360公司董事长周鸿祎、《罗辑思维》主讲人罗振宇郑重推荐
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最合适的交通路线;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。
序 言
前 言
导 论
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
终极知识源泉
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
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