Как открыть файл pbix
Не удается открыть файл PBIX? Ты не единственный. Тысячи пользователей ежедневно сталкиваются с подобными проблемами. Ниже вы найдете советы по открытию файлов PBIX, а также список программ, поддерживающих файлы PBIX.
PBIX расширение файла
| Имя файла | Microsoft Power BI Report Format |
|---|---|
| Категория файла | Текстовые файлы |
Файл PBIX поддерживается в операционных системах 1. В зависимости от вашей операционной системы вам может потребоваться другое программное обеспечение для обработки файлов PBIX. Ниже приводится сводка количества программ, которые поддерживают и открывают файл PBIX на каждой системной платформе.
Операционные системы
Что такое файл PBIX?
Как открыть файл PBIX?
Первое, что вам нужно сделать, это просто «дважды щелкнуть » по значку файла PBIX, который вы хотите открыть. Если в операционной системе есть соответствующее приложение для ее поддержки, а также существует связь между файлом и программой, файл следует открыть.
Шаг 1. Установите Microsoft Power BI
В этом случае вы должны сначала убедиться, что на компьютере установлено приложение Microsoft Power BI. Для этого введите имя Microsoft Power BI в поисковик системы. При отсутствии соответствующей программы ее установка в подавляющем большинстве случаев решит проблему. Далее в этой статье вы найдете список программ, которые могут открывать файлы PBIX.
Программы для открытия файла PBIX
Не забывайте загружать программы, поддерживающие файлы PBIX, только из проверенных и безопасных источников. Предлагаем использовать сайты разработчиков программного обеспечения.
Microsoft Power BI
Шаг 2. Создайте ассоциацию Microsoft Power BI с файлами PBIX.
Шаг 3. Обновите Microsoft Power BI до последней версии.
Если, несмотря на связь программы Microsoft Power BI с файлом Microsoft Power BI Report Format, файл все равно не открывается, проверьте версию программы и, возможно, обновите ее до последней версии. В этом случае используйте сайт Microsoft Corporation или обновите программу из приложения.
Шаг 4. Проверьте наличие следующих проблем с файлом PBIX.
Проблема также может быть связана с самим файлом, если описанные выше действия не работают. Наиболее частые проблемы с файлами:
В Power BI Desktop вы можете опубликовать отчет со своего локального компьютера в службе Power BI. Отчеты Power BI также могут идти в другом направлении: вы можете загрузить отчет из службы Power BI в Power BI Desktop. В любом случае расширение файла отчета Power BI - PBIX.
Требования
Скачанные файлы всегда нужно открывать в последней версии Power BI Desktop. Загруженные файлы PBIX могут не открываться в устаревших версиях Power BI Desktop. Например, вы не можете открывать загруженные файлы PBIX с помощью версии Power BI Desktop, которая не поддерживает защиту информации.
Файл можно скачать в режиме чтения или правки, но необходимо иметь доступ на изменение отчета.
Отчет должен быть создан с помощью Power BI Desktop и опубликован или загружен в службу Power BI.
Скачиваемый отчет должен быть опубликован или обновлен после 23 ноября 2016 г. Отчеты, опубликованные до этой даты, невозможно скачать.
Чтобы скачать PBIX-файл, сделайте следующее:
В службе Power BI откройте отчет, который нужно скачать.
Отчет можно скачать в режиме чтения или правки. Изображение в этой процедуре находится в режиме правки.
Во время скачивания отчета отображается баннер состояния, показывающий ход выполнения. Когда файл будет готов, вас спросят, где сохранить файл PBIX. Имя файла по умолчанию соответствует названию отчета.
Если вы еще этого не сделали, установите Power BI Desktop и откройте файл PBIX в Power BI Desktop.
Равенство функций отчета
Работа вне сети
Если при работе в Power BI Desktop без подключения к Интернету вы открываете отчет с визуальным элементом Power BI AppSource, который ранее не сохранялся, пока Power BI Desktop был в сети, визуализация не выполняется. Чтобы решить эту проблему, выполните следующие действия.
Убедитесь, что вы работаете в сети.
Откройте отчет в Power BI Desktop. Если ваше соединение было восстановлено после открытия отчета, закройте отчет и снова откройте его.
Сохраните отчет. После сохранения отчета, когда вы откроете его снова без подключения к Интернету, визуальный элемент Power BI будет работать.
Рекомендации и ограничения
В этом разделе перечислены ограничения на загрузку файла PBIX.
Эта функция не будет работать с отчетами и доступными для скачивания встроенными образцами, созданными в службе Power BI, если отчет не был создан с помощью функции быстрого создания.
Отчеты, созданные в службе Power BI, необходимо сохранить перед загрузкой.
Если администратор отключил возможность скачивания данных, эта функция будет недоступна в службе Power BI.
Наборы данных с добавочным обновлением невозможно скачать в PBIX файл.
Наборы данных, включенные для крупных моделей, и отчеты, созданные из этих наборов данных, нельзя скачать в виде PBIX-файла.
Загрузка PBIX файла после развертывания не поддерживается в составе конвейера развертывания (ALM).
Не удается скачать отчеты о метрике использования в PBIX файл.
Наборы данных, измененные с помощью конечной точки XMLA, невозможно скачать в PBIX файл.
Если вы создаете отчет Power BI на основе набора данных из одной рабочей области, а публикуете его в другой рабочей области, вы и ваши пользователи не сможете скачать его. В этом сценарии функция загрузки не поддерживается.
Мы уже достаточно рассказали Вам об основных сервисах Power BI, пора переходить к практике. В этой статье мы познакомим Вас с главными принципами работы Power BI Desktop, его функциями и возможностями и дадим краткое руководство по созданию и настройке своих первых отчётов. Так что, пройдя нашу пошаговую инструкцию по первичной настройке Power BI Desktop и работы в нём, вы сможете начать свой большой путь в мир серьёзной аналитики.
Коротко о главном
Как мы уже не раз говорили, Power Bi Desktop – это основной инструмент для работы с данными и получением визуализаций, наряду с Power Bi Service и Power BI Mobile. Это ПО позволяет не только создавать Вашу личную коллекцию запросов, отчётов и подключений к данным, но и делиться аналитикой с пользователями, путём предоставления им доступа. В общем – мощный инструмент, с одной стороны, серьёзно упрощающий работу с данными, с другой – предоставляющий совершенно новые возможности для аналитики.
Для начала, рассмотрим основные принципы работы Power Bi Desktop. Софт позволяет подключиться к источнику данных (например, это может база данных в облачном хранилище или таблица Excel на вашем жёстком диске или и то и то одновременно), сформировать эти данные и в определённую модель и использовать её для создания отчётов. Затем вы можете сохранить всю проделанную работу (файлы Power BI Desktop имеют расширение .PBIX) и поделиться ею с коллегами. Т.е. в самом упрощённом виде работа с программой выглядит вот так:
Подключение к данным –> Формирование и объединение данных –> Построение отчётов –> Аналитика.
А теперь пройдёмся по пунктам.
Установка и начало работы
Само программное обеспечение Power BI Desktop можно как скачать с официального сайта, так и загрузить в службе Power BI – просто кликните на шестерёнку и выберете соответствующий пункт. Вас ждёт привычный мастер установки, ничего необычного:
После успешной установки и открытия программы, Вы увидите экран приветствия, который можно тут же закрыть, чтобы начать работу в представлении Отчёт (одно из трёх возможных представлений Power BI). Или можно открыть отчёты, получить данные и посмотреть последние источники напрямую из экрана приветствия. Тоже, в общем, всё стандартно.
Для переключения между типом представления (Отчёт, Данные или Связи), достаточно кликнуть на один из трёх значков в верхнем левом углу экрана:
Подключение к данным
Логично, что для того, чтобы работать с данными, нужно к ним подключиться. Затем можно сформировать данные и только после этого создавать и просматривать отчёты. Для подключения к данным, достаточно просто указать их источник, кликнув на иконку «Get Data». В выпадающем списке Вы увидите перечень последних и популярных подключений, а при нажатии на пункт «More» сможете просмотреть и выбрать все доступные виды источников, распределённые по типам (ваши файлы, облачные хранилища или базы данных). Отдельно акцентируем ваше внимание на пункте «Other», который появляется в раскрывающемся окне – он предоставляет много интересных возможностей, начиная от поиска данных по введённому url-адресу, и заканчивая такими источниками, как Google Analytics, Facebook или MailChimp.
Допустим, вы хотите проанализировать данные с веб-сайта ваших конкурентов. Например, нашли их прайс и копируете ссылку на страничку, где он расположен. Переходим на вкладку «Web», вставляем ссылку, жмём «Ok» и видим, что в работу включился сервис Запрос, который обращается к сайту по скопированной ссылке и ищет там необходимую нам информацию. Если она там есть в какой-либо форме, которую понимает Power Bi, Навигатор сообщит нам об этом. Так, если Запрос обнаружит таблицу, мы это увидим и сможем выбрать её как источник данных, а Навигатор покажет нам превью выбранных данных, что очень удобно, когда источников данных на странице несколько, а выбрать необходимо лишь один.
Теперь искомую таблицу можно загрузить для аналитики в виде «как есть» или изменить в редакторе запросов. Важно, что в этом случае вы имеете возможность подготовить данные для отображения в удобном для вас виде, но исходная таблица при этом никак не изменится. В случае, если вы захотите подкорректировать данные перед их отображением и анализом и нажмёте Edit вместо Load (Изменить, а не Загрузить), – отображается редактор запросов.
Здесь вы можете переименовать столбцы или саму таблицу, преобразовать текстовые поля в числовые, удалить лишние строки и т.д. При этом все действия, которые вы производите – сродни написанию макроса для Excel, – для Power Bi это некая последовательность действий, которую нужно выполнять при загрузке этих данных. Что, конечно, очень удобно и избавляет нас от необходимости заново прописывать все изменения каждый раз, когда мы захотим проанализировать тот же источник данных. Это же относится и к случаю, когда кто-то использует ваш запрос (при условии, что он, конечно, открыт для общего доступа).
Если Вы захотите посмотреть или изменить ранее совершённые действия, Вы можете сделать это в разделе «Параметры запроса» («Query Settings»). Если эта вкладка не отображается на экране, её нужно просто включить в меню: Вид –> Показать –> Параметры запроса.
Важно: последовательность всех совершённых действий крайне важна, так как при удалении одного из них, последующие могут сформировать неверные данные. Или вообще не сформировать их.
Теперь, когда Вы сформировали все необходимые данные, Вы можете сохранить их и приступить к созданию отчётов в соответствующем представлении.
Работа с отчётами
Загрузка и настройка данных – всего лишь аналитическая прелюдия, самое интересное начинается именно в представлении Отчёт, которое имеет пять ключевых областей:
- Строка стандартных задач и иконок для управление отчётами и визуализациями;
- Непосредственно поле представления «Отчёт», где создаются и отображаются визуализации;
- Вкладки страниц по аналогии с листами Excel, где Вы можете выбирать отображаемые страницы отчётов и создавать новые;
- Поле «Визуализации», позволяющее настраивать отображающуюся информацию. О том, что можно делать с визуализациями (и какие они бывают) мы подробно писали тут;
- Область «Поля», позволяющая перетаскивать фильтры и различные элементы запросов в другие представления – Отчёт или Визуализации.
Подсказка: Если в текущий момент времени Вы не работаете с областями Визуализация и Поле или Вам нужно больше пространства для отображения визуализаций, Вы можете свернуть ненужные области, кликнув по стрелочкам «>» рядом с их названиями.
Для того, чтобы создать Вашу первую визуализацию, достаточно всего лишь перетащить одно из полей из области Поле в свободную область Отчёта. При этом Power BI самостоятельно подбирает наиболее подходящую визуализацию для выбранного поля, но, при желании, Вы всегда сможете изменить это представление, выбрав другой тип визуализации. Однако стоит учитывать, что не для всех данных возможно установить любой тип отображения. В частности, это относится к визуализациям типа «карта».
Поделись визуализацией своей
После окончания работы с отчётами (все данные сформированы и визуализации построены), Вы можете поделиться своей работой с коллегами, заказчиками или клиентами. Это можно сделать тремя различными способами:
Для публикации работы непосредственно в Power BI, в нём есть специальная иконка, которая так и называется Publish, опубликовать. Теперь, при входе в Power BI, вы сможете найти ваши загруженные файлы в разделах службы Панели мониторинга, Отчеты и Наборы данных.
В следующих статьях мы продолжим знакомить Вас с тонкостями работы в Power BI и более подробно рассмотрим его рабочую область. Если у Вас нет времени учиться или Вам нужен профессиональный результата прямо сейчас – Вам сюда.
В одной из последних статей мы говорили о том, как создать детектор аномалий в Power BI, интегрировав в него PyCaret, и помочь аналитикам и специалистам по анализу данных добавить машинное обучение в отчеты и панели мониторинга без лишних трудозатрат.
В этой статье мы рассмотрим, как с помощью PyCaret и Power BI провести кластерный анализ. Если раньше вы ничего не слышали о PyCaret, начать знакомство с ним вы можете тут.
Что мы разберем в сегодняшнем руководстве:
- Что такое кластеризация? Типы кластеризации.
- Обучение без учителя и реализация модели кластеризации в Power BI.
- Анализ результатов и визуализация информации на панели мониторинга.
- Как развернуть модель кластеризации на продакшене в Power BI?
Прежде чем мы начнем…
Если вы уже пользовались Python раньше, скорее всего у вас на компьютере уже есть дистрибутив Anaconda. Если нет, скачать дистрибутив Anaconda с Python 3.7 или выше вы можете отсюда.
Настройка среды
Перед тем как начать пользоваться возможностями машинного обучения PyCaret в Power BI, нужно создать виртуальную среду и установить в нее pycaret . Для этого нам нужно выполнить три шага:
Шаг 1 – Создать виртуальную среду
Откройте командную строку Anaconda и введите следующее:
Шаг 2 – Установите PyCaret
Выполните следующую команду в командной строке Anaconda:
Установка может занять 15-20 минут. Если во время установки у вас возникнут какие-то проблемы, вы можете ознакомиться с их решением на нашей странице на GitHub.
Шаг 3 – Укажите в Power BI, где установлен Python
Созданная виртуальная среда должна быть связана с Power BI. Сделать это можно с помощью Global Settings в Power BI Desktop (File → Options → Global → Python scripting). Среда Anaconda по умолчанию ставится в директорию:
Что такое кластеризация?
Кластеризация – это метод разбиения данных на группы по схожим характеристикам. Такие группы могут быть оказаться полезными для изучения данных, выявления закономерностей и анализа подмножеств данных. Организация данных в кластеры помогает выявить базовые структуры данных, что оказывается полезным во многих отраслях промышленности. Вот некоторые распространенные варианты использования кластеризации в бизнесе:
- Маркетинговая сегментация клиентов.
- Анализ покупательского поведения для проведения рекламных акций и скидок.
- Определение геокластеров во время вспышки эпидемии, такой как, например, COVID-19.
Типы кластеризации
Учитывая субъективный характер задач кластеризации, существуют различные алгоритмы, которые лучше подходят для решения тех или иных типов задач. У каждого алгоритма есть свои особенности и математическое обоснование, которое лежит в основе распределения по кластерам.
В сегодняшнем руководстве мы говорим о кластерном анализе в Power BI с использованием библиотеки Python под названием PyCaret и не будем глубоко уходить в математику.
Сегодня мы воспользуемся методом k-средних – одним из самых простых и популярных алгоритмов обучения без учителя. Больше информации о методе k-средних вы можете найти здесь.
Бизнес-контекст
В этом руководстве мы воспользуемся уже готовым набором данных из базы данных World Health Organization’s Global Health Expenditure. В нем содержатся расходы на здравоохранение в процентах от национального ВВП для более чем 200 стран с 2000 по 2017 год.
Наша задача – найти паттерны и группы в этих данных с помощью метода k-средних.
Данные можно найти здесь.
Итак, начнем
Теперь, когда вы настроили среду Anaconda, поставили PyCaret, понимаете основы кластерного анализа и бизнес-контекст, пора приступать к делу.
1. Получение данных
Первым шагом мы импортируем набор данных в Power BI Desktop. Вы можете загрузить данные с помощью веб-коннектора. (Power BI Desktop → Get Data → From Web).
2. Обучение модели
Для обучения модели кластеризации в Power BI нам нужно выполнить скрипт на Python в Power Query Editor (Power Query Editor → Transform → Run python script). В качестве скрипта используйте следующий код:
Мы проигнорировали столбец «Country» набора, с помощью параметра ignore_features . Есть множество причин, по которым вам может понадобиться исключить те или иные столбцы, чтобы лучше обучить модель машинного обучения.
PyCaret позволяет вам скрывать ненужные столбцы, вместо того, чтобы удалять их, поскольку, они могут вам понадобиться в будущем для проведения дальнейшего анализа. Например, сейчас мы не захотели использовать «Country» для обучения и передали этот столбец в ignore_features .
Сейчас в PyCaret есть 8 готовых к использованию алгоритмов машинного обучения.
По умолчанию PyCaret обучает модель кластеризации k-средних на четырех кластерах. Но значения по умолчанию можно с легкостью поменять:
- Чтобы изменить тип модели, используйте параметр model в get_clusters() .
- Чтобы изменить количество кластеров, используйте параметр num_clusters .
К изначальному набору данных добавляется еще один столбец с меткой кластера. Затем все значения в столбце year используются для нормализации данных и дальнейшей визуализации в Power BI.
Вот так конечный результат будет выглядеть в Power BI.
3. Панель мониторинга
Когда вы обзавелись метками кластеров в Power BI, вы можете визуализировать их в панели мониторинга в Power BI для проведения аналитики:
Вы можете скачать PBIX-файл и набор данных с GitHub.
Реализация кластеризации на продакшене
Выше мы продемонстрировали самую простую реализацию кластеризации в Power BI. Отмечу, что такой метод обучает модель кластеризации каждый раз при обновлении набора данных в Power BI. Это может стать проблемой по следующим причинам:
- При повторном обучении модели на новых данных метки кластеров могут измениться (то есть, если раньше некоторые точки данных были отнесены к первому кластеру, то при повторном обучении они могут быть отнесены ко второму кластеру);
- Вам не захочется каждый раз тратить по несколько часов на переобучение модели.
Заблаговременное обучение модели
Для обучения модели можно использовать любую интегрированную среду разработки (IDE) или Notebook. В этом примере мы обучали модель кластеризации в Visual Studio Code.
Затем обученная модель сохраняется в виде pickle-файла и импортируется в Power Query для генерации кластерных меток.
Если вы хотите узнать больше о реализации кластерного анализа в Jupyter notebook с помощью PyCaret, посмотрите этот двухминутный видеоролик.
Использование предобученной модели
Выполните код ниже, чтобы сгенерировать метки из предобученной модели:
Результат будет тем же, что мы наблюдали ранее. Разница лишь в том, что при использовании предобученной модели метки будут генерироваться на основе нового набора данных с использованием старой модели, а не на модели, которая была повторно обучена.
Работа с сервисом Power BI
После того, как вы загрузите файл .pbix в сервис Power BI, нужно будет выполнить еще несколько шагов, чтобы обеспечить плавную интеграцию пайплайна машинного обучения в ваш пайплайн данных. Шаги будут следующие:
Читайте также: