Predictive analytics in Power BI onder de knie: een complete gids voor dataprofessionals

Je eerste voorspellende model maken in Power BI

Het bouwen van een voorspellend model in Power BI omvat meerdere stappen: van je data voorbereiden en je model trainen met R of Python tot het deployen en later monitoren van je model.

We nemen je stap voor stap mee bij het maken van je eerste voorspellende model in Power BI met Python en een klantverloopdataset van DataCamp. Bekijk ook onze volledige cursus over klantverloop voorspellen in Python voor een meer diepgaande walkthrough van churn en marketinganalytics.

1. Het juiste algoritme kiezen

Het kiezen van het juiste algoritme voor predictive analytics in Power BI is cruciaal om nauwkeurige en betekenisvolle resultaten te behalen. Er is geen one-size-fits-all-algoritme in predictive analytics; de juiste keuze hangt af van je specifieke data, doelen en randvoorwaarden.

We bouwen in ons voorbeeld een classificatiemodel, omdat onze doelvariabele binair is (of een klant churnt of niet).

Hier zijn enkele richtlijnen om te bepalen welk algoritme het beste bij je data past:

Begrijp je data en doelstellingen:

• Datatype: Bekijk de aard van je data (categorisch, numeriek, tijdreeks, enz.).
• Zakelijk doel: Bepaal wat je probeert te voorspellen (bijv. classificatie, regressie, clustering).
• Omvang en kwaliteit van data: Het volume en de kwaliteit van je data kunnen de algoritmekeuze beïnvloeden.

Geschiktheid van algoritmen:

• Regressie-algoritmen (zoals lineaire regressie) zijn geschikt voor het voorspellen van continue uitkomsten, zoals verkoopprognoses.
• Classificatie-algoritmen (zoals logistische regressie, beslissingsbomen en random forest) worden gebruikt voor het voorspellen van categorische uitkomsten (zoals klantverloop in ons voorbeeld).
• Clustering-algoritmen (zoals k-means) zijn ideaal om data te segmenteren in groepen met vergelijkbare kenmerken.
• Tijdreeksanalyse (zoals ARIMA-modellen) wordt gebruikt voor forecasting op basis van tijdsgebonden data.

Complexiteit en uitlegbaarheid: Eenvoudigere modellen (zoals lineaire regressie en beslissingsbomen) zijn makkelijker te interpreteren en uit te leggen aan stakeholders. Complexere modellen (zoals neurale netwerken) kunnen in sommige gevallen hogere nauwkeurigheid bieden, maar zijn lastiger te interpreteren en vereisen vaak veel meer rekenkracht.

Experimenteren en valideren: Het is verstandig een model te kiezen dat niet alleen het doel accuraat voorspelt, maar ook goed generaliseert naar ongeziene data. Dit kun je doen door met meerdere algoritmen te experimenteren en hun prestatiemetingen te vergelijken.

2. Je data voorbereiden

Begin met het importeren van de data die je voor je voorspellende model gaat gebruiken in Power BI (data moet geïmporteerd zijn om R- en Python-scripts te kunnen gebruiken). Vervolgens kun je Power Query gebruiken om je data op te schonen en voor te bereiden voor analyse. Dit kan inhouden: omgaan met missende waarden, filteren, nieuwe berekende kolommen maken, enzovoort.

3. Een Python-script schrijven

In Power BI Desktop moet je eerst Python-scripting inschakelen. Ga naar Bestand -> Opties en instellingen -> Opties -> Python-scripting om je Python-omgeving in te stellen.

In de Power Query Editor kun je in het lint op het tabblad Transformeren de optie Run Python Script selecteren. Er verschijnt een dialoogvenster waarin je je Python-code kunt invoeren. Dit is het script dat we gebruiken voor ons churnmodel:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Separate features from the target variable
X = dataset.drop('Churn', axis=1)  # Features
y = dataset['Churn']  # Target variable

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Initialize and train the logistic regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model using various metrics like accuracy, precision, recall, etc.
# If you are happy with your model, obtain final predictions.

# Append predictions to the full dataset
dataset['Predicted_Label'] = model.predict(X)
dataset['Predicted_Probability'] = model.predict_proba(X)[:, 1]

4. Het voorspellende model visualiseren

Na het uitvoeren van het Python-script kun je de output visualiseren in Power BI. In ons Python-script hierboven hebben we de voorspelde labels en waarschijnlijkheden aan de volledige dataset toegevoegd. Zo kunnen we de impact van onze featurevariabelen op de waarschijnlijkheden visualiseren en een dashboard bouwen dat een verhaal vertelt over onze data en onze voorspellingen.

Wil je je Power BI-datavisualisatie naar een hoger niveau tillen en leren hoe je effectieve rapporten in Power BI maakt? We hebben cursussen die je daarbij helpen.

Afbeelding door de auteur

5. Het voorspellende model deployen en monitoren

Zodra je model klaar is en gevisualiseerd, kun je het Power BI-rapport publiceren naar de Power BI-service voor bredere toegang binnen je organisatie. In de Power BI-service kun je geplande vernieuwen instellen zodat je model de meest actuele data gebruikt. Let op: alleen een Personal Gateway kan worden gebruikt om rapporten met Python- of R-scripts te verversen.

Monitor de prestaties van je model regelmatig om te waarborgen dat het in de loop van de tijd accuraat blijft. Als er veranderingen zijn in de modelprestaties of in datapatronen, werk dan je model bij in Power BI Desktop en publiceer het rapport opnieuw. Misschien is een van de variabelen in je model bijvoorbeeld niet langer relevant, of stopt je bedrijf met het verzamelen van die data.

Veelvoorkomende uitdagingen en best practices om ze te overwinnen

Predictive analytics in Power BI kent, net als op elk ander analyticsplatform, de nodige uitdagingen. Door deze uitdagingen te begrijpen en best practices toe te passen, kun je potentiële problemen beperken. Hier zijn enkele veelvoorkomende uitdagingen en oplossingen:

1. Datakwaliteit en -voorbereiding

Uitdaging: Predictive analytics is sterk afhankelijk van datakwaliteit. Problemen zoals missende waarden, inconsistente dataformaten en uitschieters kunnen de modelnauwkeurigheid aanzienlijk beïnvloeden.

Oplossing: Richt een routine voor opschonen en preprocessen van data in om de kwaliteit en betrouwbaarheid van je data en je voorspellende modellen te waarborgen.

2. Het juiste model kiezen

Uitdaging: Een ongeschikt voorspellend model kiezen kan tot slechte voorspellingen leiden, en het juiste algoritme voor je data kiezen kan soms lastig zijn.

Oplossing: Het probleem zakelijk duidelijk definiëren en de tijd nemen om de data te begrijpen, helpt bij het selecteren van het meest geschikte model. Je kunt ook verschillende modellen testen en hun prestaties vergelijken met metrics zoals accuracy, precision en recall om je keuze te onderbouwen.

3. Overfitting van het model

Uitdaging: Overfitting treedt op wanneer een model te complex is en de ruis in de trainingsdata leert, wat leidt tot slechte prestaties op nieuwe data.

Oplossing: Splits de data in trainings- en testsets om de modelprestaties te valideren en overweeg regularisatiemethoden tijdens het trainen om overfitting te voorkomen.

4. Grote datasets verwerken

Uitdaging: Power BI kan prestatieproblemen ervaren bij zeer grote datasets, vooral bij het uitvoeren van R- en Python-scripts, aangezien er een extra beperking is dat elk Python-script dat langer dan 30 minuten draait, wordt afgebroken.

Oplossing: Importeer alleen de data die je nodig hebt en pas waar mogelijk aggregaties toe om de prestaties te optimaliseren. Overweeg ook om je voorspellende modellen apart te trainen en alleen de voorspellingen in Power BI te importeren. Deze aanpak voorkomt dat het model bij elke verversing opnieuw wordt getraind en je constant tegen time-outs aanloopt.

Daarnaast kun je parameters in Power BI gebruiken om te bepalen wanneer het model opnieuw moet worden getraind. Je zou bijvoorbeeld een parameter kunnen instellen die bepaalt of de trainingscode moet draaien en je Python-code aanpassen op basis van de waarde van de parameter:

parameter_value = int(dataset['ModelRefreshControl'][0])  # Assuming the parameter is passed as a column in the dataset

if parameter_value == 1:
    # Code to train the model
    # model.fit(X_train, y_train)
else:
    # Code to load the pre-trained model
    # model = load_model('my_model')

5. Dataprivacy en -beveiliging

Uitdaging: Databeveiliging en compliance waarborgen kan lastig zijn, vooral bij gevoelige data.

Oplossing: Implementeer strikte data governance-beleid en overweeg goede beveiligingspraktijken zoals row-level security in je Power BI-rapporten. Let wel: opdat rapporten met Python-scripts correct werken wanneer ze in de Power BI-service zijn gepubliceerd, moeten alle databronnen openbaar zijn. Houd rekening met de impact hiervan op je privacy- en beveiligingseisen.

6. Zorgen voor modeluitlegbaarheid

Uitdaging: Sommige complexe modellen (zoals neurale netwerken) zijn moeilijk te interpreteren, wat het uitdagend maakt om de resultaten te begrijpen en uit te leggen.

Oplossing: Gebruik waar mogelijk eenvoudigere modellen die makkelijker uit te leggen zijn aan stakeholders (zoals beslissingsbomen).

Conclusie

Dankzij de intuïtieve gebruikersinterface, ingebouwde algoritmen en uitgebreide mogelijkheden voor datahandling kun je met Power BI trends en patronen in je data analyseren, visualiseren en voorspellen. Power BI maakt het eenvoudig om voorspellende modellen te bouwen die je helpen beter onderbouwde beslissingen te nemen en de concurrentie voor te blijven.

Ben je geïnteresseerd in een carrière als Data Analyst in Power BI? Onze carrièreroute loodst je door alle aspecten van Power BI en bereidt je voor op de Microsoft PL-300-certificering.

Heb je de basis van Power BI al onder de knie? Bekijk dan onze lijst met 8 Power BI-projecten die je kunt doen om je vaardigheden toe te passen en je portfolio uit te bouwen.