Power BI ile Öngörüsel Analitiği Ustalaşmak: Veri Uzmanları için Kapsamlı Rehber

Power BI'da İlk Öngörüsel Modelinizi Oluşturma

Power BI'da öngörüsel bir model oluşturmak; verilerinizi hazırlamaktan, R veya Python kullanarak modelinizi kurmaya, dağıtmaya ve sonrasında modeli izlemeye kadar çeşitli adımları içerir.

Sizi, Power BI'da Python ve bir DataCamp müşteri kaybı veri kümesini kullanarak ilk öngörüsel modelinizi oluşturma sürecinde adım adım yönlendireceğiz. Ayrıca, müşteri kaybı ve pazarlama analitiğine daha derinlemesine bir bakış için Python ile müşteri kaybını tahmin etme konulu kapsamlı kursumuza göz atabilirsiniz.

1. Doğru algoritmayı seçme

Power BI'da öngörüsel analitik için doğru algoritmayı seçmek, doğru ve anlamlı sonuçlar elde etmek açısından kritik öneme sahiptir. Öngörüsel analitikte her duruma uyan tek bir algoritma yoktur; doğru seçim, özgül verilerinize, hedeflerinize ve kısıtlarınıza bağlıdır.

Hedef değişkenimiz ikili olduğu (bir müşterinin ayrılıp ayrılmadığı) için örneğimizde bir sınıflandırma modeli kuracağız.

Verileriniz için hangi algoritmanın en iyi olduğuna karar vermenize yardımcı olacak bazı yönergeler:

Verinizi ve hedeflerinizi anlayın:

• Veri türü: Verinizin doğasını göz önünde bulundurun (kategorik, sayısal, zaman serisi vb.).
• İş hedefi: Ne tahmin etmeye çalıştığınızı belirleyin (ör. sınıflandırma, regresyon, kümeleme).
• Veri boyutu ve kalitesi: Verinizin hacmi ve kalitesi, algoritma seçimini etkileyebilir.

Algoritma uygunluğu:

• Regresyon algoritmaları (örneğin doğrusal regresyon), satış tahmini gibi sürekli sonuçları tahmin etmek için uygundur.
• Sınıflandırma algoritmaları (örneğin lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele orman), kategorik sonuçları tahmin etmek için kullanılır (örneğimizdeki gibi müşteri kaybı).
• Kümeleme algoritmaları (örneğin k-means), verileri benzer özelliklere sahip gruplara bölmek için idealdir.
• Zaman serisi analizi (örneğin ARIMA modelleri), zamana dayalı verilerle tahmin yapmak için kullanılır.

Karmaşıklık ve yorumlanabilirlik: Daha basit modeller (doğrusal regresyon ve karar ağaçları gibi) paydaşlara açıklamak ve yorumlamak daha kolaydır. Daha karmaşık modeller (sinir ağları gibi) bazı durumlarda daha yüksek doğruluk sağlayabilir ancak yorumlanması zordur ve çoğunlukla çok daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir.

Deney ve doğrulama: Yalnızca hedefi doğru tahmin etmekle kalmayıp görülmemiş verilere de iyi genelleyen bir model seçmek iyi bir fikirdir. Bunu, birden fazla algoritma ile deney yapıp performans metriklerini karşılaştırarak yapabilirsiniz.

2. Verilerinizi hazırlama

Öngörüsel modelinizde kullanacağınız verileri Power BI'a içe aktararak başlayın (R ve Python betiklerini kullanabilmek için verilerin içe aktarılması gerekir). Ardından, Power Query'yi kullanarak verilerinizi analiz için temizleyip hazırlayabilirsiniz. Bu, eksik değerlerle uğraşmayı, filtrelemeyi, yeni hesaplanan sütunlar oluşturmayı vb. içerebilir.

3. Python betiği yazma

Power BI Desktop'ta önce Python betik çalıştırmayı etkinleştirmeniz gerekir. Dosya -> Seçenekler ve Ayarlar -> Seçenekler -> Python betikleme yoluyla Python ortamınızı yapılandırın.

Power Query Düzenleyicisi'nde, şeritteki Dönüştür sekmesinden Python Betiği Çalıştır'ı seçebilirsiniz. Bu, Python kodunuzu girebileceğiniz bir iletişim kutusu açar. Müşteri kaybı modelimiz için kullandığımız betik şu şekildedir:

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. Öngörüsel modeli görselleştirme

Python betiğini çalıştırdıktan sonra çıktıyı Power BI'da görselleştirebilirsiniz. Yukarıdaki Python betiğimizde, tahmin edilen etiketleri ve olasılıkları tam veri kümesine ekledik. Bu, özellik değişkenlerimizin olasılıklar üzerindeki etkisini görselleştirmemize ve verilerimiz ile tahminlerimiz hakkında bir hikâye anlatan bir pano oluşturmamıza olanak tanır.

Power BI veri görselleştirme becerilerinizi bir üst seviyeye taşımak ve Power BI'da etkili raporlar oluşturmayı öğrenmek istiyorsanız, bu konuda size yardımcı olacak kurslarımız var.

Görsel: yazar

5. Öngörüsel modeli dağıtma ve izleme

Modeliniz hazır ve görselleştirilmiş olduğunda, Power BI raporunu kuruluşunuz genelinde daha geniş erişim için Power BI hizmetine yayımlayabilirsiniz. Power BI hizmetinde, modelinizin en güncel verileri kullanmasını sağlamak için zamanlanmış yenilemeler ayarlayabilirsiniz. Python veya R betikleri içeren raporların yenilenmesi için yalnızca Kişisel Ağ Geçidi kullanılabileceğini unutmayın.

Modelinizin zaman içinde doğru kalmasını sağlamak için performansını düzenli olarak izleyin. Model performansında veya veri kalıplarında herhangi bir değişiklik olursa, modelinizi Power BI Desktop'ta güncelleyip raporu yeniden yayımlamalısınız. Örneğin, modelinizdeki değişkenlerden biri artık ilgili olmayabilir veya şirketiniz bu veriyi toplamayı bırakmış olabilir.

Yaygın Zorluklar ve Bunların Üstesinden Gelmek için En İyi Uygulamalar

Her analitik platformunda olduğu gibi, Power BI'da öngörüsel analitik de bir dizi zorlukla birlikte gelir. Bu zorlukları anlamak ve en iyi uygulamaları hayata geçirmek, potansiyel sorunları hafifletmeye yardımcı olabilir. İşte bazı yaygın zorluklar ve çözümler:

1. Veri kalitesi ve hazırlığı

Zorluk: Öngörüsel analitik, veri kalitesine büyük ölçüde bağlıdır. Eksik değerler, tutarsız veri biçimleri ve aykırı değerler gibi sorunlar model doğruluğunu önemli ölçüde etkileyebilir.

Çözüm: Verilerinizin ve öngörüsel modellerinizin kalitesini ve güvenilirliğini korumak için bir veri temizleme ve ön işleme rutini oluşturun.

2. Doğru modeli seçme

Zorluk: Uygun olmayan bir öngörüsel model seçmek zayıf tahminlere yol açabilir ve verileriniz için doğru algoritmayı seçmek zaman zaman zor olabilir.

Çözüm: İş problemini net bir şekilde tanımlamak ve veriyi anlamaya zaman ayırmak, en uygun modeli seçmenize yardımcı olabilir. Ayrıca farklı modelleri test edip doğruluk, kesinlik ve geri çağırma gibi metriklerle performanslarını karşılaştırarak kararınızı bilgilendirebilirsiniz.

3. Modeli aşırı uyumlama

Zorluk: Aşırı uyum, bir model çok karmaşık olduğunda ve eğitim verisindeki gürültüyü öğrendiğinde ortaya çıkar; bu da yeni verilerde zayıf performansa yol açar.

Çözüm: Modelin performansını doğrulamak için veriyi eğitim ve test kümelerine ayırın ve aşırı uyumu önlemek için model eğitiminde düzenlileştirme yöntemlerini düşünün.

4. Büyük veri kümeleriyle başa çıkma

Zorluk: Power BI, özellikle R ve Python betikleri yürütülürken çok büyük veri kümelerinde performans sorunları yaşayabilir; zira 30 dakikadan uzun süren herhangi bir Python betiğinin zaman aşımına uğradığı ek bir sınırlama vardır.

Çözüm: Yalnızca ihtiyaç duyduğunuz verileri içe aktarın ve mümkün olduğunda toplamalar uygulayarak performansı optimize edin. Öngörüsel modellerinizi ayrı olarak eğitmeyi ve yalnızca tahminleri Power BI'a içe aktarmayı da düşünebilirsiniz. Bu yaklaşım, her yenilemede modeli yeniden eğitmeyi ve sürekli zaman aşımı riskini önler.

Buna ek olarak, Power BI'da modelin ne zaman yeniden eğitilmesi gerektiğini kontrol etmek için parametreler kullanabilirsiniz. Örneğin, eğitim kodunun çalıştırılıp çalıştırılmayacağını belirleyen bir parametre ayarlayabilir ve Python kodunuzu bu parametrenin değerine göre uyarlayabilirsiniz:

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. Veri gizliliği ve güvenliği

Zorluk: Veri güvenliğini ve uyumluluğu sağlamak, özellikle hassas verilerle çalışırken zor olabilir.

Çözüm: Sıkı veri yönetişimi ilkeleri uygulayın ve Power BI raporlarınızda satır düzeyinde güvenlik gibi iyi güvenlik uygulamalarını hayata geçirmeyi düşünün. Yayınlandığında Power BI hizmetinde Python betikleri içeren raporların doğru şekilde çalışması için tüm veri kaynaklarının herkese açık olması gerektiğini belirtmekte fayda var. Bunun, veri gizliliği ve güvenlik gereksinimleriniz üzerindeki etkisini değerlendirin.

6. Modelin yorumlanabilirliğini sağlama

Zorluk: Bazı karmaşık modeller (sinir ağları gibi) yorumlaması zor olabilir; bu da sonuçları anlamada ve açıklamada güçlükler yaratır.

Çözüm: Mümkün olduğunda, paydaşlara açıklaması ve yorumlaması daha kolay olan basit modelleri (karar ağaçları gibi) kullanın.

Sonuç

Power BI'ın sezgisel kullanıcı arayüzü, yerleşik algoritmaları ve kapsamlı veri işleme yetenekleri; verilerinizdeki eğilimleri ve desenleri analiz etmenize, görselleştirmenize ve tahmin etmenize olanak tanır. Power BI, bilinçli kararlar almanıza ve rekabette öne geçmenize yardımcı olabilecek öngörüsel modelleri oluşturmayı kolaylaştırır.

Eğer bir Power BI Veri Analisti olarak kariyerle ilgileniyorsanız, kariyer yolumuz sizi Power BI'ın her yönüyle tanıştırır ve Microsoft PL-300 sertifikasına hazırlar.

Power BI'ın temel bilgilerini zaten öğrendiyseniz, becerilerinizi uygulamak ve portföyünüzü oluşturmak için yapabileceğiniz 8 Power BI projemize göz atın.