可以用来做人工智能建模预测的工具非常多，比如Python, R, SAS，SPSS等，其中Python由于简单易学、丰富的数据科学库、开源免费等特点备受欢迎。但是对于不太熟悉数据建模算法的程序员来说，使用Python建模还是比较复杂，很多时候拿到数据并不清楚该做怎样的处理，选择什么样的算法。其实，在做数据分析和数据建模时，SPL也是不错的选择，它比Python更简单易用，计算速度也快，交互式的界面对数据分析十分友好，同时还提供自动数据建模功能和一些数据处理以及统计学函数，用起来也很方便。下面就以一份用户贷款违约预测的数据为例，使用SPL手把手的进行数据建模预测。建模预测就是从历史数据中挖掘出规律，然后使用规律对未来可能发生的事情做出预测。这个规律就是一般所说的模型。历史数据通常是一张我们俗称的宽表，比如在用户贷款违约预测的例子中历史数据是如下图这样的Excel表格：首先，宽表中一定要包括我们想预测的事情，通常称作预测目标，上图中的预测目标就是历史用户的违约行为，也就是图中y那一列，yes表示违约，no表示不违约。预测目标还可以是一个数值，比如产品的销量、售价……，或者是预测属于什么种类，比如预测产品质量是优、良、合格还是差。有时目标在原始数据里就有，可以直接使用，有时目标还需要人工标注。除了预测目标外，这里还需要很多信息，如表中的用户年龄、工作，房产，贷款情况……，这里的每一列称为变量，也就是和贷款人将来是否违约可能会相关的信息，原则上能收集到的变量越多越好。例如预测客户是否会购买产品，可以搜集客户的行为信息，购物偏好，以及产品的特征信息，促销力度等；预测汽车保险理赔风险，需要保单数据，车辆信息、车主交通习惯以及历史理赔情况等等，如果是预测健康险还需要一些被保人的生活习惯，身体状况，就医看病的信息；预测商场超市的销售情况，需要历史的销售订单，客户信息，商品信息；预测不良产品，需要生产的工艺参数，环境，原料情况等数据。总之，收集到的相关信息越多，预测效果也会越好。采集数据时，通常会截取某一段时期的历史数据来制作宽表，比如我们想预测7月份用户的违约情况，可以采集1-6月份的数据来训练建立模型。数据采集的时间范围并不是固定的，可以灵活操作，例如也可以是近1年或者近3个月等等。准备好的宽表可以是Excel格式或csv格式，第一行是标题，后面每一行都是一条历史记录。如果企业有建设好的信息系统，那可以找IT部门要这些数据，很多企业的BI系统中可以直接导出这种数据。SPL 在易明建模外部库的配合下可以提供全自动化的建模预测功能。（1）下载安装集算器（SPL）和易明建模软件集算器下载： http://c./article/1595816810031易明建模下载：http://www./download-ymodel安装集算器和建模软件，并记录安装目录，比如：C:\Program Files\raqsoft\ymodel（2）在SPL中配置外部库（a）复制外部库所需要的文件在易明建模的安装目录下找 YModelCil 和 lib 文件夹然后去这两个文件夹里找到建模外部库所需要的文件，复制到集算器目录（【安装根目录】\esProc\extlib\YModelCil），比如C:\Program Files\raqsoft\esProc\extlib\YModelCli。1>易明建模目录的YModelCil中含有以下jar和xmlant-1.8.2.jar commons-beanutils.jar commons-lang-2.6.jar ezmorph-1.0.2.jar json-lib-1.1-jdk13.jar raq-ymodel-cli-2.10.jar commons-io-2.4.jar esproc-ext-20211104.jar fastjson-1.2.58.jar gson-2.8.0.jar jackson-annotations-2.9.6.jar jackson-core-2.9.6.jar jackson-databind-2.9.6.jar jackson-databind-2.9.6-sources.jar jackson-dataformat-msgpack-0.8.14.jar mining.jar msgpack-0.6.12.jar （b）设置userconfig.xml文件参数在集算器目录esProc\extlib\YModelCil下的userconfig.xml文件中设置参数| 名称 | 参数说明 | | sAppHome | 易明建模的安装目录 | | sPythonHome | 易明建模目录的Python路径 Windows: raqsoft\ymodel\Python37 Linux: raqsoft/ymodel/Python37/bin/python3.7 | | iPythonServerPort | Python服务网络端口 | | iPythonProcessNumber | Python进程数 | | bAutoDecideImpute | 是否智能补缺 | | iResampleMultiple | 重抽样次数 |
其中必须要配置的参数为sAppHome和sPythonHome，其他参数可以采用默认值，有需要再进行修改。比如可以配置参数如下，加粗部分是必须要配置的，根据自己的安装路径。 <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?><Config Version='1'> <Options> <Option Name='sAppHome' Value='C:\Program Files\raqsoft\ymodel'/> <Option Name='sPythonHome' Value='C:\Program Files\raqsoft\ymodel\Python37\python.exe'/> <Option Name='iPythonServerPort' Value='8510'/> <Option Name='iPythonProcessNumber' Value='2'/> <Option Name='bAutoDecideImpute' Value='true'/> <Option Name='iResampleMultiple' Value='150'/> </Options></Config>
其实，从这里可以看出，易明建模也是基于Python写的，但它将Python算法做了封装后，程序员就不必再理解算法的数学原理和运行细节了。（c）SPL环境配置1>. 配置外部库 打开SPL，在选项菜单里，外部库选择里勾选YModelCli，使其生效。外部库的路径为第（1）步骤中集算器YModelCli的安装路径。在无图形界面的服务器中去集算器的安装目录下esProc\config\raqsoftConfig.xml文件中进行配置外部库路径和名称。<extLibsPath> 外部库路径 <importLibs> 外部库名称（可多个） 2>. 线程数设置 如果有并发预测，还需要在SPL设置“最大并行数”，也就是线程数。设置多少用户根据需求和机器情况自行设定。在无图形界面的服务器中去集算器的安装目录下esProc\config\raqsoftConfig.xml文件中进行配置。（1）加载数据SPL能支持csv，excel或数据库中的数据用于建模，这里以csv为例，其它数据源类似。设有一个贷款违约数据表如下，需要建模来预测新用户是否会发生违约行为。
| A | | 1 | =file('bank-full.csv').import@tc() | | 2 | =ym_env() | | 3 | =ym_model(A2,A1) |
A1 导入建模数据，读成序表
A2 初始化环境，执行A2后会在易明建模的安装目录下生成store目录及子目录用以保存数据及结果文件。 （2）目标变量设置和变量统计
| A | | … | … | | 4 | =ym_target(A3,'y') | | 5 | =ym_statistics(A3,'age') | | 6 | =A1.fname().(ym_statistics(A3,~)) |
A4 表示将字段“y”设置为目标变量，目标变量可以是二值变量或数值型变量。
A5 查看某个变量的统计指标，比如 “age”，返回值中可以看到缺失率，最大最小值，异常值，数据分布图等参数。A6 循环变量名查看所有字段的统计信息，返回包含所有字段的统计信息二级序列。（3）建立模型和模型表现
| A | | … | … | | 7 | =ym_build_model(A3) | | 8 | =ym_present(A7) | | 9 | =ym_performance(A7) | | 10 | =ym_importance(A7).sort@z(Importance) |
A7 使用建模函数建立模型，执行后在后台会进行全自动化数据预处理和建模过程，此过程会耗费一些时间，时间长短取决于数据量。结果返回pd模型对象。
模型建好后，可以调用pd模型对象查看模型信息、模型质量和重要度。A9 返回多种模型指标和图形，诸如AUC，ROC, Lift……比如点击A9的第6条记录的Value，然后点击右上角“图形浏览”图标，数值字段选择“Lift”，就可以查看Lift曲线A10 会返回每个变量对目标变量的影响程度并且按照重要度降序排列。数值越大对目标变量的影响程度越大。降序排列分析起来更加直观。（4）保存模型
| A | | … | … | | 11 | =ym_save_pcf(A7,'bankfull.pcf') | | 12 | =ym_json(A7) | | 13 | >ym_close(A2) |
A11 将模型保存为”bankfull.pcf”，默认保存路径为[sAppHome]/store/predict。
A12 将模型信息以json串形式返回。json内容详解可参考在线文档《json参数说明》http://d.:6999/YModel/jsonpara/ （5）预测
| A | | 1 | =ym_env() | | 2 | =ym_load_pcf('bankfull.pcf') | | 3 | =file('bank-full2.csv').import@tc() | | 4 | =ym_predict(A2,A3) | | 5 | =ym_result(A3) | | 6 | =file('bank-full_result.csv').export@tc(A4) | | 7 | >ym_close(A1) |
A4 对序表数据执行预测。除序表外，还支持游标、csv文件和mtx文件，比如A4也可以直接写成ym_predict(A2,“bankfull2.csv”)A6 将预测结果导出，在本例中预测结果为用户发生违约行为的概率。SPL还可以被上层应用集成调用，比如SPL可以嵌入到Java应用，详情请参考：
http://c./article/1615765346560使用SPL配合易明建模来实现数据建模预测非常简单，程序员不需要理解深奥的数学原理，只要准备好训练数据，简单几步就可以完成数据建模任务了。而且还可以轻松地把这个功能嵌入到应用程序中，高深的人工智能不再是少量数据科学家的专利。SPL本来就超强的数据处理能力，能更方便地完成人工智能算法之前的数据准备工作，同时也提供了丰富的数学函数：SPL Math 例程（http://c./article/1660222049358），有些数学基础想自己实现建模过程的同学也可以进一步研究。简单好用的SPL开源啦！ 为了给感兴趣的技术人员提供一个相互交流的平台， 特地开通了交流群（群完全免费，不广告不卖课）
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