大數據預測：告訴你誰會點擊、購買、撒謊或死去（修訂版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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【美】埃裏剋·西格爾著，周大昕譯

圖書標籤:

大數據
預測分析
機器學習
數據挖掘
統計學
商業智能
行為預測
風險評估
算法
數據科學

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齣版社：中信齣版集團

ISBN：9787508676630

版次：2

商品編碼：12152821

品牌：中信齣版

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2017-08-01

用紙：純質紙

具體描述

産品特色

內容簡介

令人著迷的，有趣的……—— 《西雅圖郵訊報》

全書充滿瞭生動的例子……——《金融時報》

作為大數據的核心應用，預測正在繁榮發展。它改寫瞭行業，驅動世界嚮前。潮流引領者比如大通銀行、臉譜網、榖歌、HP、IBM、Match.com、網飛公司、優步等正藉助大數據的力量對人類的行為進行預測——其中也包括你的。公司、政府、執法機關、醫院和高校正利用來自預測的力量，預測你否會點擊、購買、撒謊或者死去。

為什麼要對人類的行為進行預測？我們有充分的理由：預測人類行為，可以戰勝危機、促進銷售、提升醫療保健、簡化生産流程、攔截垃圾信息、優化社交網絡、強化打擊犯罪，以及贏得選舉，等等。

預測由世界上*有效、*豐富的非自然資源——數據驅動。作為人們各種日常及社會活動的副産品，數據正在被不斷被記錄和整理，並日漸成為一座金礦。大數據技術通過對數據進行學習，正不斷釋放數據的能量。

在這本內容豐富、有趣的書中，預測分析*專傢埃裏剋·西格爾解讀瞭預測是如何工作和影響我們每個人的。它不僅是一本技術實踐指導手冊，更通過提供新的研究案例以及前沿技術，幫助普通讀者和專業人士更好地瞭解大數據預測。

作者簡介

埃裏剋·西格爾，博士, Predictive Analytics World創始人，《預測時報》（ The Predictive Analytics Times）主編，前哥倫比亞大學教授，預測分析領域知名演講人、教育傢和領導者。

精彩書評

未來，大數據會變得越來越重要，其核心應用預測也會成為互聯網行業以及産業變革的重要力量，我們很有必要對數據預測及其分析方法進行全麵且深入的瞭解。在這一點上，《大數據預測》是本很好的讀物，適閤大數據所有相關行業的人閱讀。

——周鴻禕 360公司創始人、董事長兼CEO，奇酷CEO和知名天使投資人

我對不確定性懷有敬畏之心，但科學技術的發展尤其是大數據時代的來臨以及數據加工技術的進步，使人類行為可預測成為可能。我想，20年後，我們是不是會利用數據也就是預測的方法，去框定一個人的行為，或者說，我們的世界會因為預測技術改變到什麼程度？讀完這本《大數據預測》，基本就能找到答案瞭。

——羅振宇得到App創始人

關於大數據的《魔鬼經濟學》。

——斯坦·剋雷辛格 Advertising.com創始執行人

本書是21世紀生活的使用說明手冊。利用大數據進行預測幾乎成為所有領域的關機鍵，不管是科技、商業、財經、運動，還是政治。而埃裏剋·西格爾正是我們*理想的嚮導。

——斯蒂芬·貝剋《數字迷宮與*風險》作者

本書有趣、有益、細膩入微，西格爾進行瞭深入探究，並讓科學變得激動人心。

——雷伊德·加尼奧巴馬2012年美國大選團隊首席數據科學傢

商業、政界以及醫療衛生領域的《點球成金》。

——吉姆·斯特恩 eMetrics Summit創始人，Digital Analytics Association主席

精彩書摘

價值100 萬美元的無聲革命

當組織采用預測分析時，其意義不啻發動瞭一支龐大軍隊，隻不過這是由“螞蟻”組成的軍隊。這些“螞蟻”會走上組織運營的各大前綫，與消費者、學生或病人等服務對象直接接觸。之後，這個“螞蟻軍團”會在預測結果的引導下改善數百個決策。這一過程可能並不是轟轟烈烈的，但用心觀察其綜閤效果之後，會發現這些細小變化所産生的閤力。每一個被改善的決策本身可能都顯得無足輕重，但成韆上萬的決策閤起來就大為不同。2005 年，某位客戶讓我想辦法提高他網站的點擊量，為此我把自己埋在瞭相關數據中，希望能找齣辦法幫助這位客戶。這位客戶希望其網頁上的廣告能獲得更多的點擊量。這關乎收入，廣告的點擊量越多，這位客戶的收入就越高。這傢網站在創辦幾年後已擁有數韆萬用戶，用戶數據大概有5000 萬條，這就是用來做預測的寶貴的原始材料庫，而預測的對象竟然是：點擊！

廣告是媒體不可分割的部分，無論是紙媒、電視還是網絡媒體都離不開廣告。本傑明·富蘭剋林曾說，人生中不可避免的兩樣東西是死亡和稅。如果他現在還活著，一定會加上第三樣東西：廣告。互聯網巨頭Google 承認，廣告是其最大的收入來源。Facebook也是如此。

但對於我要研究的這傢網站來說，廣告的功能略有不同，隻要能預測用戶的點擊率，其潛在收益就會更大。這傢網站提供搜索高校奬學金的服務，在美國所有準備上大學的高中生中，大約有1/3 都是這傢網站的用戶。這雖是不顯眼的細分市場，但對於許多大學和軍校的招生工作人員來說，卻是不容錯過的網站。在該網站上，有一則大學招生廣告很霸氣，它自稱是“美國創新型教育的領導者”，上麵還附加瞭鏈接讓用戶點擊。不難想象，一些提供學生貸款的機構也選擇在這傢網站上投放廣告，讓報考學生沒有財務上的後顧之憂。這些廣告商為每次點擊支付25 美元。對於網站而言，如果一次點擊就能換來這樣豐厚的收入，那真是太棒瞭。此外，網站上的廣告與網站主題緊密相關，而網站的用戶也有很強的目的性，因此平均下來每100 次點擊就能産生5 筆成功交易，這是令普通網站難以企及的業績！因此，擁有這傢網站的獵頭公司從中獲利頗豐。任何微小的改善都意味著總收入的顯著提升。

但要想改善用戶的廣告選擇卻不是件容易的事。網頁切換時，用戶麵前可能會齣現很多廣告。最難的就是讓用戶點擊最適閤他們的廣告鏈接。目前，網站根據各廣告的平均點擊率來排序，完全沒有考慮用戶的獨特需求。因此，點擊最多的廣告總是擺在最顯眼的位置。這樣的安排降低瞭廣告與單個用戶的匹配度，而且廣告一旦被推到顯眼的位置，就很難被替換下來，因為大量用戶總是會不經意地點擊最顯眼處的鏈接。某些大學對每次點擊都願意支付高價，而且因為位置顯眼，其廣告鏈接的點擊率也很高。因此，似乎沒有理由用冷門的廣告去替換主流廣告，因為這樣做很可能會失去唾手可得的收入。

前言/序言

本書旨在通過量化方法來預測人類的行為。人類在此方麵的最初實踐是在第二次世界大戰時期。1940 年，“控製論之父”諾伯特·維納開始嘗試預測德國空軍飛行員的行為，目的是消滅這些納粹空中力量。其預測方法是，觀測德國飛機運動的軌跡，推測飛行員可能采取的機動規避動作，由此推斷飛機接下來所處的位置並用高射炮將其擊落。然而，維納隻能推斷齣飛機下一秒的飛行軌跡，要想精確炮擊飛機，必須預測飛機至少20 秒內的飛行軌跡。

在埃裏剋·西格爾的書中，你將看到許多預測案例，這些案例與維納預測德國飛機的案例相比要精準許多。與“二戰”時期相比，目前計算機的運算性能有瞭極大的提升，數據的豐富程度也非維納之時可比。因此，銀行、零售商、政治團體、醫院以及其他眾多機構，都在通過計算機數據處理來預測某些特定人群的行為，進而贏取客戶、贏得選舉或治愈疾病。

在本人看來，這些預測行為總體上是有益於人類發展的。在疾病治療、打擊犯罪以及反恐等領域，預測能挽救生命；在商業廣告領域，預測能讓廣告定位更加精準，從而保護森林（減少無效紙質廣告和宣傳冊的發放）、節省受眾的時間和精力；在政治領域，那些相信科學預測方法的政治候選人會有更大的勝算。

然而，正如西格爾在本書開篇坦誠指齣的那樣，這些方法也可能産生問題。西格爾引述瞭電影《蜘蛛俠》中的颱詞“力量越大，責任越大”來說明這一點。其引申意義是，人類必須謹慎運用預測模型，否則其效用和益處就會大打摺扣。與其他重要發明或革命性創新成果相似，預測分析本身並無是非對錯之分，但作為工具，它會帶來或善或惡的結果。要想避免預測分析的不正當應用，我們首先必須知曉預測分析究竟都能做什麼，隨著對本書閱讀的深入，相信你會對此問題形成自己的見解。

本書的重點是預測分析，這是諸多分析方法中的一種，是最有趣和最重要的分析方法。在我看來，純粹的描述性分析已經過時瞭，因為它隻是記錄過去發生的事情，無法真正說明這些事情為何會發生。此外，我也經常在自己的書裏提到第三種分析方法，即規範性分析，也就是通過控製實驗或定嚮優化來告訴人們應該怎麼做。但這些數理分析法的應用範圍較預測分析要小許多。

本書內容及其背後的思想與納西姆·尼古拉斯·塔勒布的思想恰恰相反。塔勒布在《黑天鵝》等書中提到，由於世界充滿偶然性且復雜事物的發展總是具有內在的不可預測性，因此預測行為注定會有失誤。毫無疑問，塔勒布的話是有道理的，世界上總會有不可預測的“黑天鵝事件”，但大部分人類行為都具有慣常性和可預測性。西格爾在本書中所給齣的大量成功預測的案例錶明，世界上大部分天鵝是白色的。

同時，西格爾也在試圖避免陷入“大數據”的陳詞濫調。盡管書中的某些案例具有“大數據”分析的特徵，即數據量龐雜無序以緻難以用傳統關係數據庫進行分析，但預測分析的關鍵點不在於數據的規模或繁復程度，而在於如何對待數據。我認為，通常，“大數據不過是小算術”，某些大數據領域從業者所做的不過是用宏大數據來裝點門麵。其價值與真正的預測模型相比，自然有雲泥之彆。

西格爾在本書中所闡述的理念復雜精巧，但其行文卻淺顯易懂，無論讀者是否熟悉數理分析，都可讀懂本書。書中包含瞭大量的實際案例和分析圖錶，筆觸通俗詼諧。即便是非數理分析專業人士，也應該好好閱讀本書，因為在現實生活中，任何人的行為都免不瞭成為他人分析和預測的對象。此外，非數理分析專業人士也免不瞭要在實踐中學習預測模型、評估模型效果並根據預測模型的結果采取適當的行動。

總而言之，我們所處的是講究預測的社會。要想在這樣的社會中生存發展，最好的方法就是去理解預測模型的目標、方法以及限製，要想做到這一點，最好的方法莫過於閱讀本書。

托馬斯·H. 達文波特

巴布森學院傑齣教授

麻省理工學院數字業務中心成員，德勤分析高級顧問

國際數據分析研究所聯閤創始人

《數據分析競爭法》聯閤作者

深入解析數據驅動的未來：從信息洪流到精準洞察的路綫圖本書並非關於預測個人命運，而是探索如何駕馭現代社會最核心的驅動力——大數據——以實現組織效率、商業洞察和技術創新的飛躍。在信息爆炸的時代，數據不再是簡單的記錄，而是重塑商業模式、優化公共服務乃至驅動科學發現的戰略資産。然而，如何從海量的、碎片化的數據中提煉齣可執行的、高價值的洞察，是擺在所有決策者麵前的巨大挑戰。本書旨在提供一套係統化、實操性強的方法論，幫助讀者構建和運用下一代數據分析能力，實現真正的“數據賦能”。第一部分：數據現代化的基石——重塑數據基礎設施現代數據分析的瓶頸往往不在於算法，而在於支撐算法運行的基礎設施。本部分將帶領讀者穿越傳統數據倉庫的限製，深入現代數據架構的演進。 1. 告彆孤島：構建統一的數據湖與數據網格我們首先探討數據湖（Data Lake）如何從簡單的存儲庫轉變為靈活的分析沙盒。重點分析對象存儲（如S3、ADLS）的特性、數據湖的組織策略（分區、元數據管理）以及麵臨的數據質量和安全挑戰。隨後，本書將深入探討數據網格（Data Mesh）的範式轉變——將數據視為産品，實現去中心化所有權和治理。我們將詳細解析數據網格的四大核心原則：領域驅動所有權、數據即産品、自我服務數據平颱、聯邦計算治理。 2. 實時化浪潮下的流式處理架構對於需要即時決策的場景，批處理已然不足。本章聚焦於構建低延遲的流式處理管道。我們將全麵解析Apache Kafka在事件驅動架構中的核心地位，討論其高吞吐量、持久性和容錯性的實現機製。隨後，深入對比Apache Flink和Spark Streaming在狀態管理、窗口操作（滾動、滑動、會話窗口）以及精確一次性語義（Exactly-Once Semantics）上的技術差異和適用場景。讀者將學會如何根據業務需求設計恰當的流處理拓撲。 3. 優化存儲和查詢：從OLTP到分析型數據庫的遷移數據存儲的選擇直接影響分析效率。本書將對比分析關係型數據庫（RDBMS）、NoSQL數據庫（鍵值、文檔、圖數據庫）以及專為分析設計的列式存儲數據庫（如ClickHouse、Snowflake）。重點剖析列式存儲（Columnar Storage）如何通過數據壓縮和謂詞下推（Predicate Pushdown）顯著加速聚閤查詢，以及嚮量化執行引擎（Vectorized Execution Engine）在提升CPU利用率方麵的作用。第二部分：從數據到智慧——高級分析與模型部署擁有乾淨、快速的數據平颱後，下一步是如何從中提取商業智能和預測洞察。本部分專注於構建健壯且可解釋的模型。 4. 深度數據清洗與特徵工程的藝術數據質量是所有分析的生命綫。我們將探討處理缺失值、異常值、數據不一緻性的先進技術，包括基於時間序列的插補方法和基於領域知識的去噪技術。特徵工程部分將不再局限於簡單的轉換，而是深入講解：如何利用降維技術（PCA、t-SNE）管理高維稀疏數據；如何通過時序分析（Lagged Features, Moving Averages）構建時間相關的特徵；以及如何在NLP任務中應用詞嵌入（Word2Vec, BERT）技術將文本轉化為可量化的數值特徵。 5. 應對復雜性的建模策略本書不囿於介紹基礎迴歸模型，而是聚焦於解決現實世界中的復雜問題。我們將詳述因果推斷（Causal Inference）的重要性，解釋A/B測試設計之外的準實驗方法，如傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重差分（Difference-in-Differences, DiD），用以評估乾預措施的真實效果。對於預測任務，我們將剖析梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）在處理結構化數據時的優勢，並提供深入的超參數調優指南，包括如何有效利用貝葉斯優化來加速搜索過程。 6. 模型可解釋性（XAI）與負責任的AI 在關鍵決策場景中，“為什麼”比“是什麼”更為重要。本部分將詳細介紹模型可解釋性工具：全局解釋方法（如特徵重要性排名）和局部解釋方法（如LIME, SHAP值）。重點在於如何使用SHAP值來量化每個輸入特徵對單個預測結果的具體貢獻，從而建立用戶信任和滿足監管要求。同時，本書將討論偏見檢測與緩解策略，確保模型在不同群體間保持公平性。第三部分：實現價值——運營化與業務集成一個優秀的模型如果不能快速、可靠地部署到生産環境並産生影響，其價值便是零。本書的最後一部分關注DevOps的最佳實踐與數據驅動的運營。 7. MLOps：實現分析模型的工程化部署我們將介紹MLOps（機器學習運營）的完整生命周期管理。從代碼版本控製（Git）到實驗跟蹤（MLflow, Weights & Biases），再到模型注冊與服務。重點探討模型部署的兩種主要模式：批處理預測服務與低延遲的在綫推理服務（如使用Kubernetes和容器化技術）。此外，本書將詳細闡述模型漂移（Model Drift）的監控機製——如何自動檢測輸入數據分布的變化和模型性能的下降，並觸發模型的再訓練管道。 8. 數據治理、隱私與閤規性在數據驅動的時代，信任和閤規是不可或缺的。本章將詳細解析數據治理的框架，包括元數據管理、數據血緣追蹤（Data Lineage）和訪問控製策略。我們將探討如何在不犧牲分析能力的前提下保護用戶隱私，深入講解差分隱私（Differential Privacy）的基本原理，以及如何在數據脫敏、假名化和聯邦學習（Federated Learning）等前沿技術中找到平衡點。 9. 戰略性的數據産品思維最終，數據分析必須轉化為有形的産品或服務。本書將指導讀者如何像構建軟件産品一樣構建數據産品。這包括定義清晰的用戶故事（數據消費者側）、建立可量化的成功指標（KPIs）、以及迭代優化數據管道和用戶界麵（如儀錶闆和API）。目標是將數據分析從一個後颱支持部門，轉變為驅動核心業務增長的戰略引擎。麵嚮讀者：本書麵嚮具備一定技術基礎的數據科學傢、數據工程師、技術型産品經理以及希望將組織數據能力提升到新高度的IT和業務高層管理者。閱讀本書後，您將掌握從基礎設施設計、模型構建、到生産化運營的端到端知識體係，從而真正釋放數據的戰略價值。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀這本書之前，我對於“大數據預測”的理解還停留在比較錶麵的層麵，比如廣告推送、商品推薦之類的。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不僅僅是在教我們如何預測，更是在引導我們思考“為什麼”會發生這些預測。作者在解釋一些復雜的概念時，運用瞭大量的類比和故事，使得原本可能晦澀難懂的算法原理，變得清晰易懂。我特彆喜歡書中關於“誰會購買”的分析，它不僅僅是關注用戶的購買行為本身，更是深入挖掘瞭用戶在購買決策過程中的心理變化、社交影響以及情感驅動。這讓我意識到，精準預測用戶購買行為的關鍵，在於理解用戶的情感和需求。而關於“誰會撒謊”的部分，更是讓我看到瞭大數據在信息安全、風險控製等領域的巨大價值。書中提到的通過行為模式分析來識彆欺詐行為，或者通過語言分析來判斷信息真僞的方法，都讓我覺得非常驚艷。總而言之，這本書不僅僅是一本關於技術的書，更是一本關於人性的書，它用數據的語言，描繪齣瞭一個更加清晰、更加真實的社會圖景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具吸引力，那種深邃的藍色背景，配上數字流動的光影效果，立刻就讓我聯想到神秘而強大的預測能力。我本身是做市場營銷工作的，每天都麵臨著如何更精準地觸達目標客戶的挑戰。在信息爆炸的時代，用戶行為變得越來越復雜，傳統的統計方法似乎已經力不從心。所以我一直在尋找一些能夠幫助我理解數據背後邏輯，並且能夠提供實用洞察的書籍。當我在書店裏看到這本書的標題時，內心的好奇心就被徹底點燃瞭。“大數據預測”，這個詞本身就充滿瞭無限可能，而“告訴你誰會點擊、購買、撒謊或死去”，更是將其應用場景拓展到瞭一個前所未有的維度。雖然“死去”這個詞的運用有些令人震驚，但也正是這種極緻的設定，反而激起瞭我想要一探究竟的欲望，想知道作者是如何將大數據分析的邊界推到如此之遠的。我特彆期待書中能夠詳細闡述其預測模型是如何構建的，是否涉及深度學習、機器學習等前沿技術，並且希望書中能有大量的案例分析，最好是能從不同行業、不同場景入手，展示大數據預測的實際應用價值。對於“撒謊”的預測，我尤其感興趣，這是否涉及到文本分析、情感識彆，甚至是行為模式的識彆？這對我理解用戶心理，辨彆虛假信息都有著重要的指導意義。總而言之，這本書給我的第一印象是：有野心，有深度，而且極具前瞻性。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，原來數據不僅僅是冰冷的數字，它們更像是一麵鏡子，映照齣人類最真實、最細微的行為和意圖。作者並沒有像很多技術書籍那樣，上來就堆砌復雜的公式和算法，而是用一種非常平易近人的語言，循循善誘地帶領讀者進入大數據預測的世界。我特彆喜歡書中對於“點擊”和“購買”的預測部分的解讀。它不僅僅是告訴你哪些因素會影響用戶的點擊率，更是深入剖析瞭用戶在不同情境下的決策路徑。比如，書中提到瞭一些關於個性化推薦算法的構建思路，以及如何通過分析用戶的瀏覽曆史、搜索習慣、甚至社交媒體互動來預測他們的潛在購買意願。這讓我意識到，我們不僅僅是在預測用戶的行為，更是在理解用戶背後的動機和需求。書中關於“撒謊”的預測部分，更是讓我大開眼界。作者是如何通過文本、語音甚至麵部錶情的數據，來判斷一個人是否在說謊的？這其中的奧秘，讓我不得不佩服大數據分析的強大能力。這本書的價值在於，它不僅提供瞭理論上的指導，更重要的是，它啓發瞭我從全新的角度去審視和利用數據。我開始思考，如何將書中的一些方法論運用到我自己的工作中，以更精準地理解我的客戶，並提供更符閤他們需求的産品和服務。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常引人入勝，它不像一本枯燥的技術手冊，更像是一部關於數據驅動的“偵探小說”。作者巧妙地將大數據預測的應用場景，從商業營銷延伸到社會治理，甚至到個人生活。我印象最深的是關於“死去”預測的部分，雖然聽起來有些驚悚，但它卻揭示瞭大數據在生命科學、公共衛生領域巨大的潛力。書中通過分析大量的健康數據、環境因素、甚至是生活習慣，來預測個體患上某種疾病的風險，或者預測某個群體在特定時間段內的健康狀況。這讓我看到瞭大數據在預防醫學、老年護理等方麵的應用前景。作者在處理這些敏感話題時，也錶現齣瞭極大的審慎和人文關懷，強調瞭數據倫理和隱私保護的重要性。我特彆欣賞書中對於“預測”的界定，它並非是宿命論式的宣判，而是一種概率性的引導，幫助我們更好地規避風險，做齣更明智的決策。這本書不僅拓展瞭我對大數據預測的認知邊界，更讓我思考，在未來，數據將如何深刻地改變我們的生活方式，甚至重塑我們對生命和健康的理解。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書，我隻能說，它極大地滿足瞭我作為一個普通讀者對“大數據”的好奇心，並且讓我看到瞭這項技術背後蘊含的巨大潛力。作者以一種非常宏觀的視角，將大數據預測的應用場景延展到瞭方方麵麵，從最貼近我們生活的“點擊”和“購買”，到一些更具挑戰性的“撒謊”和“死去”的預測。讓我印象深刻的是，書中並沒有一味地強調技術的優越性，而是反復強調瞭數據背後隱藏的人性，以及在應用大數據預測時所必須承擔的倫理責任。這種平衡的視角，讓我對大數據技術有瞭更全麵、更深刻的理解。書中對“死去”的預測，讓我思考到瞭生命的脆弱，以及如何利用數據來更好地保護生命，提升生活質量。而對“撒謊”的預測，則讓我看到瞭在信息時代，辨彆真僞的重要性，以及大數據在維護社會信任方麵的作用。這本書讓我明白，大數據預測不僅僅是冰冷的算法，更是連接個體與社會、理解過去、預測未來，並最終做齣更明智決策的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

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滿意