大数据预测:告诉你:谁会点击、购买、撒谎或死去
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作者:
[【美】]埃里克·西格尔 著；
周大昕
译
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出版社:
中信出版集团
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ISBN:
9787508676630
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出版时间:
2017-08
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装帧:
其他
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开本:
32开
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作者:
[【美】]埃里克·西格尔 著；
周大昕
译
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出版社:
中信出版集团
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ISBN:
9787508676630
-
出版时间:
2017-08
售价
￥
16.80
2.9折
定价
￥58.00
品相
九品
上书时间2024-04-10
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商品描述：
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导语摘要
埃里克·西格尔著的《大数据预测(告诉你谁会点击购买撒谎或死去)(精)》旨在通过量化方法来预测人类的行为。作者在本书中所阐述的理念复杂精巧，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。书中包含大量实际案例和分析图表，笔触通俗诙谐，被誉为大数据的《魔鬼经济学》，全球被译为9种语言，被美国30多所大学作为教材。
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。
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
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
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
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
内容摘要
。。。
精彩内容
价值100万美元的无声革命当组织采用预测分析时，其意义不啻发动了一支庞大军队，只不过这是由“蚂蚁”组成的军队。这些“蚂蚁”会走上组织运营的各大前线，与消费者、学生或病人等服务对象直接接触。之后，这个“蚂蚁军团”会在预测结果的引导下改善数百个决策。这一过程可能并不是轰轰烈烈的，但用心观察其综合效果之后，会发现这些细小变化所产生的合力。每一个被改善的决策本身可能都显得无足轻重，但成千上万的决策合起来就大为不同。
2005年，某位客户让我想办法提高他网站的点击量，为此我把自己埋在了相关数据中，希望能找出办法帮助这位客户。这位客户希望其网页上的广告能获得更多的点击量。这关乎收入，广告的点击量越多，这位客户的收入就越高。这家网站在创办几年后已拥有数千万用户，用户数据大概有5000万条，这就是用来做预测的宝贵的原始材料库，而预测的对象竟然是：点击！
广告是媒体不可分割的部分，无论是纸媒、电视还是网络媒体都离不开广告。本杰明·富兰克林曾说，人生中不可避免的两样东西是死亡和税。如果他现在还活着，一定会加上第三样东西：广告。互联网巨头Google承认，广告是其最大的收入来源。Facebook也是如此。
但对于我要研究的这家网站来说，广告的功能略有不同，只要能预测用户的点击率，其潜在收益就会更大。这家网站提供搜索高校奖学金的服务，在美国所有准备上大学的高中生中，大约有1/3都是这家网站的用户。这虽是不显眼的细分市场，但对于许多大学和军校的招生工作人员来说，却是不容错过的网站。在该网站上，有一则大学招生广告很霸气，它自称是“美国创新型教育的领导者”，上面还附加了链接让用户点击。不难想象，一些提供学生贷款的机构也
选择在这家网站上投放广告，让报考学生没有财务上的后顾之忧。这些广告商为每次点击支付25美元。对于网站而言，如果一次点击就能换来这样丰厚的收入，那真是太棒了。此外，网站上的广告与网站主题紧密相关，而网站的用户也有很强的目的性，因此平均下来每100次点击就能产生5笔成功交易，这是令普通网站难以企及的业绩！因此，拥有这家网站的猎头公司从中获利颇丰。任何微小的改善都意味着总收入的显著提升。
但要想改善用户的广告选择却不是件容易的事。
网页切换时，用户面前可能会出现很多广告。最难的就是让用户点击最适合他们的广告链接。目前，网站根据各广告的平均点击率来排序，完全没有考虑用户的独特需求。因此，点击最多的广告总是摆在最显眼
的位置。这样的安排降低了广告与单个用户的匹配度，而且广告一旦被推到显眼的位置，就很难被替换下来，因为大量用户总是会不经意地点击最显眼处的链价值100万美元的无声革命当组织采用预测分析时，其意义不啻发动了一支庞大军队，只不过这是由“蚂蚁”组成的军队。这些“蚂蚁”会走上组织运营的各大前线，与消费者、学生或病人等服务对象直接接触。之后，这个“蚂蚁军团”会在预测结果的引导下改善数百个决策。这一过程可能并不是轰轰烈烈的，但用心观察其综合效果之后，会发现这些细小变化所产生的合力。每一个被改善的决策本身可能都显得无足轻重，但成千上万的决策合起来就大为不同。
2005年，某位客户让我想办法提高他网站的点击量，为此我把自己埋在了相关数据中，希望能找出办法帮助这位客户。这位客户希望其网页上的广告能获得更多的点击量。这关乎收入，广告的点击量越多，这位客户的收入就越高。这家网站在创办几年后已拥有数千万用户，用户数据大概有5000万条，这就是用来做预测的宝贵的原始材料库，而预测的对象竟然是：点击！
广告是媒体不可分割的部分，无论是纸媒、电视还是网络媒体都离不开广告。本杰明·富兰克林曾说，人生中不可避免的两样东西是死亡和税。如果他现在还活着，一定会加上第三样东西：广告。互联网巨头Google承认，广告是其最大的收入来源。Facebook也是如此。
但对于我要研究的这家网站来说，广告的功能略有不同，只要能预测用户的点击率，其潜在收益就会更大。这家网站提供搜索高校奖学金的服务，在美国所有准备上大学的高中生中，大约有1/3都是这家网站的用户。这虽是不显眼的细分市场，但对于许多大学和军校的招生工作人员来说，却是不容错过的网站。在该网站上，有一则大学招生广告很霸气，它自称是“美国创新型教育的领导者”，上面还附加了链接让用户点击。不难想象，一些提供学生贷款的机构也
选择在这家网站上投放广告，让报考学生没有财务上的后顾之忧。这些广告商为每次点击支付25美元。对于网站而言，如果一次点击就能换来这样丰厚的收入，那真是太棒了。此外，网站上的广告与网站主题紧密相关，而网站的用户也有很强的目的性，因此平均下来每100次点击就能产生5笔成功交易，这是令普通网站难以企及的业绩！因此，拥有这家网站的猎头公司从中获利颇丰。任何微小的改善都意味着总收入的显著提升。
但要想改善用户的广告选择却不是件容易的事。
网页切换时，用户面前可能会出现很多广告。最难的就是让用户点击最适合他们的广告链接。目前，网站根据各广告的平均点击率来排序，完全没有考虑用户的独特需求。因此，点击最多的广告总是摆在最显眼
的位置。这样的安排降低了广告与单个用户的匹配度，而且广告一旦被推到显眼的位置，就很难被替换下来，因为大量用户总是会不经意地点击最显眼处的链接。某些大学对每次点击都愿意支付高价，而且因为位置显眼，其广告链接的点击率也很高。因此，似乎没有理由用冷门的广告去替换主流广告，因为这样做很可能会失去唾手可得的收入。（P11-13）接。某些大学对每次点击都愿意支付高价，而且因为位置显眼，其广告链接的点击率也很高。因此，似乎没有理由用冷门的广告去替换主流广告，因为这样做很可能会失去唾手可得的收入。（P11-13）
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孔网啦啦啦啦啦纺织女工火锅店第三课
开播时间：09月02日 10:30
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