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　　「这是一本21世纪生活的使用说明书，指出预测分析几乎是所有事物的核心，无论是在科学界、商业界、运动界，或者政治界。艾瑞克．席格是非常理想的向导。」──史蒂芬．贝克(Stephen Baker)

　　「此书深入探讨预测分析技术在商业上的各个领域，具批判性的眼光又兼顾实用性，阅读起来充满乐趣。」──杰弗里．摩尔(Geoffrey Moore)硅谷教父、高科技策略大师

　　你发现网路上每个广告越看越对味，这是怎么回事？
　　我们在网路上发洩情绪的聊天话题，跟景气好坏有什么关系？
　　AMAZON、GOOGLE等热门企业的成功销售率，为何能不断提升？
　　行销活动让顾客反感至极，该怎么处理？
　　科技公司为何要预测员工是否会离职？
　　欧巴马竞选团队如何利用预测分析，拉拢摇摆选民？

　　在数据为王的时里，
　　每个人从出生到死亡的一举一动，都受到预测。
　　如果你可以摆脱信念和成见，以数据资料取而代之
　　那么你将获得十足的优势！

　　艾瑞克．席格曾任教于哥伦比亚大学，亦是预测分析世界大会创办人。他囊括各种领域经验来说明预测分析的概念，提供多项案例，从企业预测的动机、如何收集民间资料、运作到结果应用逐一剖析。同时也探讨企业在个资管理及运用所面临的道德问题与挑战。席格点出，小预测会有大妙用！预测分析的目的是让预测结果改变决策品质。许多企业组织靠着预测，成功改善服务品质、提高成效，增加利润，同时省下成本。

　　本书将告诉你，预测分析究竟在做什么，这种预测方法为何符合直觉，不但效力强大还让人叹为观止。席格以深入浅出的方式，叙述预测分析的重要。书中不但穿插有趣的故事和图解，文笔生动幽默，一般读者也能看懂这项复杂高深的技术，探索预测的妙用，以此为基点，进一步创造更大的商机与优势。

　　「看见未来」的能力已然成为一项利器，预测分析就是商业智慧发展的方向。

　　预测分析包罗万象的领域已深入社会核心。无论是企业、政府、医院或银行等各种组织，为了推动服务，要做出几百万个运作决定。而预测就是指引这些决定的关键所在，也是改善大规模作业效率的绝佳手段。

　　关于生活：当你的喜好成为商机……

　　◢ 奈飞公司（Netflix）出资一百万美元征选最顶尖的科学团队，改善奈飞公司推荐系统的能力，以便预测符合顾客喜好的影片。
　　◢ 网站先行预测你可能点选的广告，当你进入网页时，马上就能跳出那则广告。事实上，利用这种做法能创造出数百万美元的新财源！

　　关于商业：精准预测只需比对手快一步、准一点

　　◢ 谁会离职？惠普知道！惠普科技算出哪些人有意求去，适时留住人才，降低员工流动率。
　　◢ 特易购利用预测，决定1亿多张折价券的内容，使折价券兑换率增加3.6%。

　　关于政治：超越摇摆选民，赢得选战

　　◢ 欧巴马竞选团队透过预测摇摆选民对于宣传活动的好恶，成功说服更多选民支持欧巴马。

　　关于投资：让风险变机会，赚钱的祕密都在这里

　　◢ 美国大通银行运用预测分析管理房贷风险，身价爆增，获利增加6亿美元。
　　◢ 华尔街券商AlphaGenius和英国伦敦Derwent Capital基金公司观察人们在推特上的活动来追踪趋势，以此预测股市走势，作为避险基金的交易依据。

　　关于生老病死：你我都必须买单，更渴望提早知道。

　　◢ 美国前五大医疗保险公司预测年长保户在未来18个月内过世的可能性，以便启动临终谘询。
　　◢ 匹兹堡大学医疗中心预测病患30天内再次住院的风险，协助医师决定是否让病患出院。
 

作者简介

艾瑞克．席格 博士Eric Siegel

　　曾任哥伦比亚大学教授，为预测分析世界大会（Predictive Analytics World）及文本分析世界大会（Text Analytics World）创办人，亦为《预测分析时报》（Predictive Analytics Times）执行编辑。席格让预测分析变得容易理解也令人着迷，他担任教授时，就以寓教于乐的方式授课。现为知名演说家、教育家及预测分析领域的翘楚。

译者简介

陈琇玲 Joyce Chen

　　美国密苏里大学工管硕士，曾任岭东科技大学讲师、行政院国科会助理研究员、Alcatel Telecom主任稽核师。荣获100年全国模范劳工，现专事翻译，重要译作包括：《欧巴马勇往直前》、《赢家：教你摸透诡谲市场的投资心理学》、《非典型力量》、《艺术精神》、《画家之眼》、《画出心中所见》等。
 

推荐序 大多数天鹅是白的
作者序 预测分析，现代人的超自然能力

前言预测效应──千金难买早知道
预测人类行为，如何让我们对付风险、强化健保制度、提高打击犯罪的效益，并让销售额激增？为什么企业要做好预测，就要肯学？差劲的预测怎么会变得宝贵无比？组织为什么要预测你什么时候会死？

Chapter 1 起而行吧！做预测不能光说不练
要将预测模型实际应用需要多少胆识？这样做有什么好处？推动预测分析，表示要依据预测採取行动，把从资料中学到和发现的事情实际应用。许多组织都如此大胆跃进——毕竟，不做，就永远不可能成功。

Chapter 2惠普科技、塔吉特百货和警方如何推断你的祕密
我们如何在不侵犯隐私的情况下善用预测机器，预先得知谁会辞职、谁会怀孕和谁会犯罪？公民自由出现危机了吗？为什么某家知名寿险公司要预测保户的寿命？利用电脑侦测诈骗，机器智能如何在它的脑袋里解读「诈骗」这个词的意思？　
　
Chapter 3 资料效应──多不见得有用
我们忙着处理多到数不清的资料，但是这么多原始资料能告诉我们多少宝贵资讯？我们真的能利用这些原始资料做预测吗？现有资料可以揭露平民百姓的集体情绪吗？如果可以，我们在网路上发洩情绪的聊天话题，跟景气好坏有什么关系？

Chapter 4 有学习能力的机器──大通银行如何预测房贷风险
哪种风险型态最不容易被察觉到？预测如何将风险转变成机会？为何各行各业都必须向保险公司学习？我们如何放心信任机器的预测？为什么预测无法避免全球金融危机？

Chapter 5 集成效应──奈飞公司、群众外包和速效预测
把预测分析委由群众外包──外包给一般大众──企业把本身的策略、资料和研究发现公诸于世。这种做法怎么可能协助企业跟同业竞争？预测分析的哪项创新关键是透过群众外包的协助而开发出来的？集成模型预测的精准度一定会复杂到让人难以招架吗？或是有巧妙的解决方法可循？非人类群体也有智慧可言吗？

Chapter 6  IBM电脑华生挑战益智问答节目
挑战益智问答节目《危险边缘》的IBM超级电脑华生，究竟是怎样运作的？为什么这部超级电脑需要预测模型才能回答问题？让这部超级电脑有如此超高绩效的祕诀是什么？拿iPhone的Siri跟其相比如何？为什么对电脑来说，人类语言是如此艰鉅的挑战？人工智慧有发展的可能吗？

Chapter 7 数字最具说服力──欧巴马选战如何精心设计，创造影响力
为什么有些行销活动让顾客反感至极？美国总统大选证明数字最具说服力，所有企业该从总统选战中学到什么？投票率预测如何在2012年总统大选帮助欧巴马连任？怎样能减少医疗事故，让医生不会不小心害死病患？谜语：有些状况经常发生在你身上，但你无法察觉到，甚至事后都不确定它们是否发生过，想想看那些状况可以事先预测吗？

后记
预测2020年第一个上班日，这十件事情已然成真……

附录
A. 预测的五大效应
B. 预测分析的二十一个应用
C. 预测人物群像

谢辞
预测分析147个实例
 

Chapter 2
惠普科技、塔吉特百货和警方如何推断你的祕密

我们如何在不侵犯隐私的情况下善用预测机器，预先得知谁会辞职、谁会怀孕和谁会犯罪？公民自由出现危机了吗？为什么某家知名寿险公司要预测保户的寿命？利用电脑侦测诈骗，机器智能如何在它的脑袋里解读「诈骗」这个词的意思？

要是你打算离职，但你没有跟任何人说，老板却知情了，会怎么样？如果你是惠普科技全球超过三十三万名员工的其中一位，你跟同事们其实都被老板用「离职风险」分数逐一标记。这个简单的数字预言你离职的可能性。身为惠普科技的员工，你很可能不知道公司这样做，等看完本章的详细说明，你可能会很生气。

惠普科技运用预测分析掌握内部动静

2011年时，惠普科技的两名杰出科学家破天荒以数学方式，详细检查惠普在全球超过三十三万名员工对公司的忠诚度。哈尔德（Gitali Halder）和德伊（Anindya Dey）开发预测模型，找出所有员工的「离职风险」，风险越高就表示离职机率越高。

留住员工是保护任何组织的关键，毕竟组织的关键特质就是成员组成的团体。惠普创办人制定的五大信念准则之一就是：「唯有内部团结合作，我们才能达到共同目标。」员工各自贡献所长，彼此相辅相成，学习如何共事。一旦有优秀员工要离职，都会对内部士气造成打击。管理员工流动率就是所有企业要面临的重大挑战。举例来说，另一家多国企业就设法降低巴塞隆纳客服中心人员的流动率。很多人夏天到巴塞隆纳这个美丽城市旅游，顺便到客服中心兼差，但是夏天一过这些人就突然递出辞呈，拍拍屁股走人。要是公司可以在应征时，事先把这种人排除掉，就能降低员工流动率。

以惠普的例子来说，该公司利用预测分析调查内部员工的行为，这并非常见的顾客行为预测，而是如同为了锁定该挽留哪些顾客，而预测哪些顾客最可能求去，惠普为了留住员工，也预测哪些员工最可能离职。不管是预测有异心的顾客或员工，这种做法就像是找出船只的漏洞，赶紧把洞补好，不让船沉。

预测分析的应用：留住员工

1.要预测什么：哪些员工会离职。

2.要做什么用： 主管依据预测审慎了解下属的意向。这个例子不是以预测结果让电脑自行做出决策，而是利用预测结果，协助主管做出决策。

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预测分析时代：贩卖未来：从生活、商业、政治到投资，数据如何在不确定的世界创造最大价值（二版） 电子书 下载 mobi epub pdf txt 2025

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