教學課程:在 Power BI 中取用 Azure Machine Learning 模型

此教學課程將逐步引導您建立以機器學習模型為基礎的 Power BI 報表。 完成本教學課程時,您將能夠:

  • 在 Power BI 中,對機器學習模型 (使用 Azure Machine Learning 部署) 進行評分。
  • 在 Power Query 編輯器中,連線到 Azure Machine Learning 模型。
  • 建立具有以該模型為基礎之視覺效果的報表。
  • 將該報表發佈至 Power BI 服務。
  • 針對報表設定排程重新整理。

Prerequisites

開始此教學課程之前,您需要:

建立資料模型

開啟 Power BI Desktop 並選取 [取得資料]。 在 [取得資料] 對話方塊中,搜尋 Web。 選取 [Web] 來源 > [連線]。

顯示 Web 資料的螢幕擷取畫面。

在 [從 Web] 對話方塊中,複製下列 URL 並貼到方塊中:

https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.tab.txt

顯示 Web URL 的螢幕擷取畫面。

選取 [確定]。

在 [存取 Web 內容] 中,選取 [匿名 > 連線]。

顯示 Web 內容匿名存取的螢幕擷取畫面。

選取 [轉換資料] 以開啟 [Power Query 編輯器] 視窗。

在 Power Query 編輯器的 [常用] 功能區中,選取 [Azure Machine Learning] 按鈕。

顯示 Power Query 編輯器的螢幕擷取畫面。

使用單一登入以登入您的 Azure 帳戶之後,您會看到可用服務的清單。 選取您從定型及部署機器學習模型教學課程中建立的 my-sklearn-service

Power Query 會自動為您填入資料行。 您還記得,在我們的服務結構描述中,有一個已指定輸入的 Python 裝飾項目。 選取 [確定]。

顯示 Azure Machine Learning 模型的螢幕擷取畫面。

注意

在時間序列模型中,Power BI 可能不會自動偵測時間資料行的日期格式。 若要繼續,請先將時間資料行轉換成 Power BI 中的日期/時間類型,再叫用 Azure Machine Learning。

選取 [確定] 會呼叫 Azure Machine Learning 服務。 其會針對資料和端點觸發有關資料隱私權的警告。

顯示隱私權警告的螢幕擷取畫面。

選取 [繼續]。 在下一個畫面中,選取 [略過這個檔案的隱私權等級檢查] > [儲存]。

對資料進行評分之後,Power Query 會另外建立一個名為 AzureML.my-diabetes-model 的資料行。

顯示已新增評分資料行的螢幕擷取畫面。

服務傳回的資料是一份 清單

注意

如果您已部署設計工具模型,就會看到一筆 記錄

若要取得預測,請選取 [ AzureML.my-糖尿病 ] 資料行標頭中的雙向箭號 > 展開至 [新增 資料列]。

顯示展開資料行圖示的螢幕擷取畫面。

展開之後,您會在 [AzureML.my-diabetes-model] 資料行中看到預測。

顯示展開的螢幕擷取畫面。

遵循下列步驟以完成資料模型的清除作業。

  1. 將 [AzureML.my-diabetes-model] 資料行重新命名為 預測
  2. 將 [Y] 資料行重新命名為 實際
  3. 變更 [實際] 資料行的類型:選取該資料行,然後在 [轉換] 功能區上,選取 [資料類型] > [十進位數字]。
  4. 變更 [預測] 資料行的類型:選取該資料行,然後在 [轉換] 功能區上,選取 [資料類型] > [十進位數字]。
  5. 在 [常用] 功能區中,選取 [關閉並套用]。

建立具有視覺效果的報表

現在您可以建立一些視覺效果來顯示資料。

  1. 在 [視覺效果] 窗格中,選取 [折線圖]。
  2. 選取折線圖視覺效果之後:
  3. 將 [年齡] 欄位拖曳至 [軸]。
  4. 將 [實際] 欄位拖曳至 [值]。
  5. 將 [預測] 欄位拖曳至 [值]。

調整折線圖的大小以填滿頁面。 您的報表現在具有單一折線圖,其中包含兩條線,一條用於預測,另一條則用於實際值,依年齡分佈。

顯示報表視覺效果的螢幕擷取畫面。

發佈報表

您可以視需要新增更多視覺效果。 為了簡單起見,在此教學課程中,我們將發佈報表。

  1. 儲存報表。

  2. 選取 [檔案] > [發佈] > [發行至 Power BI]。

  3. 登入 Power BI 服務。

  4. 選取 [我的工作區]。

  5. 成功發佈報表之後,選取 [在 Power BI 中開啟 <MY_PBIX_FILE.pbix>] 連結。 報表會在瀏覽器的 Power BI 中開啟報表。

    顯示成功發佈的螢幕擷取畫面。

讓資料集重新整理

在使用要評分的新資料重新整理資料來源的案例中,您需要更新認證,以便對資料進行評分。

在 Power BI 服務內 [我的工作區] 的黑色標題列中,選取 [更多選項 (...)] > [設定] > [設定]。

顯示設定的螢幕擷取畫面。

選取 [資料集]、展開 [資料來源認證],然後選取 [編輯認證]。

顯示認證重新整理的螢幕擷取畫面。

遵循適用於 azureMLFunctionsWeb 的指示。 請確定您會選取隱私權等級。 您現在可以為資料設定 [排程重新整理]。 選取 [重新整理頻率] 和 [時區]。 您也可以選取 Power BI 可傳送重新整理失敗通知的電子郵件地址。

顯示資料集和評分重新整理的螢幕擷取畫面。

選取 [套用] 。

注意

重新整理資料時,其也會將資料傳送至您的 Azure Machine Learning 端點以進行評分。

清除資源

重要

您可以使用您所建立的資源,作為其他 Azure Machine Learning 教學課程和操作說明文章的先決條件。

如果您不打算使用您所建立的資源,請加以刪除,以免產生任何費用。

  1. 在 Azure 入口網站中,選取最左邊的 [資源群組] 。

  2. 從清單中,選取您所建立的資源群組。

  3. 選取 [刪除資源群組]。

    在 Azure 入口網站中刪除資源群組選項的螢幕擷取畫面。

  4. 輸入資源群組名稱。 然後選取 [刪除]。

  5. 在 Power BI 服務的 [我的工作區] 中,刪除報表及相關的資料集。 您不需要刪除您電腦上的 Power BI Desktop 或報表。 Power BI Desktop 免費。

後續步驟

在此教學課程系列中,您已了解如何在 Power BI 中設定排程,讓您可在 Azure Machine Learning 中利用評分端點來對新資料進行評分。