АЛГОРИТМ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА MICROSOFT POWER BI В АНАЛИЗЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ (2023)
В статье рассмотрена концепция эффективной работы с данными, применяемая в программе Microsoft Power BI. Авторы рассматривают основные инструменты, использующиеся в программе, такие как Power Query, Power Pivot, Power View, Сервис Power BI. Использование каждого из них подчиняется концепции эффективной работы с данными, которая подразумевает использование алгоритма четырех шагов. Проведенный анализ указанных инструментов позволяет сделать вывод, что Microsoft Power BI является эффективным инструментом работы с данными и может быть использован в различных сферах деятельности.
Идентификаторы и классификаторы
Общество, в котором существует современный человек, определенно принимает все более выраженные черты нестабильности и изменчивости. В данных условиях все больше возрастает роль аналитики. Согласно исследованию, проведенному компанией Gartner в 2020 году, к 2024 году 90% корпораций будут считать информацию своим ключевым активом, а аналитику – важнейшей компетенцией [1]. Данные процессы обуславливают развитие технологий в области анализа данных. Для визуализации результатов анализа данных используют такие готовые инструменты, как Microsoft Power BI, Tableau, Google Data Studio, Databox, Infogram, Yandex DataLens и другие. Они позволяют строить наглядные диаграммы, графики и таблицы для демонстрации результатов аналитики. Целью данной статьи является обоснование аналитической концепции программы Microsoft Power BI в анализе и визуализации данных.
Список литературы
-
Стельмах С. Gartner: десять основных тенденций в области данных и аналитики. URL: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=215813 (дата обращения: 07.01.2023).
-
Учебное пособие по Power BI - введение в Power BI. URL: https://biconsult.ru/prod-ucts/uchebnoe-posobie-po-power-bi-vvedenie-v-power-bi#:~:text=Power%20BI%20-%20это%20 (дата обращения: 14.01.2023).
-
Бахши С. Power BI: моделирование на экспертном уровне / пер. с англ. А. Ю. Гинько. М.: ДМК Пресс, 2022. 490 с.
-
Дзюба А. Г. Создание мер и вычисляемых столбцов в Power BI // Цифровизация современной науки: стратегии, инновации: материалы XXXVII Всерос. науч.-практ. конф. (Ростов-на-Дону, 16 марта 2022 г.). Ростов-на-Дону: ООО “Манускрипт”, 2022. С. 48-50. EDN: BJRAII
-
Контекст в формулах DAX. URL: https://support.microsoft.com/ru-ru/office/контекст-в-формулах-dax-2728fae0-8309-45b6-9d32-1d600440a7ad (дата обращения: 15.02.2023).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена цифровизации взаимодействия участников учебного процесса. Разработана диаграмма вариантов использования, учитывающая необходимый функционал пользователей разрабатываемой системы. Рассматривается способ организации механизмов взаимодействия между преподавателями и студентами на базе системы управления взаимоотношениями с клиентами Битрикс24. Приводятся примеры реализации коммуникаций.
Рассматривается задача модерации комментариев с фильтрацией негативного контента. Используется фреймворк PySpark для анализа тональности комментариев на основе библиотеки Apache Spark. Алгоритм считывает текст комментария и определяет его эмоциональный окрас. Инструментарий может использоваться на образовательных веб-сервисах, где можно фильтровать негативные комментарии и предотвращать их появление на сайте, что в свою очередь улучшает качество контента и безопасность для пользователей.
В работе проведено исследование метода контрольных карт для изучения случайного процесса, а также представлены правила их построения. Описаны методики применения контрольных карт для анализа стабильности учебного процесса. Выполнена программная реализация вычисления значений необходимых элементов карт и их отображения на графике. Полученные результаты могут быть полезны для улучшения качества образования и повышения эффективности учебных программ.
В работе рассмотрены особенности измерения формообразующего свойства материала существующими инструментальными методами. Проанализированы зависимости характеристик и целевого признака. Рассмотрена программная реализация алгоритма решения задачи на основе регрессионных моделей машинного обучения. Проведен сравнительный анализ моделей. Определены возможные варианты решения задачи.
В работе проведен анализ существующих методов извлечения именованных сущностей из текстов на русском языке. Сформулированы эквивалентная задача классификации и правила разметки именованных сущностей. Предложены подходы, позволяющие повысить эксплуатационные качества классификаторов. Проведен численный эксперимент, в ходе которого обучено несколько моделей. Продемонстрированы преимущества использования предложенных подходов по отдельности и в совокупности.
Целью настоящей работы является использование методов математического моделирования и разработка математического обеспечения для оптимизации предварительно рассчитанного операционного плана с целью минимизации отклонения вовлечения компонентов в многопериодных смешениях от интегральных значений календарного плана НПЗ.
В работе исследуются методы анализа данных для оптимизации учебных процессов, представлены правила построения моделей анализа данных. Проводится предварительная обработка входящих данных для последующей подстановки в модель. Выполнена программная реализация алгоритма анализа данных и отображения данных на графике. Полученная модель анализа данных встроена в приложение для оптимизации составления расписания и повышения эффективности учебного процесса.
Издательство
- Издательство
- ОмГТУ
- Регион
- Россия, Омск
- Почтовый адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- Юр. адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- ФИО
- Корчагин Павел Александрович (Ректор )
- E-mail адрес
- info@omgtu.ru
- Контактный телефон
- +7 (381) 2653407
- Сайт
- https://omgtu.ru/