرمجة النصية لـ Python.

2.  كتابة كود Python : استخدم برامج Python النصية داخل Power BI لإجراء معالجة البيانات أو التحليلات المتقدمة أو إنشاء مرئيات مخصصة. تُستخدم مكتبات مثل Pandas وMatplotlib بشكل شائع لهذه المهام.

3.  التصور وإعداد التقارير : اجمع بين تصورات Power BI الأصلية ومرئيات Python المخصصة لإنشاء تقارير ولوحات معلومات شاملة تستمد الرؤى من بياناتك.

يقدم مشروع GitHub هذا مثالًا عمليًا لدمج نصوص Python داخل Power BI، مما يوضح كيفية تحليل البيانات وتصورها بشكل فعال.

ملاحظة: تجدون التعليمات في هذا الملف: