En el Editor de consultas de Power BI Desktop, puede usar R, un lenguaje de programación usado ampliamente por estadistas, científicos de datos y analistas de datos. Esta integración de R en el Editor de consultas permite limpiar datos con R y realizar acciones avanzadas, como analizar y dar forma a datos en conjuntos de datos, incluidas la operación de completar datos que faltan, las predicciones y la agrupación en clústeres, por nombrar algunas. R es un lenguaje eficaz y puede usarse en el Editor de consultas para preparar el modelo de datos y crear informes.

Instalación de R

Para usar R en el Editor de consultas de Power BI Desktop, debe instalar R en la máquina local. Puede descargar e instalar R gratuitamente desde varias ubicaciones, incluyendo la página de descarga de Revolution Open y el repositorio de CRAN.

Uso de R en el Editor de consultas

Para mostrar cómo usar R en el Editor de consultas, vamos a usar un ejemplo de un conjunto de datos de la bolsa, basado en un archivo .csv que puede descargar aquí, y continuaremos a partir de ahí. Los pasos de este ejemplo son los siguientes:

  1. En primer lugar, cargue los datos en Power BI Desktop. En este ejemplo, vamos a cargar el archivo EuStockMarkets_NA.csv. En Power BI Desktop, seleccione Obtener datos > CSV en la cinta Inicio .

  2. Seleccione primero el archivo y, después, Abrir para que el archivo .csv se muestre en el cuadro de diálogo Archivo CSV.

  3. Una vez cargados los datos, los verá en el panel Campos de Power BI Desktop.

  4. En Power BI Desktop, seleccione Editar consultas en la pestaña Inicio para abrir el Editor de consultas.

  5. En la ficha Transformar, seleccione Ejecutar script R para que aparezca el editor de Ejecutar script R (se muestra en el paso siguiente). Tenga en cuenta que en las filas 15 y 20 faltan datos, al igual que en otras filas que no se ven en la siguiente imagen. En los pasos siguientes se muestra cómo R completa los datos que faltan en esas filas.

  6. En este ejemplo, vamos a escribir el código de script siguiente:

    library(mice)
    tempData <- mice(dataset,m=1,maxit=50,meth='pmm',seed=100)
    completedData <- complete(tempData,1)
    output <- dataset
    output$completedValues <- completedData$"SMI missing values"
    

    Nota: Para que el anterior código de script funcione correctamente, debe tener instalada la biblioteca mice en el entorno de R. Para instalar dicha biblioteca, ejecute lo siguiente en la instalación de R: | > install.packages('mice')

    Una vez presente en el cuadro de diálogo Ejecutar script R, el código es similar al siguiente:

  7. Al seleccionar Aceptar, el Editor de consultas muestra una advertencia sobre la privacidad de datos.

  8. Para que los scripts de R funcionen correctamente en el servicio Power BI, todos los orígenes de datos deben establecerse como públicos. Para obtener más información sobre la configuración de privacidad y sus implicaciones, consulte Niveles de privacidad.

    Una vez hecho, en el área Campos se muestra una columna nueva llamada completedValues. Observe que algunos elementos de datos faltan, como en las filas 15 y 18. En la sección siguiente, veremos cómo R controla esta situación.

    Aviso

Con solo cinco líneas de script de R, el Editor de consultas ha rellenado los valores que faltaban con un modelo predictivo.

Crear objetos visuales a partir de los datos del script de R

Ahora podemos crear un objeto visual para ver cómo el código de script de R, mediante la biblioteca mice, ha completado los valores que faltaban, como se muestra en la siguiente imagen.

Una vez completado ese objeto visual, y cualquier otro objeto visual que queramos crear con Power BI Desktop, podemos guardar el archivo de Power BI Desktop (que se guarda con el formato .pbix) y, después, usar el modelo de datos, incluidos los scripts de R que forman parte del mismo, en el servicio Power BI.

Nota: ¿Quiere ver un archivo .pbix finalizado con estos pasos completados? Está de suerte: puede descargar desde aquí el archivo de Power BI Desktop finalizado que se ha usado en estos ejemplos.

Una vez que haya cargado el archivo .pbix en el servicio Power BI, son necesarios dos pasos más para habilitar la actualización de datos (en el servicio) y de objetos visuales en el servicio (para que los objetos visuales se actualicen, los datos deben tener acceso a R). Los pasos adicionales son los siguientes:

  • Habilitar la actualización programada del conjunto de datos: para habilitar la actualización programada del libro que contiene el conjunto de datos con scripts de R, consulte Configuración de la actualización programada, que también incluye información sobre Personal Gateway.

  • Instalar Personal Gateway: debe tener Personal Gateway instalado en la máquina en que se encuentra el archivo y está instalado R; el servicio Power BI debe tener acceso a ese libro y volver a representar los objetos visuales actualizados. Puede obtener más información sobre cómo instalar y configurar Personal Gateway.

Limitaciones

Existen algunas limitaciones para las consultas, que incluyen los scripts de R creados en el Editor de consultas:

  • La configuración de origen de datos de R debe establecerse como Pública, y todos los demás pasos de una consulta creada en el Editor de consultas también deben ser públicos. Para obtener la configuración de origen de datos en Power BI Desktop, seleccione Archivo > Opciones y configuración > Configuración de origen de datos.

    Asegúrese de que el Nivel de privacidad esté establecido en Público y, desde el cuadro de diálogo Configuración de origen de datos, seleccione primero los orígenes de datos, o solo uno, y, después, Editar permisos....

  • Para habilitar la actualización programada de los objetos visuales o del conjunto de datos de R, debe habilitar Actualización programada y tener Personal Gateway instalado en el equipo que hospeda el libro y la instalación de R. Para obtener más información sobre ambos, consulte la sección anterior de este artículo y siga los vínculos que se proporcionan.

Con R y las consultas personalizadas puede hacer todo tipo de cosas; por tanto, explore y dé forma a los datos de la manera que quiera que aparezcan.