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引言

回顾之前的文章《如何使用Watson Analytics获取更优质的数据》《如何利用Watson Analytics进行数据探索》，我们知道，既可以自动获取数据，并对数据质量评分，便于用户轻松评估数据质量，并进行数据优化；还可以利用这些经过优化的数据，更快速、自动化地进行数据探索。今天，我们就来介绍Watson Analytics的另一个独门绝招，人人都可以使用的预测性分析。

我们知道，传统的预测性分析是一个复杂的系统工程。首先，其工作流程比较复杂，需要获取数据、数据预处理、选择合适的挖掘模型建模、模型评估与优化、将挖掘结果反馈到决策部门、优化业务流程或者辅助决策。其次，其涉及到的周边系统比较多，可能涵盖业务支撑系统、数据仓库、数据集市等等。第三，其涉及到的人员要求级别高且数量多，有业务人员、生产系统及分析系统的IT人员、统计学家、数据学家等。而且整个过程投入成本高、周期长。既然如此，是不是预测性分析只是那些有钱有势有能力的企业或者组织才能玩得起的游戏呢？时至今日，答案是否定的，因为有了，普通的业务人员也能使用预测性分析了。

预测性分析发现业务洞察

可以助您以向导方式进行预测性分析并获得最佳建议。寻求洞察、回答问题、预测分析，以及决定下一步行动计划，这些工作都能够在您的桌面浏览器，甚至移动设备上完成。并且，您无需IT人员的协助或者数据科学家的专业技能。利用Watson Analytics，您可以事先预测未来的结果，发现驱动业务的因素，从而制定行动计划。这一切都将是自然而然、并且充满乐趣的一个过程。还有，如果您不确定您该做些什么，那么Watson Analytics会自动按照您的需要在您提供的数据当中找到潜在的驱动因素，并且得到最佳决策，供您选用。当您对预测分析有更多了解后，Watson Analytics甚至可以提供更多的功能助您更深层次地了解业务驱动细节。

因为的预测性分析功能使用了具有友好用户体验的SPSS引擎，这样就方便业务用户理解和使用复杂的预测方法。

示例体验

下面我们通过一个实际的例子体会的预测分析能力。

1. 登录Watson Analytics（您可以通过本文最后章节的试用链接注册，并得到免费试用版本）。

2. 加载数据。

如下图所示，这次我们选择示例数据中的Employee Performance。这是一个由IBM数据科学家创建的一个公司的员工工作绩效的数据集。我们接下来可以通过这个数据集探索员工绩效的潜在驱动规律。

如下图所示，红框中的图标即是已经加载的数据。我们可以看到系统对这个数据集的综合评分为70分。

3. 创建数据探索。

单击上图红框中的数据集，可以看到。

您可以看到上图中下方的红框内，系统自动分析出一些有针对性的分析主题供用户参考。比如员工月收入的驱动因素，工作环境满意度预测模型，按年龄与环境满意度分析公司离家距离变化趋势等等。这些业务问题在您提问之前就已经由准备好并呈献在您眼前了。

除了您“傻瓜化”的直接选择这些预置分析主题之外，您还可以按分析的不同类型选择您“专业化”分析方向，它们就罗列在上述分析主题的正下方。如下图红框内所示，您可以选择做比较、做部分/整体分析、趋势预测、关联分析、表格展示、预测性分析、地图分析等等。

4. 创建预测性分析。

现在我们直接单击上图中红色小方框内的预测性分析中的螺旋分析。

系统将打开一个新的界面，里面有一个螺旋形的可视化图形。您可以将您关注的数据字段从下方中直接拖拽到螺旋图形上，系统将会自动分析该数据字段的驱动因素，并对每个驱动因素的影响力进行评分。例如我们将“MonthlyIncome”这个字段进行分析，在运行复杂的分析算法后，将得到如下结果。

从上图我们可以看到，围绕员工月收入“MonthlyIncome”这个关键指标，它的驱动因素有很多个，比如员工角色与员工级别，总工龄与员工级别，员工在公司工龄与员工级别等等，而他们的影响的权重也被量化下来，分别罗列在螺旋图的右侧。其中影响因素权重大的因子离中心近，权重小的离中心远。我们观察单个因子可以知道，员工级别（93%）、员工角色（82%）、总工作时长（55%）对员工月收入影响最大，而年龄（26%）、本公司工作时长（20%）、当前职位工作时长（12%）、当前经理工作时长（12%）对收入影响较小。这也是实际生活中我们对员工收入影响因素的理解是一样的。因此，大家想增加月收入，您应该尽量提高您的员工级别，或者担任公司重要职位，如果还不行，就只能拼工龄了。

除此之外，您还可以通过左侧可视化组件中推荐的其它图形组件来展现预测分析的结果，如下图中红色方框内的条形图、网络图、组合气泡图、树图。

待分析页面设计完成后，单击页面右上角的分享图标，就可以通过下图中的几种方式将分析页面共享给其它同伴了。您可以通过电子邮件、下载、Tweet、链接等方式进行结果的分享。

您也可以将您的分析页面保存到云端，以备下次分析察看使用。

总结

您可以看到，有了，您不需要懂很复杂的数据分析算法和统计知识，就可以轻松创建高级别的预测分析。它不光帮您实现分析、选择结果，还可以将结果以多角度进行可视化展示，而您需要做的只是选择一个分析目标字段，然后给分析起个名字，保存分析结果罢了，一切都是这么Easy。

结束语

心动不如行动！现在您就可以通过以下的链接查看视频，进一步体验Watson Analytics的魅力：

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