" Se ce n'è uno da 0 Assegnato a 10 Scala divisa, livello superiore 10 I punti rappresentano la vita più felice che puoi ottenere, il fondo 0 I punti rappresentano la vita peggiore che puoi ottenere. Dove pensi di essere adesso? "
Potresti chiedere: qual è la vita più felice?
Può essere la soddisfazione di avere ricchezza, può essere la gioia del successo, può essere la ricompensa dopo averla donata, può essere l'orgoglio del raccolto, può essere la nobiltà quando è indifferente. Sembra che non ci sia mai una risposta fissa a una vita felice.
Ma il "Global Happiness Index Report" pubblicato dalle Nazioni Unite ci dice che la felicità può effettivamente essere quantificata. Questo rapporto analizza i dati in base a diversi punti di vista della felicità nazionale, valuta in modo completo l'indice di felicità e lo classifica di conseguenza. I fattori principali includono PIL pro capite ( PIL ), speranza di vita in buona salute, tenore di vita, felicità nazionale, libertà di scelte di vita, grado di integrità sociale e generosità, ecc., totale 33 Voci secondarie.
Oggi ci basiamo sul Gallup Global Happiness Report ( https://worldhappiness.report/ed/2020) Le informazioni pubbliche sul sito web, combinate con il software JMP per vedere quali paesi si collocano più in alto nel rapporto sulla felicità globale e quali fattori hanno un impatto maggiore sull'indice di felicità.
01 Inizia con l'importazione e l'ordinamento dei dati
Per prima cosa, recupera la pagina speciale del Gallup Global Happiness Report ( https://worldhappiness.report/ed/2020/) i dati originali, un po 'di confronto sarà l'Excel 2015-2020 Il file viene salvato in una cartella.
In secondo luogo, importa tutti i file Excel in JMP contemporaneamente e integrali in una tabella di dati. Oltre a mantenere completamente le righe di dati nella tabella di dati originale, JMP genererà automaticamente anche le righe dei nomi dei file per una facile visualizzazione delle origini dati.
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: file -> importa più file)
Estrarre parte del contenuto richiesto della riga specificata per generare rapidamente la riga delle informazioni sull'anno.
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: riga -> ricodifica)
Dopo aver terminato i dati, possiamo esplorare liberamente i dati con JMP.
02 Analisi visiva esplorativa dei dati
Il generatore di grafica JMP è un valido aiuto per l'esplorazione completa dei dati, ti consente di visualizzare chiaramente la distribuzione di base, il confronto, la direzione del trend e altre informazioni dei dati che stai studiando.
2020 Punteggio medio di felicità di ciascuna regione esaminata nell'anno
Dopo un semplice disegno tramite il generatore di grafica JMP, possiamo vedere il report di distribuzione nella figura sottostante.
Il rapporto divide i paesi e le regioni globali in 10 grandi regioni, tra cui l'Africa subsahariana ha il maggior numero di paesi e regioni, raggiungendo i 39, ed è anche la regione con la felicità media più bassa. Il Nord America e l'Australia sono le regioni con i punteggi medi di felicità più alti, ma solo 4 paesi e regioni.
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: disegno -> generatore di grafica -> grafico a barre orizzontali affiancato, grafico a barre orizzontale mobile)
2020 Classifica top 10 Delle prestazioni dei paesi negli anni precedenti
Si può vedere dal rapporto che la Finlandia è stata al primo posto per tre anni consecutivi, la Danimarca è stata al secondo posto per due anni consecutivi e la Svizzera è salita al terzo posto quest'anno dopo che la sua classifica è diminuita per diversi anni consecutivi. A partire dal 2016, il Lussemburgo è salito in classifica per diversi anni consecutivi, entrando per la prima volta nella top 10.
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: disegno -> generatore di grafica -> disegno al tratto)
2020 Mappa dell'indice di felicità globale
Un'immagine vale più di mille parole! La mappa dell'indice di felicità globale per il 2020 mostra che i paesi nordici hanno l'indice di felicità più alto, come Finlandia, Danimarca, Islanda e Norvegia; l'Africa, in particolare l'Africa centrale e orientale, ha un indice di felicità più basso e l'Afghanistan e l'India in Asia hanno indici di felicità più bassi. .
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: disegno -> generatore di grafica -> funzione mappa e filtro dati)
Quali indicatori sono più correlati al punteggio di felicità? È solo ricchezza PIL ?
Si può chiaramente vedere dal grafico multivariato generato da JMP di seguito che la correlazione con i punteggi di felicità è: PIL> aspettativa di vita in buona salute> assistenza sociale> libera scelta di vita> pulizia sociale> generosità, quindi possiamo intenderla come ricchezza e La salute è considerata un indicatore molto importante della felicità.
(:backhand_index_pointing_right:Operazione JMP: analisi -> metodi multipli -> multipli)
Quanto sopra è il risultato di alcune analisi di dati esplorativi Proviamo ulteriormente a stabilire un modello statistico quantitativo utilizzando i principali parametri e punteggi di felicità sopra menzionati.
03 Modellazione predittiva dei dati
Tentativo di modello lineare
Utilizzando la piattaforma del modello di adattamento di JMP, il punteggio di felicità viene utilizzato come risposta e le altre 6 linee di informazioni vengono utilizzate come fattori per cercare di generare un modello lineare per visualizzare i valori previsti e veri del modello.
A giudicare dal grafico a dispersione generato e dall'R-quadrato (0,76), l'effetto di adattamento sembra essere molto buono. Secondo la tabella riassuntiva degli effetti, l'importanza delle variabili del modello sono nell'ordine: PIL, libera scelta di vita, assistenza sociale, speranza di vita in buona salute, grado di integrità sociale e generosità.
Quando vedi questo, potresti avere delle domande: quando facevi analisi di correlazione in precedenza, era chiaro che "aspettativa di vita sana" e "assistenza sociale" sono più correlate con i punteggi di felicità che con "libertà di vita". Perché il risultato è cambiato rispetto al modello di previsione? Questo perché il modello di previsione ha effettivamente il problema della collinearità dei fattori sottostanti, che può influenzare il giudizio sull'importanza dei fattori e l'errore di previsione.
Al fine di visualizzare i fattori di influenza in modo obiettivo e ottimizzare il modello, proviamo a utilizzare l'analisi delle componenti principali per esplorare ulteriormente. Il significato dell'analisi delle componenti principali qui è eliminare le variabili ripetute originali ridondanti e creare il minor numero possibile di nuove variabili, in modo che queste nuove variabili non siano solo a coppie non correlate, ma mantengano anche le informazioni originali il più possibile nel riflettere le informazioni.
Ottimizzazione dei modelli lineari
Dai risultati dell'analisi nella figura sottostante, si può confermare che "PIL", "aspettativa di vita in buona salute" e "assistenza sociale" sono in effetti fortemente correlati con la felicità. Le 4 righe di dati dei componenti principali appena generate possono spiegare più del 90% delle informazioni dei 6 fattori precedenti , In modo da ridurre la dimensionalità dei dati riducendo l'impatto della collinearità sul modello lineare.
Il punteggio di felicità viene nuovamente utilizzato come risposta e le 4 righe di dati dei componenti principali appena generate vengono utilizzate come fattori per generare un modello lineare e il punteggio di felicità è 7,8 per la previsione.
Come puoi vedere dalla figura seguente, l'intervallo di confidenza al 95% del nuovo modello è [7.62454, 7.97546], che è inferiore all'intervallo di confidenza del valore previsto del modello originale [7.61752, 7.9834]. Naturalmente, perché l'intervallo di risposta è [2.51-7.81], quindi Sembra che l'effetto di miglioramento non sia ovvio, ma cosa succede se l'intervallo di risposta è 1000 o 10.000?
Tentativo di metodo di esplorazione dei dati
JMP fornisce una varietà di metodi di data mining come reti neurali, alberi decisionali, foreste casuali, alberi potenziati e macchine vettoriali di supporto (alcune funzioni sono disponibili solo in JMP Pro) e può facilmente confrontare i modelli.
Prendendo come esempio il più semplice modello di previsione della rete neurale a 3 nodi a livello singolo, l'R quadrato previsto del set di verifica può raggiungere 0,77. Un leggero aumento del numero di nodi a 10, combinato con la funzione di promozione, può aumentare l'R quadrato a 0,83, il che significa Questo modello può fare previsioni migliori dei punteggi di felicità.
Dopo l'analisi visiva, l'esplorazione dei dati, la modellazione e l'esplorazione dei dati di JMP, è stato rilasciato il nostro report di analisi.
Quindi, come condividere rapidamente i risultati dell'analisi? Questo non è un problema.
04 dati condividilo
È possibile pubblicare il report grafico visivo su JMP Public / JMP Live per realizzare facilmente la condivisione pubblica dei risultati o la condivisione interna di gruppi specifici di persone. Link di condivisione della mappa dell'indice di felicità globale:
https://public.jmp.com/packages/World-Happiness-Report/js-p/PGGdhKqZWQy6Btpf05Nn8
