Linguagem R no Power BI Desktop

6 min readAug 18, 2017

Fala Pessoal!

Muito se tem falado hoje sobre as áreas de BI, Big Data, Data Science e correlatas, e de como essas tecnologias vieram com grande força no mercado, e com a Microsoft não poderia ser diferente, neste artigo, trarei a vocês um exemplo de gráfico no PowerBI, usando uma linguagem conhecida como R.

Conceito

Brevemente, podemos definir o Power BI como a ferramenta de Business Inteligence da Microsoft, onde por meio do mesmo, podemos realizar a entrega de analises de mercado por meio de gráficos e Dashboards, enquanto que o R nada mais é do que uma linguagem OpenSource, que permite a montagem de algoritmos de predição, voltados as mais diferentes finalidades, como a classificação de um determinado grupo de registros, ou a predição de um determinado valor, também conhecido como Regressão Linear.

Preparação do Ambiente

Para a execução da demonstração abaixo, é necessário o seguinte componente, ambos são gratuitos.

Nota: O R deve ser instalado antes do RStudio, pois o primeiro programa é necessário para que o segundo inicialize.

Montagem do Relatório no RStudio

Após a instalação do programa, devemos gerar os gráficos que serão exibidos no PowerBI, o mesmo por padrão, oferece alguns tipos de gráficos padrões ao ser instalado, no entanto, é possível importar outros visuais caso necessário, a flexibilidade do uso do R pode ser tida como um grande diferencial, pois permite a criação de geração que não necessariamente se limitem aos parâmetros ofertados pelos visuais que já estão presentes, um exemplo de visuais padrões pode ser observado na imagem abaixo (a que será usada neste artigo, está destacado em vermelho):

Figura — Visuals no PowerBI

Após abrir o RStudio, o primeiro passo será apontar o diretório padrão o qual estamos trabalhando, isto pode ser realizado pelo comando setwd(“diretório desejado”), conforme exemplo abaixo:

Com isso, podemos realizar a plotagem do gráfico propriamente dito, usaremos uma base chamada de mtcars, que contém dados de motores de carros como consumo, peso, entre outros, onde será gerado, por meio do comando plot, um gráfico que demonstra o peso (wt) do veículo em virtude de seu consumo (mpg), conforme comando abaixo:

O resultado deverá se similar ao demonstrado abaixo, ele pode ser verificado na aba plots, no canto inferior direito do RStudio.

Figura — Plot I (Simples)

Podemos melhorar um pouco o visual do gráfico acima, de modo a deixa-lo mais intuitivo para o usuário, renomeando o eixo X, eixo Y e adicionando um título ao mesmo, isto pode ser realizado por meio dos parâmetros xlab, ylab e main respectivamente, o código deverá ficar como abaixo:

O resultado pode ser conferido conforme abaixo:

Figura — Plot (Nomes)

Uma vez que os gráficos foram gerados, é necessário importar a base mtcars para o PowerBI, uma vez que nosso objetivo é fazer com que estas analises sejam visualizadas no interior no mesmo, para exportar a base, podemos fazer uso do comando write.csv(), que ode como pede como parâmetro a base e o nome do arquivo a qual desejamos salvar, conforme abaixo:

O código completo pode ser conferido neste projeto do GitHub.

Importando os Gráficos para o PowerBI

Agora que criamos nossos gráficos, será necessário levar os mesmos para o PowerBI, para isso, será necessário importar a base mtcars, que foi gerada no passo anterior, uma vez aberto o PowerBI desktop, vá em “obter dados” ou ”get data”, conforme imagem abaixo.

Figura — Get Data

Será aberta uma tela que demonstrará as fontes das quais são possíveis importar uma base, para este exemplo, usaremos o Excel (note que também temos a presença de outros conectores de mercado), após seleciona-lo, clique em “Connect”.

Figura — Escolha do Conector

Aponte para o local onde o arquivo se encontra (que corresponde ao mesmo do diretório onde se está sendo trabalhado) e aguarde alguns instantes para que o mesmo seja carregado.

Será aberta uma tabela, que nada mais é do que uma pré-visualização de como ficará a base ao ser importada, note que as colunas ainda não estão nomeadas do modo correto, faremos uma modificação para ajustar isto, clique em “Edit”.

Figura — Pré Vizualização da Base

Será aberto o editor de query, ferramenta da qual é possível fazer modificações na base, antes que a mesma seja usada para a montagem dos relatórios, faremos uso mais especificamente de uma opção chamada de “Use First Row as Header”, que usa a primeira linha como sendo o título de cada coluna, o que neste caso, é o nosso objetivo, após selecionar esta opção, clique em “Close & Apply” para carregar a alteração realizada.

Figura — Editor de Query

Após a realização destes passos, a base deve estar importada com seus respectivos campos conforme imagem abaixo (você pode clicar duas vezes sobre a Column 1 e modificar o nome caso deseje, isto não interferirá no processo).

Figura — Conexão da Base

Figura — Base Importada para o PowerBI

Agora iniciaremos a plotagem dos gráficos propriamente dita, para isto, faremos uso do visual de linguagem R destacado em vermelho, presente na imagem abaixo, como mencionado no início deste artigo:

Figura — Visuals no PowerBI

Ao clicar sobre o mesmo, será preciso habilitar o visual, conforme imagem abaixo, clique em “Enable”

Figura — Habilitar o Visual do R

Será habilitado um espaço onde será possível arrastar os campos que serão usados na geração do gráfico, o mesmo é composto pelo visual, e pelo R script editor, espaço onde o script correspondente ao gráfico desejado deve ser executado, arraste os campos wt e mpg para a área que corresponde ao visual.

Figura — Visual do R

Por padrão, quando os campos são passados para o visual customizado da Linguagem R, dois procedimentos são executados: a transformação da base em um dataframe e a remoção de linhas duplicadas, conforme as linhas abaixo:

Figura — Procedimentos do Visual R

Cole o código abaixo no espaço dedicado ao script, note que a única modificação realizada em realização ao montado no RStudio, foi a troca do mtcars por dataset, isso é necessário pois o R trata toda as bases como uma variável dataset.

O editor deverá ficar algo similar a imagem abaixo, após a inserção do script, clique sobre o símbolo destacado em vermelho, ele é o responsável por executar o código inserido.