教學課程第 5 部分:使用 Power BI 報表將預測視覺化
在本教學課程中,您將根據第 4 部分:執行批次評分並將預測儲存至 Lakehouse 產生的預測資料建立 Power BI 報表。
您將學習如何:
- 根據預測資料建立語意模型。
- 將新的量值新增至 Power BI 中的資料。
- 建立 Power BI 報表。
- 將視覺效果新增至報表。
必要條件
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登入 Microsoft Fabric。
使用首頁左側的體驗切換器,切換至 Synapse 資料科學體驗。
這是教學課程系列 5 部分中的第 5 部分。 若要完成本教學課程,請先完成:
- 第 1 部分:使用 Apache Spark 將資料內嵌至 Microsoft Fabric Lakehouse。
- 第 2 部分:使用 Microsoft Fabric 筆記本探索和視覺化資料,以深入了解資料。
- 第 3 部分:訓練和註冊機器學習模型。
- 第 4 部分:執行批次評分並將預測儲存至 Lakehouse。
建立語意模型
建立連結至您在第 4 部分中所產生預測資料的新語意模型:
在左側,選取您的工作區。
在左上方,選取 [Lakehouse] 作為篩選條件。
選取您在教學課程系列的上一個部分中所使用的 Lakehouse。
選取頂端功能區上的 [新語意模型]。
為語意模型指定名稱,例如「銀行流失預測」。然後選取 customer_churn_test_predictions 資料集。
選取確認。
新增量值
現在,新增一些量值至語意模型:
新增流失率的新量值。
選取頂端功能區中的 [新增量值]。 此動作會將名為 Measure 的新項目新增至 customer_churn_test_predictions 資料集,並在資料表上方開啟資料編輯列。
若要判斷平均預測流失率,請將資料編輯列中的
Measure =
取代為:Churn Rate = AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions])
若要套用公式,請選取資料編輯列中的核取記號。 新的量值會出現在資料表中。 小算盤圖示會顯示它已建立為量值。
在 [屬性] 面板中,將格式從 [一般] 變更為 [百分比]。
在 [屬性] 面板中向下捲動,將 [小數位數] 變更為 1。
新增計算銀行客戶總數的新量值。 您將需要此量值來取得其餘的新量值。
選取頂端功能區中的 [新量值],將名為 Measure 的新項目新增至
customer_churn_test_predictions
資料集。 此動作也會開啟資料表上方的資料編輯列。每項預測都代表一位客戶。 若要判斷客戶總數,請將資料編輯列中的
Measure =
取代為:Customers = COUNT(customer_churn_test_predictions[predictions])
選取資料編輯列中的核取記號以套用公式。
新增德國的流失率。
選取頂端功能區中的 [新量值],將名為 Measure 的新項目新增至
customer_churn_test_predictions
資料集。 此動作也會開啟資料表上方的資料編輯列。若要判斷德國的流失率,請將資料編輯列中的
Measure =
取代為:Germany Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_Germany] = TRUE()))
這會將資料列篩選為將德國作為其地理位置 (Geography_Germany 等於一)。
若要套用公式,請選取資料編輯列中的核取記號。
重複以上步驟,以新增法國和西班牙的流失率。
西班牙的流失率:
Spain Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_Spain] = TRUE()))
法國的流失率:
France Churn = CALCULATE(AVERAGE(customer_churn_test_predictions[predictions]),FILTER(customer_churn_test_predictions, customer_churn_test_predictions[Geography_France] = TRUE()))
建立新報表
完成所有作業之後,請選取頂端功能區上的 [建立報表],以移至 Power BI 報表製作頁面。
在報表頁面出現之後,請新增這些視覺效果:
選取頂端功能區上的文字輸入框,然後輸入報表的標題,例如「銀行客戶流失」。 變更 [格式] 面板中的字型大小和背景色彩。 選取文字和使用格式列來調整字型大小和色彩。
在 [視覺效果] 窗格中選取 [卡片] 圖示。 從 [資料] 窗格中,選取 [流失率]。 變更 [格式] 面板中的字型大小和背景色彩。 將此視覺效果拖曳到報表的右上方。
從 [視覺效果] 窗格中選取 [堆疊直條圖] 圖示。 選取 x 軸的 Age、資料行 y 軸的流失率,以及行 y 軸的客戶。
從 [視覺效果] 窗格中選取 [堆疊直條圖] 圖示。 選取 x 軸的 NumOfProducts、資料行 y 軸的流失率,以及行 y 軸的客戶。
從 [視覺效果] 窗格中選取 [堆疊直條圖] 圖示。 選取 x 軸的 NewCreditsScore 和 y 軸的流失率。
將標題 "NewCreditsScore" 變更為 [格式] 面板中的 "Credit Score"。
在 [視覺效果] 面板中,選取 [群組直條圖] 卡片。 針對 Y 軸,依次選取 [德國流失]、[西班牙流失]、[法國流失]。
注意
此報表提供了一個範例,說明如何在 Power BI 中分析已儲存的預測結果。 不過,對於真正的客戶流失使用案例,您可能必須根據您的主題專業知識和您的公司和商務分析團隊標準化為計量的項目,對要建立哪些視覺效果進行更徹底的構想。
Power BI 報表會顯示:
- 使用兩個以上銀行產品的客戶流失率較高,雖然擁有兩個以上產品的客戶很少。 銀行應該收集更多資料,但也調查與更多產品相關的其他特徵 (請參閱左下方面板的繪圖)。
- 德國銀行客戶流失率高於法國和西班牙 (見右下面板的繪圖),這表明調查導致客戶離開的原因可能是有益的。
- 有更多的中年客戶 (25-45 之間) 和 45-60 之間的客戶傾向於退出更多產品項目。
- 最後,信用分數較低的客戶很可能離開銀行,流向其他金融機構。 該銀行應研究鼓勵信用分數較低和帳戶餘額較低的客戶留在銀行的方式。
後續步驟
由此會完成五個部分的教學課程系列。 請參閱其他端對端範例教學課程: