LuckyTemplatesdaki En Güçlü İşlev Çağrısı

LuckyTemplates, kullanıcıların çeşitli veri kaynaklarına bağlanmasına, etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmasına ve bunları başkalarıyla paylaşmasına olanak tanıyan güçlü bir veri görselleştirme ve iş zekası aracıdır. Bugünün blogunda, LuckyTemplates'daki en güçlü işlev çağrısını keşfedeceğiz.

Bu işlev çağrısı, LuckyTemplates'ın yeteneklerini büyük ölçüde geliştirecek ve veri görselleştirme ve analizinizi bir sonraki seviyeye taşıyacaktır. Bu, LuckyTemplates'ın analitik yeteneklerini birkaç adım öteye taşımanıza ve tümü LuckyTemplates çerçevesi bağlamında harika şeyler yapmanıza olanak tanır. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

İçindekiler

• LuckyTemplates'da Veri Kümesi İşlev Çağrısı: Soruna Genel Bakış
• Veri Türünü Değiştirme
• R Asal Sayı Paketi
• LuckyTemplates'da Veri Kümesi İşlev Çağrısını Kullanarak R Prime Paketini Ekleme
• Asal Sayıları Filtreleme
• Çözüm

LuckyTemplates'da Veri Kümesi İşlev Çağrısı: Soruna Genel Bakış

Bu örnek problem, VJ Verma tarafından yürütülen Excel BI Nightly Power Query Challenge adlı bir siteden alınmıştır . Her gece bir problem ortaya koyar ve topluluk bunu çözer ve üyeler arasında tartışır.

Örnekte, soru verilen üst ve alt limitlerle çok basit bir yapıya sahiptir. Bu iki sayı arasında, o aralıktaki asal sayıların sayısını hesaplamamız gerekir. 

Kavram olarak oldukça basit ve anlaşılır olsa da, LuckyTemplates'da uygulanması çok daha zordur. Bunun nedeni, LuckyTemplates'daki  800 M işlevi ve yaklaşık 400

Bunun yerine , Power Query'den R veya Python'a geçmenin, yönergeleri yürütmenin ve ardından sorunsuz bir şekilde Power Query'ye geri dönüp analizimize devam etmenin bir yolu olan  Veri Kümesi Çağrısını derinlemesine inceleyeceğiz .

Verileri Excel BI yarışmasından alalım ve çalışmaya başlayalım. 

Veri Türünü Değiştirme

Aşağıda gösterilen Alt ve Üst Limitlerdir. 

Bu verilenler metin biçimindedir ve bunları tam sayılara dönüştürmemiz gerekir. Bunu yapmak için, başlık satırına ( Alt Limit veya Üst Limit) çift tıklayın . Görünen seçeneklerde, Türü Değiştir'i ve ardından Tam Sayı'yı seçin. 

Bir sonraki adım, alt ve üst sınırlar arasındaki tüm sayılar için yeni bir sütun oluşturmaktır. Ardından, bir liste yapmak için sütunu döndüreceğiz. 

Sütun Ekle sekmesine gidin ve bunu doğrudan kullanıcı arabirimi aracılığıyla yapmanın bir yolu olmadığından  Özel Sütun'u seçin.

Basit bir M kodu oluşturun ve Sayı olarak adlandırılan bir sütun yapın . Başlangıç ​​değeri, sayım ve isteğe bağlı artımlı değer verilen sayıların bir listesini döndüren List.Numbers işlevini kullanın .

N noktasını hesaba katmak için başlangıç ​​değerini [Alt Limit] ve sayımı [Üst Limit] – [Alt Limit] + 1 olarak ayarlayın. Hiçbir sözdizimi hatasının algılanmadığından emin olun. Tamam'ı tıklayın . 

Listeleri içeren yeni bir sütun görünmelidir. En alttaki aralıktaki sayıları görmek için  Listeye tıklayın .

Örneğin, ilk satırdaki Liste'ye tıklarsak , 10'dan 45'e kadar sayıları gösteren bir liste alırız.

Sayı'nın yanındaki oka tıklayın ve Yeni Satırlara Genişlet'e tıklayın.

Ardından, Sayı'nın solundaki biçim simgesini tıklayın ve biçimi Tam Sayı olarak değiştirin.

Bu noktada, bu sayıların her birinin asal olup olmadığını belirlemek istiyoruz. Yine, bunu doğrudan LuckyTemplates'da yapmanın bir yolu yoktur. Asal sayıları belirleyecek bir dizi adım programlayabilirdik ama işte Python'da bunu yapmanın daha kolay bir yolu. 

R Asal Sayı Paketi

R'de farklı paketler vardır . Bunlar, LuckyTemplates'daki özel görsellere veya harici araçlara eşdeğer, belirli işlevleri yerine getirmek için programa ekleyebileceğimiz eklentilerdir.

METACRAN, onaylanmış tüm R paketlerinin bir kataloğunu sunar. R'de 18.800'den fazla aktif paket var, ancak doğrudan geliştirici sitesinden de yükleyebiliriz. Bu da doğru paketi bularak program içerisinde her türlü analizi yapabileceğimiz anlamına geliyor. 

Bizim durumumuzda, bir sayının asal olup olmadığını belirleyecek bir şey arayacağız ve bulmaya çalışacağız. 

Arama kutusuna prime yazın .

Primes – Fast Functions for Prime Numbers adlı ilk paketi seçin . Bu, bir sayının asal olup olmadığını test eden ve bir asal sayı dizisi oluşturan bir pakettir. 

LuckyTemplates'da Veri Kümesi İşlev Çağrısını Kullanarak R Prime Paketini Ekleme

LuckyTemplates'a geri dönün ve şeritten R Komut Dosyasını Çalıştır'ı tıklayın . 

Bir Run R Script sihirbazı açılacaktır.

Yorum için bir gösterge olan diyez işareti (#), ' dataset' değişkeninin betik için girdi verilerini tuttuğunu söyler. Verilerimizi temizlememize, yapılandırmamıza ve şekillendirmemize, ayrıca sütunlar eklememize ve bir şeyleri döndürmemize olanak tanır. dataset adını verdiğimiz anda , o ana kadar yaptığımız her şey R'ye beslenir. Aynı şey Python için de geçerlidir – veri seti aynı şekilde çalışır.

Power Query'de sahip olduğumuz tüm bilgileri alabilir ve R'yi çağırmadan önce tüm şekillendirmemizi orada yapabiliriz. Bu çok faydalıdır çünkü Power Query'de yaptığımızla aynı şeyi yapan herhangi bir R işlevini öğrenmek zorunda değiliz. Temel olarak, bugün göstereceğimiz analitik kısma doğrudan geçebiliriz.

Paketi kurarak başlayalım . install.packages komutunu kullanabiliriz , ancak bu durumda kitaplığı kullanacağız .

Library yazın ve primes paketini çağırın. Bu, LuckyTemplates'da AppSource'tan özel bir görsel getirmeye eşdeğerdir. 

Ardından, veri çerçevesi için df adlı bir tablo oluşturun ve veri kümesi tablosunu buna atayın.

Power Query'de, veri kümemiz Kaynaktan Değiştirilen Tür 1'e kadar her şeyi içerir ve df'ye atadığımız şey buydu .

df$isprime yazarak LuckyTemplates'da hesaplanan sütuna eşdeğer yeni bir sütun oluşturun . R'deki dolar işaretinin ( $ ), LuckyTemplates'daki köşeli parantezlere benzer olduğunu unutmayın.

Isprime sütun adımız olacak ve buna primes paketinden is_primes fonksiyonunu atayacağız . Daha sonra df'den Number sütununu arayacağız . 

Bu, sayı sütununu alır ve sayı asalsa DOĞRU, aksi takdirde YANLIŞ demek için is_prime işlevi aracılığıyla çalıştırır . İşlev daha sonra df tablosundaki isprime sütununa DOĞRU veya YANLIŞ koyacaktır . 

Sonunda df tablosunu arayın . Tamam'ı tıklayın . 

Uygulanan Adımlar bölmesinde df'nin göründüğünü görebiliriz . Üzerine tıkladığımızda DOĞRU veya YANLIŞ sınıflandırmasını içeren  isprime sütununu görmeliyiz.

Asal Sayıları Filtreleme

Ardından, asal olmayan sayılar için satırları kaldıracağız. Filtreyi açmak için isprime yanındaki oka tıklayın . Asal sayıları sayabilmemiz için  YANLIŞ'ın işaretini kaldırın .

Tamam'ı tıklayın , ardından Giriş sekmesine gidin ve Grupla'yı seçin . 

Gelişmiş seçeneğini açın . Açılan pencerede Alt Limite göre gruplandırın ve Üst Limit için bir grup ekleyin. Ardından, Count adlı bir sütun oluşturun ve TRUE sayısını saymak için işlem olarak Satırları Say öğesini ayarlayın . Tamam'ı tıklayın . 

Bu, meydan okumaya benzer bir sonuç verecektir. 

LuckyTemplates'da Sürekli Güncellenen Uygulama Veri Kümesi Oluşturma
LuckyTemplates'da R Komut Dosyasını Kullanmanın Üç Yolu
LuckyTemplates İçin R | Başlangıç ​​Kılavuzu

Çözüm

Sonuç olarak veri kümesi çağrısı, LuckyTemplates'daki en güçlü işlev çağrısıdır ve verilerinden içgörüler elde etmek isteyen tüm kullanıcılar için değerli bir araçtır. Bu tek, basit LuckyTemplates işlev çağrısı, yüzbinlerce ek işlevi Power Query içinden tam anlamıyla parmaklarınızın ucuna getirerek, programın analitik yeteneklerini radikal bir şekilde genişletmenize olanak tanır. 

Bu işlevi doğru bir şekilde nasıl kullanacağınızı anlayarak, büyük veri kümelerini kolayca işleyebilir ve analiz edebilir, bu da daha etkili ve bilgilendirici görselleştirmelere yol açar. Bu işlevden elde edilen içgörülerle, veriye dayalı kararlar verebilecek ve verilerinizi genel olarak daha iyi anlayabileceksiniz. 

Herşey gönlünce olsun,

Brian Julius