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預測分析時代:販賣未來:從生活、商業、政治到投資,數據如何在不確定的世界創造最大價值(二版)

預測分析時代:販賣未來:從生活、商業、政治到投資,數據如何在不確定的世界創造最大價值(二版)

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9789869644716
艾瑞克.席格
陳琇玲
大牌出版
2018年6月06日
160.00  元
HK$ 136
省下 $24
 
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ISBN:9789869644716
  • 叢書系列:NEXT
  • 規格:平裝 / 396頁 / 14.8 x 21 cm / 普通級
    NEXT


  • 商業理財 > 電子商務 > 網路行銷/趨勢商機











    ──販賣未來──

    21世紀潛藏最大商機與優勢的迷人科學

    預測技術正以你無法察覺的方式,

    全面影響每個人的日常體驗。



      「這是一本21世紀生活的使用說明書,指出預測分析幾乎是所有事物的核心,無論是在科學界、商業界、運動界,或者政治界。艾瑞克.席格是非常理想的嚮導。」──史蒂芬.貝克(Stephen Baker)



      「此書深入探討預測分析技術在商業上的各個領域,具批判性的眼光又兼顧實用性,閱讀起來充滿樂趣。」──傑弗里.摩爾(Geoffrey Moore)矽谷教父、高科技策略大師



      你發現網路上每個廣告越看越對味,這是怎麼回事?

      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?

      AMAZON、GOOGLE等熱門企業的成功銷售率,為何能不斷提升?

      行銷活動讓顧客反感至極,該怎麼處理?

      科技公司為何要預測員工是否會離職?

      歐巴馬競選團隊如何利用預測分析,拉攏搖擺選民?



      在數據為王的時裡,

      每個人從出生到死亡的一舉一動,都受到預測。

      如果你可以擺脫信念和成見,以數據資料取而代之

      那麼你將獲得十足的優勢!



      艾瑞克.席格曾任教於哥倫比亞大學,亦是預測分析世界大會創辦人。他囊括各種領域經驗來說明預測分析的概念,提供多項案例,從企業預測的動機、如何收集民間資料、運作到結果應用逐一剖析。同時也探討企業在個資管理及運用所面臨的道德問題與挑戰。席格點出,小預測會有大妙用!預測分析的目的是讓預測結果改變決策品質。許多企業組織靠著預測,成功改善服務品質、提高成效,增加利潤,同時省下成本。



      本書將告訴你,預測分析究竟在做什麼,這種預測方法為何符合直覺,不但效力強大還讓人歎為觀止。席格以深入淺出的方式,敘述預測分析的重要。書中不但穿插有趣的故事和圖解,文筆生動幽默,一般讀者也能看懂這項複雜高深的技術,探索預測的妙用,以此為基點,進一步創造更大的商機與優勢。



      「看見未來」的能力已然成為一項利器,預測分析就是商業智慧發展的方向。



      預測分析包羅萬象的領域已深入社會核心。無論是企業、政府、醫院或銀行等各種組織,為了推動服務,要做出幾百萬個運作決定。而預測就是指引這些決定的關鍵所在,也是改善大規模作業效率的絕佳手段。



      關於生活:當你的喜好成為商機……



      ◢ 奈飛公司(Netflix)出資一百萬美元徵選最頂尖的科學團隊,改善奈飛公司推薦系統的能力,以便預測符合顧客喜好的影片。

      ◢ 網站先行預測你可能點選的廣告,當你進入網頁時,馬上就能跳出那則廣告。事實上,利用這種做法能創造出數百萬美元的新財源!



      關於商業:精準預測只需比對手快一步、準一點



      ◢ 誰會離職?惠普知道!惠普科技算出哪些人有意求去,適時留住人才,降低員工流動率。

      ◢ 特易購利用預測,決定1億多張折價券的內容,使折價券兌換率增加3.6%。



      關於政治:超越搖擺選民,贏得選戰



      ◢ 歐巴馬競選團隊透過預測搖擺選民對於宣傳活動的好惡,成功說服更多選民支持歐巴馬。



      關於投資:讓風險變機會,賺錢的祕密都在這裡



      ◢ 美國大通銀行運用預測分析管理房貸風險,身價爆增,獲利增加6億美元。

      ◢ 華爾街券商AlphaGenius和英國倫敦Derwent Capital基金公司觀察人們在推特上的活動來追蹤趨勢,以此預測股市走勢,作為避險基金的交易依據。



      關於生老病死:你我都必須買單,更渴望提早知道。



      ◢ 美國前五大醫療保險公司預測年長保戶在未來18個月內過世的可能性,以便啟動臨終諮詢。

      ◢ 匹茲堡大學醫療中心預測病患30天內再次住院的風險,協助醫師決定是否讓病患出院。

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    推薦序 大多數天鵝是白的

    作者序 預測分析,現代人的超自然能力



    前言預測效應──千金難買早知道

    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!做預測不能光說不練

    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──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

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    推薦序



    大多數天鵝是白的




      這本書探討以量化資料預測人類行為,在各方面得到的應用成果。其實,早在二次大戰時,美軍就率先利用這種預測分析。1940年時,「模控學」(cybernetics)之父維納(Norbert Wiener)開始嘗試預測德國軍機的行蹤,目標是擊落德國軍機。他的方法是利用先前觀察取得的軍機移動資料,預測軍機可能的飛行路徑,考慮飛行員最可能採取的閃避方式,預測軍機接下來可能移動的位置,這樣就能把軍機擊落。可惜,維納只能預測軍機下一秒的動作,但是要擊落軍機,卻需要預測二十秒內的飛行路徑。



      不過,在席格這本書裡,你會知道許多預測工作其實相當成功。畢竟,從維納那個時代以來,電腦的處理速度突飛猛進,我們能收集的資料也越來越多。因此,銀行、零售業者、選戰活動、醫生和醫院、以及許多組織最近在預測特定人群行為時,全都獲得豐碩的成果。他們對預測分析投入心力,協助自己贏得顧客青睞、打贏選戰並戰勝疾病。



      依我所見(我想席格也這麼認為),整體來說,預測分析對人類是有利的。從健保、犯罪和恐怖主義這些方面來說,預測分析可以拯救性命;對廣告業來說,利用預測既能提高效率,也能落實環保(減少寄送直銷郵件和型錄的數量),同時不會浪費收件者的寶貴時間和關注心力。而對政界來說,重視這種科學方法的候選人,似乎都能在選戰中成為贏家(或許有些人不認同這種說法,但我認為預測分析確實對打贏選戰有幫助)。



      不過,就像席格在這本書裡開宗明義地指出,這些方法也可能用在一些不好的地方。席格對此坦率直言,讓我十分欽佩,他引述電影《蜘蛛人》中的一句台詞:「權力越強,責任越大。」換言之,身為社會的一分子,我們在使用預測模型時必須審慎小心,在應用方面有些禁忌要列入考量,不能為了一己之私就犧牲他人的權益。跟其他強效技術或破壞性創新一樣,預測分析基本上跟道德無關,能用來為善,也能用來作惡。不過,為了避免預測分析被拿來做壞事,了解這個方法究竟能做什麼,當然再重要不過。如果繼續看下去,你就會知道預測分析的效力有多強大。



      這本書的探討重點就是預測分析,預測分析不但是一種分析類型,也是最有趣、最重要的分析類型。我不認為我們需要更多只講敘述性分析(descriptive analytics)的書籍,因為那種分析只描述過去,沒有針對事件起因提出任何見解。我常把自己的論述比喻成第三種分析,也就是規範分析(prescriptive analytics),這種分析告訴使用者,透過控制實驗或最適化要做什麼。不過,這類量化方法不像預測分析這樣廣受採用。



      這本書及其所依據的構想跟塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb)的研究,剛好形成很好的對比。塔雷伯在《黑天鵝效應》和其他著作中提出的論點是,由於隨機性和複雜事件本身的不可預測性,讓人們為預測所做的努力注定徒勞無功。塔雷伯說得沒錯,有些事件是無法預測的黑天鵝;但事實上,大多數人類行為都有跡可尋,既固定又可以預測。席格在這本書裡提出許多成功預測的實例,都提醒我們這項事實——大多數天鵝是白的。



      席格也抗拒目前對「大數據」風潮的推崇,雖然他在書中提及的一些實例確實屬於這一類,也就是資料龐大又缺乏結構,很難用傳統那種關係資料庫加以管理。但是,預測分析的重點不是資料數量大小或控制難易程度,重點是拿資料來做什麼用途。我自己就發現「大數據通常用途少」,許多實際拿大數據做分析的人,只是拿數據設計一些引人注目的視覺分析,這樣做他們就很滿意了。相較之下,這樣做當然不像設計預測模型那樣有價值。



      席格這本書以深入淺出的方式,敘述預測分析的重要,讓一般讀者都能看懂這項複雜高深的技術。書中不但穿插有趣的故事和圖解,還以生動的文筆,讓一般讀者能輕鬆閱讀。就算數學讓你很傷腦筋,你也該看看這本好書,因為在這個數據為王的時代裡,每個人(包括你在內)從出生到死亡的一舉一動,都受到預測。而且很可能的情況是,大多數人在職場上會更加需要考慮預測模型,或用預測模型進行評估,並依據預測模型的結果採取行動。



      簡單講,我們生活在凡事講究預測的社會裡,要在這種社會出人頭地的上策就是,了解預測模型的目標、技術和限制。而且,要做到這一點的速效方式很簡單,那就是趕快把這本書好好看完。


    湯瑪斯.戴文波特(Thomas H. Davenport)

    哈佛大學商學院訪問教授

    國際分析學院(International Institute for Analytics)共同創辦人




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