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Power bi - Visualisations avec R

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https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique comment fonctionne le langage R et comment l'utiliser avec Power BI

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Power bi - Visualisations avec R

  1. 1. POWERBI: VISUALISATIONS DE DONNÉES AVEC R 6 septembre 2019
  2. 2. AGENDA 1. Introduction à R – 10 minutes 2. Étude de cas – 5 minutes 3. Démo avec RStudio – 30 minutes 4. Visualisations R dans PowerBI – 10 minutes 5. Autres visualisations, rapports et applications web avec R – 5 minutes 2
  3. 3. 33 INTRODUCTION À R • Langage de programmation développé dans les années 90 par Ross Ihaka et Robert Gentleman • À la base spécialisé pour l’analyse de données statistiques et l’analyse graphique, mais permet aujourd’hui une multitude de tâches (modélisation d’affaires, analyse de séries temporelles, machine learning, applications web, etc ) • Très utilisé dans le domaine de la recherche, mais de plus en plus dans les entreprises
  4. 4. 44 INTRODUCTION À R Langage de programmation (syntaxe, fonctions, librairies) + = Interface utilisateur (logiciel) permettant de faire du développement en langage R
  5. 5. 55 AVANTAGES DE R • Syntaxe de programmation simple • Plus de 15 000 librairies disponibles permettant une panoplie de fonctionnalités • Fonctionne sur toutes les grandes plateformes (Windows, Mac OS, Linux) • Grande communauté sur le web • Intégration dans la majorité des suites BI (Microsoft, Oracle, SAP…) • Logiciel libre (open source) = complètement gratuit !
  6. 6. 66 R ET PYTHON Ce sont les 2 langages les plus populaires dans le domaine de la science des données. Intégration et transformation des données X X Machine learning X X Intégration avec d’autres suites BI X X Grande communauté X X Visualisation de données X (ggplot) Versatilité du langage X (développement logiciel, automatisation de tâches, …) Bref, les 2 langages sont très performants, mais je donne l’avantage à R concernant la visualisation de données en raison de ggplot. En général, les gens d’affaires sont plus confortables avec R alors que les spécialistes TI sont plus confortables avec Python.
  7. 7. ÉTUDE DE CAS 7 Données sur les ventes de propriétés à New-York pour la période de 2016-17-18 Analyse concernant 6 arrondissements en particulier, soit : • Chinatown • Financial • Harlem-Central • Brooklyn • Downtown Fulton • Manhattan Beach https://opendata.cityofnewyork.us/
  8. 8. ÉTUDE DE CAS 8 Question : Quelle est la tendance des ventes de propriétés en nombre et en $, pour l’année 2017, concernant ces 6 arrondissements ? Étapes à réaliser : 1. Importer les données 2. Sélectionner les données 3. Nettoyer les données 4. Transformer les données 5. Visualiser les résultats
  9. 9. 9 DÉMO !
  10. 10. QUELQUES LIENS UTILES 1. Installation de R et Rstudio: https://www.lecfomasque.com/installe r-le-logiciel-r/ 2. https://www.r-graph-gallery.com/ 3. https://rmarkdown.rstudio.com/ 4. https://shiny.rstudio.com/ 10
  11. 11. MERCI ! QUESTIONS / COMMENTAIRES ?  charlesmichaud@vs3analytics.ca 11 https://www.linkedin.com/in/charles-michaud- 57019464/

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