Тези от вас, които са редовни читатели на този блог, знаят какво обикновено използвам Power BI както за професионални, така и за лични въпроси. Личните проекти ми помагат да експериментирам с решението и да откривам или тествам нови функционалности или формулировки с данни.

Това лято започнах кетогенна диета или Кето диета който се основава на заместването на въглехидратите със здравословни мазнини. Според основите на тази диета, вашата диета трябва да се управлява от следното разпределение:

keto

Тъй като в началото не беше много ясно кои храни отговарят на стандартите на тази диета (с ниско съдържание на хидрати и богата на протеини и особено на мазнини), реших да създам панел от Power BI да ми помогнеш. Днес представям резултата, в случай че ви помага (с Power BI и с кето диета ако смееш).

Очевидно препоръчвам спазването на тази диета, както и всяка друга, под наблюдението на лекар специалист (правя го под наблюдението на ендокринолог).

Източници на данни

Първата стъпка е да се намери надежден и лесно достъпен източник на данни с Power BI. Намерих няколко уебсайта с приложни програмни интерфейси (API) към техните бази данни с храни с хранителна информация, но вече бях направил и други проекти, свързани с приложни програмни интерфейси (API), като напр. .

В крайна сметка реших уебсайта за медицинска информация, който ви позволи да изтеглите Pdf с хранителни факти за различни храни. Никога не бях „играл“ с него PDF източник на данни и исках да проверя как работи в реалния случай.

Този документ включва описание на храната и следната хранителна информация:

  • Калории (Kcal)
  • Въглехидрати (гр на 100гр храна)
  • Протеини (гр на 100гр храна)
  • Мазнини (гр на 100гр храна)
  • Фибри (гр на 100гр храна)

Истината е, че изтеглих документа и той работи перфектно. Когато го използвате като PDF източник, Power BI без проблем откри таблицата с храни (многостранична) и ми я предложи като източник:

Както можете да видите на предишното изображение, освен че предложих таблицата, която премина от страница 2 до 14, аз предложих и частта от таблицата, която се появи на всеки лист от документа, в случай че искаме само част от таблицата.

От какъв анализ се нуждаете?

Проблемът, който имах с тази нова диета, е, че ме принуди да проверя всяка закупена храна, защото никога не бях забелязвал нивата на въглехидрати или мазнини, които всяко хранене съдържа.

Следователно трябваше да мога да се консултирам с храна и докладът ми да ми каже:

  • Ако имах по-малко от 4 грама Net въглехидрати за всеки 100 грама продукт (ще обясня концепцията за Net по-късно)
  • Ако беше с високо съдържание на мазнини
  • Ако включваше и протеини

Истината е, че когато започнете този тип диета ядете много месо, бекон, яйца, авокадо, сирена и т.н.... Но веднага се нуждаете от повече разнообразие и знаете повече храни, за които е позволено да имате по-разнообразна диета. Това беше целта на този личен мини-проект.

Следователно докладът ми трябваше да ми каже кои продукти съществуват с малко въглехидрати и кои имат високи нива на мазнини. Освен това исках да мога бързо да се консултирам с конкретна храна.

Разработването на доклада Кето

За да можете да групирате 700+ храни в PDF документа, създайте вътрешна таблица в отчета с „Хранителни групи”Това ще ми позволи да категоризирам храните и да намеря всеки продукт по-лесно.

Таблица за вътрешна група храни

Използвах опцията Specify Data, за да създам тази таблица на Food Group:

Посочете опцията Power BI Data, за да създадете вътрешни таблици в отчета

Оттам той просто трябваше да представи визуализациите, от които се нуждаеше. В този случай създайте следното "Keto KPI":

Keto KPI

Относно Нетни въглехидрати, трябва да извадим количеството фибри от въглехидратите в храната, така че трябваше да създам изчислена колона следното:

Нетни хидрати =

АКО

(„Хранителна информация“ [Въглехидрати (g.)] - „Хранителна информация“ [Fiber (g.)]> = 0,

„Хранителна информация“ [Въглехидрати. (g.)] - „Хранителна информация“ [Fiber (g.)]

,0)

Както можете да видите, просто извадете влакното от хидратите, но ако резултатът е отрицателен, заменете го с 0.

Оставям ви окончателния доклад, за да можете да играете с него:

Не забравяйте, че можете да изтеглите оригиналния pbix файл на тази публикация, ако се абонирате за бюлетина!

Заключения

Power BI това не е полезно само за работа. Точно както използваме Excel за лични въпроси, можем да използваме Power BI да ни помогне с анализа на упражнението, което правим, както видяхме в Strava Activity Analysis в Power BI, или музиката, която слушаме в Spotify както направихме в Анализирайте историята на Spotify с Power BI или ни помогнете с нашата диета, както в този проект.

За какво бихте използвали Power BI в личния си живот? Оставете идеята си в коментари и може би тя ще се превърне в нов вандалитичен проект!