Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Como você conecta o LuckyTemplates ao R Script Visual?
Hoje, mostrarei como conectar o LuckyTemplates ao R e mostrar o que você pode fazer com o visual do script R no LuckyTemplates . Para que isso funcione, você precisa ter o R instalado em seu computador, pois ele é totalmente independente do LuckyTemplates.
Para começar, vamos clicar no visual do script R no painel de visualização.
Por hoje, usaremos o que as pessoas chamam de gráfico de matriz de correlação . Também usaremos um conjunto de dados de Pokémon. A razão pela qual selecionei isso é porque tem muitas informações numéricas, como defesa e ataque, e funcionará muito bem ao mostrar uma correlação.
Depois de arrastarmos a visualização para a tela, precisamos começar a adicionar campos.
Que tipo de campos podemos exibir? Queremos ver Ataque , Defesa , HP , Velocidade e Nome do Pokémon.
Agora, você provavelmente notará que logo abaixo do painel de visualização está o painel de valores onde tudo foi adicionado no mesmo campo. O texto e as informações numéricas estão sendo adicionados aqui.
Conseqüentemente, aqui no editor de script R , também podemos ver que existe algum código que já foi definido. Este é chamado de conjunto de dados, que é um quadro de dados que contém Ataque, Defesa, HP, Velocidade e Nome. Não precisamos escrever isso; O LuckyTemplates faz isso automaticamente assim que preenchemos as coisas em nossa tela de visualização.
O primeiro erro que cometi (que também imagino que muita gente vai cometer) foi excluir os comentários aqui para que possamos ver como um código normal. Isso não vai funcionar, porque realmente tem que ser planejado.
Esta linha aqui que diz que único tem que ser executado. Não há maneira de contornar isso.
Vamos começar a escrever nosso roteiro aqui. O gráfico de correlação que estamos fazendo hoje vem do pacote psicológico . É muito fácil fazer isso. É apenas uma questão de anotar os pares. painéis e, em seguida, passando o conjunto de dados no argumento.
E aí temos que. Temos nossa visualização.
Para aqueles que não têm o pacote psych instalado, é claro que podem instalá-lo dessa maneira, mas esse processo irá instalá-lo todas as vezes, mesmo que você já o tenha.
Se quisermos ir um passo além, podemos criar uma instrução IF que verifica se o pacote está disponível e, se não estiver, ele o instala. Caso contrário, não fará nada.
Mais uma coisa que podemos precisar fazer para que isso não falhe é preencher o argumento do repositório dentro do pacote instalado.
Neste exemplo, estou apenas copiando e colando a página da Web do CRAN. Isso funciona tecnicamente. Mas dependendo de onde você está localizado no mundo, você pode querer escolher um espelho que esteja mais perto de você.
Índice
Levando a visualização a outro nível
Este é o código que queremos implementar. Funciona bem e exibe a visualização. Há algumas coisas que levarão essa visualização um passo adiante. A primeira coisa a fazer é adicionar fatiadores . Slicers funcionam perfeitamente com esse tipo de visualização.
Então, vamos colocar uma segmentação no relatório e, em seguida, colocar Geração no painel de campos.
Veja como a visualização muda dependendo do que escolhemos no slicer.
Interagindo com outras visualizações
Caso você esteja se perguntando como isso ficará ao interagir com outras visualizações, vamos criar um gráfico de rosca, colocar o número de Pokémons e determinar se eles são lendários ou não.
Como você pode ver, a primeira visualização é capaz de interagir com a segunda visualização.
Conclusão
Esses scripts R podem ser desafiadores e difíceis de usar quando você tem um conjunto de dados muito grande porque o LuckyTemplates precisa enviar todos esses dados para R e aguardar uma resposta.
Mas, em alguns casos, como nosso exemplo aqui, construir uma visualização como esta do zero ao conectar o LuckyTemplates ao R levará muito tempo.
Portanto, se você estiver usando R ou Python e preferir importar uma visualização em vez de criar do zero, esta é uma solução realmente interessante.
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