
Esta clase forma parte del curso de Inteligencia Artificial y Big Data en el servicio web de Power BI, estas clases explican las características de los Data Flows y del Power Query Online, y el consumo de las distintas herramientas que conforman el ecosistema de Microsoft Power BI.
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En esta clase del curso de Inteligencia Artificial y Big Data con Power BI Web Services aplicamos un modelo ML a un Dataflow para obtener la probabilidad de Churn de un cliente y creamos un informe en Power BI Desktop para el consumo de Power BI dataflow enriquecido para perfilar el cliente que ha dado Churn y saber quiénes pueden dar Churn en el futuro.
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Como analistas siempre necesitamos tener mayor disponibilidad de datos, tener conexiones a muchas fuentes y disponer de un repositorio en el que podamos modelar y reutilizar los datos en muchos informes, sin embargo, no siempre es posible porque no disponemos de datamarts, data warehouse o datalakes, pero ahora ya tenemos una solución!
El servicio web de Power BI puede ayudarnos a disponer de nuestro propio repositorio con alta disponibilidad, además de gran velocidad y capacidad, con el motor de Power Query online para conectar, modelar y extraer el máximo valor a los datos con Machine Learning, tan solo con estar suscrito al servicio.
Esto lleva nuestros modelos a disponer de capacidades Big Data y de Inteligencia Artificial lo que nos abre muchas posibilidades analíticas y disminuir la carga de procesamiento en nuestros equipos locales y para mejorar nuestros informes contribuyendo mucho más al valor de la empresa.
En este curso aprenderemos a crear flujos de datos en el servicio web de Power BI, le agregaremos análisis de Inteligencia artificial con el uso de Cognitive Services para identificar de forma automática el idioma del texto, comentario, queja, etc. Y así aplicar el análisis de opinión obteniendo el score del sentimiento y extrayendo la frase o palabra clave del texto.
También, vamos a aplicar modelos de auto ML al Power BI dataflow, entrenaremos el modelo, analizaremos su desempeño, lo aplicaremos al dataflow, veremos las predicciones en Power BI Desktop y luego invocaremos el modelo de Machine Learning para aplicarlo a otro dataflow y obtener predicciones; Genial no?
Haremos muchas cosas más, configuraremos actualizaciones incrementales y automáticas, configuraremos la on premise Gateway de Power BI, realizaremos informes conectados a los dataflows creados y lo publicaremos e insertaremos en la web, por lo que haremos el ciclo completo desde la conexión, modelado, diseño, publicación y visualización web de información usando todas las herramientas de la increíble plataforma de analítica empresarial Microsoft Power BI.