Саммари книги: Просчитать будущее Кто кликнет, купит, соврет или умрет. Эрик Сигель (рус, eng) #PredictiveAnalytics

Саммари книги: Просчитать будущее Кто кликнет, купит, соврет или умрет. Эрик Сигель (рус, eng) (#PredictiveAnalytics The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. Eric Siegel. Wiley, 2016 )
https://teletype.in/@kudaidem/SJS-akxES
( t.me/kudaidem — Инвестидеи. Новости бизнеса. Обзоры деловой литературы).




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:
#Прогнознаяаналитика (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.