引言

上期文章《互聯網時代，人人均可開啟自助分析之旅》給大家簡單介紹了Watson Analytics及其相關特點。接下來幾期文章將為大家一一介紹Watson Analytics的具體功能。

我們知道，Watson Analytics能夠提供自動數據獲取、數據探索、講故事及向導式的預測分析功能，它能幫助無IT經驗的業務用戶不論何時何地，都可以從自己的數據集中找到業務問題的答案。

Watson Analytics的確是大數據分析領域的一次革命：

• 它所有操作完全無需IT人員協助就可完成，讓業務人員專注于業務問題的解決。
• 它融合了數據可視化、商業智能、數據挖掘、自然語言交互、數據抽取轉換加載等各項先進技術。
• 它基于云平臺為業務用戶提供了一站式的、統一的數據分析體驗。

使用Watson Analytics進行數據分析的過程如下圖所示。

獲取更優質的數據

Watson Analytics嵌入式的數據管理服務包括數據訪問、數據優化和數據管理。基于云平臺的數據管理服務能夠自動搜索、獲取并優化數據集，完成所有這些工作僅僅需要您點擊按鈕即可實現。并且，它使用了最新的列式存儲、內存計算的技術來輕松應對海量的數據集。Watson Analytics也能夠對已加載數據的數據質量進行評分，突出顯示那些可能危害分析結果的潛在的數據問題。這些能力對您意味著什么呢？基本上您不再需要擔心數據質量問題了。實際上，Watson Analytics就是用來分析那些您認為已經準備好的數據。依靠自動化處理與內置的數據優化服務，您可以得到最佳狀態的數據并更好的理解它們。不論您身處市場、銷售、IT、運營、人力資源，或者財務等部門，有了高質量可信的數據，接下來的數據分析工作就將得心應手了。

示例體驗

下面我們通過一個實際的例子體會Watson Analytics的這一能力。

1. 登錄Watson Analytics（您可以通過本文最后章節的試用鏈接注冊，并得到免費試用版本）。

2. 加載數據。

單擊下圖中的“Add”圖標添加需要分析的數據。

在出現的窗口中，有三種方式添加數據。分別是通過拖拽方式、選擇上傳文件、選擇示例數據。如下圖所示。如果您使用的是個人版、專業版等其它版本的Watson Analytics，您還可以連接其它數據源獲取數據，如：關系型數據庫、Cognos報表、Twitter、DropBox、Box、OneDrive等等。

這里我們選擇第3項Sample data，我們選擇了American Time Use Survey data set。這是來自美國勞工部的關于美國勞工時間使用統計的一個數據集。單擊上傳按鈕“Upload”。如下圖所示。

接下來，Watson Analytics會選取對應的數據文件加載到云端的數據庫，并進行轉換、數據質量評分，完成后以圖標方式列在主頁面上。如下圖所示紅框中的圖標即是已經加載的數據。我們可以看到系統對這個數據集的綜合評分為62分。

3. 優化數據。

單擊上圖紅框中的數據集，將出現下圖中的浮動窗口，單擊“Refine”圖標。

您將看到剛剛加載的數據集的詳細數據質量情況。如下圖所示。

您可以單擊左側菜單欄里的“Action”圖標對數據集中的已有的數據列進行篩選；對某個數據列也可以編輯它的類型，并進行數據過濾，數據清洗，數值類型數據可以修改匯總的方法；也可以通過計算、分組、建立層級的方式創建新的數據列。如下圖所示。

您也可以單擊左側菜單欄里的“Data Metrics”圖標來查看數據集中的數據列的數據質量評分。系統將以圖形方式顯示數據列的評分及該列的數據分布情況。您可以通過點擊“Action”按鈕來調整優化數據，來提高數據質量。如下圖所示。

最后，您可以單擊頁面左上方的保存圖標保存已經修改的數據。如下圖所示。

可想而知，接下來的數據探索和預測分析結果就將更加準確了。

結束語

心動不如行動！現在就來體驗一下Watson Analytics的魅力吧：

via:華南IBM大數據支持團隊