INTEGRATING POWER BI BY PYTHON ( Visual)
9/19/2025•3 phút đọc
1. Giới thiệu
Python là một ngôn ngữ lập trình rất hữu ích cho các mục đích phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và học máy ở hiện nay . Với Python, bạn có thể nhập, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn với định dạng khác nhau. Python cũng sở hữu nhiều thư viện với các hàm và thuật toán nâng cao phục vụ cho xử lý dữ liệu
Việc tích hợp Python tron Power BI hiện nay được giới hạn trong hai chức năng chính : tích hợp dữ liệu và phân tích. Do đó, Python chỉ có thể được sử dụng trong đó để truy xuất dữ liệu và tạo các hình ảnh trực quan hóa tùy chỉnh.
2. Ưu điểm và hạn chế khi tích hợp Python trong PowerBI
Ưu điểm:
Bạn có thể nhập dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau, ví dụ như tệp, cơ sở dữ liệu, API hoặc dữ liệu web.
Dữ liệu có thể chuyển đổi và làm sạch dễ dàng trước khi tải vào Power BI.
Nó là một cách tuyệt vời để thực hiện ETL mà không cần sử dụng các ứng dụng bên ngoài.
Python có thể được sử dụng để tạo hình ảnh và đồ họa tùy chỉnh.
Nó cung cấp các thư viện đơn giản hóa việc thực hiện phân tích dữ liệu, học máy và mô hình dự đoán.
Mã có thể dễ dàng được sử dụng lại và tùy chỉnh.
Hạn chế:
Tích hợp Python yêu cầu các phiên bản ứng dụng và thư viện cụ thể tương thích với Power BI.
Chỉ có một số lượng hạn chế các thư viện tương thích với Power BI. ( Có thể tham khảo trang Microsoft ).
Các tập lệnh Python có thể chứa mã tác động đến hiệu suất hoặc giới thiệu mã độc vào Power BI.
Không thể chỉnh sửa và tùy chỉnh hoàn toàn hình ảnh Python thông qua Power BI. Thay vào đó, phải chỉnh sửa trực tiếp trong mã, đòi hỏi trình độ lập trình.
3. Cài đặt và cấu hình môi trường Python
Cài đặt Python: Truy cập trang web chính thức của Python và tải xuống phiên bản tương thích mới nhất.
Cài đặt thư viện Python :
Một số thư viện cần thiết :
Pandas : phân tích và quản lý dữ liệu.
Matplotlib : để tạo đồ họa tĩnh.
Seaborn : tạo đồ họa thống kê.
NumPy: để tính toán số.
SciPy: dành cho toán học, khoa học và kỹ thuật.
Response: để lấy dữ liệu từ API web.
JSON: để quản lý và nhập các tệp JSON vào Pandas.
Flatten-JSON: để làm phẳng các tệp JSON lồng nhau.
Pandasql: để kích hoạt các câu lệnh SQL bằng cách sử dụng Pandas DataFrames làm nguồn.
Kaggle: một API để kết nối với cơ sở dữ liệu mở Kaggle.
*Vui lòng tham khảo trang Microsoft này để kiểm tra tất cả các thư viện Python tương thích.
Để bật Python trong PowerBI, trước tiên bạn cần làm theo các bước sau :
Mở Power BI Desktop.
Chọn File > Options and setting > Options
Chọn Python scripting : > OK
Lưu ý : Các bạn phải cài đặ thư viện trước khi chọn đường dẫn Python.
4. Một vài bước ví dụ:
Từng dữ liệu ta kéo vào và từng mã Python khác nhau để vẽ biểu đồ
Ngoài ra còn rất nhiều biểu đồ khác và dữ liệu khác, chúng ta có thể tự trải nghiệm
5. Kết luận
Việc tích hợp Python với Power BI tạo ra một nền tảng mạnh mẽ cho các hoạt động dữ liệu phức tạp, bao gồm trích xuất dữ liệu, chuyển đổi, trực quan hóa và lưu trữ. Sự kết hợp này mang lại một số lợi thế nhưng cũng đi kèm với một số hạn chế nhất định. Trong khi Power BI hỗ trợ nhiều trình kết nối dữ liệu và trực quan hóa gốc để tương tác liền mạch với các nguồn dữ liệu, phạm vi cho trực quan hóa dựa trên Python trong Power BI chủ yếu thông qua các thư viện như Matplotlib và Seaborn . Có thể phát triển thêm Machine Learning và Computer Vision vào.
Tuy nhiên, việc tích hợp Python với Power BI cho phép người dùng kết hợp sức mạnh lập trình của Python với phân tích trực quan của Power BI. Trong khi Python dễ tiếp cận với người mới bắt đầu, việc đạt được sự thành thạo, đặc biệt là trong khoa học dữ liệu và hình ảnh phức tạp, đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm sâu hơn.
