Импорт данных. Вы можете использовать код Python в записной книжке для импорта данных из различных источников, таких как базы данных, файлы Excel или веб-API. После импорта данных вы можете выполнять преобразования или операции обработки данных.

Анализ и визуализация данных. Записные книжки Python предоставляют широкий спектр библиотек, таких как Pandas, NumPy и Matplotlib, для анализа и визуализации данных. Вы можете использовать эти библиотеки для изучения и анализа данных, а также для создания интерактивных визуализаций, которые можно встраивать в отчеты Power BI.

Машинное обучение. Блокноты Python идеально подходят для создания и обучения моделей машинного обучения. Вы можете использовать такие библиотеки, как Scikit-learn или TensorFlow, для разработки прогнозных моделей, а затем интегрировать их в Power BI для получения аналитической информации и прогнозов.

Настраиваемые соединители данных. Power BI позволяет создавать настраиваемые соединители данных с помощью Python. Создав соединитель данных на основе Python, вы можете установить прямое соединение между Power BI и внешними источниками данных, которые не поддерживаются изначально.

Автоматизация и запланированное обновление. Записные книжки Python можно использовать для автоматизации определенных задач в Power BI. Например, вы можете написать сценарии для обновления данных, выполнения вычислений или создания отчетов через определенные промежутки времени с помощью API Power BI.