2024000008924
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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2024000008924
上书时间2024-07-18
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。
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。
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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