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如何利用Watson Analytics進行預測性分析

原創|行業資訊|編輯:陳俊吉|2016-07-06 10:27:54.000|閱讀 605 次

概述:我們知道,Watson Analytics既可以自動獲取數據,并對數據質量評分,便于用戶輕松評估數據質量,并進行數據優化;還可以利用這些經過優化的數據,更快速、自動化地進行數據探索。今天,我們就來介紹Watson Analytics的另一個獨門絕招,人人都可以使用的預測性分析。

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引言

回顧之前的文章《如何使用Watson Analytics獲取更優質的數據》《如何利用Watson Analytics進行數據探索》,我們知道,既可以自動獲取數據,并對數據質量評分,便于用戶輕松評估數據質量,并進行數據優化;還可以利用這些經過優化的數據,更快速、自動化地進行數據探索。今天,我們就來介紹Watson Analytics的另一個獨門絕招,人人都可以使用的預測性分析

我們知道,傳統的預測性分析是一個復雜的系統工程。首先,其工作流程比較復雜,需要獲取數據、數據預處理、選擇合適的挖掘模型建模、模型評估與優化、將挖掘結果反饋到決策部門、優化業務流程或者輔助決策。其次,其涉及到的周邊系統比較多,可能涵蓋業務支撐系統、數據倉庫、數據集市等等。第三,其涉及到的人員要求級別高且數量多,有業務人員、生產系統及分析系統的IT人員、統計學家、數據學家等。而且整個過程投入成本高、周期長。既然如此,是不是預測性分析只是那些有錢有勢有能力的企業或者組織才能玩得起的游戲呢?時至今日,答案是否定的,因為有了,普通的業務人員也能使用預測性分析了。

預測性分析發現業務洞察

可以助您以向導方式進行預測性分析并獲得最佳建議。尋求洞察、回答問題、預測分析,以及決定下一步行動計劃,這些工作都能夠在您的桌面瀏覽器,甚至移動設備上完成。并且,您無需IT人員的協助或者數據科學家的專業技能。利用Watson Analytics,您可以事先預測未來的結果,發現驅動業務的因素,從而制定行動計劃。這一切都將是自然而然、并且充滿樂趣的一個過程。還有,如果您不確定您該做些什么,那么Watson Analytics會自動按照您的需要在您提供的數據當中找到潛在的驅動因素,并且得到最佳決策,供您選用。當您對預測分析有更多了解后,Watson Analytics甚至可以提供更多的功能助您更深層次地了解業務驅動細節。

因為的預測性分析功能使用了具有友好用戶體驗的SPSS引擎,這樣就方便業務用戶理解和使用復雜的預測方法。

示例體驗

下面我們通過一個實際的例子體會的預測分析能力。

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。

如下圖所示,這次我們選擇示例數據中的Employee Performance。這是一個由IBM數據科學家創建的一個公司的員工工作績效的數據集。我們接下來可以通過這個數據集探索員工績效的潛在驅動規律。

watson

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70分。

watson

3. 創建數據探索

單擊上圖紅框中的數據集,可以看到。

watson

您可以看到上圖中下方的紅框內,系統自動分析出一些有針對性的分析主題供用戶參考。比如員工月收入的驅動因素,工作環境滿意度預測模型,按年齡與環境滿意度分析公司離家距離變化趨勢等等。這些業務問題在您提問之前就已經由準備好并呈獻在您眼前了。

除了您“傻瓜化”的直接選擇這些預置分析主題之外,您還可以按分析的不同類型選擇您“專業化”分析方向,它們就羅列在上述分析主題的正下方。如下圖紅框內所示,您可以選擇做比較、做部分/整體分析、趨勢預測、關聯分析、表格展示、預測性分析、地圖分析等等。

watson

4. 創建預測性分析

現在我們直接單擊上圖中紅色小方框內的預測性分析中的螺旋分析。

watson

系統將打開一個新的界面,里面有一個螺旋形的可視化圖形。您可以將您關注的數據字段從下方中直接拖拽到螺旋圖形上,系統將會自動分析該數據字段的驅動因素,并對每個驅動因素的影響力進行評分。例如我們將“MonthlyIncome”這個字段進行分析,在運行復雜的分析算法后,將得到如下結果。

watson

從上圖我們可以看到,圍繞員工月收入“MonthlyIncome”這個關鍵指標,它的驅動因素有很多個,比如員工角色與員工級別,總工齡與員工級別,員工在公司工齡與員工級別等等,而他們的影響的權重也被量化下來,分別羅列在螺旋圖的右側。其中影響因素權重大的因子離中心近,權重小的離中心遠。我們觀察單個因子可以知道,員工級別(93%)、員工角色(82%)、總工作時長(55%)對員工月收入影響最大,而年齡(26%)、本公司工作時長(20%)、當前職位工作時長(12%)、當前經理工作時長(12%)對收入影響較小。這也是實際生活中我們對員工收入影響因素的理解是一樣的。因此,大家想增加月收入,您應該盡量提高您的員工級別,或者擔任公司重要職位,如果還不行,就只能拼工齡了。

除此之外,您還可以通過左側可視化組件中推薦的其它圖形組件來展現預測分析的結果,如下圖中紅色方框內的條形圖、網絡圖、組合氣泡圖、樹圖。

watson

待分析頁面設計完成后,單擊頁面右上角的分享圖標,就可以通過下圖中的幾種方式將分析頁面共享給其它同伴了。您可以通過電子郵件、下載、Tweet、鏈接等方式進行結果的分享。

您也可以將您的分析頁面保存到云端,以備下次分析察看使用。

總結

您可以看到,有了,您不需要懂很復雜的數據分析算法和統計知識,就可以輕松創建高級別的預測分析。它不光幫您實現分析、選擇結果,還可以將結果以多角度進行可視化展示,而您需要做的只是選擇一個分析目標字段,然后給分析起個名字,保存分析結果罷了,一切都是這么Easy。

結束語

心動不如行動!現在您就可以通過以下的鏈接查看視頻,進一步體驗Watson Analytics的魅力:

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標簽:大數據BI數據可視化數據分析

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