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戳蓝字关注我们!文末有彩蛋!作者 &CDA 数据分析师Watson Analytics 在线分析:你幸胡( FU )吗?“你幸福吗”这个话题曾经一度是网上热门话题。关于“你幸福吗”的神回复也是层出不穷。在提问者收到无数回复以后,必然是以数据的形式记录并展现出来。学习使用 Watson Analytics 分析幸福指数的前提是,了解 Watson Analytics 。所以,什么是Watson Analytics?Watson Analytics&是&IBM&基于&Watson&认知技术构建的一个创新云分析平台,它为用户提供了一系列自助式的分析服务,包括数据准备、数据探索、预测、构建分析仪表盘等。&Watson Analytics&的一项重要特点是简单易用的基于自然语言的自助式分析,使得“人人都能做分析”,即便是不懂&IT&的人士。&在体验这项服务时,用户只需要上传数据,点击“探索&Explore&”,Watson Analytics&就会分析数据,用自然语言列举出用户可能感兴趣的一系列问题。点击其中的问题,Watson Analytics&会针对该问题,展现出精美的图表,和用户进行交互式的分析。然后,用户可以利用“预测&Predict&”功能进一步做深入分析,或者通过“组合&Assemble&”功能,组合一系列的分析图表进行综合分析。&“你幸福吗”这个话题曾经一度是网上热门话题。关于“你幸福吗”的神回复也是层出不穷。在提问者收到无数回复以后,必然是以数据的形式记录并展现出来。&那么,该如何将大量数据转换成可视化图片?大数据君来带您体验一下。数据准备根据&Watson Analytics&社区的一篇教程,使用下载自&www.happyplanetindex.org&的数据,各国的幸福指数数据(不代表官方数据,这里纯粹作为学习使用。)目前网站的数据时间大约是 2010 - 2012 年的,很多数据是根据盖洛普 Gallup 等咨询公司的问卷调查统计得到的。&数据是一个简单的 Excel 表格,共 11 个字段,字段描述如上图,数据中包括各个国家的 HPI( Happy Planet Index )幸福指数和排名,以及一些相关数据例如人均 GDP,人口,生活水平期望指数,生态足迹( Footprint gha/capita 这个指标八卦几句,指标评估人均对生态的影响,是个有趣的指标,有兴趣的同学可以在 http://ecologicalfootprint.org/Global%20Footprint%20Calculator/GFPCalc.html 网站计算自己的生态足迹。)数据分析数据准备好了,让我们开始分析吧!分析前需要在 Watson Analytics 上注册一个免费的试用账号。注册登录后,进到欢迎页面,点击 Add,然后选择 Desktop,选择你的 Excel 数据文件,选择 Upload,页面显示 Transfer,完成后数据就绪了。&下面点击 Explore 开始分析。什么?还没有建模,还没有设计报表格式?对不起,在 Watson Analytics 上真的不需要。更惊喜的是,点击 Explore 后,Watson Analytics 会分析 Excel 数据,并且通过自然语言处理,生成一系列你可能感兴趣的问题(英文显示,这里翻译成中文易于理解),例如:各个国家的幸福年份数是多少?( What are the values of Happy Life Years by Country ?)各个国家目前的 HPI 幸福指数是多少?( Whatare the values of Happy Planet Index by Country ?)哪些国家的幸福生活期望指数和幸福指数比较高?( Which countries have high measurements for life expectancy andwell-being ?)幸福指数和人均 GDP 关系大吗?( What isthe relationship between Well-being and GDP/capita by Country ?)让我们首先点击第一个问题:各个国家的幸福年份数是多少?( What are the values of Happy Life Years by Country ?)& Watson Analytics&会自动识别我们数据中包含国家数据,通过世界地图展示&:其中,颜色越深的部分代表这个国家幸福的年份越久。好吧,这项数据显然老牌发达国家占优势。那么撇开历史,活在当下的话,哪些国家更幸福?&点击图中的分析指标” Happy Life Years ”,从下拉菜单中将指标替换“ Happy Planet Index ”,图形发生了变化,现在显示的是当下的各个国家的幸福指数:嗯,显然金砖四国为首的发展中国家当下更幸福。下面我们想找出那些对幸福生活标准期望高而且现实也确实生活幸福(梦想成真)的国家,回到开始的界面,点击另一个问题:哪些国家的幸福生活期望指数和幸福指数都比较高?( Which countries have high measurements for life expectancy andwell-being ?)&我们得到了下图:这里纵轴代表幸福感( Well-being ),横轴代表对幸福生活的期望( Life Expectancy ),因此越靠近右上角的国家在两个指标上都越高,越接近梦想成真了。这里有丹麦( Denmark ),加拿大( Canada ),哥斯达黎加( Costa Rica )…&慢着,为什么气泡有大有小?原来图里还有一个玄机,这里气泡大小代表了另一个指标:生态足迹( Footprint ),气泡越大代表人均生态足迹越高,即对环境影响越大。光幸福还不够,幸福不能以破坏自然环境为代价,保持可持续发展,才能持续幸福。比较一下右上限的气泡大小,我们发现哥斯达黎加实在是人类楷模,不仅幸福指数高,而且那个气泡比起丹麦,加拿大小了几圈呢,说明人家对生态环境的影响还要小,给个大拇指吧!&说到幸福感( Well-being ),脑中不由浮起了那首歌“幸福在哪里?”,那么幸福感和哪些因素有关呢?是财富吗?让我们点开这个问题:幸福指数和人均 GDP 关系大吗?( What is the relationship between Well-being and GDP/capita byCountry ?),出现了下图:这里纵轴代表人均 GDP,越靠上越高,横轴代表幸福感( Well-being ),越靠右越幸福。先看看右上角,丹麦,芬兰,奥地利,比利时,还有加拿大,澳大利亚,这些国家不但富有而且幸福指数高。那么难道真的没钱就没幸福,还不给人穷着乐了?请看回右下角,哥斯达黎加,巴西,阿根廷这些国家,虽说人均 GDP 只有 15K 左右,离右上角那些国家的 40K 人均 GDP 差了一倍多,但是幸福指数却差距不大。看来幸福指数并不由人均 GDP 决定,钱确实不是万能的。那么到底什么才是幸福感的主要因素呢?这里我们就需要用到 Watson Analytics 中的预测( Predict )功能了,回忆一下我们的数据,在 Excel 的每一行数据中都含有幸福指数,以及相关的人均 GDP,人口数量,人均生态足迹等数据,我们可以建立一个预测模型,看看哪些相关变量对幸福指数影响最大。点击预测( Predict )功能,把上述指标放进要预测的列表,然后开始预测,我们得到下图:&&&这张图对关联指标进行了各种组合(纵轴的 Sub Region ),并分析了它们对幸福指数(横轴)的影响。我们发现第一组指标对幸福感的影响是最强的。那么第一组中都有哪些因素?我们点击最上面的横条,具体来分析它:&&&&在这张图中,我们有了答案。图中的标题显示,原来对幸福指数贡献最大的是生态足迹( Footprint )和幸福的年数( Happy Life Years ),可信度是 81% 。图中横轴是生态足迹( Footprint ),纵轴是幸福的年数( Happy Life Years ),颜色越深代表幸福指数越高。对比这两个指标,又以纵轴幸福的年数( Happy Life Years )影响更大,就是说幸福的年数越多,则继续幸福的可能性越大。为什么?难道幸福是可以遗传的?非也,笔者的结论是只有每一代人都努力减少生态足迹,减少对环境的破坏,保持长期可持续发展,才能造福子孙后代,世代幸福。你赞同吗?&如果对这个结论背后的算法感兴趣,可以切换一下视图,下图中 Watson Analytics 会告诉你它用的算法,由于我们需要分析的幸福指数是一个连续变量,Watson Analytics 自动使用了线性回归( Liner Regression )算法,建立了一个多阶方程式来计算相关变量如人均 GDP,生态足迹等因素与幸福指数之间的关系,并选择了其中关联性最紧密的组合。当然,这都是图形背后的故事,Watson Analytics 的强大之处在于分析人员根本不需要关注复杂的模型和算法,一切都已经自动化,用户需要关注的只是分析结果和它的含义。结 论怎么样?通过本次对 Watson Analytics 分析服务的体验,是不是对分析过程的易用性和基于自然语言的智能化引导印象深刻?通过 Watson Analytics,只要有数据,点点按钮,每个人都可以进行数据分析,而且并不需要关注高深的模型和算法。实际上,“看图讲故事”,透过精致的图表,分析后面的业务含义,才是分析员真正的关注点,这不正是分析师们期待已久的下一代自助式分析吗?&另外,本次体验只使用了 Watson Analytics 基本的数据探索( Explore )和预测( Predict )服务,可以说只使用了 Watson Analytics 丰富服务的冰山一角。Watson Analytics 上还提供了对数据的加工( Refine )服务,对各种分析结果进行综合的组合( Assemble )服务,甚至可以让 Watson 根据分析结果生成令人信服的故事。Watson Analytics 还可以结合 IBM Bluemix 公有云上的服务一起使用,例如使用 Bluemix 的 DashDB 存储更复杂更大量的数据源进行分析;进行社交数据、天气数据、物联网数据的分析等。目前,各行业的分析人员正在使用 Watson Analytics 构建自己的创新分析应用。&在 Watson Analytics 的社区中,有些有趣的案例令人脑洞打开,例如用到 Watson Analytics 来挑选球员,构建自己攻守兼备的最佳阵型你幸福吗? Watson Analytics,一个新时代懒人神器。不幸福都会幸胡哦!如果感兴趣!或者觉得自己要提升!或者想跟我们一起探讨一些问题,扫描下方二维码加好友,发送“&wa&”进群,寻找和你一样志同道合的小伙伴!想了解更多IBM Watson Analytics,请点击阅读原文获取平台试用链接。点击阅读原文加入俱乐部,等你!CDA数据分析师(cdacdacda)
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举报邮箱:Copyright(C)2017 大不六文章网一个朋友遭遇情感困惑,睁着一双纯良无公害的大眼睛问我:“明明我比那个女生优秀,也比她漂亮,凭什么最终他喜欢的人是她而不是我?”慢慢听她描述完各种细节之后,我笑着回答她:“其实原因很简单,她的身上,一定有你缺乏的某种价值,而这种价值,刚好是他想要的。每段爱情都是有所图的,你没有他想要的价值,就只能出局。”“爱情怎么能有所图呢?我只是单纯地喜欢一个人而已。”小师妹急忙争辩道。是啊,爱情怎么能有所图?年少时的爱情不带任何功利因素,只是纯粹地喜欢一个人,然后便把Ta放在心底,默默地关注Ta,默默地为Ta做一些傻事。想见Ta的时候,恨不得马上穿越大半个城市。这样的爱情,纯得能滴出水来,怎么能说是有利可图? 不,不是这样的。你喜欢他,是因为他青春盎然,能把一件简单的白T恤穿得很好看,这样的他,让你觉得赏心悦目;你暗恋她,是因为她那一低头的温柔,那一回眸的浅笑,让你觉得岁月静好……所以,你还能说没有所图吗? 刘瑜说,爱情是欣赏一个人的美好。所以任何时候,爱情一定是有利可图的。因为对方有了让你心动的某种价值,荷尔蒙才会跑出来捣乱,这才有了爱情。越到后来,我们越在意这种价值。他为人宽厚,踏实上进,能给你安全感;她温柔贤惠,体贴大方,能给你家的温暖;他勤奋好学,知书达理,是个潜力股;她性格开朗,乐观善良,是个贤内助……甚至有时候,一个人的价值,便决定了你在爱情里会有怎样的伴侣。你是谁,才配得起谁。和“高富帅”在一起的,一定不会是灰姑娘,如果有例外,那灰姑娘一定有双水晶鞋。缺了哪样,都很难圆满;选择“凤凰男”的城里姑娘,她在爱情里,也许更看重对方的踏实与体贴,这是她的“所图”;而当一个姑娘,愿意陪一个一无所有的男生共同奋斗,那对方一定是个积极向上的有为青年……总有某个闪光点,让我们心甘情愿臣服于这场爱情。所以,还有哪类爱情是无利可图的呢?不如就大大方方地承认,爱情有所图。这并不是贬低爱情的纯度,而是对自己价值以及对方价值的一种肯定。只有当你身上有更好的价值、更多的闪光点的时候,才配得上更好的人。(此文转载于网络)- END --今日讨论-爱情是各取所需还是纯洁的感情?《初享夜读专栏》由初享时光微信公众平台打造的午夜轻熟女美心专栏。以文艺的美文哲理故事,讲述轻熟女情感心事,历练心灵沉淀感悟。现面向社会各界征集青春文艺作家签约。也欢迎各位粉丝前来投稿。初享时光(chuxiang2014)
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chuxiang2014人生若只如初享,每天都有正能量。
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