以下內容節選自《Power BI企業級分析與應用》一書！
--正文--
本文通過使用1990~2018年共28年的數據（包括數字數據和文本數據——數據的來源是data.world）來分析電視劇《辛普森一家》中的一些有趣的事實，包括觀衆的趨勢、IMDb評分的變化、情緒與觀衆數量的相關性。
希望可以通過這個案例來向大家展示如何使用Power BI進行AI語義分析。
第一個頁面是《辛普森一家》的歡迎界面，主題顏色是此電視劇中最常見的黃色，引人入勝，如下圖所示。
其中的導航箭頭是利用Action設置的。
第二個頁面是統計數據的總覽，如下圖所示。
其中的“Correlation Between Sentiment ＆ Viewers”部分是利用Power BI的文本分析功能實現的，呈現方式是線柱圖。
其中柱子代表的是平均瀏覽人數，曲線代表角色語言的情感變動。該值的範圍爲0~1，0.5是一箇中位值。正面情緒與值的大小成正比。
由此，可以觀察到此電視劇從1990年開播以來，觀看人數大致呈下降趨勢，而劇情內容大多數體現爲負面情感。
第三個頁面是細化維度分析，它允許用戶在每一季的《辛普森一家》中動態導航並找到每一集的關鍵事實，如下圖所示。
第四個頁面仍然是細化維度分析，如下圖所示，報表中的4個表是動態連接的。例如，通過選擇一個排名前10位的強制類型轉換選項，用戶能夠看到前5、前10、前15名會話最多的演員和地理位置。
最有趣的是，作品通過使用微軟的Azure文本分析軟件分析了超過13.2萬段對話，展示了在過去28年裏，前10名演員的情緒變化趨勢。
在準備案例時，作者使用了Azure文本分析服務。然而，自2019年11月以來，Power BI已經將該服務集成在Power BI查詢的預覽AI功能中。下面就來介紹一下如何在Power BI和Azure中實現文本分析。
01Power BI中的實現步驟
1．在Power BI中啓用文本分析功能
首先，在Power BI “選項”對話框中確認“AI見解函數瀏覽器”功能是開啓的，如下圖所示。若要使預覽功能更改生效，則需要重新啓動Power BI。
2．在Power BI中調用文本分析功能
開啓完畢後，在“編輯查詢”界面中選中目標字段，單擊“文本分析”按鈕，如下圖所示。
系統會提示要登錄AI function（AI功能），登錄成功後，在彈出的“文本分析”對話框中選擇“Score sentiment”（情感分析）選項，單擊“確定”按鈕完成，如下圖所示。
注意：
Power BI會啓用專有能力（Power BI Premium）來運行該分析，並返回結果。可以在“文本分析”命令的下拉菜單中更改用於所有情感分析的專有能力。
Power BI中的數據集刷新只適用於隱私級別被設置爲public或organizational的數據源。在調用函數後，結果被作爲新列添加到表中。轉換也被作爲應用步驟添加到查詢中。最終完成的分析結果如下圖所示。所有註釋都被“翻譯”成0~1的數字。分數越低，評論顯示的情感越消極。
02
MicroSoft Azure實現方式
目前，“AI轉換”下的“文本分析”與“視覺”功能需要在Power BI Premium環境中啓用。
若無Power BI Premium服務，則用戶可通過“Azure機器學習 ”功能調用Azure 機器學習中訓練好的模型提供的語義分析功能。
登錄Azure界面後，單擊“創建資源”按鈕，在彈出的界面中輸入“text analytics”，如下圖中左半部分所示，界面跳轉至下圖中右半部分所示的頁面中，單擊“創建”按鈕。
參照下圖中的左圖，填寫選項，單擊“創建”按鈕，完成部署後，在下圖中的右圖中單擊“轉到資源”按鈕。
在彈出的對話框中，單擊密鑰框中的“複製”按鈕，將複製的密鑰粘貼在NotePad中。
在“編輯查詢”界面中，右擊查詢面板，在彈出的快捷菜單中選擇“新建查詢→空查詢”命令，如下圖左半部分所示。選中新查詢，將其命名爲“Sentiment”，再在“高級編輯器”對話框中輸入下圖右半部分所示的代碼，將前面複製的密鑰和終結點放入其內，單擊“確定”按鈕完成。
提示：
在代碼endpoint=“https://sentiment-analysis-test.cognitiveservices.azure.com/” 後加上/text/analytics/v2.1/sentiment。
然後，選中“simpsons_script_lines”（臺詞）字段，單擊菜單中的“調用自定義函數”命令，調用查詢“Sentiment”完成分析，如下圖所示。
03
小結
這個案例的重點是使用Azure認知服務來分析文本信息，以顯示電視劇的情節和角色的情緒評分信息。
進行文本分析和執行更多人工智能計算的能力極大地擴展了Power BI的潛在功能，使其可以被應用到與文本相關的更多領域，如營銷、公司事務。這種新的人工智能功能與基於Web的評論分析的Flow攜手並進的情況並不少見。
▼
想要了解更多Power BI分析應用案例，歡迎閱讀《Power BI企業級分析與應用》一書。
▊《Power BI企業級分析與應用》
雷元 著
- 詳解企業場景下Power BI 設計理念
- 深度探討Power BI Service管理攻略
本書立足於企業應用場景，從賦能商業價值、培養員工數據分析能力和引領企業數字變革這三大角度勾勒出一套敏捷BI實踐指南。
除提供豐富的理論指南和Power BI 實踐內容外，本書還涉及Power BI Service治理方面的內容。只有在一個治理完善的Power BI Service架構上，Power BI的規模化應用纔有可能得以實現。另外，本書還涉及了Power BI與 Microsoft 365結合的案例，爲Power BI的應用場景提供了延伸。