Ті з вас, хто є постійними читачами цього блогу, знають, чим я зазвичай користуюся Power BI як для професійних, так і для особистих питань. Особисті проекти допомагають мені експериментувати з рішенням та виявляти чи тестувати нові функціональні можливості чи рецептури з даними.

Цього літа я розпочав кетогенна дієта або Кето-дієта який заснований на заміні вуглеводів здоровими жирами. Відповідно до основ цієї дієти, ваш раціон повинен регулюватися таким розподілом:

схудніть

Оскільки спочатку було не зовсім зрозуміло, які продукти відповідають стандартам цієї дієти (з низьким вмістом гідратів і багатими білками і особливо жирами), я вирішив створити групу Power BI щоб мені допомогти. Сьогодні я представляю результат на випадок, якщо він вам допоможе (с Power BI і з кето-дієта якщо ви смієте).

Очевидно, я рекомендую дотримуватися цієї дієти, як і будь-якої іншої, під наглядом лікаря-спеціаліста (я роблю це під наглядом ендокринолога).

Джерела даних

Першим кроком є ​​пошук надійного та легкодоступного джерела даних за допомогою Power BI. Я знайшов кілька веб-сайтів з API-інтерфейсами до їх баз даних про їжу з інформацією про харчові продукти, але я вже робив інші проекти, пов’язані з API, такі як Підручник Power BI: Підключення до джерела даних API REST .

Врешті-решт я вибрав веб-сайт «Інформація про медицину», який дозволив вам завантажити PDF з фактами харчування різних продуктів. Я ніколи не "грав" з ним Джерело даних PDF і я хотів перевірити, як це працює в реальній справі.

Цей документ включав опис їжі та наступну харчову інформацію:

  • Калорії (ккал)
  • Вуглеводи (гр на 100гр їжі)
  • Білки (гр на 100гр їжі)
  • Жири (гр на 100гр їжі)
  • Клітковина (гр на 100гр їжі)

Правда в тому, що я завантажив документ, і він працював чудово. При використанні його як джерела PDF, Power BI він без проблем виявив таблицю продуктів (багатосторінкову) і запропонував її мені як джерело:

Як ви можете бачити на попередньому зображенні, окрім пропозиції таблиці, яка переходила зі сторінки 2 до 14, вона також запропонувала частину таблиці, яка з’явилася на кожному аркуші документа на випадок, якщо нам потрібна лише частина таблиці.

Який аналіз вам потрібен?

Проблема, яку я мала з цією новою дієтою, полягає в тому, що вона змусила мене перевіряти кожну куплену їжу, оскільки я ніколи не помічала рівні вуглеводів або жирів, які містив кожен прийом їжі.

Тому мені потрібно було мати змогу проконсультуватися з їжею і щоб мій звіт сказав мені:

  • Якби у мене було менше 4 грамів чистого вуглеводу з кожних 100 грамів продукту (я поясню поняття чистого пізніше)
  • Якби воно було з високим вмістом Жиру
  • Якби вона також включала білки

Правда в тому починаючи такий тип дієти, ви їсте багато м’яса, бекону, яєць, авокадо, сирів тощо.... Але відразу вам потрібно більше різноманітності і знати більше продуктів, яким дозволено мати різноманітніший раціон. Це було метою цього особистого міні-проекту.

Тому в моєму звіті було сказано, які продукти містять мало вуглеводів, а які мають високий вміст жиру. Крім того, я хотів мати можливість швидко проконсультуватися з конкретною їжею.

Розробка звіту Кето

Для того, щоб згрупувати 700+ продуктів у документі PDF, у звіті створіть внутрішню таблицю з написом «Групи продуктів”Це дозволило б мені класифікувати продукти та легше знайти кожен продукт.

Внутрішній стіл групи продуктів харчування

Я використав параметр «Вказати дані» для створення цієї таблиці групи продуктів харчування:

Вкажіть параметр Power BI Data для створення внутрішніх таблиць у звіті

Звідти він просто мав представити потрібні йому візуалізації. У цьому випадку створіть наступний "KPI кето":

KPI кето

Щодо Чисті вуглеводи, ми повинні відняти кількість клітковини з вуглеводів у їжі, тому мені довелося створити обчислюваний стовпець наступне:

Чисті гідрати =

ЯКЩО

('Інформація про поживні речовини' [Вуглеводні гідрати (г.)] - 'Інформація про харчові речовини' [Клітковина (г.)]> = 0,

'Інформація про поживні речовини' [Вуглеводні гідрати. (g.)] - 'Інформація про харчові речовини' [Клітковина (g.)]

,0)

Як бачите, просто відніміть клітковину від гідратів, але якщо результат буде негативним, замініть його на 0.

Я залишаю вам остаточний звіт, щоб ви могли з ним пограти:

Пам'ятайте, що ви можете завантажити оригінальний файл pbix цієї публікації, якщо підписалися на розсилку!

Висновки

Power BI не тільки добре для роботи. Так само, як ми використовуємо Excel для особистих справ, ми можемо використовувати Power BI щоб допомогти нам в аналізі вправи, яку ми робимо, як ми бачили в Strava Activity Analysis в Power BI, або музики, яку ми слухаємо в Spotify як ми це зробили в «Аналізуйте історію Spotify» за допомогою Power BI, або допоможіть нам із дієтою, як у цьому проекті.

Для чого б ви використовували Power BI у своєму особистому житті? Залиште свою ідею в коментарях, і, можливо, це стане новим вандалітичним проектом!