以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书！

--正文--

本文通过使用1990~2018年共28年的数据（包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world）来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实，包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。

希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。

第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面，主题颜色是此电视剧中最常见的黄色，引人入胜，如下图所示。

其中的导航箭头是利用Action设置的。

第二个页面是统计数据的总览，如下图所示。

其中的“Correlation Between Sentiment ＆ Viewers”部分是利用Power BI的文本分析功能实现的，呈现方式是线柱图。

其中柱子代表的是平均浏览人数，曲线代表角色语言的情感变动。该值的范围为0~1，0.5是一个中位值。正面情绪与值的大小成正比。

由此，可以观察到此电视剧从1990年开播以来，观看人数大致呈下降趋势，而剧情内容大多数体现为负面情感。

第三个页面是细化维度分析，它允许用户在每一季的《辛普森一家》中动态导航并找到每一集的关键事实，如下图所示。

第四个页面仍然是细化维度分析，如下图所示，报表中的4个表是动态连接的。例如，通过选择一个排名前10位的强制类型转换选项，用户能够看到前5、前10、前15名会话最多的演员和地理位置。

最有趣的是，作品通过使用微软的Azure文本分析软件分析了超过13.2万段对话，展示了在过去28年里，前10名演员的情绪变化趋势。

在准备案例时，作者使用了Azure文本分析服务。然而，自2019年11月以来，Power BI已经将该服务集成在Power BI查询的预览AI功能中。下面就来介绍一下如何在Power BI和Azure中实现文本分析。

01Power BI中的实现步骤

1．在Power BI中启用文本分析功能

首先，在Power BI “选项”对话框中确认“AI见解函数浏览器”功能是开启的，如下图所示。若要使预览功能更改生效，则需要重新启动Power BI。

2．在Power BI中调用文本分析功能

开启完毕后，在“编辑查询”界面中选中目标字段，单击“文本分析”按钮，如下图所示。

系统会提示要登录AI function（AI功能），登录成功后，在弹出的“文本分析”对话框中选择“Score sentiment”（情感分析）选项，单击“确定”按钮完成，如下图所示。

注意：

Power BI会启用专有能力（Power BI Premium）来运行该分析，并返回结果。可以在“文本分析”命令的下拉菜单中更改用于所有情感分析的专有能力。

Power BI中的数据集刷新只适用于隐私级别被设置为public或organizational的数据源。在调用函数后，结果被作为新列添加到表中。转换也被作为应用步骤添加到查询中。最终完成的分析结果如下图所示。所有注释都被“翻译”成0~1的数字。分数越低，评论显示的情感越消极。

MicroSoft Azure实现方式

目前，“AI转换”下的“文本分析”与“视觉”功能需要在Power BI Premium环境中启用。

若无Power BI Premium服务，则用户可通过“Azure机器学习 ”功能调用Azure 机器学习中训练好的模型提供的语义分析功能。

登录Azure界面后，单击“创建资源”按钮，在弹出的界面中输入“text analytics”，如下图中左半部分所示，界面跳转至下图中右半部分所示的页面中，单击“创建”按钮。

参照下图中的左图，填写选项，单击“创建”按钮，完成部署后，在下图中的右图中单击“转到资源”按钮。

在弹出的对话框中，单击密钥框中的“复制”按钮，将复制的密钥粘贴在NotePad中。

在“编辑查询”界面中，右击查询面板，在弹出的快捷菜单中选择“新建查询→空查询”命令，如下图左半部分所示。选中新查询，将其命名为“Sentiment”，再在“高级编辑器”对话框中输入下图右半部分所示的代码，将前面复制的密钥和终结点放入其内，单击“确定”按钮完成。

提示：

在代码endpoint=“https://sentiment-analysis-test.cognitiveservices.azure.com/” 后加上/text/analytics/v2.1/sentiment。

然后，选中“simpsons_script_lines”（台词）字段，单击菜单中的“调用自定义函数”命令，调用查询“Sentiment”完成分析，如下图所示。

小结

这个案例的重点是使用Azure认知服务来分析文本信息，以显示电视剧的情节和角色的情绪评分信息。

进行文本分析和执行更多人工智能计算的能力极大地扩展了Power BI的潜在功能，使其可以被应用到与文本相关的更多领域，如营销、公司事务。这种新的人工智能功能与基于Web的评论分析的Flow携手并进的情况并不少见。

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