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内容简介
Amazon 商業分類 No.1 在數據為王的時代裡， 每個人從出生到死亡的一舉一動， 都受到預測。 過去，資料的分析探勘運用，頂多是讓你可以回首來時路，告訴你去過哪裡； 現在，透過預測分析則是前瞻的，告訴你該往哪裡走，這是一個美麗新世界、新創企業的寶藏。──富比士雜誌
艾瑞克．席格 博士Eric Siegel 曾任哥倫比亞大學教授，為預測分析世界大會（Predictive Analytics World）及文本分析世界大會（Text Analytics World）創辦人，亦為《預測分析時報》（Predictive Analytics Times）執行編輯。席格讓預測分析變得容易理解也令人著迷，他擔任教授時，就以寓教於樂的方式授課。現為知名演說家、教育家及預測分析領域的翹楚。
目录
推薦序 大多數天鵝是白的 作者序 預測分析究竟在做什麼？ 前言 預測效應 預測人類行為，如何讓我們對付風險、強化健保制度、提高打擊犯罪的效益，並讓銷售額激增？為什麼企業要做好預測，就要肯學？差勁的預測怎麼會變得寶貴無比？組織為什麼要預測你什麼時候會死？ Chapter 1 起而行吧！要預測就要採取行動 要將預測模型實際應用需要多少膽識？這樣做有什麼好處？推動預測分析，表示要依據預測採取行動，把從資料中學到和發現的事情實際應用。許多組織都如此大膽躍進——畢竟，不做，就永遠不可能成功。 Chapter 2 權力越強，責任越大──惠普科技、塔吉特百貨和警方如何推斷你的祕密 我們如何在不侵犯隱私的情況下善用預測機器，預先得知誰會辭職、誰會懷孕和誰會犯罪？公民自由出現危機了嗎？為什麼某家知名壽險公司要預測保戶的壽命？利用電腦偵測詐騙，機器智能如何在它的腦袋裡解讀「詐騙」這個詞的意思？ Chapter 3 資料效應──資料多不見得有用 我們忙著處理多到數不清的資料，但是這麼多原始資料能告訴我們多少寶貴資訊？我們真的能利用這些原始資料做預測嗎？現有資料可以揭露平民百姓的集體情緒嗎？如果可以，我們在網路上發洩情緒的聊天話題，跟景氣好壞有什麼關係？ Chapter 4 有學習能力的機器──大通銀行如何預測房貸風險 哪種風險型態最不容易被察覺到？預測如何將風險轉變成機會？為何各行各業都必須向保險公司學習？我們如何放心信任機器的預測？為什麼預測無法避免全球金融危機？ Chapter 5 集成效應──奈飛公司、群眾外包和速效預測 把預測分析委由群眾外包──外包給一般大眾──企業把本身的策略、資料和研究發現公諸於世。這種做法怎麼可能協助企業跟同業競爭？預測分析的哪項創新關鍵是透過群眾外包的協助而開發出來的？集成模型預測的精準度一定會複雜到讓人難以招架嗎？或是有巧妙的解決方法可循？非人類群體也有智慧可言嗎？ Chapter 6 IBM電腦華生挑戰益智問答節目 挑戰益智問答節目《危險邊緣》的IBM超級電腦華生，究竟是怎樣運作的？為什麼這部超級電腦需要預測模型才能回答問題？讓這部超級電腦有如此超高績效的祕訣是什麼？拿iPhone的Siri跟其相比如何？為什麼對電腦來說，人類語言是如此艱鉅的挑戰？人工智慧有發展的可能嗎？ Chapter 7 數字最具說服力──歐巴馬選戰如何精心設計，創造影響力 為什麼有些行銷活動讓顧客反感至極？美國總統大選證明數字最具說服力，所有企業該從總統選戰中學到什麼？投票率預測如何在2012年總統大選幫助歐巴馬連任？怎樣能減少醫療事故，讓醫生不會不小心害死病患？謎語：有些狀況經常發生在你身上，但你無法察覺到，甚至事後都不確定它們是否發生過，想想看那些狀況可以事先預測嗎？ 後記 預測2020年第一個上班日，這十件事情已然成真…… 附錄 A. 預測的五大效應 B. 預測分析的二十一個應用 C. 預測人物群像 謝辭 預測分析147個實例
