Notebooks gebruiken met een semantisch model

Met Fabric-notebooks en semantische koppeling kunt u code gebruiken om semantische modellen te analyseren, samen met andere functies voor gegevenswetenschap en data engineering, zodat u diepgaande statistische analyses en voorspellende modellen kunt uitvoeren op aanpasbare en flexibele manieren.

Microsoft Fabric-notebooks bieden interactieve manieren voor data engineers en gegevenswetenschappers om Apache Spark-taken te bouwen, gegevenswerkstromen te beheren en machine learning-modellen te ontwikkelen. Fabric-notebooks bieden een eenvoudige interface met weinig code met bedrijfsbeveiliging, integratie met Lakehouse en ingebouwde visualisatiehulpprogramma's. Notebooks ondersteunen ook samenwerking via opmerkingen, taggen en versiebeheer, waardoor het beheer van code-uitvoering, gegevensverkenning en modelimplementatie wordt vereenvoudigd.

Met Semantische koppelingsfunctionaliteit kunt u een verbinding tot stand brengen tussen semantische modellen en data science-mogelijkheden in Microsoft Fabric, zodat u Fabric-items kunt optimaliseren voor prestaties, geheugen en kosten.

Voorbeeldnotebooks openen vanuit uw semantische model

Notebooks bieden een verzameling kant-en-klare ervaringen voor semantische modellen waarmee u aan de slag kunt, waartoe u op verschillende manieren toegang hebt:

  • Op het tabblad Start van het lint kunt u semantische modellen bewerken in de Power BI-service, weergegeven in de volgende afbeelding. Schermopname van het startlint voor toegang tot notitieblokervaringen.

  • Op de pagina met semantische modeldetails onder de vervolgkeuzelijst Modelgezondheid, zoals weergegeven in de volgende afbeelding. Schermopname van het vervolgkeuzemenu voor modelgezondheid met toegang tot notebooktoepassingen.

  • Vanuit Meer opties (...) in de OneLake-catalogus bij het selecteren van een semantisch model, weergegeven in de volgende afbeelding. Schermopname van het menu Meer opties in de One Lake-catalogus voor toegang tot notebookervaringen.

De functies die in deze voorbeeldnotitieblokken worden gebruikt, zijn voorbeelden van nuttige functies die semantische koppelingen mogelijk maken. U vindt meer functies en helper-notebooks in Semantic Link Labs, een Python-bibliotheek die semantische koppelingsmogelijkheden uitbreidt om technische taken te automatiseren. U hoeft geen Python-expert te zijn om Semantic Link of Semantic Link Labs te gebruiken. Veel functies kunnen eenvoudig worden gebruikt door uw parameters in te voeren en het notebook uit te voeren.

Analyser voor best practices

Wanneer u het voorbeeldnotebook uitvoert, biedt de Best Practice Analyzer (BPA) tips om het ontwerp en de prestaties van uw semantische model te verbeteren. Standaard controleert de BPA een set van meer dan 60 regels op uw semantische model en vat de resultaten samen. De regels die in de BPA worden gebruikt, zijn afkomstig van experts binnen Microsoft en de Fabric Community. De suggesties voor verbetering zijn onderverdeeld in vijf categorieën: Prestaties, DAX-expressies, Foutpreventie, Onderhoud en Opmaak.

In de volgende afbeelding ziet u de BPA die wordt gebruikt.

Schermopname van de best practice analyzer-resultaten.

Modelgeheugenanalyzer

Wanneer u het voorbeeldnotitieblok uitvoert, ziet u in Memory Analyzer geheugen- en opslagstatistieken over de objecten in uw semantische model, zoals Tabellen, Kolommen, Hiërarchieën, Partities en Relaties. De statistieken die de Memory Analyzer retourneert, kunnen worden gebruikt om gebieden van prestatieoptimalisatie en geheugenreductie voor uw semantische model te identificeren. In de volgende afbeelding ziet u de Memory Analyzer die wordt gebruikt.

Schermopname van resultaten van geheugenanalyse.

Vereisten en toestemmingen

De volgende vereisten en machtigingsinstellingen zijn van toepassing op notebooks:

  • Gebruikers moeten beschikken over samenstellingsmachtigingen voor het semantische model om een voorbeeldnotitieblok te maken op basis van de semantische modelinvoerpunten die in dit artikel worden beschreven. Zie het artikel over semantische modelmachtigingen voor meer informatie.
  • Als u een notebook wilt maken, moet de werkruimte Fabric capaciteit hebben, en moet de gebruiker bijdragerstoegang hebben tot de werkruimte waar het notebook wordt gemaakt. Zie het artikel over werkruimterollen voor meer informatie.

Overwegingen en beperkingen

Bij het werken met notebooks moeten rekening worden gehouden met de volgende overwegingen en beperkingen:

  • Notebooks kunnen niet worden uitgevoerd als de naam van het semantische model eindigt op een witruimte.

Verwante inhoud

In dit artikel vindt u informatie over ervaringen met één klik om te beginnen met het gebruik van Fabric-notebooks en een semantische koppeling om uw semantische modellen op internet te analyseren. Zie de volgende bronnen voor meer informatie over semantische koppelingen en Fabric-notebooks:

  • Last updated on