Aracılığıyla paylaş

Anlamsal bağlantı nedir?

  • Makale

Anlamsal bağlantı, Microsoft Fabric'te anlamsal modeller ile Synapse Veri Bilimi arasında bağlantı kurmanızı sağlayan bir özelliktir. Anlamsal bağlantı kullanımı yalnızca Microsoft Fabric'te desteklenir.

Spark 3.4 ve üzeri için, Doku kullanılırken varsayılan çalışma zamanında Anlam bağlantısı kullanılabilir ve yüklemeniz gerekmez. Spark 3.3 veya üzerini kullanıyorsanız veya Anlam Bağlantısı'nın en son sürümüne güncelleştirmek istiyorsanız komutunu çalıştırabilirsiniz:

%pip install -U semantic-link

Anlamsal bağlantının birincil hedefleri, veri bağlantısını kolaylaştırmak, anlamsal bilgilerin yayılmasını sağlamak ve not defterleri gibi veri bilimciler tarafından kullanılan yerleşik araçlarla sorunsuz bir şekilde tümleştirmektir. anlamsal bağlantı, veri semantiği hakkındaki etki alanı bilgilerini veri analizini hızlandırabilecek ve hataları azaltabilecek standartlaştırılmış bir şekilde korumanıza yardımcı olur.

Veri akışı, veri ve anlam bilgisi içeren anlamsal modellerle başlar. Anlamsal bağlantı, Power BI ile Veri Bilimi deneyimi arasındaki boşluğu kapatır.

Synapse Veri Bilimi'da Power BI'dan not defterlerine ve Power BI'a geri veri akışını gösteren diyagram.

Anlamsal bağlantı ile, makine öğrenmesi teknikleriyle ayrıntılı istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme gibi görevleri gerçekleştirmek için Veri Bilimi deneyiminde Power BI'ın anlamsal modellerini kullanabilirsiniz. Veri bilimi çalışmanızın çıktısı Apache Spark kullanılarak OneLake'te depolanabilir ve Direct Lake kullanılarak Power BI'a aktarılabilir.

Power BI bağlantısı

Anlamsal modeller tek tablolu nesne modeli görevi görür ve Power BI ölçüleri gibi anlamsal tanımlar için güvenilir bir kaynak sağlar. Anlamsal modellere bağlanmak için:

  • Anlamsal bağlantı, SemPy Python kitaplığı aracılığıyla Python pandas ekosistemine veri bağlantısı sağlayarak veri bilimciler için verilerle çalışmayı kolaylaştırır.
  • Anlamsal bağlantı, Apache Spark ekosistemini daha iyi bilen veri bilimciler için Spark yerel bağlayıcısı aracılığıyla anlamsal modellere erişim sağlar. Bu uygulama PySpark, Spark SQL, R ve Scala gibi çeşitli dilleri destekler.

Anlamsal bilgilerin uygulamaları

Verilerdeki anlam bilgileri adres ve posta kodu, tablolar arasındaki ilişkiler ve hiyerarşik bilgiler gibi Power BI veri kategorilerini içerir. Bu veri kategorileri, semantik bağlantının yeni deneyimler sağlamak ve veri kökenini korumak için Veri Bilimi ortamına yayılan meta verilerden oluşur. Anlamsal bağlantının bazı örnek uygulamaları şunlardır:

Anlamsal bağlantı, iş analistlerinin kapsamlı bir veri bilimi ortamında verileri etkili bir şekilde kullanmasını sağlayan güçlü bir araçtır. Anlamsal bağlantı, Power BI önlemlerine eklenen iş mantığını yeniden oluşturma gereksinimini ortadan kaldırarak veri bilimcileri ile iş analistleri arasında sorunsuz işbirliği sağlar. Bu yaklaşım, her iki tarafın da verimli ve üretken bir şekilde çalışabilmesini sağlar ve veri odaklı içgörülerinin potansiyelini en üst düzeye çıkarır.

FabricDataFrame veri yapısı

FabricDataFrame , semantik bağlantının temel veri yapısıdır. Pandas DataFrame'i alt sınıfa alır ve anlam bilgisi ve köken gibi meta veriler ekler. FabricDataFrame, anlamsal bağlantının anlamsal modellerden Veri Bilimi ortamına semantik bilgileri yaymak için kullandığı birincil veri yapısıdır.

Bağlayıcılardan anlamsal modellere, FabricDataFrame'den Anlam İşlevleri'ne veri akışını gösteren diyagram.

FabricDataFrame tüm pandas işlemlerini ve daha fazlasını destekler. Veri bilimi çalışmanızda Power BI ölçülerini kullanmanızı sağlayan anlamsal işlevleri ve ek ölçü yöntemini kullanıma sunar.

İlgili içerik