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如何使用Watson之Test drive: IBM Watson Analytics free beta

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[商业智能 所属分类 商业智能 | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

翻译by GraceJ

原网址:http://www.computerworld.com/article/2860857/test-drive-ibm-watson-analytics-free-beta.html


试驾——IBM Watson Analytics免费测试


如何使用Watson之Test drive: IBM Watson Analytics free beta

当我们要求Watson分析钻石的销售价格数据和显示不同纯净度的价格之后,其自动生成的有自定义选项的条形图。”图片来源:Sharon Machlis


现在有很多免费的数据可视化和分析工具——太多了以至于现在越来越难以将他们全部掌握。但是,在这个日益膨胀的领域,当有贴上IBM“沃森”声望的服务加入战局时,很难不引起我们的留意。


沃森分析(Watson Analytics)的目的是将自然语言的理解代入数据进行工作。这意味着你不需要用一些专门的语言去构建一个正确的查询来查找你的数据关系和模式;同样,也没有必要用统计数据的知识来决定什么结果是显著的,什么是无关的。相反,系统会在后台完成所有的事情。


所以,如果说你已经上传了一份关于你客户的电子数据表,其中包含了有关客户的终身价值或者其他一些因素的信息——比如你是在哪里首次获得这些客户的信息的。如果现在要你找出什么是重要信息,我们将从哪里开始呢?通过沃森分析,你可以输入一个问题,例如“哪些因素影响客户的终生价值?”,这样就可以找出哪些因素对创造(或预测)高价值客户是最重要的。分析的结果除了可视化,还有关于你对数据感兴趣的一些关键片段。


你还可以用自然语言直接去创建数据可视化,如输入“不同采集源的客户价值”就可以用这两个纵列做出一个柱状图。

在我们上传数据文件(CSV或Excel文件均支持)之后,沃森分析会让你“探索”,“预测”或“查看”(数据),当然“修补/完善”数据功能也即将推出。

请注意,这里所说的“预测”采用的是数据科学方面的提问模板:“哪些因素最有可能影响我关心的那一列数据的值?”之类。比如说,奥巴马竞选时一些微观指标可以看出可能的民主党选民,比如他们住哪、看什么电视等等。预测并不意味我们要模拟未来的结果,如基于从过去几年的形势去预测下个月的销量。


如果你选择“探索”,沃森分析会提示你可以提出的问题。对于一个我添加到账户的巴尔地摩市员工工资的文件,沃森提出了许多不同的出发点,比如:超过一年时,工资总额的趋势是什么?不同机构年薪的明细是多少?不同职务年薪的明细是多少?


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沃森分析提供了一些提示问题:有关如何开始探索巴尔地摩市政工资数据文件


当我选择按机构的年薪时,沃森给了我一个很好的互动的树形图——同一个部门所有工资的汇总,这是我都没有想过的。


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当我们让沃森分析去展示按机构的年薪时,它默认的可视化界面


好消息是:有一个简单的方法可以将默认的求和改成求平均值,所以我可以查看每个部门典型的员工工资,而不是每个部门的工资总额。坏消息是:同样的方法,我们并不能将其改为求中值。

当我们试图预测哪些因素会影响年薪时,结果并不是很好,因为系统并没有发现任何有用的预测因子。所以,我上传了另外一个数据集:5万左右样本的钻石销售价格,包括纯净度,切割的质量和每颗钻石的各种测量尺寸等因素(这个文件对于那些曾试图学习r中ggplot2包的朋友应该很熟悉,因为这是包里的样本数据)。


沃森分析表明,x,y和z测量值随着克拉增长会将钻石的价格限定在一个大约75%的预测强度内。我能够用多种方式看到这个预测,包括使用五个规则预测最高价格的决策树。


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基于一个宝石销售信息的文件,沃森分析展现了高钻石价格的最高规则


当我想可视化数据的时候,我会被建议去输入“我的目的”:比如“不同纯净度的价格。”有一次,我做了,然后上方就突然出现了一个类似在本页顶部的条形图。有一些不同颜色的自定义选项,虽然我没有发现在其他类型的数据下可视化类型有什么变化。不过,在选择“探索”选项时,总是有各种图表/图形选项可供选择。


总体而言,这个探索性的可视化界面显得相当精细,我们可以使用菜单添加列、函数、过滤器等等。然而,我仍然发现有些基本的东西很难做到,比如当我选择查看其中一个的细节时,所有树地图的图块或条形图的条形会重新出现。


这是一个仍在测试阶段的服务。我尝试了几次“分享”选项,但始终没收到含有我探索可视化的附加图像的答复邮件。而且,甚至当我的帐户限制一直存在时——限制最大文件大小不超过0.4G和列数不超过50——我收到了“最大数据源记录数的配额已经被超过”错误(该文件只有25M大小17列而已)。尽管有众多的视频教程和文档说明,注意一些更加基本的信息可能会对我们的使用更有帮助。


底线到底是什么?虽然它还没有准备好去代替马力十足的企业工具,但是沃森分析是运用IBM的“认知计算”去挑战数据分析一个有趣的第一步。我正打算密切关注这个服务的发展。


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