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教程：分析语义模型中的功能依赖关系

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在本教程中，你将扩展由 Power BI 分析师完成的工作，该工作已以语义模型（即 Power BI 数据集）的形式存储。 通过在 Microsoft Fabric 中的 Synapse Data Science 体验中使用 SemPy（预览版），可以分析数据帧列中存在的功能依赖项。 此分析有助于发现非琐碎的数据质量问题，以便获得更准确的见解。

本教程介绍如何：

  • 应用域知识来构建有关语义模型中功能依赖关系的假设。
  • 熟悉语义链接的 Python 库（SemPy）组件，这些组件支持与 Power BI 集成，并帮助自动执行数据质量分析。 这些组件包括：
    • FabricDataFrame - 一种类似 panda 的结构，通过其他语义信息进行了增强。
    • 用于将语义模型从 Fabric 工作区拉取到笔记本中的有用函数。
    • 有用的函数可自动评估有关功能依赖关系的假设，并确定语义模型中的关系冲突。

先决条件

  • 从左侧导航窗格中选择 工作区 以查找并选择工作区。 这个工作区会成为你的当前工作区。

  • 从 fabric-samples GitHub 存储库下载 Customer Profitability Sample.pbix 语义模型。

  • 在工作区中，选择“导入”>“报表或分页报表”>“从此计算机”，将“客户盈利率示例.pbix”文件上传到工作区。

在笔记本中继续操作

本教程随附 powerbi_dependencies_tutorial.ipynb 笔记本。

设置笔记本

在本部分中，你将使用必要的模块和数据设置笔记本环境。

  1. 使用笔记本中的 %pip 内联安装功能从 PyPI 安装 SemPy：

    %pip install semantic-link

  2. 进行必要的模块导入，以备后用。

    import sempy.fabric as fabric
from sempy.dependencies import plot_dependency_metadata

加载和预处理数据

本教程使用标准示例语义模型 客户盈利率样本.pbix。 有关语义模型的说明，请参阅 Power BI 的客户盈利率示例。

  1. 使用 SemPy 的 read_table 函数将 Power BI 数据加载到 FabricDataFrames 中：

    dataset = "Customer Profitability Sample"
customer = fabric.read_table(dataset, "Customer")
customer.head()

  2. 将 State 表加载到 FabricDataFrame 中：

    state = fabric.read_table(dataset, "State")
state.head()

    虽然此代码的输出类似于 pandas 数据帧，但实际上已初始化名为 FabricDataFrame 的数据结构，该结构支持在 pandas 的基础上执行一些有用的操作。

  3. 检查 customer的数据类型：

    type(customer)

    输出确认 customer 的类型为 sempy.fabric._dataframe._fabric_dataframe.FabricDataFrame。'

  4. 联接 customer 和 state 数据帧：

    customer_state_df = customer.merge(state, left_on="State", right_on="StateCode",  how='left')
customer_state_df.head()

识别功能依赖项

函数式依赖表现为数据帧中两列或多列间的值的一对多关系。 这些关系可用于自动检测数据质量问题。

  1. 在合并的数据帧上运行 SemPy 的 find_dependencies 函数，以标识列中的值之间的任何现有功能依赖关系：

    dependencies = customer_state_df.find_dependencies()
dependencies

  2. 使用 SemPy 的 plot_dependency_metadata 函数可视化标识的依赖项：

    plot_dependency_metadata(dependencies)

    显示依赖项元数据绘图的屏幕截图。

    如预期的那样，函数依赖项图显示 Customer 列确定某些列，如 City、Postal Code和 Name。

    令人惊讶的是，该图不显示 City 和 Postal Code之间的功能依赖关系，可能是因为列之间的关系存在许多冲突。 可以使用 SemPy 的 plot_dependency_violations 函数直观显示特定列之间的依赖关系冲突。

探索数据以查找质量问题

  1. 使用 SemPy 的 plot_dependency_violations 可视化函数绘制图形。

    customer_state_df.plot_dependency_violations('Postal Code', 'City')

    显示依赖项冲突绘图的屏幕截图。

    依赖关系冲突的绘图在左侧显示了 Postal Code 的值，在右侧显示了 City 的值。 如果存在包含这两个值的行，边缘将左侧的 Postal Code 与右侧的 City 连接。 边缘使用此类行的计数进行批注。 例如，有两行包含邮政编码 20004，一行包含城市“北塔”，另一行包含城市“华盛顿”。

    此外，该图还显示了一些冲突和许多空值。

  2. 确认 Postal Code的空值数：

    customer_state_df['Postal Code'].isna().sum()

    50 行的邮政编码为 NA。

  3. 删除具有空值的行。 然后，使用 find_dependencies 函数查找依赖项。 请注意额外的参数 verbose=1，该参数可瞥见 SemPy 的内部工作：

    customer_state_df2=customer_state_df.dropna()
customer_state_df2.find_dependencies(verbose=1)

    Postal Code 和 City 的条件熵为 0.049。 此值指示存在功能依赖项冲突。 在解决冲突之前，将条件萎缩阈值从默认值 0.01 提高到 0.05，只需查看依赖项即可。 较低的阈值会导致依赖项减少（或更高的选择性）。

  4. 将条件萎缩的阈值从默认值 0.01 提高到 0.05：

    plot_dependency_metadata(customer_state_df2.find_dependencies(threshold=0.05))

    具有较高枚举阈值的依赖项元数据的绘图。

    如果运用关于哪些实体决定其他实体值的领域知识，这个依赖图看起来相当准确。

  5. 探索检测到的更多数据质量问题。 例如，虚线箭头联接 City 和 Region，指示依赖项只是近似值。 这种近似关系可能意味着存在部分功能依赖关系。

    customer_state_df.list_dependency_violations('City', 'Region')

  6. 仔细查看非空 Region 值导致冲突的每个情况：

    customer_state_df[customer_state_df.City=='Downers Grove']

    结果显示唐纳格罗夫市发生在伊利诺伊州和内布拉斯加州。 然而，唐纳的格罗夫是伊利诺伊州 的城市，而不是内布拉斯加州。

  7. 看看 Fremont 市：

    customer_state_df[customer_state_df.City=='Fremont']

    加利福尼亚有一个名为 Fremont 的城市。 然而，对于得克萨斯州，搜索引擎返回 普雷蒙特，而不是弗里蒙特。

  8. 看到 Name 和 Country/Region 之间的依赖关系冲突也是令人怀疑的，它们在最初的依赖关系冲突图中用虚线表示（在删除具有空值的行之前）。

    customer_state_df.list_dependency_violations('Name', 'Country/Region')

    似乎有一个客户，SDI 设计 存在于两个区域 - 美国和加拿大。 此事件可能不是语义冲突，但可能只是一个不常见的情况。 不过，值得仔细看看：

  9. 仔细了解客户 SDI Design：

    customer_state_df[customer_state_df.Name=='SDI Design']

    进一步检查表明，实际上是两个名字相同的客户（来自不同行业）。

探索性数据分析是一个令人兴奋的过程，数据清理也是如此。 数据总有一些隐藏的东西，这取决于你怎么看待它、你想询问什么等等。 语义链接为您提供了新工具，帮助您通过数据实现更多。

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