Como Criar uma nuvem de Palavras no Power BI Usando Azure Cognitive Services

Atualmente, a análise de texto é uma ferramenta poderosa para extrair insights valiosos de grandes volumes de dados textuais. Seja para entender melhor a opinião dos clientes, analisar tendências de mercado ou melhorar a tomada de decisões, a capacidade de processar e interpretar texto é fundamental.

Neste tutorial, vamos mostrar como você pode utilizar o Azure Cognitive Services, especificamente o serviço de Text Analytics, para extrair frases-chave de um conjunto de textos. Em seguida, vamos integrar esses dados com o Power BI para criar um dashboard interativo com um visual de nuvem de palavras. Este tutorial é ideal para aqueles que já possuem um conhecimento básico de Power BI e Azure e desejam explorar as capacidades de análise de texto oferecidas pela Microsoft.

Pré-requisitos

Antes de começarmos, certifique-se de que você possui os seguintes pré-requisitos:

• Uma conta no Azure.
• Power BI Desktop instalado em seu computador.
• Conhecimentos básicos de Power BI e Azure.

Criando o Serviço de Análise de Texto no Azure

Para começar a utilizar o serviço de análise de texto do Azure, precisamos configurar o Azure Cognitive Services e criar um recurso de Text Analytics. Siga os passos abaixo:

Passo 1: Acessar o Portal do Azure

1. Acesse o Portal do Azure.
2. Faça login com suas credenciais.

Passo 2: Criar um Novo Recurso

1. No menu do lado esquerdo, clique em “Criar um recurso”.
2. Pesquise por “Text Analytics” na barra de busca.
3. Selecione “Text Analytics” na lista de resultados e clique em “Criar”.

Passo 3: Configurar o Recurso de Text Analytics

1. Preencha os campos necessários:
   • Assinatura: Selecione sua assinatura do Azure.
   • Grupo de recursos: Crie um novo grupo de recursos ou selecione um existente.
   • Região: Escolha a região mais próxima de você.
   • Nome: Dê um nome único ao seu recurso de Text Analytics.
   • Plano de tarifação: Escolha o plano de acordo com suas necessidades (o plano gratuito é suficiente para este tutorial).
2. Clique em “Revisar + Criar” e, em seguida, em “Criar”.

Passo 4: Obter a Chave de API e o Endpoint

1. Após a criação do recurso, vá para a página do recurso de Text Analytics.
2. No menu à esquerda, clique em “Chaves e Endpoint”.
3. Anote a chave 1 e o endpoint. Vamos precisar dessas informações para conectar o Power BI ao serviço de Text Analytics.

Configurando o Power BI

Agora que temos o serviço de Text Analytics configurado e funcionando, importe e faça todas as tranformações necessarias nos dados que receberão a análise.

Criar uma função personalizada

Agora você está pronto para criar a função personalizada que vai integrar o Power BI com a Extração de Frases-chave. Essa função aceita o texto a ser processado como parâmetro, converte os dados para o formato JSON necessário, faz a solicitação HTTP para a API de Extração de Frases-chave e interpreta a resposta da API. O resultado é uma cadeia de caracteres contendo uma lista das frases-chave extraídas, separadas por vírgulas.

No Power BI Desktop, em Nova Fonte busque por consulta NULA.

Em seguida, na aba Início, no grupo Consulta, clique em Editor Avançado para abrir a janela do Editor Avançado. Apague o código que já estiver na janela e cole o código abaixo.

// Returns key phrases from the text in a comma-separated list
(text) => let
    apikey      = "SUA_CHAVE_API",
    endpoint    = "https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com/text/analytics" & "/v3.0/keyPhrases",
    jsontext    = Text.FromBinary(Json.FromValue(Text.Start(Text.Trim(text), 5000))),
    jsonbody    = "{ documents: [ { language: ""en"", id: ""0"", text: " & jsontext & " } ] }",
    bytesbody   = Text.ToBinary(jsonbody),
    headers     = [#"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apikey],
    bytesresp   = Web.Contents(endpoint, [Headers=headers, Content=bytesbody]),
    jsonresp    = Json.Document(bytesresp),
    keyphrases  = Text.Lower(Text.Combine(jsonresp[documents]{0}[keyPhrases], ", "))
in  keyphrases

De um nome para a consulta personalizada que acabou de criar:

Após criar a função personalizada, vá até a tabela onde está o texto que irá utilizar. Para adicionar uma coluna, invoque a função criada.

Uma nova coluna será criada com o nome que foi definido.

Observação

Qual a razão de utilizar frases-chave extraídas para criar uma nuvem de palavras em vez de utilizar o texto completo de cada comentário? As frases-chave destacam as palavras mais relevantes dos comentários dos clientes, indo além das palavras mais comuns. Além disso, o tamanho das palavras na nuvem gerada não é distorcido pela frequência de uma palavra em um número limitado de comentários.

Criando visual personalizado para Nuvem de Palavras

Caso você ainda não tenha o visual personalizado de Nuvem de Palavras instalado, será necessário instalá-lo. No painel de Visualizações à direita do workspace, clique nas reticências ( … ) e selecione a opção Importar do Mercado. Se a palavra “nuvem” não estiver entre as ferramentas de visualização mostradas na lista, você pode pesquisá-la digitando “nuvem” e clicar no botão Adicionar ao lado do Visual de Nuvem de Palavras. O Power BI irá instalar o visual de Nuvem de Palavras e notificará que a instalação foi concluída com sucesso.

Arraste a coluna criada ‘Word Cloud’ para o campo de categoria do visual. No formato, ative a opção de palavras de parada padrão.

Você terá um visual parecido com este exemplo:

Conclusão

Neste tutorial, aprendemos como configurar o Azure Cognitive Services para análise de texto, extrair frases-chave de um conjunto de textos e integrar esses dados com o Power BI para criar um visual de nuvem de palavras. Com essas ferramentas, você pode obter insights valiosos de seus dados textuais e apresentar essas informações de forma visual e intuitiva. Experimente aplicar essa abordagem a seus próprios dados e explore as diversas capacidades do Azure e do Power BI.