大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊 中信齣版社 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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齣版社： 中信齣版社

ISBN：9787508644608

商品編碼：25334120162

品牌：中信齣版（Citic Press）

齣版時間：2014-04-01

書名：大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊

定價：58.00元

作者：[美] 埃裏剋·西格爾 

譯者： 周昕

齣版日期：2014年4月

頁碼：296頁

裝幀：精裝

開本：16

ISBN:9787508644608

大數據時代下，作為其核心應用，預測已經在各個領域得到廣泛應用，未來預測分析必定會成為所有領域的關鍵技術。
《大數據預測》作者埃裏剋·西格爾博士為預測分析領域的專傢，在《大數據預測》一書中，他結閤預測分析的應用實例，對其進行瞭深入、細緻且全麵的解讀。
關於預測，你想知道什麼？
預測到底是什麼？
預測是如何做到的？
預測可以被應用到哪些領域？
預測已經在哪些領域得到應用？
預測會對個人的隱私造成危害嗎？
哪些事情是不可預測的？
預測的未來會是什麼樣的？
預測對你的生活有什麼影響？
我們的世界會因為預測變成什麼樣？
以上以及其他所有預測的相關內容，《大數據預測》都會告訴你。

   2020年的一天，在你驅車前往公司的路上，導航係統通過預測交通流量，會自動幫你選擇一條最閤適的交通路綫；車內推薦係統會根據你的飲食習慣預測你可能會喜歡吃什麼，並推薦沿途的早餐店；你的電子社交助理已經為你自動選擇瞭你可能感興趣的社交網信息；當車內係統預測到你駕車有些分心時，座椅會自動震動進行提醒……
    以上這些情景不是科幻大片獨有的，它們有的已經或會在未來的某一天成為現實。而這一切所倚靠的就是預測分析技術。
    大數據時代下，作為其核心，預測分析已在商業和社會中得到廣泛應用。隨著越來越多的數據被記錄和整理，未來預測分析必定會成為所有領域的關鍵技術。
    作為預測分析領域的專傢，埃裏剋?西格爾博士深諳預測分析界已經實現和正在發生的事情、麵臨的問題和將來可能的前景。在《大數據預測》一書中，他結閤預測分析的應用實例，對其進行瞭深入、細緻且全麵的解讀。
    關於預測分析，你想瞭解的全部，你的生活以及這個世界會因為預測分析改變到什麼程度，《大數據預測》都會告訴你。

序 言
前 言
導 論

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：迂迴和拖延
運行過程中
基本要素是：觀察
行動就是決策
危險的啓動
呼叫休斯敦，我們有麻煩瞭
能做到的小模型
休斯敦，發射
熱情的科學傢
讓預測走入內心

第二章 權力越大，責任越大：惠普、目標超市和警察會窺探你的秘密
目標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送的東西
法律與秩序：政策、政治和監管
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：我不乾瞭！
洞見：辭職背後的因素
危險品
領先者不必辭職
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
偏見的輪迴
好的預測，壞的預測
力量源泉

第三章 數據效應：彩虹之後的饕餮
數據情感和情感數據
預測博客中的情緒
焦慮指數
將情緒可視化
要把錢投到正確的地方
靈感與汗水
在數據裏尋寶
一切都數據化
把所有艙門都封死：信息太多瞭
壞的大灰狼
彩虹之末
預測之汁
遙遠、奇特和驚人的洞察力
關係並不意味著因果
情感的因果關係
一圖勝韆言
驗證情感和被驗證的情感
偶遇與創新
來自博客圈的投資建議
金錢讓世界轉動
將所有內容都放在一起

第四章 學習的機器：大通銀行對房産抵押風險的預測分析
男孩與銀行的相遇
銀行麵臨著風險
預測抵禦風險
風險業務
學習機器
創建機器學習
從負麵經驗中學習
機器學習是如何運作的
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-迴歸決策樹
搖錢樹
迴歸--為何顯微鏡無法觀察到宇宙碰撞
後續

第五章 集團效應：Netflix、眾包以及增壓預測
非正式火箭科學傢
黑馬
思想外包：集思廣益
眾包如星火燎原
生於憂患
聯閤國
元學習
兩個預測模型的組閤
好戲在後頭
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
在理解問題之後就要迴答
終極知識源泉
人工智能悖論
學習迴答問題
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
用組閤模型來判斷證據
組閤模型的組閤
機器學習使語言處理成為可能
自信但不自負
需要速度
雙麵危險--“沃森”會贏嗎？
《危險邊緣》的惶恐
為瞭勝利
比賽之後：榮譽、嘉奬和崇拜
非對稱性IBM人工智能
對的預測

第七章 用數字說話：挪威電信和美國閤眾銀行工程師
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

埃裏剋·西格爾，博士。Prediction Impact, Inc.董事長，發起成立世界預測分析大會，並擔任主席；《預測分析時報》執行編輯；哥倫比亞大學前計算機科學教授。

序言
   本書旨在通過量化方法來預測人類的行為。人類在此方麵的最初實踐是在第二次世界大戰時期。1940年，“控製論之父”諾伯特·維納（Norbert Wiener）便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，維納隻能推斷齣飛機下一秒的運動軌跡，要想精確炮擊飛機，必須預測飛機至少20秒的運行軌跡。
   在埃裏剋·西格爾的書中，讀者將看到許多預測案例，這些案例與維納預測德國飛機的案例相比要精準許多。與“二戰”時期相比，目前計算機的運算性能有瞭極大的提升，數據的豐富程度也非維納之時可比。因此，銀行、零售商、政治團體、醫院以及其他眾多機構，都在通過計算機數據處理來預測某些特定人群的行為，進而實現贏取客戶、贏得選舉或治愈疾病的最終目標。
   在本人看來，這些預測行為是有益於人類發展的。在疾病治療、打擊犯罪以及反恐等領域，預測能挽救生命；在商業廣告領域，預測能讓廣告定位更加精準，從而達到保護森林（減少無效紙質廣告和宣傳冊的發放）、節省受眾的時間和精力的目的；在政治領域，那些相信科學預測方法的政治候選人會擁有更大的勝算。
   然而，正如西格爾在本書開篇中坦誠指齣的那樣，這些方法也可能産生問題。西格爾引述瞭電影《蜘蛛俠》中的颱詞“力量越大，責任越大”來說明這一點。其引申意義是，人類必須謹慎運用預測模型，否則其效用和益處就會大打摺扣。與其他重要發明或革命性創新成果相似，預測分析本身並無是非對錯之分，但作為工具，它卻會帶來或善或惡的後果。要想避免預測分析的不正當應用，我們首先必須知曉預測分析究竟能做什麼，隨著對本書閱讀的深入，相信讀者會對此問題形成自己的見解。
   本書的重點是預測分析，這是諸多分析方法中的一種，是最有趣味和最重要的分析方法。在我看來，純粹的描述性分析已經過時瞭，因為它記錄的是過去發生的事情，無法真正說明這些事情為何會發生。此外，我也經常在自己的書裏提到第三種分析方法，即規範性分析，也就是通過實驗監測或定嚮優化來告訴人們應該怎麼做。但這些數理分析方法的應用範圍較預測分析要小許多。
    本書內容及其背後的思想與納西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim NicholasTaleb）的思想恰恰相反。塔勒布在其《黑天鵝》等書中提到，由於世界充滿著偶然性且復雜事物的發展總是具有內在的不可預測性，因此預測行為注定會有失誤。毫無疑問，塔勒布的話是有道理的，世界上總會有不可預測的“黑天鵝事件”，但我們認為，大部分人類行為都具有慣常性和可預測性。西格爾在本書中所給齣的大量成功預測的案例錶明，世界上大部分天鵝都是白色的。
    同時，西格爾也在試圖避免陷入“大數據”的陳詞濫調。盡管書中的某些案例具有“大數據”分析的特徵，即數據量龐雜無序且難以用傳統關係數據庫進行分析，但預測分析的關鍵點不在於數據的規模或繁復程度，而在於其如何對待或取捨數據。我認為，通常，“大數據不過是小算術”，某些大數據實踐者所做的不過是用宏大數據來裝點門麵。因此，其價值與真正的預測模型相比，自然有雲泥之彆。
   西格爾在本書中所闡述的是復雜精巧的理念，但其行文卻淺顯易懂，無論讀者是否熟悉數理分析，都可讀懂本書。書中包含瞭大量的實際案例和分析圖錶，並用通俗詼諧的筆觸剖析預測分析。即便是非數理分析專業人士，也應該好好閱讀本書，因為在現實生活中，任何人的行為都免不瞭成為他人分析和預測的對象。此外，隨著信息社會的發展，非數理分析專業人士也必然要在實踐中學習預測模型、評估模型效果並根據預測模型的結果采取適當的行動。
   總而言之，我們所處的是講究預測的社會。要想在這樣的社會中生存發展，最好的方法就是去理解預測的目標、方法以及限製，要想做到這一點，最好的方法莫過於閱讀本書。

……

未來，大數據會變得越來越重要，其核心應用預測也會成為互聯網行業以及産業變革的重要力量，我們很有必要對數據預測及其分析方法進行全麵且深入的瞭解。在這一點上，《大數據預測》是本很好的讀物，適閤大數據所有相關行業的人閱讀。
——360公司董事長  周鴻禕

我對不確定性懷有畏懼之心，但科學技術的發展尤其是大數據時代的來臨以及數據加工技術的進步，使人類行為可預測成為可能。我想，20年後，我們是不是會利用數據也就是預測的方法，去框定一個人的行為，或者說，我們的世界會因為預測技術改變到什麼程度？讀完這本《大數據預測》，基本就能找到答案瞭。
——資深媒體人《羅輯思維》主講人 羅振宇

本書是21世紀生活的使用說明手冊。利用大數據進行預測幾乎成為所有領域的關鍵，不管是科技、商業、財經、運動，還是政治。而埃裏剋·西格爾正是我們最理想的嚮導。
——斯蒂芬·貝剋 ，《數字迷宮與終極風險》作者

本書有趣、有益、細膩入微，西格爾進行瞭深入探究，並讓科學變得激動人心。
——雷伊德·加尼，奧巴馬2012年美國大選團隊首席數據科學傢

書名：《數據驅動的未來：洞察、決策與創新之路》 作者：[此處填寫作者姓名] 齣版社：[此處填寫齣版社名稱] --- 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄過去的工具，而是驅動未來變革的核心引擎。本書深入探討瞭如何駕馭海量數據，將其轉化為可執行的洞察力，從而在商業、科技乃至個人生活的方方麵麵做齣更明智、更具前瞻性的決策。《數據驅動的未來：洞察、決策與創新之路》不僅僅是一本技術手冊，更是一部關於思維範式的轉變指南，旨在幫助讀者構建一個以數據為中心的工作和生活體係。 本書的結構精心設計，從宏觀的數據戰略規劃，到微觀的技術實現路徑，層層遞進，確保讀者能夠全麵理解數據驅動的完整生態。 第一部分：構建數據思維的基石 開篇聚焦於“數據思維”（Data Mindset）的塑造。我們首先需要理解，數據本身是中性的，其價值在於我們如何提問、如何解讀。本部分詳細闡述瞭從“憑感覺”到“靠數據”的思維轉換過程。 第一章：從信息過載到關鍵洞察：數據素養的再定義。 探討瞭在信息洪流中辨識噪音與信號的能力。強調“數據素養”不僅僅是理解圖錶，更重要的是提齣正確的問題（What if? Why now?）。我們將剖析常見的認知偏差（Cognitive Biases）如何扭麯數據的真實含義，並介紹消除這些偏差的實用框架。 第二章：數據戰略的藍圖：連接業務目標與數據資産。 成功的數字化轉型始於清晰的戰略。本章引導讀者繪製從頂層業務目標到底層數據采集、存儲、治理的完整藍圖。重點分析瞭“數據資産化”的流程，包括數據價值鏈的識彆、關鍵績效指標（KPIs）與數據指標（Metrics）的精準映射，確保每一次數據投入都能帶來可衡量的業務迴報。我們討論瞭建立中央數據治理機構（Data Governance）的重要性，以及如何平衡數據開放性與安全性。 第三章：數據的生命周期管理：從采集到銷毀的責任。 詳細介紹瞭現代數據管道（Data Pipeline）的構建要素。這包括對流式數據（Streaming Data）與批處理數據（Batch Processing）的特性對比，對物聯網（IoT）和傳感器數據的實時處理挑戰，以及數據質量（Data Quality）的持續監控機製。本章特彆強調瞭數據沿襲（Data Lineage）的記錄，確保決策者能夠追溯任何一個數據點的源頭，增強信任度。 第二部分：核心技術與分析範式 在奠定思維基礎後，本書轉入對驅動現代分析的核心技術和方法的深入剖析。我們力求平衡理論深度與實際應用的可操作性。 第四章：駕馭大規模存儲與計算：現代數據架構的選擇。 本章對比瞭傳統關係型數據庫、數據倉庫（Data Warehouse）、數據湖（Data Lake）以及新興的數據湖倉一體（Lakehouse）架構的優劣。著重分析瞭雲計算平颱（如AWS, Azure, GCP）提供的彈性計算資源如何改變瞭數據基礎設施的成本結構和部署速度。探討瞭NoSQL數據庫在處理非結構化數據時的獨特優勢。 第五章：揭示隱藏的模式：高級分析技術入門。 本部分是技術核心。我們不再停留在描述性分析（Descriptive Analytics）的層麵，而是深入探索預測性（Predictive）和規範性（Prescriptive）分析。詳細闡述瞭迴歸分析、時間序列模型在趨勢預測中的應用。對於機器學習，本書提供瞭一個非代碼導嚮的框架，解釋瞭監督學習、無監督學習和強化學習的工作原理及其在市場細分、風險評估中的實際案例。特彆關注瞭模型的可解釋性（Explainable AI, XAI），強調透明度在商業決策中的必要性。 第六章：實時決策引擎：流處理與邊緣計算。 隨著業務對時效性要求的提高，實時分析變得至關重要。本章聚焦於Apache Kafka, Flink等技術在處理高吞吐量、低延遲數據流中的角色。探討瞭“邊緣計算”（Edge Computing）如何將部分數據處理能力下沉到數據源頭，減少網絡延遲，這在自動駕駛、工業自動化場景中尤為關鍵。 第三部分：數據驅動的創新與倫理邊界 數據分析的終極目標是驅動有意義的創新和負責任的行動。本書的最後一部分著眼於應用落地、跨職能協作以及數據治理的道德維度。 第七章：可視化的力量：從數據到敘事（Data Storytelling）。 優秀的數據分析如果沒有有效的傳達方式，價值便會大打摺扣。本章教授如何設計信息層次清晰、視覺衝擊力強的儀錶闆（Dashboards）。重點在於“敘事”——如何構建一個引人入勝的數據故事，引導受眾從“這是什麼”過渡到“我們應該做什麼”。討論瞭避免誤導性可視化的設計原則。 第八章：跨職能的協同：數據科學團隊的構建與運營。 數據分析不應孤立存在。本章探討瞭數據科學傢、數據工程師、業務分析師和領域專傢之間如何高效協作。介紹敏捷數據開發（Agile Data Development）的實踐，以及如何建立“數據産品”思維，將分析結果封裝成易於使用的工具或服務，嵌入到業務流程的“最後一英裏”。 第九章：算法時代的責任：數據隱私、偏見與公平性。 隨著算法權力的增強，倫理考量變得不可或缺。本章深入探討瞭數據隱私法規（如GDPR, CCPA）對數據使用帶來的約束。分析瞭訓練數據中固有的偏見如何被放大並固化在決策模型中，導緻不公平的結果。提供瞭審計模型偏見、實施“設計即隱私”（Privacy by Design）策略的實用框架，確保數據驅動的創新是可持續且閤乎社會期待的。 --- 讀者對象： 本書麵嚮企業高管、數據分析師、技術決策者、産品經理，以及任何希望將數據洞察融入其專業領域，實現效率飛躍和戰略升級的專業人士。它提供瞭一個全麵、深入且實用的框架，指導讀者在復雜多變的數據環境中，自信地開創屬於自己的數據驅動未來。通過閱讀本書，您將學會如何將數據轉化為清晰的行動指南，把握住下一個時代機遇。

評分☆☆☆☆☆

剛在書店裏看到一本很有意思的書，名字叫《大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊》。這本書的書名就像是一個充滿誘惑的謎語，一下子就勾起瞭我的閱讀欲望。我是一個對人類行為和社會現象非常好奇的人，而大數據，這個看似抽象的概念，似乎提供瞭一種全新的視角來理解這些復雜的問題。當書中提到“點擊”和“購買”時，我立刻聯想到自己日常在網絡上的各種活動，總是覺得自己的行為模式似乎被某種看不見的力量所影響，而這本書也許能揭示其中運作的機製。更讓我感到震撼的是，“死去”和“撒謊”這兩個詞，它們觸及瞭生命的本質和人性的隱秘角落。我很好奇，大數據究竟是如何能夠滲透到如此私密和重要的領域，又會帶來怎樣的思考和解讀？這本書由中信齣版社齣版，這讓我對它的品質有瞭初步的信心。我期待這本書能不僅僅是技術的介紹，更能引發我對大數據倫理、隱私以及未來社會發展方嚮的深刻反思，為我提供一個不同於以往的觀察世界的角度。

評分☆☆☆☆☆

老實說，初次看到這本書的書名，我並沒有立刻産生購買的衝動。原因很簡單，我總覺得“大數據”這個詞本身就帶著一股冰冷、不近人情的氣息，似乎離我的日常生活有些遙遠。然而，經過朋友的幾次推薦，我開始重新審視這本書。《大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊》，這幾個副標題中的“點擊”和“購買”確實與我們日常上網購物的體驗息息相關，這讓我覺得它可能並非隻是高深的理論堆砌。我設想，這本書也許會用生動的案例，來解釋大數據是如何在我們不經意間影響著我們的消費決策，甚至是如何通過分析我們的瀏覽習慣，來“猜透”我們的喜好。而“死去”和“撒謊”這兩個詞，則讓這本書的神秘感和吸引力陡增。我很好奇，數據分析真的能夠觸及如此敏感和私密的話題嗎？作者會從哪些角度去闡述，又是如何運用數據來探討這些難以捉摸的人類行為？雖然我對於“大數據”這個概念並沒有深厚的背景知識，但如果這本書能夠用通俗易懂的語言，結閤實際應用，來揭示大數據在預測我們行為方麵的能力，那將是一次非常具有啓發性的閱讀體驗。中信齣版社的名字也讓我對其內容質量有瞭初步的信心，期待它能帶來一些不同尋常的洞見。

評分☆☆☆☆☆

最近在書店裏駐足，目光被一本特彆的書吸引瞭——《大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊》。這本書的名字，實在是太有衝擊力瞭，讓人忍不住想一探究竟。我並不是一個技術專傢，對“大數據”這個詞的理解也僅限於碎片化的信息，但這本書的標題卻像一把鑰匙，打開瞭我對這個領域的好奇心。特彆是“點擊”和“購買”，這兩個詞匯直接與我們的網絡生活息息相關，我一直很好奇，究竟是什麼樣的機製在驅動著我們每一次的點擊，以及最終的購買行為。這本書會不會揭示那些隱藏在算法背後的商業策略？而“死去”和“撒謊”，這兩個詞則更讓我感到一絲緊張，又帶著強烈的好奇。在信息如此發達的今天，是否真的可以通過大數據來預知某些生命的走嚮，或者揭露人性的復雜之處？這聽起來像是科幻小說裏的情節，卻被放在瞭“大數據預測”的語境下，讓我不禁思考其科學性和可行性。中信齣版社的背書，也讓我對這本書的深度和可靠性有瞭更高的期待，希望它能夠為我帶來一些關於大數據應用的全新視角，而不是簡單地羅列一些枯燥的技術術語。

評分☆☆☆☆☆

最近偶然間翻到一本讓我眼前一亮的書，雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅是書名就足夠勾起我對它的極大興趣。《大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊》——光是這幾個關鍵詞，就足以讓我腦海中浮現齣無數的可能性。想象一下，在信息爆炸的時代，我們每天都在被海量的數據包圍，而這本書似乎承諾要揭示隱藏在這些數據背後的奧秘，幫助我們理解這些冰冷的數字如何映射齣我們生活的方方麵麵，甚至預測我們看似隨機的行為。 “點擊”和“購買”已經是我們司空見慣的互聯網行為，但我好奇的是，這本書會如何剖析這些行為背後的驅動力，是否能教會我們識彆那些真正有價值的信息，而不是被算法推送所裹挾。而“死去”和“撒謊”，這兩個詞則帶著一絲令人不安的神秘感，卻也正是最吸引我的地方。在一個大數據時代，疾病的早期預警，甚至是一些不為人知的秘密，是否也能通過數據分析而窺探一二？這不僅僅是技術層麵的探討，更像是對人性、對生命軌跡的一種全新的審視。這本書的齣版社中信齣版社，也給我一種值得信賴的感覺，他們齣版的許多書籍都具有深度和廣度，所以我對這本書的品質充滿瞭期待。我迫不及待地想翻開它，看看它究竟能為我打開一扇怎樣認識世界的新窗口。

評分☆☆☆☆☆

我最近對科技類書籍産生瞭濃厚的興趣，在瀏覽書架時，《大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、死去或撒謊》這本書的書名，立刻抓住瞭我的眼球。它所提齣的預測能力，涵蓋瞭從日常的上網行為到更為深刻的人生軌跡，這種跨度之大，令人不禁想要瞭解其背後的邏輯。我一直在思考，在我們每一次的“點擊”和“購買”背後，究竟隱藏著多少數據信息，而這些信息又是如何被解讀，以至於能夠預測我們的偏好和意圖。這本書似乎提供瞭一個深入瞭解這些機製的窗口，讓我能夠更好地理解數字世界是如何塑造我們的行為。而“死去”和“撒謊”這兩個詞，則將這本書的探討範圍推嚮瞭更為復雜和敏感的領域。在個體層麵，數據分析是否能夠觸及生命的終點，或者揭示那些隱藏在言語和行為之下的真相？這聽起來既令人著迷，又帶有一絲科技的冷峻。作為一本由中信齣版社齣版的書籍，我對其內容的嚴謹性和專業性抱有很高的期望，相信它能夠提供一個全麵而深刻的視角，來探討大數據預測的邊界和可能性。