Описание
"Предиктивная аналитика: Сила предсказания, кто кликнет, купит, солжет или умрет" Эрика Сигела предлагает всестороннее, но доступное введение в область предиктивной аналитики, также известной как машинное обучение. Книга развенчивает мифы о том, как компьютеры учатся на данных для прогнозирования будущего поведения человека, влияя на такие отрасли, как финансы, здравоохранение, маркетинг и правоохранительная деятельность.
Сигел объясняет, что предиктивная аналитика — это не о совершенном предсказании, а о присвоении вероятностей будущим событиям, что приводит к миллионам более эффективных решений. Книга освещает многочисленные примеры из реальной жизни, иллюстрируя, как организации используют данные для предвидения таких действий, как клики клиентов, покупки, потенциальное мошенничество или даже результаты лечения. Она охватывает, как такие компании, как Chase Bank, прогнозируют риск по ипотеке, как Target выявляет беременных клиенток, и как АНБ использует машинное обучение для борьбы с терроризмом.
Книга предназначена для широкой аудитории, служа введением для тех, кто только начинает знакомиться с предметом, и предлагая обновленные тематические исследования и передовые методы для тех, кто уже знаком с этой областью. Она подчеркивает, что данные, часто являющиеся побочным продуктом рутинных задач, являются важнейшим ресурсом, который питает предиктивные модели. Понимая эти принципы, читатели могут лучше осмыслить вездесущую науку, которая постоянно формирует их повседневную жизнь, будь то в качестве потребителей или объектов предиктивных систем.
"Предиктивная аналитика" углубляется в "как" этих прогнозов, делая науку понятной без необходимости глубоких технических знаний. Она исследует силу и потенциальные опасности этой технологии, побуждая читателей разобраться в ее влиянии. Книга представлена как пересмотренное и обновленное издание, гарантирующее, что ее содержание отражает текущие достижения в этой области. Она подходит для людей, стремящихся понять стратегические последствия прогнозирования на основе данных и его роль в современных процессах принятия решений.
О книге
Объясняет принципы предиктивной аналитики и машинного обучения.
Предоставляет многочисленные примеры из реальной жизни из различных отраслей.
Иллюстрирует, как данные используются для прогнозирования человеческого поведения.
Охватывает применение в управлении рисками, продажах, здравоохранении и других областях.
Предлагает ценные сведения как для начинающих, так и для тех, кто обладает некоторыми техническими знаниями.
Обсуждает силу и потенциальные опасности предиктивных технологий.
Подчеркивает роль данных как ключевого ресурса для прогнозирования.
Содержит обновленные методы и передовые примеры.
Объясняет, как компьютеры учатся на данных для прогнозирования будущих событий.
Обсуждает влияние предиктивной аналитики на повседневную жизнь.
Для кого эта книга
- Прогнозирование поведения клиентов
- Управление рисками
- Аналитика в здравоохранении
- Оптимизация маркетинга
- Борьба с преступностью
- Прогнозирование выборов
- Обнаружение спама
- Оптимизация социальных сетей
