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最近IBM发布了Watson Analytics，这意味着啥

Watson Analytics是IBM基于Watson认知技术构建的一个创新云分析平台，它为用户提供了一系列自助式的分析服务，包括数据准备、数据探索、预测、构建分析仪表盘等。
Watson Analytics的一项重要特点是简单易用的基于自然语言的自助式分析，使得“人人都能做分析”，即便是不懂IT的人士。
在体验这项服务时，用户只需要上传数据，点击“探索Explore”，Watson Analytics就会分析数据，用自然语言列举出用户可能感兴趣的一系列问题。点击其中的问题，Watson Analytics会针对该问题，展现出精美的图表，和用户进行交互式的分析。然后，用户可以利用“预测Predict”功能进一步做深入分析，或者通过“组合Assemble”功能，组合一系列的分析图表进行综合分析。
“你幸福吗”这个话题曾经一度是网上热门话题。关于“你幸福吗”的神回复也是层出不穷。在提问者收到无数回复以后，必然是以数据的形式记录并展现出来。那么，到底该如何将大量数据转换成可视化图片？我来带您体验一下。数据准备
根据Watson Analytics社区的一篇教程，使用下载自Happy Planet Index的数据，各国的幸福指数数据(不代表官方数据，这里纯粹作为学习使用。）目前网站的数据时间大约是2010-2012年的，很多数据是根据盖洛普Gallup等咨询公司的问卷调查统计得到的。
数据是一个简单的Excel表格，共11个字段，字段描述如上图，数据中包括各个国家的HPI（Happy Planet Index）幸福指数和排名，以及一些相关数据例如人均GDP，人口，生活水平期望指数，生态足迹(Footprint gha/capita这个指标八卦几句，指标评估人均对生态的影响，是个有趣的指标，有兴趣的同学可以在Global Ecological Footprint Calculator网站计算自己的生态足迹。)
数据分析
数据准备好了，让我们开始分析吧！分析前需要在Watson Analytics上注册一个免费的试用账号。注册登录后，进到欢迎页面，点击Add，然后选择Desktop，选择你的Excel数据文件，选择Upload，页面显示Transfer，完成后数据就绪了。
下面点击Explore开始分析。什么？还没有建模，还没有设计报表格式？对不起，在Watson Analytics上真的不需要。更惊喜的是，点击Explore后，Watson Analytics会分析Excel数据，并且通过自然语言处理，生成一系列你可能感兴趣的问题（英文显示，这里翻译成中文易于理解），例如：
各个国家的幸福年份数是多少？(What are the values of Happy Life Years by Country?)
各个国家目前的HPI幸福指数是多少？(Whatare the values of Happy Planet Index by Country?)
哪些国家的幸福生活期望指数和幸福指数比较高？(Which countries have high measurements for life expectancy andwell-being?)
幸福指数和人均GDP关系大吗？(What isthe relationship between Well-being and GDP/capita by Country?)
让我们首先点击第一个问题：各个国家的幸福年份数是多少？(What are the values of Happy Life Years by Country?) Watson Analytics 会自动识别我们数据中包含国家数据，通过世界地图展示 ：
其中，颜色越深的部分代表这个国家幸福的年份越久。好吧，这项数据显然老牌发达国家占优势。那么撇开历史，活在当下的话，哪些国家更幸福？
点击图中的分析指标”Happy Life Years”，从下拉菜单中将指标替换“Happy Planet Index”，图形发生了变化，现在显示的是当下的各个国家的幸福指数：嗯，显然金砖四国为首的发展中国家当下更幸福。
下面我们想找出那些对幸福生活标准期望高而且现实也确实生活幸福(梦想成真)的国家，回到开始的界面，点击另一个问题：哪些国家的幸福生活期望指数和幸福指数都比较高？(Which countries have high measurements for life expectancy andwell-being?) 我们得到了下图：


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