作者：艾瑞克．席格
48收藏
22二手徵求有驚喜
定價：NT$ 480
優惠價：88 折，NT$ 422
本商品已絕版
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──
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。
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》、《2010大崩壞》、《富爸爸財務IQ》、《全球經濟12大指標》、《贏家：教你摸透詭譎市場的投資心理學》、《逆危機：A咖不會做的蠢事，破除企業8大潛藏障礙的12項法則》。
名人推薦：
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
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
退換貨說明：
會員均享有10天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退換貨，請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時，請保持商品全新狀態與完整包裝（商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等）一併寄回。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。最多人成交
平均成交價31折151元
最近成交價(折扣)
| 二手價 | 數量 |
| 2折 | 2 |
| 3折 | 0 |
| 4折 | 1 |
| 6折 | 1 |
| 7折 | 1 |
| 徵求價 | 數量 |
| 2折 | 1 |
| 3折 | 2 |
| 4折 | 3 |
| 5折 | 14 |
| 7折以上 | 2 |
影片僅供參考，實物可能因再版或再刷而有差異
作者：艾瑞克．席格
48收藏
22二手徵求有驚喜
優惠價： 88 折， NT$ 422 NT$ 480
本商品已絕版
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──
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。
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》、《2010大崩壞》、《富爸爸財務IQ》、《全球經濟12大指標》、《贏家：教你摸透詭譎市場的投資心理學》、《逆危機：A咖不會做的蠢事，破除企業8大潛藏障礙的12項法則》。
名人推薦：
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
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
退換貨說明：
會員均享有10天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退換貨，請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時，請保持商品全新狀態與完整包裝（商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等）一併寄回。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。| 二手價 | 數量 |
| 2折 | 2 |
| 3折 | 0 |
| 4折 | 1 |
| 6折 | 1 |
| 7折 | 1 |
| 徵求價 | 數量 |
| 2折 | 1 |
| 3折 | 2 |
| 4折 | 3 |
| 5折 | 14 |
| 7折以上 | 2 |
最多人成交
平均成交價31折151元
最近成交價(折扣)
請在手機上開啟Line應用程式，點選搜尋欄位旁的掃描圖示
即可掃描此ORcode
