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R y Python con Power BI, la ciencia y el análisis de datos, juntos

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R y Python son lenguajes muy populares hoy en día especialmente para científicos de datos, que los utilizan para prospección, tratamiento y minería de datos y, Power BI es una de las herramientas que más está creciendo en cuanto a utilización y aceptación en el sector de inteligencia de negocios y análisis de datos. La sesión cubre, a través de demos, los puntos en los que ambos enfoques se combinan para sacar mejor partido a los datos con los que contamos. Según sea el caso, vamos a preferir gestionar nuestras tareas desde el mundo de estadísticas y gráficos ofrecido por lenguajes R y Python, el mundo más encaminado al análisis de negocio gestionado con Power BI, o ambos mundos.

Published in: Technology
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R y Python con Power BI, la ciencia y el análisis de datos, juntos

  1. 1. R y Python con Power BI, la ciencia y el análisis de datos, juntos
  2. 2. O R G A N I Z A T I O N P L A T I N U M S P O N S O R S Thank you! C O L L A B O R A T O R S
  3. 3. @ambynet anabisbe@amby.net Microsoft Partner en Power BI Microsoft Data Platform MVP LinkedIn Learning Trainer https://www.linkedin.com/in/ambynet https://amby.net Ana María Bisbé York Consultora Business Intelligence
  4. 4. Agenda Introducción Power BI como herramienta de análisis avanzado y Machine Learning Python y R, excelentes complementos de Power BI
  5. 5. Introducción
  6. 6. Necesidades analíticas Estadísticas Minería de datos y Machine Learning R y Python Microsoft Power Platform Power BI
  7. 7. Análisis de datos para conocer ¿por qué? Descubrir razones de éxito o fracaso Predecir Obtener el conocimiento para gestionar: • Riesgo de un crédito a un cliente • Identificar enfermedades que se deriven de otras • Garantizar inventario según previsión de ventas • Contribuir a la preparación anticipada a fenómenos meteorológicos • Actividades o productos a combinar
  8. 8. La minería de datos en el proceso de búsqueda de conocimiento http://www.csd.uwo.ca/faculty/ling/cs435/fayyad.pdf - 1997
  9. 9. El modelo CRISP https://es.wikipedia.org/wiki/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining
  10. 10. Lenguaje Python Código abierto y gratuito Disponible para Windows, Mac y Linux, y todo lo que ejecuta UNIX Lenguaje de facto para ciencia de datos y aprendizaje automático Casi 200 000 paquetes Gestor de paquetes incluido (pip) Documentación masiva en línea Visible desde SQL Server desde 2016, Power BI  y Azure ML
  11. 11. Lenguaje R También de código abierto y gratuito Disponible para Windows, Mac y Linux Más de 10.000 paquetes. Comunidad grande y activa Todo incluido: idioma e IDE Visible desde SQL Server desde 2016, Power BI  y Azure ML
  12. 12. Common Data Service Data connectors AI Builder Microsoft Power Platform Analyze Act Automate
  13. 13. IA & Power Platform IA Builder para Power Platform https://mvpcluster.com/noticia/ai-builder/
  14. 14. Power BI vs R & Python ¿Existe una diferencia estadísticamente significativa entre dos o más factores que podríamos utilizar, o que ya estamos utilizando? ¿Está nuestro proceso, a día de hoy, controlado estadísticamente? ¿Cómo vamos en ventas, costes, beneficios? ¿Cómo es el desempeño de nuestro negocio? ¿Cuál es la tendencia de nuestro rendimiento y cómo se compara con períodos de tiempo similares en el pasado? Desde Power BI Desde R o Python
  15. 15. Power BI vs R & Python ¿Qué distribución tiene nuestro flujo de datos? ¿Podemos asumir que es una distribución normal? ¿Tienen sentido nuestros datos? ¿El sentido que tienen nuestros datos valida los modelos actuales? ¿Podemos identificar alguna correlación aparente entre el rendimiento y otras variables? ¿Hay valores atípicos de los que podamos aprender? ¿Existen aún nuevas preguntas específicas que deberíamos hacernos? Desde Power BI Desde R o Python
  16. 16. Demo Power BI – Power Query
  17. 17. Analítica avanzada y Machine Learning desde Power Query Tipos de datos Perfiles de datos Columna a partir del ejemplo Tabla a partir del ejemplo AI como transformación Power Query
  18. 18. Tipos de datos en Power Query Se analiza el patrón de datos en cada columna Power Query propone el tipo No se arriesga, evita errores
  19. 19. Perfiles de datos en Power Query Estadísticas y distribución
  20. 20. Columna a partir del ejemplo en Power Query Se analiza el patrón de datos en cada columna
  21. 21. Tabla a partir del ejemplo en Power Query Se analiza el patrón de datos en cada columna https://www.museodelprado.es/coleccion/artista/el-greco/b031da57-6a7e-43f2-a855-293275efc340
  22. 22. AI como transformación Power Query Primera versión beta en noviembre 2019 https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/desktop-ai-insights Requiere licencia Power BI Premium
  23. 23. Demo Power BI - Visualización
  24. 24. Analítica avanzada y Machine Learning Opciones estadísticas en vista Analytics Analizar aumento / disminución Analizar diferencias en distribución Clustering en tablas y gráficos de dispersión Q & A Esquema jerárquico o árbol de descomposición Influenciadores clave
  25. 25. Panel Analytics Opciones adicionales disponibles con algoritmos integrados
  26. 26. Analizar aumento / disminución Algoritmos integrados para identificar columnas
  27. 27. Analizar aumento / disminución Gráficos integrados, personalizables
  28. 28. Analizar diferencias en distribución Algoritmos integrados para identificar columnas
  29. 29. Clustering en tablas Requiere una columna discreta y el resto numéricas
  30. 30. Clustering en gráficos de dispersión Analizar los resultados según su comportamiento estadístico
  31. 31. Machine Learning en Power BI – Q&A Identifica elementos de texto conocidos y no conocidos
  32. 32. Machine Learning en Power BI – Q&A Está capacitado para entrenar y enriquecer el modelo
  33. 33. Machine Learning en Power BI – Q&A Nuevos valores de aprendizaje
  34. 34. Machine Learning en Power BI – Q&A Respuesta correcta a la pregunta
  35. 35. Esquema Jerárquico o árbol de descomposición Con análisis de valores altos, bajos o alfabético
  36. 36. Influenciadores clave Busca las columnas que más favorecen el cambio
  37. 37. Integrar Power BI , R y Python
  38. 38. ¿Cómo realizar tareas analíticas no incluidas en Power BI? Desarrollando o consumiendo R y Python en Power BI
  39. 39. Power BI más el poder de R y Python Obtener datos Transformar datos, limpiar Transformar datos, incorporar análisis estadístico, algoritmos Visualizar con código R y Python Extender con visualizaciones de usuario (custom visuals)
  40. 40. Demo Power BI más el poder de R y Python
  41. 41. Obtener datos con R y Python en Power Query
  42. 42. Machine Learning en Power BI Transformaciones con R y Python
  43. 43. Power BI más el poder de R y Python Gráfico en R para conseguir la totalidad de los puntos
  44. 44. Power BI más el poder de Python Más opciones de gráficos y algoritmos
  45. 45. Power BI más el poder de Python Extiende el análisis que se hace con Power BI
  46. 46. R Custom Visuals Decision Tree Associations rules
  47. 47. Análisis rápido desde el Servidor Power BI
  48. 48. Análisis rápido desde el Servidor Power BI
  49. 49. Conclusiones
  50. 50. Conclusiones Power BI es una herramienta con funcionalidades integradas de Machine Learning Con la ayuda de los algoritmos y procesos estadísticos incluidos en la herramienta se obtienen informes analíticos de alta calidad La apuesta de integrar ML con Power BI se prevé en continuo crecimiento y desarrollo R y Python se combinan muy bien con Power BI, enriquecen su capacidad y favorecen la adopción por el gremio de analistas y científicos de datos
  51. 51. Thanks and … See you soon! Thanks also to the sponsors. Without whom this would not have been posible. O R G A N I Z A T I O N P L A T I N U M S P O N S O R S C O L L A B O R A T O R S
  52. 52. Muchas Gracias  #HappyMining Ana María Bisbé York https://amby.net/ Business Intelligence Consulting | anabisbe@amby.net | @ambynet | Microsoft Partner Power BI https://www.linkedin.com/in/ambynet/ Microsoft Data Platform MVP LinkedIn Learning Trainer https://www.linkedin.com/learning/instructors/ana-maria-bisbe-york

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