Leserbewertungen
Zusammenfassung:Eric Siegels Buch über Predictive Analytics ist eine ansprechende Einführung in das Gebiet, die den historischen Kontext, reale Anwendungen und die zunehmende Bedeutung von Daten für die Entscheidungsfindung in verschiedenen Sektoren hervorhebt. Während viele seine Zugänglichkeit und seinen Erzählstil loben, konzentrieren sich die Kritiken auf den Mangel an technischer Tiefe und spezifischen Methoden.
Vorteile:⬤ Fesselnder Schreibstil und eine Erzählweise, die den Leser in ihren Bann zieht.
⬤ Bietet eine Fülle von Beispielen aus der Praxis, die den Wert der prädiktiven Analytik veranschaulichen.
⬤ Gut recherchiert mit Links zu zusätzlichen Ressourcen für weitere Untersuchungen.
⬤ Verständlich für nicht-technische Leser, macht komplexe Ideen verständlich.
⬤ Hebt die praktischen Anwendungen und Vorteile von Predictive Analytics in verschiedenen Branchen hervor.
⬤ Es fehlt an Tiefe bei technischen Aspekten und detaillierten Methoden von Vorhersagemodellen.
⬤ Einige Leser finden es oberflächlich, mit sich wiederholenden Beispielen, die keine neuen Konzepte hinzufügen.
⬤ Ein erheblicher Teil des Buches ist Verweisen und Links gewidmet, die manche Leser für veraltet oder unnötig halten.
⬤ Nicht geeignet für diejenigen, die ein umfassendes technisches Handbuch oder ein vertieftes Verständnis von Algorithmen suchen.
(basierend auf 196 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die
Inhalt des Buches:
"Mesmerizing & fascinating..." -- The Seattle Post-Intelligencer
"Die Freakonomics von Big Data." --Stein Kretsinger, Gründungsgeschäftsführer von Advertising.com.
Preisgekrönt Von über 30 Universitäten verwendet In 9 Sprachen übersetzt
In dieser reichhaltigen, faszinierenden und überraschend leicht verständlichen Einführung zeigt der führende Experte Eric Siegel, wie Predictive Analytics (auch bekannt als maschinelles Lernen) funktioniert und wie es jeden Tag beeinflusst. Das Buch ist kein "How to" für praktische Techniker, sondern dient Laien und Experten gleichermaßen, indem es neue Fallstudien und die neuesten State-of-the-Art-Techniken behandelt.
Die Vorhersage boomt. Sie erfindet Branchen neu und regiert die Welt. Unternehmen, Regierungen, Strafverfolgungsbehörden, Krankenhäuser und Universitäten machen sich die Möglichkeiten zunutze. Diese Institutionen sagen voraus, ob Sie klicken, kaufen, lügen oder sterben werden.
Und warum? Aus gutem Grund: Die Vorhersage menschlichen Verhaltens bekämpft Risiken, steigert den Absatz, stärkt das Gesundheitswesen, rationalisiert die Produktion, bekämpft Spam, optimiert soziale Netzwerke, verschärft die Verbrechensbekämpfung und gewinnt Wahlen.
Und wie? Die Vorhersage wird von der stärksten, florierendsten unnatürlichen Ressource der Welt angetrieben: Daten. Daten, die größtenteils als Nebenprodukt von Routineaufgaben anfallen, sind die ungesalzenen, geschmacklosen Rückstände, die in Unternehmen massenhaft anfallen. Doch Überraschung! Dieser Abfallhaufen ist eine Goldmine. Big Data enthält einen außerordentlichen Erfahrungsschatz, aus dem man lernen kann.
Mit Predictive Analytics (auch bekannt als maschinelles Lernen) wird die Macht der Daten entfesselt. Mit dieser Technologie lernt der Computer buchstäblich aus den Daten, wie er das zukünftige Verhalten von Personen vorhersagen kann. Perfekte Vorhersagen sind nicht möglich, aber durch die Vorhersage der Zukunft lassen sich Millionen von Entscheidungen effektiver treffen, z. B. wer angerufen, angeschrieben, untersucht, inhaftiert, verabredet oder medizinisch behandelt werden soll.
In dieser klaren, fesselnden Einführung - jetzt in einer überarbeiteten und aktualisierten Ausgabe - zeigt der ehemalige Professor der Columbia University und Gründer der Predictive Analytics World, Eric Siegel, die Macht und die Gefahren der Vorhersage auf:
⬤ Welche Art von Hypothekenrisiko die Chase Bank vor der Rezession voraussagte.
⬤ Vorhersagen, welche Menschen die Schule abbrechen, ein Abonnement kündigen oder sich scheiden lassen werden, bevor sie es selbst wissen.
⬤ Warum der Vorruhestand eine kürzere Lebenserwartung voraussagt und Vegetarier weniger Flüge verpassen.
⬤ Fünf Gründe, warum Organisationen den Tod vorhersagen - einschließlich einer Krankenversicherungsgesellschaft.
⬤ Wie die U.S. Bank und Obama for America den Weg errechneten, um jeden Einzelnen am stärksten zu überzeugen.
⬤ Warum die NSA alle Ihre Daten haben will: Supercomputer mit maschinellem Lernen zur Terrorismusbekämpfung.
⬤ Wie der IBM-Computer Watson mit Hilfe von Vorhersagemodellen Fragen beantwortete und die menschlichen Champions in der Fernsehsendung Jeopardy! schlug
⬤ Wie Unternehmen unsagbare, private Wahrheiten herausfinden - wie Target herausfindet, dass Sie schwanger sind, und wie Hewlett-Packard herausfindet, dass Sie kurz davor sind, Ihren Job zu kündigen.
⬤ Wie Richter und Bewährungsausschüsse sich auf Computer verlassen, die Verbrechen vorhersagen, um zu entscheiden, wie lange Verurteilte im Gefängnis bleiben.
⬤ 182 Beispiele von Airbnb, der BBC, Citibank, ConEd, Facebook, Ford, Google, dem Finanzamt, LinkedIn, Match.com, MTV, Netflix, PayPal, Pfizer, Spotify, Uber, UPS, Wikipedia und anderen.
Wie funktioniert die prädiktive Analytik? Dieses prall gefüllte Buch entmystifiziert die faszinierende Wissenschaft unter der Haube. Zukünftigen Praktikern, die eine Karriere in diesem Bereich anstreben, bietet es eine solide Grundlage, liefert das erforderliche Wissen und macht Appetit auf mehr.
Predictive Analytics ist eine allgegenwärtige Wissenschaft, die unser tägliches Leben ständig beeinflusst. Ganz gleich, ob Sie sie nutzen oder von ihr profitieren - machen Sie sich mit den Möglichkeiten von Predictive Analytics vertraut.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781119145677 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 368 |
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