什么是Watson Analytics

是IBM基于Watson認(rèn)知技術(shù)構(gòu)建的一個創(chuàng)新云分析平臺，它為用戶提供了一系列自助式的分析服務(wù)，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、預(yù)測、構(gòu)建分析儀表盤等。Watson Analytics的一項重要特點是簡單易用的基于自然語言的自助式分析，使得“人人都能做分析“，即便是不懂IT的人士。在體驗這項服務(wù)時，用戶只需要上傳數(shù)據(jù)，點擊“探索Explore”，Watson Analytics就會分析數(shù)據(jù)，用自然語言列舉出用戶可能感興趣的一系列問題。點擊其中的問題，Watson Analytics會針對該問題，展現(xiàn)出精美的圖表，和用戶進行交互式的分析。然后，用戶可以利用“預(yù)測Predict”功能進一步做深入分析，或者通過“組合Assemble”功能，組合一系列的分析圖表進行綜合分析。

最近，筆者試用了一下服務(wù)，雖然目前Watson Analytics的自然語言部分還不支持中文，但Watson Analytics易用、直觀的啟發(fā)式自助分析服務(wù)，還是給人留下非常深刻的印象。下面就讓我們一起體驗一下吧。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

根據(jù)社區(qū)的一篇教程，筆者使用的數(shù)據(jù)是下載自 www.happyplanetindex.org 的各國的幸福指數(shù)數(shù)據(jù)(不代表官方數(shù)據(jù)，這里純粹作為學(xué)習(xí)使用。）目前網(wǎng)站的數(shù)據(jù)時間大約是2010-2012年的，很多數(shù)據(jù)是根據(jù)蓋洛普Gallup等咨詢公司的問卷調(diào)查統(tǒng)計得到的。

數(shù)據(jù)是一個簡單的Excel表格，共11個字段，字段描述如上圖，數(shù)據(jù)中包括各個國家的HPI（Happy Planet Index）幸福指數(shù)和排名，以及一些相關(guān)數(shù)據(jù)例如人均GDP，人口，生活水平期望指數(shù)，生態(tài)足跡(Footprint gha/capita這個指標(biāo)八卦幾句，指標(biāo)評估人均對生態(tài)的影響，是個有趣的指標(biāo)，有興趣的同學(xué)可以在網(wǎng)站計算自己的生態(tài)足跡。)

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了，讓我們開始分析吧！分析前需要在上注冊一個免費的試用賬號，//watson.analytics.ibmcloud.com/。注冊登錄后，進到歡迎頁面，點擊Add，然后選擇Desktop，選擇你的Excel數(shù)據(jù)文件，選擇Upload，頁面顯示Transfer，完成后數(shù)據(jù)就緒了。

下面點擊Explore開始分析。什么？還沒有建模，還沒有設(shè)計報表格式？對不起，在Watson Analytics上真的不需要。更驚喜的是，點擊Explore后，Watson Analytics會分析Excel數(shù)據(jù)，并且通過自然語言處理，生成一系列你可能感興趣的問題（英文顯示，這里翻譯成中文易于理解），例如：

• 各個國家的幸福年份數(shù)是多少？(What are the values of Happy Life Years by Country?)
• 各個國家目前的HPI幸福指數(shù)是多少？(What are the values of Happy Planet Index by Country?)
• 哪些國家的幸福生活期望指數(shù)和幸福指數(shù)比較高？(Which countries have high measurements for life expectancy and well-being?)
• 幸福指數(shù)和人均GDP關(guān)系大嗎？(What is the relationship between Well-being and GDP/capita by Country?)

讓我們首先點擊第一個問題：各個國家的幸福年份數(shù)是多少？(What are the values of Happy Life Years by Country?) Watson Analytics 會自動識別我們數(shù)據(jù)中包含國家數(shù)據(jù)，通過世界地圖展示 ：

其中，顏色越深的部分代表這個國家幸福的年份越久。好吧，這項數(shù)據(jù)顯然老牌發(fā)達國家占優(yōu)勢。那么撇開歷史，活在當(dāng)下的話，哪些國家更幸福？

點擊圖中的分析指標(biāo)”Happy Life Years”，從下拉菜單中將指標(biāo)替換“Happy Planet Index”，圖形發(fā)生了變化，現(xiàn)在顯示的是當(dāng)下的各個國家的幸福指數(shù)：

嗯，顯然金磚四國為首的發(fā)展中國家當(dāng)下更幸福。

下面我們想找出那些對幸福生活標(biāo)準(zhǔn)期望高而且現(xiàn)實也確實生活幸福（夢想成真）的國家，回到開始的界面，點擊另一個問題：哪些國家的幸福生活期望指數(shù)和幸福指數(shù)都比較高？(Which countries have high measurements for life expectancy and well-being?) 我們得到了下圖：

這里縱軸代表幸福感(Well-being)，橫軸代表對幸福生活的期望(Life Expectancy)，因此越靠近右上角的國家在兩個指標(biāo)上都越高，越接近夢想成真了。這里有丹麥(Denmark)，加拿大(Canada)，哥斯達黎加(Costa Rica)…

慢著，為什么氣泡有大有小？原來圖里還有一個玄機，這里氣泡大小代表了另一個指標(biāo)：生態(tài)足跡(Footprint)，氣泡越大代表人均生態(tài)足跡越高，即對環(huán)境影響越大。光幸福還不夠，幸福不能以破壞自然環(huán)境為代價，保持可持續(xù)發(fā)展，才能持續(xù)幸福。比較一下右上限的氣泡大小，我們發(fā)現(xiàn)哥斯達黎加實在是人類楷模，不僅幸福指數(shù)高，而且那個氣泡比起丹麥，加拿大小了幾圈呢，說明人家對生態(tài)環(huán)境的影響還要小，給個大拇指吧！

說到幸福感(Well-being)，腦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關(guān)呢？是財富嗎？讓我們點開這個問題：幸福指數(shù)和人均GDP關(guān)系大嗎？(What is the relationship between Well-being and GDP/capita by Country?)，出現(xiàn)了下圖：

這里縱軸代表人均GDP，越靠上越高，橫軸代表幸福感(Well-being)，越靠右越幸福。先看看右上角，丹麥，芬蘭，奧地利，比利時，還有加拿大，澳大利亞，這些國家不但富有而且幸福指數(shù)高。那么難道真的沒錢就沒幸福，還不給人窮著樂了？請看回右下角，哥斯達黎加，巴西，阿根廷這些國家，雖說人均GDP只有15K左右，離右上角那些國家的40K人均GDP差了一倍多，但是幸福指數(shù)卻差距不大。看來幸福指數(shù)并不由人均GDP決定，錢確實不是萬能的。

那么到底什么才是幸福感的主要因素呢？

這里我們就需要用到中的預(yù)測(Predict)功能了，回憶一下我們的數(shù)據(jù)，在Excel的每一行數(shù)據(jù)中都含有幸福指數(shù)，以及相關(guān)的人均GDP，人口數(shù)量，人均生態(tài)足跡等數(shù)據(jù)，我們可以建立一個預(yù)測模型，看看哪些相關(guān)變量對幸福指數(shù)影響最大。點擊預(yù)測(Predict)功能，把上述指標(biāo)放進要預(yù)測的列表，然后開始預(yù)測，我們得到下圖：

這張圖對關(guān)聯(lián)指標(biāo)進行了各種組合(縱軸的Sub Region)，并分析了它們對幸福指數(shù)（橫軸）的影響。我們發(fā)現(xiàn)第一組指標(biāo)對幸福感的影響是最強的。那么第一組中都有哪些因素？我們點擊最上面的橫條，具體來分析它：

在這張圖中，我們有了答案。圖中的標(biāo)題顯示，原來對幸福指數(shù)貢獻最大的是生態(tài)足跡(Footprint)和幸福的年數(shù)(Happy Life Years)，可信度是81%。圖中橫軸是生態(tài)足跡(Footprint)，縱軸是幸福的年數(shù)(Happy Life Years)，顏色越深代表幸福指數(shù)越高。對比這兩個指標(biāo)，又以縱軸幸福的年數(shù)(Happy Life Years)影響更大，就是說幸福的年數(shù)越多，則繼續(xù)幸福的可能性越大。為什么？難道幸福是可以遺傳的？非也，筆者的結(jié)論是只有每一代人都努力減少生態(tài)足跡，減少對環(huán)境的破壞，保持長期可持續(xù)發(fā)展，才能造福子孫后代，世代幸福。你贊同嗎？

如果對這個結(jié)論背后的算法感興趣，可以切換一下視圖，下圖中Watson Analytics會告訴你它用的算法，由于我們需要分析的幸福指數(shù)是一個連續(xù)變量，Watson Analytics自動使用了線性回歸(Liner Regression)算法，建立了一個多階方程式來計算相關(guān)變量如人均GDP，生態(tài)足跡等因素與幸福指數(shù)之間的關(guān)系，并選擇了其中關(guān)聯(lián)性最緊密的組合。當(dāng)然，這都是圖形背后的故事，Watson Analytics的強大之處在于分析人員根本不需要關(guān)注復(fù)雜的模型和算法，一切都已經(jīng)自動化，用戶需要關(guān)注的只是分析結(jié)果和它的含義。

怎么樣？通過本次對分析服務(wù)的體驗，是不是對分析過程的易用性和基于自然語言的智能化引導(dǎo)印象深刻？通過Watson Analytics，只要有數(shù)據(jù)，點點按鈕，每個人都可以進行數(shù)據(jù)分析，而且并不需要關(guān)注高深的模型和算法。實際上，“看圖講故事”，透過精致的圖表，分析后面的業(yè)務(wù)含義，才是分析員真正的關(guān)注點，這不正是分析師們期待已久的下一代自助式分析嗎？

另外，本次體驗只使用了Watson Analytics基本的數(shù)據(jù)探索(Explore)和預(yù)測(Predict)服務(wù)，可以說只使用了Watson Analytics豐富服務(wù)的冰山一角。Watson Analytics上還提供了對數(shù)據(jù)的加工(Refine)服務(wù)，對各種分析結(jié)果進行綜合的組合(Assemble)服務(wù)，甚至可以讓W(xué)atson根據(jù)分析結(jié)果生成令人信服的故事。Watson Analytics還可以結(jié)合IBM Bluemix公有云上的服務(wù)一起使用，例如使用Bluemix的DashDB存儲更復(fù)雜更大量的數(shù)據(jù)源進行分析；進行社交數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析等。目前，各行業(yè)的分析人員正在使用Watson Analytics構(gòu)建自己的創(chuàng)新分析應(yīng)用。在Watson Analytics的社區(qū)中，有些有趣的案例令人腦洞打開，例如用到Watson Analytics來挑選球員，構(gòu)建自己攻守兼?zhèn)涞淖罴殃囆?/community.watsonanalytics.com/dream-el-salvador-soccer-team/；

另一個案例則分析讀個本科學(xué)歷對個人工作收入、工作時間的影響：

//community.watsonanalytics.com/what-will-a-graduate-degree-give-me-exploring-the-american-time-use-survey-data-set/

筆者還有同事上傳自己的每月開銷來進行分析

有了數(shù)據(jù)，有了，分析如此簡單，人人都能成為數(shù)據(jù)分析師。不多說了，祝您圣誕快樂，一起為中國的幸福指數(shù)加分吧！

via：華南IBM大數(shù)據(jù)支持團隊

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