Introdução
Se você é um entusiasta de visualização de dados, cientista de dados ou analista de negócios em busca de novas maneiras de explorar e compartilhar seus dados, este post é para você. Prepare-se para descobrir como o poder do Power BI pode ser desbloqueado dentro do Jupyter Notebook, ampliando suas possibilidades de análise e proporcionando uma experiência envolvente e interativa.
PowerBI - Rápida Introdução
O Power BI é uma poderosa ferramenta de business intelligence desenvolvida pela Microsoft, projetada para ajudar as empresas a visualizar e analisar seus dados de maneira intuitiva e interativa. Com recursos avançados de criação de relatórios, painéis e dashboards personalizados, o Power BI permite que os usuários transformem seus dados em informações acionáveis, facilitando a tomada de decisões informadas em tempo real. E todo esse poder pode ser entregue tanto de forma independente quanto integrada a outros meios, através do que chamamos de embedded reports.
Power BI Embeddings
As capacidades de embedding do Power BI permitem que os desenvolvedores incorporem relatórios, painéis e visualizações interativas do Power BI diretamente em seus aplicativos, sites ou portais. Essa funcionalidade de integração oferece uma maneira flexível e personalizada de compartilhar informações e insights com usuários finais, proporcionando uma experiência perfeita e integrada. Com as capacidades de embedding do Power BI, os desenvolvedores podem aproveitar as APIs e SDKs disponíveis para incorporar visualizações interativas em seus aplicativos existentes, personalizar a aparência e a funcionalidade, controlar a segurança e permissões de acesso aos dados e até mesmo habilitar recursos como filtragem dinâmica e interação com os dados subjacentes. Essa flexibilidade permite que as organizações integrem as poderosas capacidades analíticas do Power BI diretamente em seus fluxos de trabalho, fornecendo aos usuários acesso direto a informações relevantes e atualizadas, tudo dentro do contexto de sua própria aplicação.
Entre outros conhecimentos, para trabalhar com embeddings, é necessário compreender:
Linguagens de programação: Ter conhecimentos básicos de programação é fundamental para interagir com as APIs e SDKs do Power BI. Python, JavaScript e .NET são exemplos de linguagens comumente usadas.
Desenvolvimento web: Familiaridade com desenvolvimento web é importante para incorporar e personalizar visualizações do Power BI. Isso inclui conhecimentos em HTML, CSS e JavaScript para integrar o código do Power BI em aplicativos e sites.
Autenticação e segurança: Compreender os conceitos de autenticação e autorização é crucial para garantir a segurança dos dados. Isso envolve entender como autenticar usuários no Power BI e definir permissões de acesso adequadas.
Power BI Desktop e serviço Power BI: Ter conhecimento sobre o Power BI Desktop e o serviço Power BI é essencial. Isso inclui habilidades em criação de relatórios, painéis e visualizações interativas, além de recursos de filtragem e interação.
Modelagem e transformação de dados: Noções básicas de modelagem e transformação de dados são úteis para preparar os dados antes de incorporá-los. Isso envolve limpeza, filtragem e organização dos dados para criar visualizações eficazes.
Neste post, exploraremos a integração do Power BI com o Jupyter Notebook, combinando a flexibilidade do ambiente de codificação do Python com a riqueza de recursos do Power BI. Descobriremos como utilizar a biblioteca powerbiclient para trazer o poder do Power BI para dentro de um Jupyter Notebook.
Biblioteca powerbiclient
A biblioteca powerbiclient é uma ferramenta poderosa que permite interagir com o serviço do Power BI diretamente por meio de APIs. Essa biblioteca, desenvolvida pela Microsoft, fornece uma interface de programação fácil de usar para criar, publicar, atualizar e gerenciar relatórios, dashboards e conjuntos de dados no Power BI. Com o powerbiclient, os desenvolvedores podem automatizar tarefas, extrair informações e integrar o Power BI a aplicativos, permitindo a criação de soluções personalizadas e aprimorando a capacidade de visualização e análise de dados. Essa biblioteca é uma excelente opção para aqueles que desejam aproveitar ao máximo o ecossistema do Power BI e incorporar suas funcionalidades em seus próprios fluxos de trabalho e aplicativos.
Dentre todas as possibilidades que esta biblioteca oferece, vamos focar em como carregar gráficos interativos em Power BI dentro do nosso notebook Jupyter. E vamos lá, sem demora!
Preparando o ambiente
Como sempre, o nosso primeiro passo é instalar as bibliotecas que estão faltando.
$ pip install powerbiclient
Nosso próximo passo é inicializar o ambiente, chamando nossas bibliotecas.
::: {#cell-11 .cell execution_count=4}
```
{.python .cell-code}
from powerbiclient import QuickVisualize, get_dataset_config, Report
from powerbiclient.authentication import DeviceCodeLoginAuthentication
import pandas as pd:::
Depois disso, vamos ao código de verdade!
Carregando os dados
A primeira tarefa, como em todo o trabalho de um cientista de dados, é carregar os dados em um DataFrame.
pokemons = pd.read_csv('pokemons.csv')Autenticando no Serviço do Power BI
Em seguida, temos que fazer a autenticação no serviço do Power BI. O Power BI, como todos os aplicativos do Office 365, requer que estejamos autenticados para utiliza-los. Aqui, o processo é simplificado, mas ainda requerido. Esse modo é o mais simples, se estiver interessado em outras maneiras, dê uma olhada mais a fundo na documentação da Microsoft.
device_auth = DeviceCodeLoginAuthentication()Performing device flow authentication. Please follow the instructions below.
To sign in, use a web browser to open the page https://microsoft.com/devicelogin and enter the code A8EL2Y8WJ to authenticate.
Device flow authentication successfully completed.
You are now logged in .
The result should be passed only to trusted code in your notebook.Visualizando!
O próximo passo é plotar o gráfico usando o Power BI. Neste post vamos explorar a classe QuickVisualize que nos entregará um tipo de sumário dos nossos dados, como em uma Análise Exploratória de Dados. Para isso, enviamos nosso DataFrame, o objeto de autenticação e chamamos a função PBI_visualize.
# Create a Power BI report from your data
PBI_visualize = QuickVisualize(get_dataset_config(pokemons), auth=device_auth)
# Render the new report
PBI_visualize{"model_id":"43ce7f1b3c004463a9409fb5cd45a9d9","version_major":2,"version_minor":0,"quarto_mimetype":"application/vnd.jupyter.widget-view+json"}
Finalizando
E desta forma, conseguimos trazer o Power BI e todo o seu poder para dentro do nosso notebook! E essa é apenas uma das formas que temos para trabalhar com Power BI dentro do notebook! Se você quiser aprender mais, não deixe de acessar a documentação da biblioteca powerbiclient em Power BI - Jupyter.
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