作者簡介
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。
譯者簡介
陳琇玲 Joyce Chen
美國密蘇里大學工管碩士,曾任嶺東科技大學講師、行政院國科會助理研究員、Alcatel Telecom主任稽核師。榮獲100年全國模範勞工,現專事翻譯,重要譯作包括:《歐巴馬勇往直前》、《贏家:教你摸透詭譎市場的投資心理學》、《非典型力量》、《藝術精神》、《畫家之眼》、《畫出心中所見》等。
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