チュートリアル:R を利用した Power BI 視覚エフェクトを作成する

[アーティクル]
01/11/2024

開発者は、Power BI の独自の視覚化を作成できます。これらの視覚化は、自分で、組織で、またはサードパーティで使用できます。

この記事は、Power BI に R を利用したビジュアルを作成するための詳細な手順です。

このチュートリアルで学習する内容は次のとおりです。

R を利用した視覚エフェクトを作成する
Power BI Desktop で R スクリプトを編集する
ビジュアルの依存関係ファイルにライブラリを追加する
静的プロパティを追加する

前提条件

Power BI Pro アカウント。開始する前に、無料試用版にサインアップしてください。
R エンジン。「Microsoft R オープンダウンロードページ」や CRAN Repository など、さまざまな場所から無料でダウンロードできます。詳細については、「R を使用した Power BI ビジュアルの作成」をご覧ください。
Power BI Desktop。
Windows ユーザーの場合は Windows PowerShell バージョン 4 以降、OSX ユーザーの場合はターミナル。

はじめに

ビジュアルのサンプルデータを準備します。次の値を Excel データベースまたは .csv ファイルに保存して、Power BI Desktop にインポートできます。

MonthNo 合計ユニット数

1 2303

2 2319

3 1732

4 1615

5 1427

6 2253

7 1147

8 1515

9 2516

10 3131

11 3170

12 2762
ビジュアルを作成するには、PowerShell またはターミナルを開き、次のコマンドを実行します。
```
pbiviz new rVisualSample -t rvisual
```
このコマンドを使って、rVisualSample ビジュアル用に新しいフォルダーを作成します。構造は、rvisual テンプレートに基づいて作成されます。ビジュアルのルートフォルダーに script.r という名前のファイルが作成されます。このファイルには、ビジュアルのレンダリング時にイメージを生成するために実行される R スクリプトが保持されます。 Power BI Desktop で R スクリプトを作成できます。
新しく作成した rVisualSample ディレクトリから、次のコマンドを実行します。
```
pbiviz start
```
Power BI Desktop で、 [R スクリプトビジュアル] を選択します。
ビジュアルの [値] に MonthNo と合計ユニット数をドラッグして、開発者向けビジュアルにデータを割り当てます。
合計ユニット数の集計の種類を [集計しない] に設定します。
Power BI Desktop の R スクリプトエディターで、以下を入力します。
```
plot(dataset)
```
このコマンドでは、セマンティックモデル内の値を入力として使用して散布図が作成されます。
[スクリプトの実行] アイコンを選択して、結果を確認します。

MonthNo	合計ユニット数
1	2303
2	2319
3	1732
4	1615
5	1427
6	2253
7	1147
8	1515
9	2516
10	3131
11	3170
12	2762

R スクリプトの編集

R スクリプトを変更して、他の種類のビジュアルを作成できます。折れ線グラフを作成しましょう。

次の R コードを R スクリプトエディターに貼り付けます。

x <- dataset[,1] # get the first column from semantic model
y <- dataset[,2] # get the second column from semantic model

columnNames = colnames(dataset) # get column names

plot(x, y, type="n", xlab=columnNames[1], ylab=columnNames[2]) # draw empty plot with axis and labels only
lines(x, y, col="green") # draw line plot

[スクリプトの実行] アイコンを選択して、結果を確認します。
R スクリプトの準備ができたら、ビジュアルプロジェクトのルートディレクトリにある script.r ファイルにコピーします。

capabilities.json ファイルで、dataRoles: name をdataset に変更し、dataViewMappings 入力を dataset に設定します。

{
  "dataRoles": [
    {
      "displayName": "Values",
      "kind": "GroupingOrMeasure",
      "name": "dataset"
    }
  ],
  "dataViewMappings": [
    {
      "scriptResult": {
        "dataInput": {
          "table": {
            "rows": {
              "select": [
                {
                  "for": {
                    "in": "dataset"
                  }
                }
              ],
              "dataReductionAlgorithm": {
                "top": {}
              }
            }
          }
        },
        ...
      }
    }
  ],
}

src/visual.ts ファイルに、画像のサイズ変更をサポートする次のコードを追加します。

  public onResizing(finalViewport: IViewport): void {
      this.imageDiv.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageDiv.style.width = finalViewport.width + "px";
      this.imageElement.style.height = finalViewport.height + "px";
      this.imageElement.style.width = finalViewport.width + "px";
  }

視覚化パッケージにライブラリを追加する

corrplot パッケージを使って、相関マトリックスのグラフィカルな表示を作成します。 corrplot の詳細については、「corrplot パッケージの概要」を参照してください。

corrplot ライブラリの依存関係を dependencies.json ファイルに追加します。ファイルの内容の例を次に示します。

{
  "cranPackages": [
    {
      "name": "corrplot",
      "displayName": "corrplot",
      "url": "https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/"
    }
  ]
}

これで、script.r ファイル内の corrplot パッケージの使用を開始できます。
```
library(corrplot)
corr <- cor(dataset)
corrplot(corr, method="circle", order = "hclust")
```
corrplot パッケージを使用した結果は、次の例のようになります。

プロパティペインに静的プロパティを追加する

基本の corrplot ビジュアルを作成したので、プロパティペインにプロパティを追加して、ユーザーがビジュアルの外観を変更できるようにしましょう。

method 引数を使用して、データポイントの形状を構成します。既定のスクリプトでは、円が使用されます。視覚エフェクトを変更して、ユーザーが複数のオプションから選択できるようにします。

capabilities.json ファイルで settings という名前の object を定義し、次のプロパティを指定します。

"settings": {
  "properties": {
    "method": {
      "type": {
        "enumeration": [
          { "value": "circle" },
          { "value": "square" },
          { "value": "ellipse" },
          { "value": "number" },
          { "value": "shade" },
          { "value": "color" },
          { "value": "pie" }
        ]
      }
    }
  }
}

src/settings.ts ファイルを開きます。次のコードボックスに示すように、パブリックプロパティ method、name、displayName、slices を使用して VisualCardSettings クラスを作成します。

import ItemDropdown = formattingSettings.ItemDropdown;

const methodOptions = [
    {
        displayName: "Circle",
        value: "circle"
    },
    {
        displayName: "Square",
        value: "square"
    },
    {
        displayName: "Ellipse",
        value: "ellipse"
    },
    {
        displayName: "Number",
        value: "number"
    },
    {
        displayName: "Shade",
        value: "shade"
    },
    {
        displayName: "Color",
        value: "color"
    },
    {
        displayName: "Pie",
        value: "pie"
    }
]

class VisualCardSettings extends FormattingSettingsCard {
    method: FormattingSettingsSlice = new ItemDropdown({
        name: "method",
        displayName: "Method",
        items: methodOptions,
        value: methodOptions[0]
    });

    name: string = "settings";
    displayName: string = "Settings";
    slices: Array<FormattingSettingsSlice> = [this.method];
}

これらの手順の後、視覚エフェクトのプロパティを変更できます。

Screenshot of R visual settings.

最後に、R スクリプトには既定のプロパティが必要です。ユーザーがプロパティ値 (この場合は図形設定) を変更しない場合、この値がビジュアルによって使用されます。

プロパティの R ランタイム変数の名前付け規則は <objectname>_<propertyname> です。この場合は settings_method です。

次の R スクリプトを実行します。

library(corrplot)
corr <- cor(dataset)

if (!exists("settings_method"))
{
    settings_method = "circle";
}

corrplot(corr, method=settings_method, order = "hclust")

ビジュアルをパッケージ化してインポートする

ビジュアルをパッケージ化して、任意の Power BI レポートにインポートできるようになりました。

displayName、supportUrl、description、作成者の name と email、その他の重要な情報を pbivis.json ファイルに入力します。
視覚化ペインのビジュアルのアイコンを変更する場合は、assets フォルダー内の icon.png ファイルを置き換えます。
ビジュアルのルートディレクトリから、以下を実行します。
```
pbiviz package
```
ビジュアルのパッケージ化の詳細については、「カスタムビジュアルのパッケージ化」を参照してください
ビジュアルの pbiviz ファイルを任意の Power BI レポートにインポートします。これを行う方法については、「ローカルコンピューターから Power BI に視覚化ファイルをインポートする」を参照してください。
最終的な視覚エフェクトは、次の例のようになります。

Screenshot of R visual settings with changed value.

チュートリアル:R を利用した Power BI 視覚エフェクトを作成する

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