" 다음에서 하나가있는 경우 0 할당 10 분할 된 사다리, 최상위 10 포인트는 당신이 얻을 수있는 가장 행복한 삶을 나타냅니다. 0 포인트는 당신이 얻을 수있는 최악의 삶을 나타냅니다. 지금 어디에 있다고 생각하십니까? "
다음과 같이 질문 할 수 있습니다. 가장 행복한 삶은 무엇입니까?
부의 만족 일 수도 있고 성공의 기쁨 일 수도 있고 그것을 준 후의 보상 일 수도 있고, 수확의 자존심 일 수도 있고, 무관심 할 때 고귀함 일 수도 있습니다. 행복한 삶에 대한 정답은없는 것 같습니다.
그러나 유엔에서 발행 한 "글로벌 행복 지수 보고서"는 행복이 실제로 정량화 될 수 있음을 알려줍니다. 본 보고서는 국가 행복에 대한 다양한 견해의 자료를 분석하여 행복 지수를 종합적으로 평가하여 순위를 매겼습니다. 1 인당 GDP ( GDP ), 건강한 기대 수명, 생활 수준, 국가 행복, 삶의 선택의 자유, 사회적 성실성 및 관대함의 정도 등 총계 33 하위 항목.
오늘날 우리는 Gallup Global Happiness Report ( https://worldhappiness.report/ed/2020) 웹 사이트의 공개 정보를 JMP 소프트웨어와 결합하여 글로벌 행복 보고서에서 어느 국가가 더 높은 순위를 차지하는지, 어떤 요소가 행복 지수에 더 큰 영향을 미치는지 확인합니다.
01 데이터 가져 오기 및 정렬로 시작
먼저 Gallup Global Happiness Report의 특별 페이지 ( https://worldhappiness.report/ed/2020/) 원본 데이터, 약간의 데이터 정렬은 2015-2020 Excel이됩니다. 파일이 폴더에 저장됩니다.
둘째, 모든 Excel 파일을 한 번에 JMP로 가져 와서 데이터 테이블에 통합합니다. 원본 데이터 테이블의 데이터 행을 완전히 유지하는 것 외에도 JMP는 데이터 소스를 쉽게 볼 수 있도록 파일 이름 행을 자동으로 생성합니다.
(:backhand_index_pointing_right:JMP 작업 : 파일-> 여러 파일 가져 오기)
연도 정보 행을 빠르게 생성하기 위해 지정된 행의 필수 콘텐츠 일부를 추출합니다.
(:backhand_index_pointing_right:JMP 작업 : 라인-> 레코딩)
데이터가 완성되면 JMP로 자유롭게 데이터를 탐색 할 수 있습니다.
02 데이터의 시각적 탐색 적 분석
JMP 그래픽 생성기는 포괄적 인 데이터 탐색을위한 좋은 도우미이며, 연구중인 데이터의 기본 분포, 비교, 추세 방향 및 기타 정보를 명확하게 볼 수 있습니다.
2020 년 한 해 동안 조사한 각 지역의 평균 행복 점수
JMP 그래픽 생성기를 통해 간단한 그림을 그린 후 아래 그림에서 배포 보고서를 볼 수 있습니다.
보고서는 글로벌 국가와 지역을 10 개의 큰 지역으로 나눈다. 그 중 사하라 사막 이남의 아프리카는 39 개에 이르는 가장 많은 국가와 지역을 가지고 있으며 평균 행복도가 가장 낮은 지역이기도하다. 북미와 호주는 평균 행복 점수가 가장 높은 지역이지만 4 개 국가 및 지역에 불과합니다.
(:backhand_index_pointing_right:JMP 작업 : 그리기-> 그래픽 생성기-> 나란히 가로 막대 그래프, 부동 가로 막대 그래프)
2020 년 최고 순위 10 지난 몇 년간 국가 별 실적
보고서에서 알 수 있듯이 핀란드는 3 년 연속 1 위, 덴마크는 2 년 연속 2 위, 스위스는 수년 연속 순위 하락 후 올해 3 위로 올라 섰다. 2016 년부터 룩셈부르크는 몇 년 연속 순위가 상승하여 처음으로 상위 10 위에 진입했습니다.
(:backhand_index_pointing_right:JMP 작업 : 그리기-> 그래픽 생성기-> 선 그리기)
2020 년 글로벌 행복 지수지도
사진은 천 단어의 가치가 있습니다! 2020 년 글로벌 행복 지수지도에 따르면 핀란드, 덴마크, 아이슬란드, 노르웨이와 같이 북유럽 국가의 행복 지수가 가장 높고 아프리카, 특히 중부 및 동 아프리카의 행복 지수가 낮고 아시아의 아프가니스탄과 인도의 행복 지수가 낮습니다. .
(:backhand_index_pointing_right:JMP 작업 : 그리기-> 그래픽 생성기->지도 기능, 데이터 필터링)
행복도 점수와 더 관련이있는 지표는 무엇입니까? 단지 부인가 GDP ?
아래의 JMP가 생성 한 다변량 그래프에서 행복 점수와의 상관 관계는 GDP> 건강 수명> 사회 지원> 자유 선택> 사회 청결> 관대함을 분명히 알 수 있습니다. 건강은 행복의 매우 중요한 지표로 간주됩니다.
(:backhand_index_pointing_right:JMP 운영 : 분석-> 여러 방법-> 여러)
위는 몇 가지 탐색 적 데이터 분석 결과이며, 앞서 언급 한 주요 매개 변수와 행복도 점수를 이용하여 정량적 통계 모델을 구축 해보자.
03 데이터 예측 모델링
선형 모델 시도
JMP의 피팅 모델 플랫폼을 사용하여 행복 점수를 응답으로 사용하고 나머지 6 줄의 정보를 요인으로 사용하여 모델의 예측 값과 실제 값을보기위한 선형 모델 생성을 시도합니다.
생성 된 산점도와 R- 제곱 (0.76)으로 볼 때 피팅 효과가 매우 좋은 것 같습니다. 효과 요약표에 따르면 모델 변수의 중요성은 GDP, 삶의 자유 선택, 사회적 지원, 건강한 기대 수명, 사회적 무결성 및 관용의 정도입니다.
이것을 보면 다음과 같은 질문이있을 수 있습니다. 이전에 상관 관계 분석을 수행 할 때 "건강한 기대 수명"과 "사회적 지원"이 "삶의 자유"보다 행복 점수와 더 관련이 있다는 것이 분명했습니다. 예측 모델에서 결과가 변경된 이유는 무엇입니까? 이는 예측 모델이 실제로 잠재적 인 요인의 공선 성 문제를 가지고있어 요인의 중요성과 예측 오차의 판단에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
임팩트 팩터를보다 객관적으로보고 모델을 최적화하기 위해 주성분 분석을 사용하여 추가로 탐색하려고합니다. 여기서 주성분 분석의 중요성은 중복 된 원래 반복 변수를 삭제하고 가능한 한 적은 새 변수를 생성하여 이러한 새 변수가 쌍으로 관련되지 않을뿐만 아니라 정보를 반영 할 때 가능한 한 원래 정보를 유지하는 것입니다.
선형 모델 최적화
아래 그림의 분석 결과에서 "GDP", "건강한 기대 수명", "사회적 지원"이 실제로 행복과 강한 상관 관계가 있음을 확인할 수 있습니다. 새로 생성 된 4 개의 주성분 데이터 행은 이전 6 개 요소의 정보의 90 % 이상을 설명 할 수 있습니다. , 선형 모델에 대한 공선 성의 영향을 줄이면서 데이터의 차원을 줄입니다.
행복도 점수를 다시 응답으로 사용하고 새로 생성 된 4 개의 주성분 데이터 행을 요인으로 사용하여 선형 모델을 생성하고 행복 점수는 예측에 대해 7.8입니다.
아래 그림에서 볼 수 있듯이 새 모델의 95 % 신뢰 구간은 [7.62454, 7.97546]으로 원래 모델의 예측값 [7.61752, 7.9834]보다 작습니다. 물론 응답 구간이 [2.51-7.81]이므로 개선 효과는 분명하지 않은 것 같지만 응답 간격이 1000 또는 10,000이면 어떻게 될까요?
데이터 탐색 방법 시도
JMP는 신경망, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 부스트 트리, 지원 벡터 머신 (일부 기능은 JMP Pro에서만 사용 가능)과 같은 다양한 데이터 마이닝 방법을 제공하며 모델을 쉽게 비교할 수 있습니다.
가장 간단한 단일 레이어 3 노드 신경망 예측 모델을 예로 들면, 검증 세트의 예측 R- 제곱은 0.77에 도달 할 수 있습니다. 승격 함수와 결합하여 노드 수가 10 개로 약간 증가하면 R- 제곱이 0.83으로 증가 할 수 있습니다. 이 모델은 행복 점수를 더 잘 예측할 수 있습니다.
JMP의 시각적 분석, 데이터 탐색, 모델링 및 데이터 탐색 후 분석 보고서가 발표되었습니다.
그렇다면 분석 결과를 빠르게 공유하는 방법은 무엇입니까? 이것은 문제가되지 않습니다.
04 데이터 그것을 공유
시각적 그래픽 보고서를 JMP Public / JMP Live에 게시하여 결과의 공개 공유 또는 특정 그룹의 내부 공유를 쉽게 실현할 수 있습니다. 글로벌 행복 지수지도 공유 링크 :
https://public.jmp.com/packages/World-Happiness-Report/js-p/PGGdhKqZWQy6Btpf05Nn8
