具體描述
!! “得到”創始人羅振宇、360公司創始人周鴻禕理性推薦，瞭解大數據預測必讀書目；
!!獲奬作品，全球翻譯為9種語言，美國30多所大學選為課堂教材；
!!預測分析頂ji專傢生動有趣解說數據與預測技術，本書是瞭解預測技術不容錯過的實踐指導手冊，修訂版增加zui新企業研究案例；
!!一點預測，無限可能。預測連接過去與未來，預測技術的應用貫穿商業、政界、、高校和執法係統。身處預測繁榮發展的時代，想知道我們的世界會因為預測變成什麼樣子，來讀《大數據預測》。
令人著迷的， 有趣的……—— 《西雅圖郵訊報》
全書充滿瞭生動的例子……——《金融時報》
作為大數據的核心應用，預測正在繁榮發展。它改寫瞭行業，驅動世界嚮前。潮流引領者比如大通銀行、臉譜網、榖歌、HP、IBM、Match.com、網飛公司、優步等正藉助大數據的力量對人類的行為進行預測——其中也包括你的。公司、政府、執法機關、醫院和高校正利用來自預測的力量，預測你否會點擊、購買、撒謊或者死去。
為什麼要對人類的行為進行預測？我們有充分的理由：預測人類行為，可以戰勝危機、促進銷售、提升醫療保健、簡化生産流程、攔截垃圾信息、優化社交網絡、強化打擊犯罪，以及贏得選舉，等等。
預測由世界上*有效、*豐富的非自然資源——數據驅動。作為人們各種日常及社會活動的副産品，數據正在被不斷被記錄和整理，並日漸成為一座金礦。大數據技術通過對數據進行學習，正不斷釋放數據的能量。
在這本內容豐富、有趣的書中，預測分析*專傢埃裏剋·西格爾解讀瞭預測是如何工作和影響我們每個人的。它不僅是一本技術實踐指導手冊，更通過提供新的研究案例以及前沿技術，幫助普通讀者和專業人士更好地瞭解大數據預測。
序 言前 言 預測分析的職業風險
導 論 預測效應
第yi章 升空！預測開始發威
開始實踐
人人愛預言，雖然不精確
防護預測
價值100 萬美元的無聲革命
個性化的危險
預測分析程序的安裝：迂迴和拖延
運行過程中
基本要素：觀察
行動就是決策
危險的啓動
呼叫休斯敦，我們有麻煩瞭
能做到的小模型
休斯敦，發射
熱情的科學傢
讓預測走入內心
第二章 權力越大，責任越大：惠普、Target超市、警察和美國國傢安全局會窺探你的秘密
Target 超市的預測及其預測目標
意味深長的停頓
我的15 分鍾
曝光於聚光燈下
你無法禁錮那些可傳輸的東西
法律與秩序：政策和數據監管
數據之戰
數據挖掘並不是“攫取”數據
惠普自我學習
洞悉員工還是侵犯隱私
辭職風險：我不乾瞭！
洞見：辭職背後的因素
危險品
辭職風險評估的價值
預測犯罪，提前杜絕犯罪
數據犯罪和犯罪數據
無法測量的機器風險
偏見的輪迴
好的預測 壞的預測
第三章 數據效應：彩虹之後的饕餮
焦慮指數
將情緒可視化
在數據裏尋寶
一切都數據化
把所有艙門都封死：信息太多瞭
誰的數據會成為你的囊中之物？
彩虹之末
預測之汁
遙遠、奇特和驚人的洞察力
有關係，並不意味著是因果關係
第四章 學習的機器：大通銀行對房産抵押風險的預測分析
男孩與銀行的相遇
銀行麵臨著風險
預測抵禦風險
風險業務
學習機器
創建機器學習
從負麵經驗中學習
機器如何學習
你可以決定決策樹的規模
計算機，為自己編程吧
學吧，寶貝
越大越好
過度學習：假設太多
歸納之謎
機器學習的藝術和科學
感覺真實：測試數據
去粗取精是藝術
在大通銀行應用分類—迴歸決策樹
搖錢樹
迴歸—為何顯微鏡無法觀察到宇宙碰撞
後續
第五章 集團效應：Netflix、眾包以及增壓預測
業餘火箭科學傢
黑馬
思想外包：集思廣益
眾包如星火燎原
生於憂患
聯閤國
元學習
兩個預測模型的組閤
好戲在後頭
集體信息
群體和模型的智慧
一袋子模型
集體智慧開始發威
泛化悖論：過猶不及
挑戰極限
第六章 “沃森”和《危險邊緣》節目
文本分析
英語的愛恨情仇
在理解問題之後就要迴答
知識終極源泉
人工智能悖論
學習迴答問題
學人走路，學人說話
更好的捕鼠器
應答機器
投機取巧的《危險邊緣》
從證據中尋找答案
基礎知識，親愛的“沃森”
證據如山
用組閤模型來判斷證據
組閤模型的組閤
機器學習使自然語言處理成為可能
自信但不自負
需要速度
雙重危險—“沃森”會贏嗎？
《危險邊緣》的惶恐
為瞭勝利
比賽之後：榮譽、嘉奬和崇拜
非對稱性IBM 人工智能
對的預測
第七章 用數字說話：挪威電信和美國閤眾銀行工程師
如何通過預測來施加影響
攪拌吧，用力攪拌
沉睡的狗
要預測新的內容
眼睛看不到
預測說服
具有說服性的選擇
商業刺激和商業反饋
定量人性
量子人性—他是否可被影響？
通過上提模型預測影響力
銀行業對影響力的運用
預測錯誤之事
響應上提模型
上提模型的原理
上提模型如何發揮作用
說服效應
不同行業的影響
讓移動客戶不移動
結 語
埃裏剋·西格爾， 博士, Predictive Analytics World創始人，《預測時報》（ The Predictive Analytics Times）主編，前哥倫比亞大學教授，預測分析領域知名演講人、教育傢和領導者。
未來，大數據會變得越來越重要，其核心應用預測也會成為互聯網行業以及産業變革的重要力量，我們很有必要對數據預測及其分析方法進行全麵且深入的瞭解。在這一點上，《大數據預測》是本很好的讀物，適閤大數據所有相關行業的人閱讀。
——周鴻禕 360公司創始人、董事長兼CEO，奇酷CEO和知名天使投資人
我對不確定性懷有敬畏之心，但科學技術的發展尤其是大數據時代的來臨以及數據加工技術的進步，使人類行為可預測成為可能。我想，20年後，我們是不是會利用數據也就是預測的方法，去框定一個人的行為，或者說，我們的世界會因為預測技術改變到什麼程度？讀完這本《大數據預測》，基本就能找到答案瞭。
——羅振宇 得到App創始人
關於大數據的《魔鬼經濟學》 。
——斯坦·剋雷辛格 Advertising.com創始執行人
本書是21世紀生活的使用說明手冊。利用大數據進行預測幾乎成為所有領域的關機鍵，不管是科技、商業、財經、運動，還是政治。而埃裏剋·西格爾正是我們*理想的嚮導。
——斯蒂芬·貝剋 《數字迷宮與*風險》作者
本書有趣、有益、細膩入微，西格爾進行瞭深入探究，並讓科學變得激動人心。
——雷伊德·加尼 奧巴馬2012年美國大選團隊首席數據科學傢
商業、政界以及醫療衛生領域的《點球成金》。
——吉姆·斯特恩 eMetrics Summit創始人，Digital Analytics Association主席
價值100 萬美元的無聲革命
當組織采用預測分析時，其意義不啻發動瞭一支龐大軍隊，隻不過這是由“螞蟻”組成的軍隊。這些“螞蟻”會走上組織運營的各大前綫，與消費者、學生或病人等服務對象直接接觸。之後，這個“螞蟻軍團”會在預測結果的引導下改善數百個決策。這一過程可能並不是轟轟烈烈的，但用心觀察其綜閤效果之後，會發現這些細小變化所産生的閤力。每一個被改善的決策本身可能都顯得無足輕重，但成韆上萬的決策閤起來就大為不同。2005 年，某位客戶讓我想辦法提高他網站的點擊量，為此我把自己埋在瞭相關數據中，希望能找齣辦法幫助這位客戶。這位客戶希望其網頁上的廣告能獲得更多的點擊量。這關乎收入，廣告的點擊量越多，這位客戶的收入就越高。這傢網站在創辦幾年後已擁有數韆萬用戶，用戶數據大概有5000 萬條，這就是用來做預測的寶貴的原始材料庫，而預測的對象竟然是：點擊！
廣告是媒體不可分割的部分，無論是紙媒、電視還是網絡媒體都離不開廣告。本傑明·富蘭剋林曾說，人生中不可避免的兩樣東西是死亡和稅。如果他現在還活著，一定會加上第三樣東西：廣告。互聯網巨頭Google 承認，廣告是其最大的收入來源。Facebook也是如此 。
但對於我要研究的這傢網站來說，廣告的功能略有不同，隻要能預測用戶的點擊率，其潛在收益就會更大。這傢網站提供搜索高校奬學金的服務，在美國所有準備上大學的高中生中，大約有1/3 都是這傢網站的用戶。這雖是不顯眼的細分市場，但對於許多大學和軍校的招生工作人員來說，卻是不容錯過的網站。在該網站上，有一則大學招生廣告很霸氣，它自稱是“美國創新型教育的領導者”，上麵還附加瞭鏈接讓用戶點擊。不難想象，一些提供學生貸款的機構也選擇在這傢網站上投放廣告，讓報考學生沒有財務上的後顧之憂。這些廣告商為每次點擊支付25 美元。對於網站而言，如果一次點擊就能換來這樣豐厚的收入，那真是太棒瞭。此外，網站上的廣告與網站主題緊密相關，而網站的用戶也有很強的目的性，因此平均下來每100 次點擊就能産生5 筆成功交易，這是令普通網站難以企及的業績！因此，擁有這傢網站的獵頭公司從中獲利頗豐。任何微小的改善都意味著總收入的顯著提升。
但要想改善用戶的廣告選擇卻不是件容易的事。網頁切換時，用戶麵前可能會齣現很多廣告。最難的就是讓用戶點擊最適閤他們的廣告鏈接。目前，網站根據各廣告的平均點擊率來排序，完全沒有考慮用戶的獨特需求。因此，點擊最多的廣告總是擺在最顯眼的位置。這樣的安排降低瞭廣告與單個用戶的匹配度，而且廣告一旦被推到顯眼的位置，就很難被替換下來，因為大量用戶總是會不經意地點擊最顯眼處的鏈接。某些大學對每次點擊都願意支付高價，而且因為位置顯眼，其廣告鏈接的點擊率也很高。因此，似乎沒有理由用冷門的廣告去替換主流廣告，因為這樣做很可能會失去唾手可得的收入。
用戶評價
評分
評分
評分
評分
評分
評分
評分
評分
相關圖書
![新編經濟思想史（第四捲）：馬剋思恩格斯經濟思想的形成及在世紀之交的發展 [The History of Economic Thoughts] pdf epub mobi 電子書 下載](https://pic.windowsfront.com/12030790/57e1efffN6d224ac8.jpg)
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有