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Con los cuadernos de Fabric y el vínculo semántico, puede usar código para analizar modelos semánticos, junto con otras características de ciencia de datos e ingeniería de datos, lo que le permite realizar análisis estadísticos detallados y modelado predictivo de maneras personalizables y flexibles.
Los cuadernos de Microsoft Fabric proporcionan formas interactivas para que los ingenieros de datos y los científicos de datos compilen trabajos de Apache Spark, administren flujos de trabajo de datos y desarrolle modelos de aprendizaje automático. Los cuadernos de Fabric proporcionan una sencilla interfaz de código bajo con seguridad empresarial, integración con Lakehouse y herramientas de visualización integradas. Los cuadernos también admiten la colaboración mediante comentarios, etiquetado y control de versiones, lo que simplifica la administración de la ejecución de código, la exploración de datos y la implementación del modelo.
La funcionalidad de vínculo semántico le permite establecer una conexión entre los modelos semánticos y las funcionalidades de ciencia de datos en Microsoft Fabric, para que pueda optimizar los elementos de Fabric para el rendimiento, la memoria y el costo.
Abra cuadernos de ejemplo desde su modelo semántico
Los cuadernos ofrecen una colección de experiencias preparadas para modelos semánticos que le ayudarán a empezar, a las que puede acceder de varias maneras:
En la pestaña Inicio de la cinta de opciones, editando modelos semánticos en el servicio Power BI, mostrado en la imagen siguiente.
En la página de detalles del modelo semántico bajo el desplegable Model health, mostrado en la siguiente imagen.
Desde Más opciones (...) en el catálogo de OneLake, al seleccionar un modelo semántico, se muestra en la imagen siguiente.
Las funciones usadas en estos cuadernos de ejemplo son ejemplos de funciones útiles que habilita el vínculo semántico. Puede encontrar más funciones y cuadernos auxiliares en Semantic Link Labs, una biblioteca de Python que amplía las funcionalidades de vínculo semántico para automatizar las tareas técnicas. No es necesario ser un experto en Python para usar el vínculo semántico o los laboratorios de vínculos semánticos. Muchas funciones se pueden usar simplemente escribiendo los parámetros y ejecutando el cuaderno.
Analizador de procedimientos recomendados
Al ejecutar el cuaderno de ejemplo, el Analizador de procedimientos recomendados (BPA) ofrece sugerencias para mejorar el diseño y el rendimiento del modelo semántico. De forma predeterminada, el Analizador de Prácticas Recomendadas (BPA) comprueba un conjunto de más de 60 reglas en tu modelo semántico y resume los resultados. Las reglas usadas en el BPA proceden de expertos dentro de Microsoft y la Comunidad Fabric. Las sugerencias para mejorar se organizan en cinco categorías: Rendimiento, Expresiones DAX, Prevención de errores, Mantenimiento y Formato.
En la imagen siguiente se muestra el BPA en uso.
Analizador de memoria de modelos
Al ejecutar el cuaderno de ejemplo, el Analizador de memoria muestra las estadísticas de memoria y almacenamiento sobre los objetos del modelo semántico, como Tablas, Columnas, Jerarquías, Particiones y Relaciones. Las estadísticas que devuelve el Analizador de memoria se pueden usar para identificar áreas de optimización de rendimiento y reducción de memoria para el modelo semántico. En la imagen siguiente se muestra el Analizador de memoria en uso.
Requisitos y permisos
Los siguientes requisitos y opciones de configuración de permisos se aplican a los cuadernos:
- Los usuarios deben tener permiso de compilación en el modelo semántico para crear un cuaderno de ejemplo a partir de los puntos de entrada del modelo semántico descritos en este artículo. Para más información, consulte el artículo permisos del modelo semántico .
- Para crear un cuaderno, el área de trabajo debe tener capacidad de Fabric y el usuario debe tener acceso de colaborador al área de trabajo donde se crea el cuaderno. Para más información, consulte el artículo roles del área de trabajo .
Consideraciones y limitaciones
Se deben tener en cuenta las siguientes consideraciones y limitaciones al trabajar con cuadernos:
- Los cuadernos no se pueden ejecutar si el nombre del modelo semántico termina con un espacio en blanco.
Contenido relacionado
En este artículo se proporciona información sobre experiencias con un solo clic para empezar a usar cuadernos de Fabric y vínculo semántico para analizar los modelos semánticos en la web. Para obtener más información sobre el vínculo semántico y los cuadernos de Fabric, consulte los siguientes recursos: