" wenn es einen von gibt 0 zugewiesen 10 geteilte Leiter, oben 10 Die Punkte stellen das glücklichste Leben dar, das Sie möglicherweise haben können, das Ende 0 Punkte repräsentieren das schlimmste Leben, das Sie bekommen könnten. Wo denkst du bist du jetzt? "
Sie könnten fragen: Was ist das glücklichste Leben?
Es kann die Befriedigung sein, Reichtum zu besitzen, es kann die Freude am Erfolg sein, es kann die Belohnung nach dem Bezahlen sein, es kann der Stolz der Ernte sein, es kann die Vornehmheit der Gleichgültigkeit sein. Es scheint nie eine feste Antwort auf ein glückliches Leben zu geben.
Aber der von den Vereinten Nationen veröffentlichte „Global Happiness Index Report“ sagt uns, dass Glück tatsächlich quantifiziert werden kann. Dieser Bericht analysiert Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zum nationalen Glück, wertet den Glücksindex umfassend aus und ordnet ihn ein. Zu den wichtigsten Faktoren gehören: Das BIP pro Kopf ( BIP ), gesunde Lebenserwartung, Lebensstandard, nationales Glück, freie Lebenswahl, soziale Integrität und Großzügigkeit usw. 33 Unterpunkt.
Heute werfen wir einen besonderen Blick auf den Gallup Global Happiness Report ( https://worldhappiness.report/ed/2020) Öffentliche Informationen auf der Website, kombiniert mit JMP-Software, um zu sehen, welche Länder im Global Happiness Report höher eingestuft werden und welche Faktoren einen größeren Einfluss auf den Happiness Index haben.
01 Beginnen Sie mit dem Datenimport und der Organisation
Rufen Sie zunächst die spezielle Seite des Gallup Global Happiness Report auf ( https://worldhappiness.report/ed/2020/) Originaldaten, eine kleine Veredelung wird das Excel 2015-2020 sein Datei wird in einem Ordner gespeichert.
Importieren Sie zweitens alle Excel-Dateien auf einmal in JMP und integrieren Sie sie in eine Datentabelle.Neben der vollständigen Beibehaltung der Datenzeilen in der ursprünglichen Datentabelle generiert JMP auch automatisch eine Dateinamenszeile zur einfachen Anzeige von Datenquellen.
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Operation: Datei -> mehrere Dateien importieren)
Extrahieren Sie einen Teil des erforderlichen Inhalts der angegebenen Zeile und generieren Sie schnell die Jahresinformationszeile.
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Operation: line->recode)
Nach dem Sortieren der Daten können wir JMP verwenden, um die Daten frei zu erkunden.
02 Visuelle explorative Analyse von Daten
Der JMP-Grafikgenerator ist ein guter Helfer für die umfassende Untersuchung von Daten, mit dem Sie die grundlegende Verteilung, den Vergleich, den Trend und andere Informationen der von Ihnen untersuchten Daten klar anzeigen können.
2020 Durchschnittliche Zufriedenheitswerte in den untersuchten Regionen
Nach einem einfachen Zeichnen durch den JMP-Diagrammgenerator können wir den Verteilungsbericht in der folgenden Abbildung sehen.
Der Bericht unterteilt die globalen Länder und Regionen in 10 Hauptregionen, von denen Subsahara-Afrika mit 39 die meisten Länder und Regionen hat und auch die Region mit der niedrigsten durchschnittlichen Zufriedenheit ist. Nordamerika und Australien sind die Regionen mit den höchsten durchschnittlichen Zufriedenheitswerten, aber nur vier Länder und Territorien.
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Operation: Zeichnen -> Grafikgenerator -> horizontales Balkendiagramm nebeneinander, schwebendes horizontales Balkendiagramm)
2020 Spitzenjahr 10 der Länder in den Vorjahren durchgeführt
Wie aus dem Bericht hervorgeht, belegt Finnland drei Jahre in Folge den ersten Platz, Dänemark zwei Jahre in Folge den zweiten Platz und die Schweiz ist dieses Jahr auf den dritten Platz vorgerückt, obwohl sie in mehreren aufeinanderfolgenden Jahren im Ranking zurückgegangen ist. Seit 2016 ist Luxemburg in mehreren aufeinanderfolgenden Jahren in der Rangliste aufgestiegen und hat es zum ersten Mal in die Top 10 geschafft.
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Operation: Zeichnen -> Grafikgenerator -> Liniendiagramm)
2020 Jährliche Karte des Global Happiness Index
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte! Betrachtet man die Karte des globalen Glücksindex 2020 als Ganzes, haben die nordischen Länder den höchsten Glücksindex, wie Finnland, Dänemark, Island und Norwegen; der Glücksindex der Länder in Afrika, insbesondere in Zentral- und Ostafrika, ist niedriger, und die Der Glücksindex von Afghanistan und Indien in Asien ist ebenfalls relativ niedrig. .
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Betrieb: Zeichnen -> Grafikgenerator -> Kartenfunktion und Datenfilterung)
Welche Indikatoren beziehen sich mehr auf den Zufriedenheitswert? Ist es nur Reichtum BIP ?
Aus dem unten von JMP generierten multivariaten Diagramm können wir deutlich erkennen, dass die Korrelation mit dem Zufriedenheitswert in Ordnung ist: BIP > gesunde Lebenserwartung > Sozialhilfe > Wahlfreiheit im Leben > soziale Integrität > Großzügigkeit, damit wir diesen Reichtum verstehen können und Gesundheit gilt als ein sehr wichtiger Glücksindikator für Menschen.
(:backhand_index_pointing_right: JMP-Operation: Analyse -> Multivariate Methoden -> Multivariate)
Das Obige stellt die Ergebnisse einiger explorativer Datenanalysen dar. Lassen Sie uns weiter versuchen, ein quantitatives statistisches Modell mit den oben erwähnten Hauptparametern und Zufriedenheitswerten zu erstellen.
03 Datenvorhersagemodellierung
Versuche zu linearen Modellen
Versuchen Sie, ein lineares Modell zu erstellen, um die vorhergesagten und wahren Werte des Modells zu sehen, indem Sie die Anpassungsmodellplattform von JMP anwenden und den Happiness-Score als Antwort und die anderen 6 Informationszeilen als Faktoren verwenden.
Betrachtet man das erzeugte Streudiagramm und das R-Quadrat (0,76), scheint die Anpassung ziemlich gut zu sein. Aus der Effektzusammenfassungstabelle können wir erkennen, dass die Bedeutung der Modellvariablen ist: BIP, freie Wahl im Leben, Sozialhilfe, gesunde Lebenserwartung, soziale Integrität und Großzügigkeit.
Wenn Sie das sehen, werden Sie vielleicht Fragen haben: In der vorherigen Korrelationsanalyse war klar, dass „gesunde Lebenserwartung“ und „soziale Hilfe“ eine stärkere Korrelation mit Glückswerten hatten als „freie Wahl im Leben“. Warum haben sich die Ergebnisse des Vorhersagemodells geändert? Dies liegt daran, dass das Vorhersagemodell tatsächlich das Problem der Kollinearität potenzieller Faktoren hat, was sich auf die Beurteilung der Faktorwichtigkeit und des Vorhersagefehlers auswirken kann.
Um die Einflussfaktoren objektiver zu betrachten und das Modell zu optimieren, versuchen wir mit der Hauptkomponentenanalyse weiter zu explorieren. Die Bedeutung der Hauptkomponentenanalyse besteht hier darin, redundante Variablen aus den ursprünglichen Duplikaten zu entfernen und so wenig neue Variablen wie möglich zu etablieren, damit diese neuen Variablen nicht nur irrelevant sind, sondern auch die ursprüngliche Information hinsichtlich der Informationsspiegelung so weit wie möglich erhalten bleibt .
Optimierung linearer Modelle
Aus den Analyseergebnissen in der Abbildung unten kann bestätigt werden, dass "BIP", "gesunde Lebenserwartung" und "Sozialhilfe" tatsächlich stark mit Glück korrelieren. Die neu generierten 4 Hauptkomponenten-Datenzeilen können mehr als 90 % davon erklären die Informationen der vorherigen 6 Faktoren, wodurch die Auswirkungen der Kollinearität auf das lineare Modell reduziert werden, während eine Reduzierung der Datendimensionalität erreicht wird.
Der Happiness-Score wurde erneut als Antwort verwendet, und die neu generierten 4 Hauptkomponenten-Datenzeilen wurden als Faktoren verwendet, um ein lineares Modell zu generieren, und gleichzeitig wurde eine Vorhersage getroffen, wenn der Happiness-Score 7,8 betrug.
Wie aus der Abbildung unten ersichtlich ist, beträgt das 95-%-Konfidenzintervall des neuen Modells [7,62454, 7,97546], was kleiner ist als das Konfidenzintervall [7,61752, 7,9834] des vorhergesagten Werts des ursprünglichen Modells das Antwortintervall ist [2,51-7,81], also scheint der Verbesserungseffekt nicht offensichtlich zu sein, aber was ist, wenn der Antwortbereich tausend oder zehntausend beträgt?
Versuche zu Data-Mining-Methoden
JMP bietet eine Vielzahl von Data-Mining-Methoden wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Random Forests, Boosted Trees und Support Vector Machines (einige Funktionen sind nur in JMP Pro verfügbar) und kann problemlos zwischen Modellen vergleichen.
Am Beispiel des einfachsten einschichtigen 3-Knoten-Vorhersagemodells für neurale Netzwerke kann das vorhergesagte R-Quadrat des Validierungssatzes 0,77 erreichen. Eine leichte Erhöhung der Anzahl der Knoten auf 10 in Kombination mit der Boost-Funktion kann den Wert erhöhen R-Quadrat auf 0,83, was bedeutet, dass das Modell bessere Vorhersagen über Glückswerte machen konnte.
Nach der visuellen Analyse, Datenexploration, Modellierung und Data Mining von JMP wird unser Analysebericht frisch veröffentlicht.
Wie kann man also die Analyseergebnisse schnell teilen? Auch das ist kein Problem.
04 Material Teilen
Sie können visuelle grafische Berichte in JMP Public/JMP Live veröffentlichen, um die Ergebnisse einfach öffentlich oder mit bestimmten Personengruppen zu teilen. Global Happiness Index Map Sharing-Links:
https://public.jmp.com/packages/World-Happiness-Report/js-p/PGGdhKqZWQy6Btpf05Nn8
