令人著迷的，有趣的……—— 《西雅圖郵訊報(bào)》
全書充滿了生動(dòng)的例子……——《金融時(shí)報(bào)》
作為大數(shù)據(jù)的核心應(yīng)用，預(yù)測正在繁榮發(fā)展。它改寫了行業(yè)，驅(qū)動(dòng)世界向前。潮流引領(lǐng)者比如大通銀行、臉譜網(wǎng)、谷歌、HP、IBM、Match.com、網(wǎng)飛公司、優(yōu)步等正借助大數(shù)據(jù)的力量對人類的行為進(jìn)行預(yù)測——其中也包括你的。公司、政府、執(zhí)法機(jī)關(guān)、醫(yī)院和高校正利用來自預(yù)測的力量，預(yù)測你否會(huì)點(diǎn)擊、購買、撒謊或者死去。
為什么要對人類的行為進(jìn)行預(yù)測？我們有充分的理由：預(yù)測人類行為，可以戰(zhàn)勝危機(jī)、促進(jìn)銷售、提升醫(yī)療保健、簡化生產(chǎn)流程、攔截垃圾信息、優(yōu)化社交網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化打擊犯罪，以及贏得選舉，等等。
預(yù)測由世界上有效、豐富的非自然資源——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。作為人們各種日常及社會(huì)活動(dòng)的副產(chǎn)品，數(shù)據(jù)正在被不斷被記錄和整理，并日漸成為一座金礦。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，正不斷釋放數(shù)據(jù)的能量。 令人著迷的， 有趣的……—— 《西雅圖郵訊報(bào)》
全書充滿了生動(dòng)的例子……——《金融時(shí)報(bào)》
作為大數(shù)據(jù)的核心應(yīng)用，預(yù)測正在繁榮發(fā)展。它改寫了行業(yè)，驅(qū)動(dòng)世界向前。潮流引領(lǐng)者比如大通銀行、臉譜網(wǎng)、谷歌、HP、IBM、Match.com、網(wǎng)飛公司、優(yōu)步等正借助大數(shù)據(jù)的力量對人類的行為進(jìn)行預(yù)測——其中也包括你的。公司、政府、執(zhí)法機(jī)關(guān)、醫(yī)院和高校正利用來自預(yù)測的力量，預(yù)測你否會(huì)點(diǎn)擊、購買、撒謊或者死去。
為什么要對人類的行為進(jìn)行預(yù)測？我們有充分的理由：預(yù)測人類行為，可以戰(zhàn)勝危機(jī)、促進(jìn)銷售、提升醫(yī)療保健、簡化生產(chǎn)流程、攔截垃圾信息、優(yōu)化社交網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化打擊犯罪，以及贏得選舉，等等。
預(yù)測由世界上有效、豐富的非自然資源——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。作為人們各種日常及社會(huì)活動(dòng)的副產(chǎn)品，數(shù)據(jù)正在被不斷被記錄和整理，并日漸成為一座金礦。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，正不斷釋放數(shù)據(jù)的能量。
在這本內(nèi)容豐富、有趣的書中，預(yù)測分析專家埃里克•西格爾解讀了預(yù)測是如何工作和影響我們每個(gè)人的。它不僅是一本技術(shù)實(shí)踐指導(dǎo)手冊，更通過提供新的研究案例以及前沿技術(shù)，幫助普通讀者和專業(yè)人士更好地了解大數(shù)據(jù)預(yù)測。
!! “得到”創(chuàng)始人羅振宇、360公司創(chuàng)始人周鴻祎理性推薦，了解大數(shù)據(jù)預(yù)測必讀書目；
!!獲獎(jiǎng)作品，全球翻譯為9種語言，美國30多所大學(xué)選為課堂教材；
!!預(yù)測分析頂ji專家生動(dòng)有趣解說數(shù)據(jù)與預(yù)測技術(shù)，本書是了解預(yù)測技術(shù)不容錯(cuò)過的實(shí)踐指導(dǎo)手冊，修訂版增加zui新企業(yè)研究案例；
!!一點(diǎn)預(yù)測，無限可能。預(yù)測連接過去與未來，預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用貫穿商業(yè)、政界、醫(yī)療、高校和執(zhí)法系統(tǒng)。身處預(yù)測繁榮發(fā)展的時(shí)代，想知道我們的世界會(huì)因?yàn)轭A(yù)測變成什么樣子，來讀《大數(shù)據(jù)預(yù)測》。
埃里克 西格爾， 博士, Predictive Analytics World創(chuàng)始人，《預(yù)測時(shí)報(bào)》( The Predictive Analytics Times)主編，前哥倫比亞大學(xué)教授，預(yù)測分析領(lǐng)域知名演講人、教育家和領(lǐng)導(dǎo)者。
序言
前言 預(yù)測分析的職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
導(dǎo)論 預(yù)測效應(yīng)
及時(shí)章升空！預(yù)測開始發(fā)威
開始實(shí)踐
人人愛預(yù)言，雖然不
防護(hù)預(yù)測
價(jià)值100 萬美元的無聲革命
個(gè)性化的危險(xiǎn)
預(yù)測分析程序的安裝：迂回和拖延
運(yùn)行過程中
基本要素：觀察
序 言
前 言 預(yù)測分析的職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
導(dǎo) 論 預(yù)測效應(yīng)
及時(shí)章 升空！預(yù)測開始發(fā)威
開始實(shí)踐
人人愛預(yù)言，雖然不
防護(hù)預(yù)測
價(jià)值100 萬美元的無聲革命
個(gè)性化的危險(xiǎn)
預(yù)測分析程序的安裝：迂回和拖延
運(yùn)行過程中
基本要素：觀察
行動(dòng)就是決策
危險(xiǎn)的啟動(dòng)
呼叫休斯敦，我們有麻煩了
能做到的小模型
休斯敦，發(fā)射
熱情的科學(xué)家
讓預(yù)測走入內(nèi)心
第二章 權(quán)力越大，責(zé)任越大：惠普、Target超市、警察和美國國家安全局會(huì)窺探你的秘密
Target 超市的預(yù)測及其預(yù)測目標(biāo)
意味深長的停頓
我的15 分鐘
曝光于聚光燈下
你無法禁錮那些可傳輸?shù)臇|西
法律與秩序：政策和數(shù)據(jù)監(jiān)管
數(shù)據(jù)之戰(zhàn)
數(shù)據(jù)挖掘并不是“攫取”數(shù)據(jù)
惠普自我學(xué)習(xí)
洞悉員工還是侵犯隱私
辭職風(fēng)險(xiǎn)：我不干了！
洞見：辭職背后的因素
危險(xiǎn)品
辭職風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的價(jià)值
預(yù)測犯罪，提前杜絕犯罪
數(shù)據(jù)犯罪和犯罪數(shù)據(jù)
無法測量的機(jī)器風(fēng)險(xiǎn)
偏見的輪回
好的預(yù)測 壞的預(yù)測
第三章 數(shù)據(jù)效應(yīng)：彩虹之后的饕餮
焦慮指數(shù)
將情緒可視化
在數(shù)據(jù)里尋寶
一切都數(shù)據(jù)化
把所有艙門都封死：信息太多了
誰的數(shù)據(jù)會(huì)成為你的囊中之物？
彩虹之末
預(yù)測之汁
遙遠(yuǎn)、奇特和驚人的洞察力
有關(guān)系，并不意味著是因果關(guān)系
第四章 學(xué)習(xí)的機(jī)器：大通銀行對房產(chǎn)抵押風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測分析
男孩與銀行的相遇
銀行面臨著風(fēng)險(xiǎn)
預(yù)測抵御風(fēng)險(xiǎn)
風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)
學(xué)習(xí)機(jī)器
創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)
從負(fù)面經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)
機(jī)器如何學(xué)習(xí)
你可以決定決策樹的規(guī)模
計(jì)算機(jī)，為自己編程吧
學(xué)吧，寶貝
越大越好
過度學(xué)習(xí)：假設(shè)太多
歸納之謎
機(jī)器學(xué)習(xí)的藝術(shù)和科學(xué)
感覺真實(shí)：測試數(shù)據(jù)
去粗取精是藝術(shù)
在大通銀行應(yīng)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(xù)
第五章 集團(tuán)效應(yīng)：Netflix、眾包以及增壓預(yù)測
業(yè)余火箭科學(xué)家
黑馬
思想外包：集思廣益
眾包如星火燎原
生于憂患
聯(lián)合國
元學(xué)習(xí)
兩個(gè)預(yù)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(fā)威
泛化悖論：過猶不及
挑戰(zhàn)極限
第六章 “沃森”和《危險(xiǎn)邊緣》節(jié)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(shí)終極源泉
人工智能悖論
學(xué)習(xí)回答問題
學(xué)人走路，學(xué)人說話
更好的捕鼠器
應(yīng)答機(jī)器
投機(jī)取巧的《危險(xiǎn)邊緣》
從證據(jù)中尋找答案
基礎(chǔ)知識(shí)，親愛的“沃森”
證據(jù)如山
用組合模型來判斷證據(jù)
組合模型的組合
機(jī)器學(xué)習(xí)使自然語言處理成為可能
自信但不自負(fù)
需要速度
雙重危險(xiǎn)—“沃森”會(huì)贏嗎？
《危險(xiǎn)邊緣》的惶恐
為了勝利
比賽之后：榮譽(yù)、嘉獎(jiǎng)和崇拜
非對稱性IBM 人工智能
對的預(yù)測
第七章 用數(shù)字說話：挪威電信和美國合眾銀行工程師
如何通過預(yù)測來施加影響
攪拌吧，用力攪拌
沉睡的狗
要預(yù)測新的內(nèi)容
眼睛看不到
預(yù)測說服
具有說服性的選擇
商業(yè)刺激和商業(yè)反饋
定量人性
量子人性—他是否可被影響？
通過上提模型預(yù)測影響力
銀行業(yè)對影響力的運(yùn)用
預(yù)測錯(cuò)誤之事
響應(yīng)上提模型
上提模型的原理
上提模型如何發(fā)揮作用
說服效應(yīng)
不同行業(yè)的影響
讓移動(dòng)客戶不移動(dòng)
結(jié) 語
價(jià)值100 萬美元的無聲革命
當(dāng)組織采用預(yù)測分析時(shí)，其意義不啻發(fā)動(dòng)了一支龐大軍隊(duì)，只不過這是由“螞蟻”組成的軍隊(duì)。這些“螞蟻”會(huì)走上組織運(yùn)營的各大前線，與消費(fèi)者、學(xué)生或病人等服務(wù)對象直接接觸。之后，這個(gè)“螞蟻軍團(tuán)”會(huì)在預(yù)測結(jié)果的引導(dǎo)下改善數(shù)百個(gè)決策。這一過程可能并不是轟轟烈烈的，但用心觀察其綜合效果之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)這些細(xì)小變化所產(chǎn)生的合力。每一個(gè)被改善的決策本身可能都顯得無足輕重，但成千上萬的決策合起來就大為不同。2005 年，某位客戶讓我想辦法提高他網(wǎng)站的點(diǎn)擊量，為此我把自己埋在了相關(guān)數(shù)據(jù)中，希望能找出辦法幫助這位客戶。這位客戶希望其網(wǎng)頁上的廣告能獲得更多的點(diǎn)擊量。這關(guān)乎收入，廣告的點(diǎn)擊量越多，這位客戶的收入就越高。這家網(wǎng)站在創(chuàng)辦幾年后已擁有數(shù)千萬用戶，用戶數(shù)據(jù)大概有5000 萬條，這就是用來做預(yù)測的寶貴的原始材料庫，而預(yù)測的對象竟然是：點(diǎn)擊！
廣告是媒體不可分割的部分，無論是紙媒、電視還是網(wǎng)絡(luò)媒體都離不開廣告。本杰明•富蘭克林曾說，人生中不可避免的兩樣?xùn)|西是死亡和稅。如果他現(xiàn)在還活著，一定會(huì)加上第三樣?xùn)|西：廣告?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭Google 承認(rèn)，廣告是其較大的收入來源。Facebook也是如此。
但對于我要研究的這家網(wǎng)站來說，廣告的功能略有不同，只要能預(yù)測用戶的點(diǎn)擊率，其潛在收益就會(huì)更大。這家網(wǎng)站提供搜索高校獎(jiǎng)學(xué)金的服務(wù)，在美國所有準(zhǔn)備上大學(xué)的高中生中，大約有1/3 都是這家網(wǎng)站的用戶。這雖是不顯眼的細(xì)分市場，但對于許多大學(xué)和軍校的招生工作人員來說，卻是不容錯(cuò)過的網(wǎng)站。在該網(wǎng)站上，有一則大學(xué)招生廣告很霸氣，它自稱是“美國創(chuàng)新型教育的領(lǐng)導(dǎo)者”，上面還附加了鏈接讓用戶點(diǎn)擊。不難想象，一些提供學(xué)生貸款的機(jī)構(gòu)也選擇在這家網(wǎng)站上投放廣告，讓報(bào)考學(xué)生沒有財(cái)務(wù)上的后顧之憂。這些廣告商為每次點(diǎn)擊支付25 美元。對于網(wǎng)站而言，如果一次點(diǎn)擊就能換來這樣豐厚的收入，那真是太棒了。此外，網(wǎng)站上的廣告與網(wǎng)站主題緊密相關(guān)，而網(wǎng)站的用戶也有很強(qiáng)的目的性，因此平均下來每100 次點(diǎn)擊就能產(chǎn)生5 筆成功交易，這是令普通網(wǎng)站難以企及的業(yè)績！因此，擁有這家網(wǎng)站的獵頭公司從中獲利頗豐。任何微小的改善都意味著總收入的顯著提升。
但要想改善用戶的廣告選擇卻不是件容易的事。網(wǎng)頁切換時(shí)，用戶面前可能會(huì)出現(xiàn)很多廣告。最難的就是讓用戶點(diǎn)擊最適合他們的廣告鏈接。目前，網(wǎng)站根據(jù)各廣告的平均點(diǎn)擊率來排序，沒有考慮用戶的獨(dú)特需求。因此，點(diǎn)擊最多的廣告總是擺在最顯眼的位置。這樣的安排降低了廣告與單個(gè)用戶的匹配度，而且廣告一旦被推到顯眼的位置，就很難被替換下來，因?yàn)榇罅坑脩艨偸菚?huì)不經(jīng)意地點(diǎn)擊最顯眼處的鏈接。某些大學(xué)對每次點(diǎn)擊都愿意支付高價(jià)，而且因?yàn)槲恢蔑@眼，其廣告鏈接的點(diǎn)擊率也很高。因此，似乎沒有理由用冷門的廣告去替換主流廣告，因?yàn)檫@樣做很可能會(huì)失去唾手可得的收入。
價(jià)值100 萬美元的無聲革命
當(dāng)組織采用預(yù)測分析時(shí)，其意義不啻發(fā)動(dòng)了一支龐大軍隊(duì)，只不過這是由“螞蟻”組成的軍隊(duì)。這些“螞蟻”會(huì)走上組織運(yùn)營的各大前線，與消費(fèi)者、學(xué)生或病人等服務(wù)對象直接接觸。之后，這個(gè)“螞蟻軍團(tuán)”會(huì)在預(yù)測結(jié)果的引導(dǎo)下改善數(shù)百個(gè)決策。這一過程可能并不是轟轟烈烈的，但用心觀察其綜合效果之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)這些細(xì)小變化所產(chǎn)生的合力。每一個(gè)被改善的決策本身可能都顯得無足輕重，但成千上萬的決策合起來就大為不同。2005 年，某位客戶讓我想辦法提高他網(wǎng)站的點(diǎn)擊量，為此我把自己埋在了相關(guān)數(shù)據(jù)中，希望能找出辦法幫助這位客戶。這位客戶希望其網(wǎng)頁上的廣告能獲得更多的點(diǎn)擊量。這關(guān)乎收入，廣告的點(diǎn)擊量越多，這位客戶的收入就越高。這家網(wǎng)站在創(chuàng)辦幾年后已擁有數(shù)千萬用戶，用戶數(shù)據(jù)大概有5000 萬條，這就是用來做預(yù)測的寶貴的原始材料庫，而預(yù)測的對象竟然是：點(diǎn)擊！
廣告是媒體不可分割的部分，無論是紙媒、電視還是網(wǎng)絡(luò)媒體都離不開廣告。本杰明•富蘭克林曾說，人生中不可避免的兩樣?xùn)|西是死亡和稅。如果他現(xiàn)在還活著，一定會(huì)加上第三樣?xùn)|西：廣告。互聯(lián)網(wǎng)巨頭Google 承認(rèn)，廣告是其較大的收入來源。Facebook也是如此 。
但對于我要研究的這家網(wǎng)站來說，廣告的功能略有不同，只要能預(yù)測用戶的點(diǎn)擊率，其潛在收益就會(huì)更大。這家網(wǎng)站提供搜索高校獎(jiǎng)學(xué)金的服務(wù)，在美國所有準(zhǔn)備上大學(xué)的高中生中，大約有1/3 都是這家網(wǎng)站的用戶。這雖是不顯眼的細(xì)分市場，但對于許多大學(xué)和軍校的招生工作人員來說，卻是不容錯(cuò)過的網(wǎng)站。在該網(wǎng)站上，有一則大學(xué)招生廣告很霸氣，它自稱是“美國創(chuàng)新型教育的領(lǐng)導(dǎo)者”，上面還附加了鏈接讓用戶點(diǎn)擊。不難想象，一些提供學(xué)生貸款的機(jī)構(gòu)也選擇在這家網(wǎng)站上投放廣告，讓報(bào)考學(xué)生沒有財(cái)務(wù)上的后顧之憂。這些廣告商為每次點(diǎn)擊支付25 美元。對于網(wǎng)站而言，如果一次點(diǎn)擊就能換來這樣豐厚的收入，那真是太棒了。此外，網(wǎng)站上的廣告與網(wǎng)站主題緊密相關(guān)，而網(wǎng)站的用戶也有很強(qiáng)的目的性，因此平均下來每100 次點(diǎn)擊就能產(chǎn)生5 筆成功交易，這是令普通網(wǎng)站難以企及的業(yè)績！因此，擁有這家網(wǎng)站的獵頭公司從中獲利頗豐。任何微小的改善都意味著總收入的顯著提升。
但要想改善用戶的廣告選擇卻不是件容易的事。網(wǎng)頁切換時(shí)，用戶面前可能會(huì)出現(xiàn)很多廣告。最難的就是讓用戶點(diǎn)擊最適合他們的廣告鏈接。目前，網(wǎng)站根據(jù)各廣告的平均點(diǎn)擊率來排序，沒有考慮用戶的獨(dú)特需求。因此，點(diǎn)擊最多的廣告總是擺在最顯眼的位置。這樣的安排降低了廣告與單個(gè)用戶的匹配度，而且廣告一旦被推到顯眼的位置，就很難被替換下來，因?yàn)榇罅坑脩艨偸菚?huì)不經(jīng)意地點(diǎn)擊最顯眼處的鏈接。某些大學(xué)對每次點(diǎn)擊都愿意支付高價(jià)，而且因?yàn)槲恢蔑@眼，其廣告鏈接的點(diǎn)擊率也很高。因此，似乎沒有理由用冷門的廣告去替換主流廣告，因?yàn)檫@樣做很可能會(huì)失去唾手可得的收入。
未來，大數(shù)據(jù)會(huì)變得越來越重要，其核心應(yīng)用預(yù)測也會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及產(chǎn)業(yè)變革的重要力量，我們很有必要對數(shù)據(jù)預(yù)測及其分析方法進(jìn)行且深入的了解。在這一點(diǎn)上，《大數(shù)據(jù)預(yù)測》是本很好的讀物，適合大數(shù)據(jù)所有相關(guān)行業(yè)的人閱讀。
——周鴻祎 360公司創(chuàng)始人、董事長兼CEO，奇酷CEO和知名天使投資人
我對不確定性懷有敬畏之心，但科學(xué)技術(shù)的發(fā)展尤其是大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨以及數(shù)據(jù)加工技術(shù)的進(jìn)步，使人類行為可預(yù)測成為可能。我想，20年后，我們是不是會(huì)利用數(shù)據(jù)也就是預(yù)測的方法，去框定一個(gè)人的行為，或者說，我們的世界會(huì)因?yàn)轭A(yù)測技術(shù)改變到什么程度？讀完這本《大數(shù)據(jù)預(yù)測》，基本就能找到答案了。
——羅振宇 得到App創(chuàng)始人 未來，大數(shù)據(jù)會(huì)變得越來越重要，其核心應(yīng)用預(yù)測也會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以及產(chǎn)業(yè)變革的重要力量，我們很有必要對數(shù)據(jù)預(yù)測及其分析方法進(jìn)行且深入的了解。在這一點(diǎn)上，《大數(shù)據(jù)預(yù)測》是本很好的讀物，適合大數(shù)據(jù)所有相關(guān)行業(yè)的人閱讀。
——周鴻祎 360公司創(chuàng)始人、董事長兼CEO，奇酷CEO和知名天使投資人
我對不確定性懷有敬畏之心，但科學(xué)技術(shù)的發(fā)展尤其是大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨以及數(shù)據(jù)加工技術(shù)的進(jìn)步，使人類行為可預(yù)測成為可能。我想，20年后，我們是不是會(huì)利用數(shù)據(jù)也就是預(yù)測的方法，去框定一個(gè)人的行為，或者說，我們的世界會(huì)因?yàn)轭A(yù)測技術(shù)改變到什么程度？讀完這本《大數(shù)據(jù)預(yù)測》，基本就能找到答案了。
——羅振宇 得到App創(chuàng)始人
關(guān)于大數(shù)據(jù)的《魔鬼經(jīng)濟(jì)學(xué)》 。
——斯坦•克雷辛格 Advertising.com創(chuàng)始執(zhí)行人
本書是21世紀(jì)生活的使用說明手冊。利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測幾乎成為所有領(lǐng)域的關(guān)機(jī)鍵，不管是科技、商業(yè)、財(cái)經(jīng)、運(yùn)動(dòng)，還是政治。而埃里克•西格爾正是我們理想的向?qū)А?/p>
——斯蒂芬•貝克 《數(shù)字迷宮與終極風(fēng)險(xiǎn)》作者
本書有趣、有益、細(xì)膩入微，西格爾進(jìn)行了深入探究，并讓科學(xué)變得激動(dòng)人心。
——雷伊德•加尼 奧巴馬2012年美國大選團(tuán)隊(duì)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家
商業(yè)、政界以及醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的《點(diǎn)球成金》。
——吉姆•斯特恩 eMetrics Summit創(chuàng)始人，Digital Analytics Association主席
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