Кредитные рейтинги – это только начало. Скоро крупные компании и государственные ведомства научатся предвидеть любой ваш шаг. Кто кликнет, купит, соврет или умрет
Бывший профессор Колумбийского университета Эрик Сигель – учредитель международной конференции специалистов по ПА Predictive Analytics World и управляющий редактор The Predictive Analytics Times.
Прогнозная аналитика поражает своими возможностями и одновременно вызывает дрожь. Этот подраздел теории вычислительных систем, включающий анализ больших данных и статистику, позволяет предсказать, чтó вы захотите купить, как проголосуете на выборах и когда, вероятнее всего, умрете. Автор книги, признанный специалист по прогнозной аналитике, выступает горячим пропагандистом этой дисциплины и всячески стремится рассеять опасения по поводу того, что она угрожает неприкосновенности частной жизни. Однако это не умаляет ценности увлекательной книги, в которой сложнейшие вопросы и абстрактные теории описываются доступным языком. Сигель не только приводит невыдуманные ситуации, с которыми столкнулись известные компании, такие как Target, Hewlett-Packard и Chase, но и рассказывает о собственном опыте работы консультантом по ПА. Мы рекомендуем это информативное, понятное для непосвященных введение в дисциплину руководителям и инвесторам, которые хотят больше узнать о техноэкономике.
Из краткого содержания книги вы узнаете:
· Чем обусловлен стремительный рост популярности прогнозной аналитики;
· Какого вида прогнозы составляют различные компании и организации;
· Как строить деревья решений.
Основные идеи
· Прогнозная аналитика (ПА) применяется везде: в бизнесе, промышленности, здравоохранении, государственном управлении и охране правопорядка.
· Прогнозный анализ данных позволяет предсказывать просрочку платежей по кредитам, болезни, ДТП и предпочтения покупателей.
· Точный прогноз невозможен, но в любом случае ПА намного точнее, чем простое угадывание и даже мнение эксперта.
· В любой прогнозной модели низкое качество данных ведет к получению ненадежных результатов.
· ПА добывает из данных знания, позволяющие принимать более точные и беспристрастные решения, не ориентируясь на опыт или интуицию.
· В традиционном прогнозировании делаются масштабные прогнозы на большую перспективу, а ПА занимается прогнозированием поведения на уровне отдельных людей.
· Первым применением ПА стал анализ кредитных рейтингов, начатый еще в 1940-х годах.
· Прогностические модели состоят из деревьев решений, которые позволяют выявить тот или иной риск с помощью простых вопросов с ответами “да-нет”.
· Многим потребителям не по душе массовый сбор данных. 25% всех личных профилей на Facebook содержат ложную информацию – так пользователи пытаются обмануть алгоритмы анализа больших данных.
· Чем выше конфиденциальность данных, тем больше их прогностическая ценность.
Больше конспектов книг и полная версия статьи на нашем канале в телеграмм https://t.me/ChitauyGorod
