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最近朋友推荐Yonghong Desktop，号称既有BI，又有AI，而且还是免费的，于是二话不说，下载->安装->启动产品，一系列操作快速搞定后，马上就想体验一下。
这里我们使用天池开放的数据资源（Baby Goods Info Data，里下载了两个csv的数据：
Tianchi_mum_baby_trade_history.csv（交易记录）
作为体验该软件的样例数据。表结构如下2图所示。
表1 儿童信息
| 列名 | 描述 |
| user_id | 整数类型，用户ID |
| birthday | 时间类型，出生年月日 |
| gender | 性别（“0”是女，“1”是男，“2”是未知） |
表2 交易记录
| 列名 | 描述 |
| auction_id | 整数类型，交易ID |
| user_id | 整数类型，用户ID |
| cat_id | 整数类型，品类ID |
| cat1 | 整数类型，基础品类ID |
| property | 文本类型，商品相关属性 |
| buy_mount | 整数类型，购买数量 |
| day | 时间戳，交易日期 |
通过两个表的数据，实现“根据用户购买的儿童用品交易记录预测儿童的年龄”。
后续就可以基于预测的结果向用户推荐该年龄段可能需要的商品，促成更多商品销售，用数据分析提升产品转换，最终实现做成了一幅可视化报表，如下：
经过研读在线帮助文档和一番摸索发现，Yonghong Desktop功能确实强大，数据探索、准备和处理、模型构建和推理，报告制作等各方面功能都很完善。
接下来我们就来一起学习下，如何利用这些数据来实现分析与预测吧~
一、做好基础准备——数据的导入与探索
数据导入
数据源的格式为CSV格式，直接在Yonghong Desktop上选择下图1这个功能上传数据即可形成数据集。
导入后的数据集分别存放在如下位置
数据探索
在Yonghong Desktop 上“深度分析”模块创建一个新实验，将数据集“baby”、“baby_trade_history”拖入画布，在右侧查看各个数据的元数据、探索数据功能。
可以发现：
“baby”数据集的user_id字段唯一值数量为953个，“baby_trade_history”数据集的user_id字段唯一值数量为29944个，因此只有3.18%的用户关联有baby数据的。“baby_trade_history”数据集的property字段是关于购买商品的属性信息且均已脱敏，无法知道其具体含义。
这么多的交易记录都查不到对应的儿童信息，我的想法是通过有儿童信息的交易记录，经过模型构建推理剩下那些交易记录对应的儿童信息。
二、简单五步——轻松完成数据处理
将“baby_trade_history”数据集关联有儿童信息的交易记录作为儿童年龄已标注的训练集，未关联儿童信息的记录作为待预测数据集。根据对业务和数据集的理解，儿童年龄与字段cat_id （商品品类）、cat1 （商品基础品类）、property （商品属性）、buy_mount（购买数量）相关性较高。
第一步，构造“baby_trade_history_train”数据集作为模型的训练集
它是由数据集“baby”、“baby_trade_history”数据集内部联接而成。构造数据流如下图3所示，“联接”算子的配置如图4所示。
图3 baby_trade_history_train数据集的工作流
图4 训练集的内部联接配置
第二步，通过交易日期和生日，算出年龄字段
在“baby_trade_history_train”数据集上通过新建计算列生成一个计算列字段age，其取值为根据字段birthday计算出的儿童年龄。该计算列：
“roundUp((dateValue(parseDate(col['day'],'yyyyMMdd'))-dateValue(parseDate(col['birthday'],'yyyyMMdd')))/365,1)”
第三步，构造“
baby_trade_history_predict”数据集作为模型推理用的待预测数据集
它是由数据集“baby”、“baby_trade_history”数据集右侧联接而成，如图5所示。
图5 测试集的右侧联接配置
第四步，待预测数据集过滤掉年龄字段不为空的数据行
由于“baby_trade_history”数据集的user_id唯一值数量多于“baby”数据集的记录，右联接后“
baby_trade_history_predict”数据集中关于”baby”的有大量空值，如图6所示。在该数据集上添加过滤条件滤出birthday字段含有空值的行作为“baby_trade_history_predict”数据集最终输出，过滤完的结果只剩下在baby数据集里查询不到的数据。过滤条件配置如图7所示。
图6 有空值的字段
图7 过滤条件
第五步，从property字段构造新特征
property字段的数据如图8所示。
图8 baby_trade_history数据
该字段集中了商品的所有属性名及其取值，但显然不同类型的商品，其属性必然有差异，比如用途、尺寸、重量、材质、商品细分类型等等，不同年龄段的儿童用商品必然有所不同或者儿童偏好不同，这决定了商品属性必然与年龄存在相关性。通过观察数据(图8)发现，property字段将商品属性及其取值以冒号分割同时以分号分割不同的属性，虽然属性及取值均已脱敏，但仍然有利用的价值，于是我尝试用计算列拆分该字段构造出新字段。由于商品属性较多，我分离出了几个常见的商品属性作为计算列，如图9所示，其中：property_len是商品属性个数，其内容为：len(col['property'])-len(substitute(col['property'],';',''))。
property_21458是属性21458对应的值，其计算列内容为：
if contains(ifNull(col['property'],'0'),'21458:') then
parseInt(split(split(col['property'],'21458:',2),';',1))/1000
else
0
end
其它属性列对应的计算列同property_21458列。
图9 property分离出的新字段（红框内）
经过以上步骤，数据处理完成。
三、快速搭建实验——模型的构建与推理
模型构建
模型构建涉及特征工程和训练过程，在深度分析中是以实验的形式存在的。经过前面数据处理之后，搭建模型实验已经比较简单了。在Yonghong Desktop上创建一个实验，将“数据集”tab下的训练集“baby_trade_history_train”数据集和“操作”tab下“/算法/回归/决策树回归”算子及视图节点拖至实验画布，构建的实验如下图10所示，用到的节点位于图11中标注的位置。
图10 创建的模型训练实验工作流
图11 使用的算子
决策树回归的参数配置表如图12所示，调参过程略过，这里大家可以根据对数据和业务的理解自行设置。特征列选择如图13所示，注意字段的顺序是有用的，模型应用的时候字段的含义和顺序需要与这个特征列顺序保持一致。
图12 决策树回归算法的参数配置表
图13 特征列
训练完模型后通过“多视图”节点可以查看其性能指标、特征重要性等，如下图14所示。为了后续应用训练好的模型，我通过“保存为训练模型”及时将模型保存下来（操作过程略），保存的训练模型存放于如图15所示的位置，取名为：儿童年龄预测_训练模型。
图14 模型性能指标视图
图15 保存的训练模型
特别注意：在搭建模型训练实验的时候，遇到一个小坑。在“创建数据集”模块构建训练集时，如果添加计算列或者更新了计算列的计算逻辑后，在深度分析实验工作流中的训练集“baby_trade_history_train”节点上需要鼠标右键菜单点击“刷新”。
模型推理
保存了训练模型，就可以开始用它搭建模型推理服务工作流了。
第一步，新建一个实验，将预测数据集：
baby_trade_history_predict，和刚保存的训练模型：儿童年龄预测_训练模型拖入画布中，创建工作流如图16所示。
第二步，配置模型应用节点。由于训练集和测试集的所选的特征字段完全一样，所以模型应用中填写的特征列与训练模型的字段和顺序完全一致，本实验中的配置如图17所示。
图16 模型推理工作流
图17 模型应用算子的配置项
predict_age字段是新建的字段，点击图18里的icon进行创建。
图18 新建字段写入模型预测的结果
第三步，设置制作报告可以使用的节点输出。这里显然模型应用节点的输出是我需要的，直接选择该节点即可，节点设置页面如图19所示。
图19 设置用于制作报告的节点
保存该实验，取名为：儿童年龄预测实验。
四、让结果一目了然——制作可视化报告
训练数据集baby_trade_history_train里有age字段，待预测数据集里有预测结果字段predict_age。现在的一个想法，就是把所有交易记录的age和predict_age拼接到一列里，就可以得到所有交易记录的年龄（一部分是实际的，一部分是预测的）。
第一步：合并训练数据集和待预测数据集
这里又用到了自服务数据集进行数据处理，将待预测数据集
baby_trade_history_predict和训练数据集baby_trade_history_train做联合得到新数据集baby_trade，如图20。
图20 联合之后的数据集baby_trade
特别注意：联合的数据集需要字段相同，字段类型也匹配。
第二步：基于合并的数据集新建报告，并应用实验
基于baby_trade新建报告，选择绑定pane上的应用实验，如图20。
图20 应用实验入口
在弹出的选择实验窗口中，如图21 选择实验窗口，选择儿童年龄预测实验，并选择模型应用节点，点击确定。
图21 选择实验窗口
在此绑定数据集上，出现模型应用上新增的字段，见图22。
图22 应用实验
第三步：合并age和predict_age字段
新建计算列age_new，进行拼接，见图23。
图23 字段拼接
第四步：对每个年龄段进行分组
基于age_new字段新建数据分箱，设置见图24。
图24 数据分箱
第五步：制作报告
用上面预测和准备的数据，即可在Yonghong Desktop上通过可视化的方式拖拽得到消费商品的年龄分布，不同年龄段的购买情况，不同年龄的商品偏好，不同商品的年龄分布，并由此做精准的商品推荐。我拖拽做了四个图表，基本在分钟级以内搞定，最终展示效果如图25所示。
图25 可视化效果
总结：
回溯整个过程，可以发现，Yonghong Desktop有强大的数据治理功能，其中自服务数据集和计算列异常惊艳。深度分析模块内置了丰富的算子，模型构建和推理通过简单的工作流，拖拽即可实现，无需编码。通过在实验上设置可用于报告制作的算子节点，即可实现AI和BI结合，将AI的预测结果通过报表进行分析和呈现。
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