大数据预测
￥ 7.25 1.3折 ￥ 58 九五品
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作者(美)埃里克·西格尔 著,周昕 译
出版社中信出版社
ISBN9787508644608
出版时间2014-04
版次1
装帧精装
开本16开
纸张胶版纸
页数260页
字数99999千字
定价58元
上书时间2024-05-25
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:大数据预测
定价：58元
作者:(美)埃里克·西格尔 著,周昕 译
出版社：中信出版社
出版日期：2014-04-01
ISBN：9787508644608
字数：211000
页码：260
版次：1
装帧：精装
开本：16开
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编辑推荐
大数据时代下，作为其核心应用，预测已经在各个领域得到广泛应用，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。 《大数据预测》作者埃里克西格尔博士为预测分析领域的专家，在《大数据预测》一书中，他结合预测分析的应用实例，对其进行了深入、细致且全面的解读。 关于预测，你想知道什么？ 预测到底是什么？ 预测是如何做到的？ 预测可以被应用到哪些领域？ 预测已经在哪些领域得到应用？ 预测会对个人的隐私造成危害吗？ 哪些事情是不可预测的？ 预测的未来会是什么样的？ 预测对你的生活有什么影响？ 我们的世界会因为预测变成什么样？ 以上以及其他所有预测的相关内容，《大数据预测》都会告诉你。
内容提要
2020年的一天，在你驱车前往公司的路上，导航系统通过预测交通流量，会自动帮你选择一条合适的交通路线；车内推荐系统会根据你的饮食习惯预测你可能会喜欢吃什么，并推荐沿途的早餐店；你的电子社交助理已经为你自动选择了你可能感兴趣的社交网信息；当车内系统预测到你驾车有些分心时，座椅会自动震动进行提醒…… 以上这些情景不是科幻大片独有的，它们有的已经或会在未来的某一天成为现实。而这一切所倚靠的就是预测分析技术。 大数据时代下，作为其核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。 作为预测分析领域的专家，埃里克西格尔博士深谙预测分析界已经实现和正在发生的事情、面临的问题和将来可能的前景。在《大数据预测》一书中，他结合预测分析的应用实例，对其进行了深入、细致且全面的解读。 关于预测分析，你想了解的全部，你的生活以及这个世界会因为预测分析改变到什么程度，《大数据预测》都会告诉你。
目录
序言前言导论章 升空！预测开始发威 开始实践 人人爱预言，虽然不精确 防护预测 价值100万美元的无声革命 个性化的危险 预测分析程序的安装：迂回和拖延 运行过程中 基本要素是：观察 行动就是决策 危险的启动 呼叫休斯敦，我们有麻烦了 能做到的小模型 休斯敦，发射 热情的科学家 让预测走入内心第二章 权力越大，责任越大：惠普、目标超市和警察会窥探你的秘密 目标超市的预测及其预测目标 意味深长的停顿 我的15分钟 曝光于聚光灯下 你无法禁锢那些可传送的东西 法律与秩序：政策、政治和监管 数据之战 数据挖掘并不是“攫取”数据 惠普自我学习 洞悉员工还是侵犯隐私 辞职风险：我不干了！ 洞见：辞职背后的因素 危险品 领先者不必辞职 预测犯罪，提前杜绝犯罪 数据犯罪和犯罪数据 无法测量的机器风险 偏见的轮回 好的预测，坏的预测 力量源泉第三章 数据效应：彩虹之后的饕餮 数据情感和情感数据 预测博客中的情绪 焦虑指数 将情绪可视化 要把钱投到正确的地方 灵感与汗水 在数据里寻宝 一切都数据化 把所有舱门都封死：信息太多了 坏的大灰狼 彩虹之末 预测之汁 遥远、奇特和惊人的洞察力 关系并不意味着因果 情感的因果关系 一图胜千言 验证情感和被验证的情感 偶遇与创新 来自博客圈的投资建议 金钱让世界转动 将所有内容都放在一起第四章 学习的机器：大通银行对房产抵押风险的预测分析 男孩与银行的相遇 银行面临着风险 预测抵御风险 风险业务 学习机器 创建机器学习 从负面经验中学习 机器学习是如何运作的 你可以决定决策树的规模 计算机，为自己编程吧 学吧，宝贝 越大越好 过度学习：假设太多 归纳之谜 机器学习的艺术和科学 感觉真实：测试数据 去粗取精是艺术 在大通银行应用分类—回归决策树 摇钱树 回归——为何显微镜无法观察到宇宙碰撞 后续第五章 集团效应：Netflix、众包以及增压预测 非正式火箭科学家 黑马 思想外包：集思广益 众包如星火燎原 生于忧患 联合国 元学习 两个预测模型的组合 好戏在后头 集体信息 群体和模型的智慧 一袋子模型 集体智慧开始发威 泛化悖论：过犹不及 挑战极限第六章 “沃森”和《危险边缘》节目 文本分析 英语的爱恨情仇 在理解问题之后就要回答 知识源泉 人工智能悖论 学习回答问题 学人走路学人说话 更好的捕鼠器 应答机器 投机取巧的《危险边缘》 从证据中寻找答案 基础知识，亲爱的“沃森” 证据如山 用组合模型来判断证据 组合模型的组合 机器学习使语言处理成为可能 自信但不自负 需要速度 双面危险——“沃森”会赢吗？ 《危险边缘》的惶恐 为了胜利 比赛之后：荣誉、嘉奖和崇拜 非对称性IBM人工智能 对的预测第七章 用数字说话：挪威电信和美国合众银行工程师 如何通过预测来施加影响 搅拌吧，用力搅拌 沉睡的狗 要预测新的内容 眼睛看不到 预测说服 具有说服性的选择 商业刺激和商业反馈 定量人性 量子人性——他是否可被影响？ 通过上提模型预测影响力 银行业对影响力的运用 预测错误之事 响应上提模型 上提模型的原理 上提模型如何发挥作用 说服效应 不同行业的影响 让移动客户不移动结语
作者介绍
埃里克·西格尔：博士。Prediction Impact, Inc.董事长，发起成立世界预测分析大会，并担任主席；《预测分析时报》执行编辑；哥伦比亚大学前计算机科学教授。
序言
序言 本书旨在通过量化方法来预测人类的行为。人类在此方面的初实践是在第二次世界大战时期。1940年，“控制论之父”诺伯特维纳（Norbert Wiener）便开始尝试预测德国空军飞行员的行为，目的是消灭这些纳粹空中力量。其预测方法是，观测德国飞机运动的轨迹，推测飞行员可能采取的机动规避动作，由此推断飞机接下来所处的位置并用高射炮将其击落。然而，维纳只能推断出飞机下一秒的运动轨迹，要想精确炮击飞机，必须预测飞机至少20秒的运行轨迹。 在埃里克西格尔的书中，读者将看到许多预测案例，这些案例与维纳预测德国飞机的案例相比要精准许多。与“二战”时期相比，目前计算机的运算性能有了极大的提升，数据的丰富程度也非维纳之时可比。因此，银行、零售商、政治团体、医院以及其他众多机构，都在通过计算机数据处理来预测某些特定人群的行为，进而实现赢取客户、赢得选举或治愈疾病的终目标。 在本人看来，这些预测行为是有益于人类发展的。在疾病治疗、打击犯罪以及反恐等领域，预测能挽救生命；在商业广告领域，预测能让广告定位更加精准，从而达到保护森林（减少无效纸质广告和宣传册的发放）、节省受众的时间和精力的目的；在政治领域，那些相信科学预测方法的政治候选人会拥有更大的胜算。 然而，正如西格尔在本书开篇中坦诚指出的那样，这些方法也可能产生问题。西格尔引述了电影《蜘蛛侠》中的台词“力量越大，责任越大”来说明这一点。其引申意义是，人类必须谨慎运用预测模型，否则其效用和益处就会大打折扣。与其他重要发明或革命性创新成果相似，预测分析本身并无是非对错之分，但作为工具，它却会带来或善或恶的后果。要想避免预测分析的不正当应用，我们首先必须知晓预测分析究竟能做什么，随着对本书阅读的深入，相信读者会对此问题形成自己的见解。 本书的重点是预测分析，这是诸多分析方法中的一种，是有趣味和重要的分析方法。在我看来，纯粹的描述性分析已经过时了，因为它记录的是过去发生的事情，无法真正说明这些事情为何会发生。此外，我也经常在自己的书里提到第三种分析方法，即规范性分析，也就是通过实验监测或定向优化来告诉人们应该怎么做。但这些数理分析方法的应用范围较预测分析要小许多。 本书内容及其背后的思想与纳西姆尼古拉斯塔勒布（Nassim NicholasTaleb）的思想恰恰相反。塔勒布在其《黑天鹅》等书中提到，由于世界充满着偶然性且复杂事物的发展总是具有内在的不可预测性，因此预测行为注定会有失误。毫无疑问，塔勒布的话是有道理的，世界上总会有不可预测的“黑天鹅事件”，但我们认为，大部分人类行为都具有惯常性和可预测性。西格尔在本书中所给出的大量成功预测的案例表明，世界上大部分天鹅都是白色的。 同时，西格尔也在试图避免陷入“大数据”的陈词滥调。尽管书中的某些案例具有“大数据”分析的特征，即数据量庞杂无序且难以用传统关系数据库进行分析，但预测分析的关键点不在于数据的规模或繁复程度，而在于其如何对待或取舍数据。我认为，通常，“大数据不过是小算术”，某些大数据实践者所做的不过是用宏大数据来装点门面。因此，其价值与真正的预测模型相比，自然有云泥之别。 西格尔在本书中所阐述的是复杂精巧的理念，但其行文却浅显易懂，无论读者是否熟悉数理分析，都可读懂本书。书中包含了大量的实际案例和分析图表，并用通俗诙谐的笔触剖析预测分析。即便是非数理分析专业人士，也应该好好阅读本书，因为在现实生活中，任何人的行为都免不了成为他人分析和预测的对象。此外，随着信息社会的发展，非数理分析专业人士也必然要在实践中学习预测模型、评估模型效果并根据预测模型的结果采取适当的行动。 总而言之，我们所处的是讲究预测的社会。要想在这样的社会中生存发展，好的方法就是去理解预测的目标、方法以及限制，要想做到这一点，好的方法莫过于阅读本书。 托马斯H达文波特 哈佛商学院访问教授、巴布森学院杰出教授和国际数据分析研究所创始人 《数据分析竞争法》作者
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【封面】
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