大數據預測:告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊(修訂版)

大數據預測:告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊(修訂版)
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內容簡介

《大數據預測:告訴你誰會點擊、購買、撒謊或死去(修訂版)》作為大數據的核心應用,預測正在繁榮發展。它改寫了行業,驅動世界向前。

潮流引領者比如大通銀行、臉譜網、谷歌、HP、IBM、Match.com、網飛公司、優步等正借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、簡化生產流程、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產品,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,預測分析專家埃里克•西格爾解讀了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了解大數據預測。
 

目錄

序言
前言 預測分析的職業風險
導論 預測效應

第一章 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:迂回和拖延
運行過程中
基本要素:觀察
行動就是決策
危險的啟動
呼叫休斯敦,我們有麻煩了
能做到的小模型
休斯敦,發射
熱情的科學家
讓預測走入內心

第二章 權力越大,責任越大:惠普、Target超市、警察和美國國家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:我不干了!
洞見:辭職背后的因素
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
偏見的輪回
好的預測 壞的預測

第三章 數據效應:彩虹之后的饕餮
焦慮指數
將情緒可視化
在數據里尋寶
一切都數據化
把所有艙門都封死:信息太多了
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
有關系,並不意味着是因果關系

第四章 學習的機器:大通銀行對房產抵押風險的預測分析
男孩與銀行的相遇
銀行面臨着風險
預測抵御風險
風險業務
學習機器
創建機器學習
從負面經驗中學習
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—回歸決策樹
搖錢樹
回歸—為何顯微鏡無法觀察到宇宙碰撞
后續

第五章 集團效應:Netflix、眾包以及增壓預測
業余火箭科學家
黑馬
思想外包:集思廣益
眾包如星火燎原
生於憂患
聯合國
元學習
兩個預測模型的組合
好戲在后頭
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
在理解問題之后就要回答
知識終極源泉
人工智能悖論
學習回答問題
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
用組合模型來判斷證據
組合模型的組合
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
為了勝利
比賽之后:榮譽、嘉獎和崇拜
非對稱性IBM 人工智能
對的預測

第七章 用數字說話:挪威電信和美國合眾銀行工程師
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
 

本書旨在通過量化方法來預測人類的行為。人類在此方面的最初實踐是在第二次世界大戰時期。1940 年,「控制論之父」諾伯特•維納開始嘗試預測德國空軍飛行員的行為,目的是消滅這些納粹空中力量。其預測方法是,觀測德國飛機運動的軌跡,推測飛行員可能采取的機動規避動作,由此推斷飛機接下來所處的位置並用高射炮將其擊落。然而,維納只能推斷出飛機下一秒的飛行軌跡,要想精確炮擊飛機,必須預測飛機至少20 秒內的飛行軌跡。
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