Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт
Шрифт:
Переводчик И. Евстигнеева
Научный редактор М. Оверченко
Руководитель проекта О. Равданис
Корректоры Е. Чудинова, Е. Аксёнова
Компьютерная верстка К. Свищёв
Дизайн обложки М. Борисов
Арт-директор С. Тимонов
В оформлении обложки использовано изображение из фотобанка shutterstock.com
Настоящее
«Просчитать будущее» предлагает массу замечательных примеров того, как организации в разных сферах деятельности извлекают ценные практические знания из данных. И новичок, и эксперт найдут эту книгу интересной и узнают что-то новое.
Четкое и убедительное объяснение могущества прогнозной аналитики и того, как она может трансформировать компании и даже целые отрасли.
Обязательная к прочтению, эта книга открывает нам глаза на технологии прогнозного моделирования, предсказывающие наше поведение и ежедневно влияющие на наши жизни.
Наконец-то появилась полноценная книга об этой отрасли. Доктору Сигелю удалось сделать то, чего до него никто даже не пытался сделать, – написать доступную и увлекательную книгу о прогнозной аналитике, которую должны прочитать все, кого интересует связанный с ней потенциал – и риски.
Эрик Сигель предлагает нам глубокое понимание этого нового мира больших данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Захватывающе и увлекательно – читается как триллер! Прогнозная аналитика все больше проникает в повседневную жизнь людей и незаметно оказывает влияние на то, что мы делаем. Эрик Сигель рассказывает не только о возможностях, но и об угрозах, которые прогнозная аналитика несет с собой в реальный мир.
Подробный рассказ о том, как можно справиться с непредсказуемостью этого мира. Эрик четко объясняет, почему одни варианты действий более прибыльны, чем другие, – и я полностью с ним согласен!
Эта книга посвящается, с огромной любовью, моей матери, Лайзе Шамберг, и моему отцу, Эндрю Сигелю
Предисловие
Эта
Из книги Эрика Сигеля вы узнаете о множестве куда более успешных попыток подобного прогнозирования. Со времен Винера несравнимо выросла как производительность компьютеров, так и массивы накопленных данных. В результате банки, розничные торговцы, организаторы политических кампаний, медицинские учреждения и многие другие организации научились весьма успешно прогнозировать поведение конкретных людей. Цель этих усилий – привлечение новых клиентов, победа на выборах, борьба с заболеваниями и т. д.
По моему убеждению – которое, судя по всему, разделяет и Сигель, – эта интеллектуальная деятельность в целом полезна для человечества. В таких сферах, как здравоохранение, борьба с преступностью и терроризмом, она позволяет спасти жизни. Использование прогнозной аналитики в рекламе повышает эффективность последней, позволяет экономить время и внимание ее получателей и даже способствует защите окружающей среды, сохраняя деревья благодаря уменьшению объемов почтовых рассылок и издаваемых каталогов. В политике успех также, кажется, сопутствует кандидатам, следующим этому научному подходу (хотя некоторые могут не согласиться, я вижу в этом определенный положительный момент).
Однако, как отмечает Сигель в самом начале своей замечательной книги, эти методы могут быть использованы и с неблаговидными целями. «С большей силой приходит б'oльшая ответственность», – цитирует он Человека-паука, подразумевая, что как общество мы должны быть осторожны при использовании таких прогнозных моделей – или придется ограничивать их применение, а значит, и выгоды от них. Как и другие мощные технологии или разрушительные инновации, прогнозная аналитика по своей сути находится вне морали и может быть использована как во благо, так и во зло. Но, чтобы избежать последнего, вам необходимо понимать, на что в принципе способен этот научный подход, и вы узнаете об этом, если продолжите читать книгу.
Прогнозная, или предиктивная, аналитика – не единственный вид аналитики, но, безусловно, наиболее интересный и важный из всех. Не думаю, что нам нужны новые книги, посвященные чисто описательной аналитике, которая показывает прошлое, но не дает понимания того, почему это произошло. В своих работах я также часто ссылаюсь на третий тип – «предписывающую» аналитику, которая объясняет, что делать, с помощью контролируемого эксперимента или оптимизации. Однако эти количественные методы намного менее популярны, чем прогнозный подход.