“如果有一個(gè)從0分到10分的階梯，頂層的10分代表你可能得到的最幸福的生活，底層的0分代表你可能得到的最差的生活。你覺得自己現(xiàn)在在哪一層呢？”

你可能要問：什么是最幸福的生活？

可能是擁有財(cái)富的滿足，可能是成功帶來的喜悅，可能是付出后的回報(bào)，可能是收獲時(shí)的自豪，可能是淡泊時(shí)的高潔。幸福的生活似乎從來都沒有一個(gè)固定的答案。

但聯(lián)合國發(fā)布的《全球幸福指數(shù)報(bào)告》告訴我們，幸福其實(shí)也是可以量化的。這份報(bào)告根據(jù)國民幸福感不同觀點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，綜合評定幸福指數(shù)，并以此進(jìn)行排名，其中主要的因素包括人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、健康預(yù)期壽命、生活水平、國民內(nèi)心幸福感、人生抉擇自由、社會(huì)清廉程度以及慷慨程度等，總計(jì)33個(gè)分項(xiàng)。

今天，我們就根據(jù)蓋洛普全球幸福報(bào)告專題（https://worldhappiness.report/ed/2020） 網(wǎng)站上的公開數(shù)據(jù)，結(jié)合JMP軟件來看看哪些國家在全球幸福報(bào)告上排名比較高，以及哪些因素對幸福指數(shù)的影響比較大。

01 從數(shù)據(jù)導(dǎo)入和整理開始

首先，調(diào)取蓋洛普全球幸福報(bào)告專題頁面（https://worldhappiness.report/ed/2020/）的原始數(shù)據(jù)，稍加整理將2015-2020年的Excel 文件保存到一個(gè)文件夾下。

其次，將所有Excel文件一次導(dǎo)入JMP并整合成一張數(shù)據(jù)表，除了完全保留原數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)列，JMP還會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生文件名列，方便查看數(shù)據(jù)來源。
（?? JMP操作：文件->導(dǎo)入多個(gè)文件）

提取指定列的部分所需內(nèi)容，快速生成年份信息列。
（?? JMP操作：列->重新編碼）

整理完數(shù)據(jù)，我們就可以借助JMP來自由地探索數(shù)據(jù)了。

02 數(shù)據(jù)的可視化探索性分析

JMP圖形生成器是全面探索數(shù)據(jù)的好幫手，它可以讓你清晰地查看你所研究數(shù)據(jù)的基本分布、對比、趨勢走向等信息。

2020年被調(diào)查的各個(gè)區(qū)域的平均幸福感得分
通過JMP圖形生成器簡單畫圖后，我們可以看到下圖的分布報(bào)告。

報(bào)告將全球國家和區(qū)域分成10個(gè)大的區(qū)域，其中，撒哈拉以南非洲的國家和地區(qū)最多，達(dá)到39個(gè)，同時(shí)也是平均幸福感最低的區(qū)域。北美和澳洲區(qū)是平均幸福感得分最高的區(qū)域，不過只有4個(gè)國家和地區(qū)。
（?? JMP操作：畫圖->圖形生成器->并排條形圖，浮動(dòng)條形圖）

2020年排名前10的國家在之前幾年的表現(xiàn)
從報(bào)告中可以看到，芬蘭連續(xù)3年排名第一，丹麥連續(xù)2年排名第二，瑞士在連續(xù)幾年排名下滑的情況下，今年升到第三名。盧森堡從2016年開始，連續(xù)幾年排名上升，首次進(jìn)入前10。
（?? JMP操作：畫圖->圖形生成器->線圖）

2020年全球幸福指數(shù)地圖
一圖勝千言！2020年全球幸福指數(shù)地圖整體來看，北歐國家的幸福指數(shù)最高，如芬蘭、丹麥、冰島、挪威；非洲尤其是中非和東非的國家幸福指數(shù)較低，亞洲的阿富汗和印度幸福指數(shù)也比較低。
（?? JMP操作：畫圖->圖形生成器->地圖功能，及數(shù)據(jù)過濾器）

幸福感得分到底和哪些指標(biāo)關(guān)系更大呢？難道只是財(cái)富GDP嗎？
從下面JMP生成的多元圖可以清晰地看到，與幸福感得分的相關(guān)性依次為：GDP > 健康預(yù)期壽命 > 社會(huì)幫助 > 人生自由選擇 > 社會(huì)清廉程度 > 慷慨程度，因此我們可以理解為財(cái)富和健康在人們看來都是非常重要的幸福指標(biāo)。
（?? JMP操作：分析->多元方法->多元）

以上是一些探索性數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，下面我們來進(jìn)一步嘗試用上面提到的主要參數(shù)與幸福感得分建立量化的統(tǒng)計(jì)模型。

03 數(shù)據(jù)預(yù)測建模

線性模型之嘗試
應(yīng)用JMP的擬合模型平臺(tái)，將幸福感得分作為響應(yīng)， 其他6列信息作為因素嘗試生成線性模型，來查看模型的預(yù)測值和真實(shí)值。

通過生成的散點(diǎn)圖以及R平方（0.76）來看，擬合效果似乎很不錯(cuò)。通過效應(yīng)匯總表可知，模型變量重要性依次為：GDP，人生自由選擇，社會(huì)幫助，健康預(yù)期壽命，社會(huì)清廉程度和慷慨程度。

看到這里你可能會(huì)產(chǎn)生疑問：之前做相關(guān)性分析的時(shí)候，明明“健康預(yù)期壽命”和“社會(huì)幫助”兩項(xiàng)比“人生自由選擇”與幸福感得分的相關(guān)性更強(qiáng)，為什么到預(yù)測模型這里結(jié)果卻變了呢？這是因?yàn)轭A(yù)測模型這里其實(shí)存在潛在因素共線性的問題，這對因素重要性的判斷及預(yù)測誤差都可能有影響。

為了更客觀地查看影響因子，優(yōu)化模型，我們嘗試?yán)弥鞒煞址治鰜磉M(jìn)一步探索。這里主成分分析的意義在于對原有重復(fù)的變量刪去多余，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量不但兩兩不相關(guān)，而且在反映信息方面盡可能保持原有的信息。

線性模型之優(yōu)化
從下圖的分析結(jié)果可以確認(rèn)“GDP”，“健康預(yù)期壽命”和“社會(huì)幫助”確實(shí)與幸福感存在強(qiáng)相關(guān)，新生成的4個(gè)主成分?jǐn)?shù)據(jù)列能解釋之前6個(gè)因素90%以上的信息，從而在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維的同時(shí)，也減少共線性對線性模型的影響。

重新以幸福感得分作為響應(yīng)，新生成的4個(gè)主成分?jǐn)?shù)據(jù)列作為因素生成線性模型，同時(shí)對幸福度得分7.8時(shí)做預(yù)測。

從下圖可以看到，新模型的95%置信區(qū)間為[7.62454，7.97546]要小于原模型預(yù)測值的置信區(qū)間[7.61752，7.9834]，當(dāng)然因?yàn)轫憫?yīng)的區(qū)間是[2.51-7.81]的原因，所以似乎改善效果不明顯，可是如果響應(yīng)的區(qū)間是千級、萬級呢？

數(shù)據(jù)挖掘方法之嘗試
JMP提供了諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林、提升樹和支持向量機(jī)等多種數(shù)據(jù)挖掘的方法（部分功能僅在JMP Pro中有），并且可以輕松實(shí)現(xiàn)模型之間的比較。

僅以最簡單的單層3節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型為例，驗(yàn)證集的預(yù)測R平方就能達(dá)到0.77，稍微增加節(jié)點(diǎn)數(shù)到10，并結(jié)合提升功能，能使R平方提升到0.83，這意味著該模型能對幸福度得分做出更好的預(yù)測。

通過JMP的可視化分析、數(shù)據(jù)探索、建模與數(shù)據(jù)挖掘后，我們的分析報(bào)告也就新鮮出爐了。

那么，如何在JMPer學(xué)習(xí)圈或者行業(yè)內(nèi)秀一波分析結(jié)果呢？這也不是什么難題！

04 數(shù)據(jù)共享

你可以把可視化的圖形報(bào)告可以發(fā)布到JMP Public/ JMP Live 輕松實(shí)現(xiàn)結(jié)果公開共享或者特定人群內(nèi)部分享。全球幸福指數(shù)地圖分享鏈接：
https://public.jmp.com/packages/World-Happiness-Report/js-p/PGGdhKqZWQy6Btpf05Nn8

你也可以試試看看 ??

• 全球幸福指數(shù)調(diào)查原始數(shù)據(jù)：https://worldhappiness.report/ed/2020

• 下載JMP試用（復(fù)制以下鏈接到瀏覽器快速下載）：https://www.jmp.com/zh_cn/download-jmp-free-trial.html?utm_campaign=td7013Z000002sEGsQAM&utm_source=wechat&utm_medium=soci

• 如何分享至JMP Public?/?JMP Live

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