• 大数据预测:告诉你谁会点击、购买、撒谎或死去(修订版)
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大数据预测:告诉你谁会点击、购买、撒谎或死去(修订版)

16.21 2.8折 58 九品

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作者[【美】]埃里克·西格尔 著;周大昕 译

出版社中信出版集团

出版时间2017-08

版次2

装帧精装

货号A5

上书时间2024-11-13

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 [【美】]埃里克·西格尔 著;周大昕 译
  • 出版社 中信出版集团
  • 出版时间 2017-08
  • 版次 2
  • ISBN 9787508676630
  • 定价 58.00元
  • 装帧 精装
  • 开本 32开
  • 纸张 纯质纸
【内容简介】

令人着迷的, 有趣的……—— 《西雅图邮讯报》

 

全书充满了生动的例子……——《金融时报》

 

 

 

作为大数据的核心应用,预测正在繁荣发展。它改写了行业,驱动世界向前。潮流引领者比如大通银行、脸谱网、谷歌、HP、IBM、Match.com、网飞公司、优步等正借助大数据的力量对人类的行为进行预测——其中也包括你的。公司、政府、执法机关、医院和高校正利用来自预测的力量,预测你否会点击、购买、撒谎或者死去。

 

为什么要对人类的行为进行预测?我们有充分的理由:预测人类行为,可以战胜危机、促进销售、提升医疗保健、简化生产流程、拦截垃圾信息、优化社交网络、强化打击犯罪,以及赢得选举,等等。

 

预测由世界上*有效、*丰富的非自然资源——数据驱动。作为人们各种日常及社会活动的副产品,数据正在被不断被记录和整理,并日渐成为一座金矿。大数据技术通过对数据进行学习,正不断释放数据的能量。

 

在这本内容丰富、有趣的书中,预测分析*专家埃里克·西格尔解读了预测是如何工作和影响我们每个人的。它不仅是一本技术实践指导手册,更通过提供新的研究案例以及前沿技术,帮助普通读者和专业人士更好地了解大数据预测。

 


【作者简介】

埃里克·西格尔, 博士,  Predictive Analytics World创始人,《预测时报》( The Predictive Analytics Times)主编,前哥伦比亚大学教授,预测分析领域知名演讲人、教育家和领导者。

 


【目录】

序 言

 

前 言 预测分析的职业风险

 

导 论 预测效应

 

 

 

第一章 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: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、Target超市、警察和美国国家安全局会窥探你的秘密

 

Target 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输的东西

 

法律与秩序:政策和数据监管

 

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

 

辞职风险评估的价值

 

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

 

 

 

第三章 数据效应:彩虹之后的饕餮

 

焦虑指数

 

将情绪可视化

 

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

 

谁的数据会成为你的囊中之物?

 

彩虹之末

 

预测之汁

 

遥远、奇特和惊人的洞察力

 

有关系,并不意味着是因果关系

 

 

 

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

 

机器如何学习

 

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

 

业余火箭科学家

 

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

 

知识终极源泉

 

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

 

机器学习使自然语言处理成为可能

 

自信但不自负

 

需要速度

 

双重危险—“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

 


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