KI in Power BI: Nutzen Sie Künstliche Intelligenz zur Datenanalyse
Contents:
- Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) in Power BI
- Erste Schritte mit KI-Funktionen in Power BI
- Textanalyse mit KI in Power BI
3.1 Erkennung der Sprache
3.2 Bewertung der Stimmung
3.3 Extraktion von Schlüsselphrasen
- Bildanalyse mit KI in Power BI
4.1 Tags für Bilder abrufen
- Verbindung mit Azure Machine Learning-Modellen in Power BI
- Einschränkungen und Voraussetzungen für die Nutzung von KI in Power BI
- Tipps für die Verwendung von KI in Power BI
- Vor- und Nachteile der KI-Nutzung in Power BI
- Anwendungsbeispiele für KI in Power BI
- Häufig gestellte Fragen zu KI in Power BI
Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) in Power BI
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Funktion in Power BI, mit der Sie umfangreiche Analysen durchführen können, die mit konventionellen Methoden nicht möglich wären. In diesem Video erfahren Sie, wie Sie KI-Funktionen in Power BI verwenden können, um sentimentale Bewertungen zu generieren, Schlüsselphrasen aus Texten zu extrahieren und Bilder zu taggen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Azure Machine Learning-Modelle in Power BI integrieren können. Beachten Sie jedoch, dass die meisten dieser Funktionen nur mit einem Premium Capacity-Abonnement verfügbar sind. In diesem Video werden auch einige Tipps und Einschränkungen für die Verwendung von KI in Power BI behandelt.
Erste Schritte mit KI-Funktionen in Power BI
Bevor Sie mit der Nutzung der KI-Funktionen in Power BI beginnen, benötigen Sie ein Premium Capacity-Abonnement, das über die grundlegenden Pro-Lizenzfunktionen hinausgeht. Mit einem Premium-Abonnement können Sie auf die kognitiven Dienste zugreifen, die die Daten analysieren und Ergebnisse liefern. Es ist jedoch zu beachten, dass Azure Machine Learning-Modelle auch ohne Premium-Abonnement verwendet werden können.
Textanalyse mit KI in Power BI
Die Textanalyse ist eine der Hauptfunktionen der KI in Power BI. Hierbei können Sie mit Hilfe von KI sentimentale Bewertungen erstellen, Schlüsselphrasen aus Texten extrahieren und die Sprache eines Textes erkennen. Durch die Analyse von Texten können Sie wichtige Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Kunden ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung bewerten. Dies kann Ihnen helfen, Verbesserungen vorzunehmen und Ihre zukünftigen Produkte optimal auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen.
Erkennung der Sprache
Mit der Erkennung der Sprache können Sie automatisch feststellen, in welcher Sprache der Text verfasst ist. Dies ist besonders hilfreich, wenn Sie mit Textdaten arbeiten, die mehrere Sprachen enthalten. Power BI verwendet dabei den ISO-Code, um die erkannte Sprache zu kennzeichnen.
Bewertung der Stimmung
Die Bewertung der Stimmung ermöglicht es Ihnen, sentimentale Bewertungen auf Basis des Textes zu generieren. Dies ist nützlich, um zu verstehen, ob die Kundenmeinungen über ein Produkt positiv oder negativ sind. Die Ergebnisse werden als Score zwischen 0 und 100 angegeben, wobei ein höherer Wert auf eine positive Stimmung hinweist und ein niedriger Wert auf eine negative Stimmung.
Extraktion von Schlüsselphrasen
Die Extraktion von Schlüsselphrasen aus Texten ermöglicht es Ihnen, wichtige Informationen aus den Texten zu gewinnen. Dies kann Ihnen helfen, Trends und Schwerpunkte in den Kundenbewertungen zu identifizieren. Die extrahierten Schlüsselphrasen können in weiteren Analysen verwendet werden, um beispielsweise die Stimmung zu bestimmten Themen zu bewerten.
Bildanalyse mit KI in Power BI
Die Bildanalyse ist eine weitere Funktion der KI in Power BI. Hierbei können Sie Bilder taggen und relevante Keywords extrahieren. Dies ermöglicht eine automatische Kategorisierung und Filterung von Bildern basierend auf den erkannten Merkmalen. Die Bildanalyse kann Ihnen helfen, große Mengen von Bildern effizient zu verwalten und zu analysieren.
Tags für Bilder abrufen
Mit der Funktion zum Abrufen von Tags für Bilder können Sie Power BI Bilder analysieren lassen und automatisch relevante Tags oder Keywords generieren. Dies erleichtert die Organisation und Kategorisierung von Bildern und ermöglicht eine schnellere Suche und Filterung.
Verbindung mit Azure Machine Learning-Modellen in Power BI
Wenn Sie bereits über ein Azure Machine Learning-Modell verfügen, können Sie dieses direkt in Power BI integrieren. Dadurch können Sie die Ergebnisse des Modells in Ihren Power BI-Berichten anzeigen und analysieren. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle in Ihre Power BI-Analysen zu integrieren und von den Erkenntnissen zu profitieren.
Einschränkungen und Voraussetzungen für die Nutzung von KI in Power BI
Die Nutzung der KI-Funktionen in Power BI erfordert ein Premium Capacity-Abonnement, um auf die kognitiven Dienste zugreifen zu können. Einige Funktionen, wie die Verbindung mit Azure Machine Learning-Modellen, können jedoch auch ohne Premium-Abonnement genutzt werden. Es ist wichtig, die Einschränkungen und Voraussetzungen für die Nutzung der KI in Power BI zu beachten, um sicherzustellen, dass Sie die Funktionen optimal nutzen können.
Tipps für die Verwendung von KI in Power BI
- Befolgen Sie die Best Practices für die Datenbereinigung und -vorbereitung, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
- Nutzen Sie die KI-Funktionen in Kombination mit anderen Analysetechniken, um umfassende Einblicke zu gewinnen.
- Testen Sie die KI-Funktionen in Power BI desktop, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen, bevor Sie sie in Produktion setzen.
- Bleiben Sie über neue Updates und Funktionen der KI in Power BI auf dem Laufenden, um stets von den neuesten Entwicklungen zu profitieren.
Vor- und Nachteile der KI-Nutzung in Power BI
Pros:
- KI ermöglicht umfangreiche Analysen und Einblicke, die mit herkömmlichen Methoden nicht möglich wären.
- Automatische Textanalyse und Bilderkennung sparen Zeit und Ressourcen.
- Integration von Azure Machine Learning-Modellen ermöglicht die Nutzung benutzerdefinierter Modelle.
Cons:
- KI-Funktionen erfordern ein Premium Capacity-Abonnement, das zusätzliche Kosten verursachen kann.
- Die Ergebnisse der KI-Analysen können abhängig von den Eingabedaten und der Modellqualität variieren.
Anwendungsbeispiele für KI in Power BI
- Analyse von Kundenerfahrungen und Bewertungen zur Produktverbesserung
- Automatische Kategorisierung und Filterung von Bildern in einer Bildergalerie
- Vorhersage von Verkaufstrends und Kundenverhalten
- Echtzeit-Analyse von sozialen Medien für die Markenüberwachung
Häufig gestellte Fragen zu KI in Power BI
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Welche Lizenz benötige ich, um die KI-Funktionen in Power BI zu nutzen?
Um die KI-Funktionen in Power BI vollständig nutzen zu können, benötigen Sie ein Premium Capacity-Abonnement.
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Welche Sprachen werden von der Textanalyse-Funktion unterstützt?
Die Textanalyse-Funktion in Power BI unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch und viele mehr.
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Können die KI-Funktionen in Power BI auch für individuell trainierte Modelle verwendet werden?
Ja, mit der Azure Machine Learning-Integration können individuell trainierte Modelle in Power BI verwendet werden.
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Ist es möglich, benutzerdefinierte KI-Modelle in Power BI zu erstellen?
Power BI bietet derzeit keine nativen Funktionen zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Modelle. Sie können jedoch externe Tools wie Azure Machine Learning Studio verwenden, um benutzerdefinierte Modelle zu erstellen und sie dann in Power BI zu integrieren.
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Gibt es Einschränkungen bei der Anzahl der Texte oder Bilder, die verarbeitet werden können?
Ja, je nachdem, welches Premium Capacity-Abonnement Sie haben, gibt es Einschränkungen für die maximale Anzahl von Texten oder Bildern, die verarbeitet werden können. Es ist ratsam, sich mit den Abonnementdetails vertraut zu machen, um die Einschränkungen zu verstehen.
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