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預測分析時代:讓數據告訴你、誰會買、誰說謊、誰會離職、誰會死!
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周年慶\外版精選,非看不可

內容簡介

◆Amazon 商業分類 No.1 在數據為王的時代裡, 每個人從出生到死亡的一舉一動, 都受到預測。 「過去,資料的分析探勘運用,頂多是讓你可以回首來時路,告訴你去過哪裡; 現在,透過預測分析則是前瞻的,告訴你該往哪裡走,這是一個美麗新世界、新創企業的寶藏。」 ——富比士雜誌 「預測分析已然展開......現在你一定要知道,為何廣告商與雇主對你瞭若指掌。」 ——CNN財經 在預測分析時代,利用蒐羅的資訊,可以有效提昇決策品質,達到「共好」…… 但也可能觸發全民公敵的疑慮。——英國金融時報 原來如此,廠商是這樣得知我們的秘密。——紐約時報 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? 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? 真正權力來自於掌握未來,企業正運用預測技術掌握未來、影響你的日常體驗。包括賣場給的折扣、臉書的朋友推薦、交友網站的智慧配對、服飾的流行款式、信用卡遲繳、是否懷孕、是否會離職……這些全部都能預測。但企業組織如何得知你的祕密?又如何運用這些資料? 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,預測分析的目的是讓預測結果改變決策品質。小預測會有大妙用,許多企業組織靠著小預測,成功改善服務品質、增加成效,同時省下成本: 精準預測?其實,你只需比對手快一步、準一點—— 直銷業者藉由預測顧客反應,寄送目錄。一百萬份的顧客名單中,他們找出回應率比一般高3%的顧客,針對他們寄送目錄,雖然行銷對象少了四分之一,卻節省了四分之三的成本。 你是不是覺得網路上的廣告,越來越對味兒了—— 透過收集消費者在網上點擊、搜尋的關鍵字資料,網路業者再精心搭配所需的廣告,讓瀏覽者點擊廣告訊息的機會大增。 讓風險變機會,銀行獲利增加US$6億的祕密—— 借款人提早還清房貸,會讓銀行利息收益減少;延遲繳款更對銀行不利。兩種情況對銀行來說都是風險。因此大通銀行透過預測分析,正確找出74%這類房貸個案,及早因應是否將房貸案件轉賣給其他銀行。因為這項專案成功,大通銀行身價爆增。 顧客折價卷用得多,賣場就賺得多—— 你在商店結帳櫃台會拿到什麼折價券,都經過業者精算。全球第三大零售業者特易購,從消費紀錄預測顧客會使用哪些折價券,藉此決定分店1億多張折價券的內容,使折價券兌換率增加3.6%。 超越搖擺選民,贏得選戰—— 歐巴馬競選團隊透過預測分析,找出哪些選民比較容易說服、哪些選民對競選活動反感。他們集中分析幾百萬名搖擺選民,找出誰適合接洽、拜票。事實證明這種做法比傳統搶攻特定族群的效果更好,成功說服更多選民支持歐巴馬。 別胡亂攪動一池春水,好客戶可能因此跑了—— 電信業者通知顧客續約,可能造成反效果,變成提醒顧客可以換別家業者。挪威電信因此預測顧客的反應,找出有怨言的顧客並小心避開,以免一接到通知就解約。或是向有機會說服的顧客提供優惠宣傳,讓顧客流失率降低36%、宣傳活動投資報酬率增加11倍、宣傳活動成本減少40%。 時間永遠不夠?轉向目標學習,提高學習成效—— 對學校來說,透過分析考試結果,調整教學時間配置與方式;學生也可透過分析預測策略調整複習、作業練習的時間。 預防重於治療—— 利用預測分析技術,及早警告潛在病患罹患糖尿病、心血管疾病、氣喘等慢性病的機率,有效降低公共醫療開支。 現在起,勝負的關鍵就在於預測分析的能力。預測分析就是商業智慧發展的方向。遊戲規則早已改變,而你身在其中。閱讀本書,可以讓我們了解世界進步到哪,還會往哪個方向邁進。 【名家推薦】 「這是關於商業、政府機構及醫療照護的《魔球》。」 ——吉姆.史戴(Jim Sterne)(數碼分析協會主席) 「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) 「能增廣見聞、充滿娛樂性且細緻入微。席格跳脫媒體炒作,讓科學變得更有意思。」 ——雷依德.加尼(Rayid Ghani)(2012美國總統歐巴馬競選團隊首席數據分析師) 「《精準預測》作者席佛在撲克牌及政治上的運用之外,《預測分析時代》囊括其他所有方面。這是一本全面談論預測分析的好書,非科技宅也能輕鬆閱讀。」 ——大衛.林韋柏(David Leinweber)(《華爾街狂人》(Nerds on Wallstreet: Math, Machines and Wired Markets)作者) 「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)(美國《商業週刊》作家、《當我們變成一堆數字》作者)

目錄

推薦序 大多數天鵝是白的 作者序 預測分析究竟在做什麼? 前言 預測效應 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!要預測就要採取行動 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 權力越強,責任越大──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──資料多不見得有用 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

序跋

作者序 預測分析究竟在做什麼?
  昨日已逝,明日是謎,珍惜當下,盡力而為。   每當我跟別人說我做哪一行時,對方總會用奇怪的表情看著我。這就是從事預測這一行會遭遇的職業傷害。   資訊時代因為一項明顯疏漏而蒙受其害。這樣講可能會讓許多人跌破眼鏡,我們現在主動地記錄世上發生的每件事,那還會有什麼事被我們漏掉?以前人們撰寫史書記載重要事件,現在科技進步,利用電腦系統就能保存個人的每次點擊項目、付款記錄、通話清單、破產資料、犯罪記錄和病歷。有了這些資料,你認為熱愛數據者就算沒被寵壞,也應該感到滿足。   但是在這浩瀚無垠的資訊裡,卻沒有包括一項最寶貴的資訊,那就是:還沒有發生的事。   大家都渴望獲得預見未來的能力,我們都對預測相當著迷。我們膜拜號稱有預測能力的女神,我們花大錢去算命,我們注意星座運勢也喜歡占星學,就連吃飯時也不忘來片幸運餅乾,看看籤詩的運勢預測。   但是,許多熱中靈媒和算命的人卻唾棄科學。講到科學,他們的本能反應就是:「討厭!」科學不是太難懂,就是太無趣。許多人甚至相信,就本質來說,如果沒有超自然能力的支援,根本不可能做任何預測。   我喜歡的喜劇影集《靈異妙探》就是以此為主題,主角是觀察力過人的偵探——堪稱是當代講究數據的福爾摩斯。他觀察入微,甚至讓警方誤以為他能如此準確地推論,是因為他涉案。這位英雄為了讓自己脫困,不得不順應常理:他告訴警方,他是靈媒,警方才放過他,請他繼續協助打擊犯罪。劇情就這樣發展下去。   我自己也有過類似的經歷,有時朋友問我是什麼星座,我沒有假裝自己相信占星術,而是幽默地回答:「我是天蠍座,天蠍座的人不相信占星術。」   在朋友聚會時,我常被人問起是從事哪一行。這時我會兩眼呆滯、鼓起勇氣,小心地說:「預測分析。」大多數人都很幸運,能用簡短一句話描述自己的工作,比方說:醫生、律師、服務生、會計師或演員。但是對我來說,每次要描述這個大多數人都不知道的領域,實在太煞風景。我越想簡短回答,對話就變得越平淡無趣:   「我是技術類企管顧問。」人們還是繼續追問:「哪種技術?」   「我讓電腦預測人們會做什麼。」大家聽了滿臉困惑,根本不相信我說的話,還面露難色。   「我讓電腦從資料中學習,以便預測人類的行為。」大家聽了一頭霧水,沒人會想在聚會中聊數據資料。   「我分析資料找出模式。」大家聽了眼神更加呆滯,開始心不在焉,我這樣回答讓大家都很難接上話,也讓場面變得很尷尬。   「我協助行銷人員找出會購買或取消訂單的顧客。」大家似乎有點明白我的意思,但是這樣講根本是矮化和局限預測分析這個領域。   「我預測顧客行為,就像塔吉特百貨(Target)預測顧客是否懷孕那樣。」接著,大家就開始挪動腳步,沒人想搭理我。   所以,我寫這本書告訴大家,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。   我要跟大家報告這個好消息:小預測可以做大妙用。我把這種現象稱為預測效應,這也是從頭至尾貫穿本書的一項主題。預測的效力相當顯著,畢竟預測比臆測來得準確。這種效應讓預測分析變得可信,我們不必做一些不可能做到的事,也不必具有超凡的洞察力。這本書的內容既令人興奮又值得信賴:預測未來,讓原本像薄霧籠罩的模糊未來,開始變得清晰些,這樣做確實有利可圖。預測分析就是用這種方式,對抗金融風險,強化健保制度,減少垃圾郵件,提高打擊犯罪的效益,並協助企業讓銷售額激增。   你有科學家或企業家的精神嗎?讓你興奮的是預測這個構想,或是預測能為世界堅守的價值?   了解不可知的未來這個概念吸引著我。預測似乎蔑視這項自然法則:你無法預見未來,因為未來還沒發生。但是我們找到一個應變對策,我們設計能從經驗中學習的機器。這種嚴格控制的學科是利用我們確實知道的事(以資料形式顯示),更準確地預測接下來會發生的事。我們將最頂尖的數學方法和技術結合在一起,有系統地調整修正,直到我們設計出一套讓自己滿意的系統,看透以往擋在現在與未來之間、讓人捉摸不透的層層阻礙。   預測專家每天討論著,要大膽邁向「未來」這個沒人到過的地方!   人各有所長,有些人做業務,有些人從政,我鑽研預測分析,這工作實在棒極了。

內文試閱

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?   要是你打算離職,但你沒有跟任何人說,老闆卻知情了,會怎麼樣?如果你是惠普科技全球超過三十三萬名員工的其中一位,你跟同事們其實都被老闆用「離職風險」分數逐一標記。這個簡單的數字預言你離職的可能性。身為惠普科技的員工,你很可能不知道公司這樣做,等看完本章的詳細說明,你可能會很生氣。   就在媒體對知名百貨塔吉特預測顧客懷孕大肆抨擊後,惠普科技的故事也被揭露出來。這股媒體風暴引起令人誤解的指控,讓大家開始擔心企業的力量,加上電視名嘴推波助瀾,預測分析當然也成為眾矢之地。讓我訝異的是,最後連我也捲入其中。   電視新聞節目的批評雖然沒有那麼辛辣刻薄,至少方向通常是正確的。媒體的抨擊斷章取義,誤導社會大眾,不過卻也讓大家看到預測技術面臨的法律困境。塔吉特和惠普科技的預測實力引起一片譁然,讓預測技術遭遇非比尋常的挑戰,也讓預測涉及的道德問題引發關注。其中爭議最大的就是有關隱私的討論,而且這類風險似乎有日漸提高的趨勢。   為什麼?因為預測會進一步窺探你的個人隱私,比方說這章的個案討論就告訴我們,企業想利用預測推論以前不知道的敏感事實:你想離職嗎?你懷孕了嗎?這跟資料處理不當、洩漏資料或偷竊資料都沒有關係,而是利用新資料的產生,也就是間接發現非自願透露的個人事實。組織從無傷大雅的現有資料中預測出這些實用見解,一切彷彿無中生有。但是,組織是否做好準備,妥善管理自己的產物?   在我們接受預測力量無遠弗屆這項事實時,我們才開始推測預測對個人隱私的影響。這項事實引發連鎖反應:組織運用這些新發展的能力,消費者勢力崛起,媒體火上加油,科學家巧妙迴避輿論抨擊,然後重新檢視預測引發的道德問題,這些全都讓專家跌破眼鏡。   這個旅程終將帶領我們陷入一個相當不安的困境。除了預測孕婦和即將離職的員工,預測分析也揪出可能再犯的罪犯,並主動協助執法單位決定誰該繼續坐牢,誰可以出獄。   這個故事道出我從無憂無慮的技術專家轉變為不知情名嘴的歷程,也說明組織從剛愎自用轉變成謙卑為懷的歷程。原來,資料與分析的反社會領域跟我們不是毫無關係。 塔吉特百貨的預測以及預測的目標   2010年時,我邀請塔吉特百貨的專家波爾(Andrew Pole),在我創辦並擔任會議主席的預測分析世界大會(Predictive Analytics World)擔任主講嘉賓。波爾在塔吉特負責管理數十名分析專家,執行各式各樣的預測分析專案。   那年10月,波爾在大會上發表精彩演說,向大家說明塔吉特已將預測分析做了廣泛應用。波爾一上台馬上吸引眾人目光,他詳細講解實例、有趣的故事和意義深遠的事業成效,讓觀眾聽得津津有味。   在演說結束前,波爾講到塔吉特進行一項專案預測顧客是否懷孕。由於家庭會為新生命的到來做準備,對業者來說這可是龐大的銷售商機,當然要把握得來不易的機會,好好行銷一下。   但是,這種預測可是破天荒,我轉頭看看觀眾有什麼反應。   沒有,大家沒有特殊反應。以行銷專案來說,預測分析通常是預測購買行為。行銷人員最在意的不是被預測的項目,而是本身就能強烈預示廣大購物需求的人事物。畢竟,行銷人員的工作是發現需求並立即善用需求。你可以把這種預測目標當成一種「替代物」,也就是零售業行銷人員拿公司薪水要關切的相關購物活動。   預測分析的應用:懷孕預測 1. 要預測什麼:哪位女性顧客在接下來幾個月會生小孩。   2.要做什麼用:向即將有新生兒的家長推銷相關用品。   由於預測模型需要一些已知個案進行學習,那麼塔吉特是用什麼資料學習預測顧客是否懷孕?記住,預測建模流程是一種從訓練實例學習,自動處理資料的作業,所以必須將肯定個案和否定個案都包含在內。組織必須積極從以往個案中,找出針對未來做預測的個案。為了預測「打算買音響」這種事,零售業者當然能找出很多肯定的個案。   但是,塔吉特究竟怎樣找出已經懷孕的顧客?   答案可能簡單到出乎你的意料。你猜得出來嗎?假設這項專案沒有用到任何醫藥資訊,為什麼顧客會讓塔吉特知道自己懷孕?   答案就是:塔吉特的寶寶用品清單。登記者不但透露自己懷孕,也透露預產期。而且,塔吉特也指出有很多顧客在其他行銷方案透露自己懷孕,因此這部分資料也成為機器學習的肯定個案。   塔吉特把寶寶用品清單跟其他零售顧客資料合併成訓練資料,產生一個「相當準確的」預測模型。現在,塔吉特可以把這個模型應用到尚未登記為懷孕的顧客身上。 這樣做能找出更多懷孕顧客,因為我們可以假定大多數這類顧客其實並未做登記。這個模型依據顧客購買的商品進行評估預測,比方說顧客買了嬰兒相關用品,還可 能包括其他未必跟嬰兒直接相關的商品。這個衍生模型探討各種因素,自動從中發現趨勢。   我不相信塔吉特的系統確認顧客購買泡菜和冰淇淋就是預測懷孕的好指標,但我認為系統會把所有產品類別加以分析考量。這個模型幫塔吉特額外找出30%的懷孕顧客,讓行銷部門可以針對這些顧客推銷孕期和嬰兒相關用品,這是一個相當成功的行銷個案。 耐人尋味的停頓   波爾昂首闊步散發個人魅力,在大會講台上走來走去,大膽稱頌自己在塔吉特主導這項有別於傳統的專案。這項專案確實為塔吉特創造價值,故事又精彩生動,波爾很可能在塔吉特內部早就簡報過,現在是到公開論壇中演說。這些資料相當棒,也讓全場觀眾為之吸引。   我心想這項專案難道不會引發什麼顧慮,但我假設像我們這種人只在意核心技術,塔吉特的同仁應該為這項專案進行過調查,把可能引發的顧慮先行處理掉。從預測分析專家陰暗的資料洞穴裡瞇起眼睛看外面的世界,可能很難想像街上熙來攘往的人群對這類專案做何感想。   事實上,波爾向觀眾再三保證,塔吉特小心遵守個資法。「塔吉特全力確保我們不會因為洩漏個資及不當使用資料,而上報或出現在電視新聞中。」但是當時,我們根本不知道這件事後續會引發很大的爭議。 我的十五分鐘   塔吉特預測顧客懷孕一事,後來引發媒體風暴,我直接目睹一名記者如何引爆導火線,學者和資深媒體人也跟著煽風點火,不斷強力播送的新聞更為這場媒體風暴火上加油。   當初究竟是誰洩漏祕密?在波爾那場演說的幾個月後,《紐約時報》記者杜希格(Charles Duhigg)採訪我。他想知道預測分析的有趣發現,我很快講了一些,也提到懷孕預測,還跟杜希格說可以上網看看波爾那場演說的影片。當時塔吉特預測顧客懷孕那件事還沒有引起什麼注意,我還引介他去找波爾。現在我必須承認,當時我壓根兒沒想到隱私問題。   一年後,也就是2012年2月時,杜希格為《紐約時報雜誌》撰寫封面報導,掀起這場媒體風暴,讓塔吉特預測顧客懷孕一事成為災難焦點。這篇名為<企業如何 得知你的祕密>(How Companies Learn Your Secrets)的封面報導,用一種語氣暗示企業做壞事是必然的結果。   杜希格還提出一個匿名故事突顯此事,故事談到一名父親看到塔吉特寄了嬰兒用品優惠券給女兒,才發現十幾歲的女兒懷孕了。杜希格沒有事實根據,卻巧妙地將塔吉特的預測分析專案牽扯進來。《紐約時報雜誌》甚至製作一支短片搭配這則報導,故意用戲劇化的慢動作和單調的色彩,拍攝塔吉特顧客結帳的情景,並襯以令人毛骨悚然的懸疑音樂,杜希格自己講述這段口白:「如果他們知道你的人生正在發生改變,那麼他們就可以⋯⋯操控你⋯⋯於是,你的習慣就變成他們賺錢的工具。」杜希格還把這種資料導向行銷實務,比喻為「暗中監視」顧客。   這則精心策畫、引人注目的報導,在報章雜誌、廣播和電視引發強烈迴響,所有人都盲目跟進,對這則報導的暗示信以為真還大力支持。在這波媒體熱潮的協助下,杜希格的新書《為什麼我們這樣生活,那樣工作?》當然熱賣,並榮登《紐約時報》暢銷書排行榜。   我被捲進這場風暴是因為那則報導引述我講的話,現在波爾跟塔吉特當然對此事保持沉默。身為獨立顧問,我大可以自由自在地公開發表看法,因為我沒有明智的老闆在後面拉我一把,提醒我沉默是金。

延伸內容

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

作者資料

艾瑞克.席格(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。

基本資料

作者:艾瑞克.席格(Eric Siegel) 譯者:陳琇玲 出版社:大牌出版 書系:NEXT 出版日期:2014-04-02 ISBN:9789865797157 城邦書號:A1290032 規格:平裝 / 單色 / 396頁 / 14.8cm×21cm
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