非結構化數(shù)據(jù)分析

定　價：￥99.00

作　者：	[美] 吉恩·保羅·艾森著，盧苗苗，蘇金六，和中華等譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115542717	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	小16開	頁數(shù)：	347	字數(shù)：

內容簡介

　　在當今全球互聯(lián)的時代，大多數(shù)企業(yè)和政府機構都擁有大量的非結構化數(shù)據(jù)。由于計算能力的提高和信息收集成本的降低，非結構化數(shù)據(jù)分析使得一些具有前瞻性的企業(yè)能夠超越數(shù)據(jù)收集和基本報告的限制，為其決策流程創(chuàng)造具有實際意義的商業(yè)價值，最終幫助企業(yè)提高競爭力并贏得勝利?！斗墙Y構化數(shù)據(jù)分析》介紹了基于人工智能、機器學習、深度學習等技術的非結構化數(shù)據(jù)分析如何在用戶獲取與留存、欺詐檢測和預防、人力資源管理、法律、醫(yī)療、產品和服務開發(fā)、國家安全以及體育等行業(yè)領域獲得應用。本書收集了來自谷歌、亞馬遜、Spotify、LinkedIn、輝瑞、加拿大宏利金融集團、安盛集團、Monster Worldwide、安德瑪、*****隊、戴爾、IBM 和美國 SAS 軟件研究院等領先企業(yè)的一線故事，為構建和運用成功的非結構化數(shù)據(jù)分析提供了框架。身處大數(shù)據(jù)的浪潮中，數(shù)據(jù)本身所蘊含的價值遠比我們想象中的豐富，充分利用非結構化數(shù)據(jù)對于任何行業(yè)都十分重要。因此，本書對于任何行業(yè)而言都具有重要的參考意義。

作者簡介

　　吉恩·保羅·艾森（Jean Paul Isson）商業(yè)分析和大數(shù)據(jù)分析領域的全球知名專家和布道者，擁有超過20年的從業(yè)經驗。他還是《大數(shù)據(jù)分析：用互聯(lián)網思維創(chuàng)造驚人價值》一書的作者。作為Monster預測分析和商業(yè)智能的全球副總裁，他從零開始創(chuàng)建團隊，成功構思和實施了全球客戶評分模型、預測模型、細分模型、機器學習和深度學習解決方案、網絡挖掘應用程序和人力資源分析解決方案，幫助Monster在北美、歐洲和亞太地區(qū)拓展業(yè)務。他還是人員分析研究所（People Analytics Institute）的創(chuàng)始人。

圖書目錄

第一章高級商業(yè)分析時代 // 1
導言 // 2
現(xiàn)如今，分析為什么會被大力宣傳 // 5
數(shù)據(jù)分析簡史 // 14
何為分析時代 // 21
第二章分析創(chuàng)新的下一個前沿 // 31
導言 // 32
什么是非結構化數(shù)據(jù)分析 // 34
在當代，為什么要運用非結構化數(shù)據(jù)分析 // 37
非結構化數(shù)據(jù)分析行業(yè) // 45
非結構化數(shù)據(jù)分析的用處 // 47
非結構化數(shù)據(jù)分析如何運作 // 48
為什么說非結構化數(shù)據(jù)分析是下一個商業(yè)創(chuàng)新前沿 // 49
非結構化數(shù)據(jù)分析的成功案例 // 54
非結構化數(shù)據(jù)分析的黃金時代 // 59
第三章非結構化數(shù)據(jù)分析的工作框架 // 61
導言 // 62
為什么需要有一個框架來分析非結構化數(shù)據(jù) // 63
應用于非結構化數(shù)據(jù)的IMPACT 閉環(huán) // 64
文本解析示例 // 72
第四章如何利用非結構化數(shù)據(jù)分析提升客戶獲取和客戶留存 // 103
客戶心聲：了解客戶的金礦 // 104
為什么關注非結構化數(shù)據(jù)分析可以獲取和留存客戶 // 105
預測模型與網絡營銷 // 112
非結構化數(shù)據(jù)分析如何應用于客戶的獲取工作 // 113
非結構化數(shù)據(jù)分析對電子郵件響應和廣告優(yōu)化的影響 // 118
非結構化數(shù)據(jù)分析如何應用于內容運營，促進更多的客戶轉化和參與 // 118
非結構化數(shù)據(jù)分析如何應用于客戶留存（防止流失）工作 // 119
在客戶獲取方面是如何使用非結構化數(shù)據(jù)分析的 // 122
在客戶留存（防止流失）方面是如何使用非結構化數(shù)據(jù)的 // 127
由虛擬代理驅動的非結構化數(shù)據(jù)分析的力量 // 129
使用虛擬代理或人工智能助理給客戶體驗帶來的好處 // 130
非結構化數(shù)據(jù)分析應用于社交媒體和本地廣告以增加客戶獲取 // 142
第五章運用非結構化數(shù)據(jù)分析提高欺詐識別和預防能力 // 147
導言 // 148
為什么要關注欺詐識別和預防領域的非結構化數(shù)據(jù)分析 // 149
非結構化數(shù)據(jù)分析的好處 // 153
欺詐領域的非結構化數(shù)據(jù)分析是什么 // 157
非結構化數(shù)據(jù)分析如何在欺詐識別和預防中發(fā)揮作用 // 159
用于欺詐識別和預防的非結構化數(shù)據(jù)分析框架：保險 // 162
主要的欺詐識別和預防技術 // 165
使用非結構化數(shù)據(jù)分析進行欺詐識別和預防的最佳實踐 // 167
第六章非結構化數(shù)據(jù)分析在人力資本管理中的應用 // 179
為什么應當關注人力資源領域的非結構化數(shù)據(jù)分析 // 180
人力資源領域的非結構化數(shù)據(jù)分析指的是什么 // 181
非結構化數(shù)據(jù)分析在人力資源領域到底意味著什么 // 184
非結構化數(shù)據(jù)分析在網絡招聘中的作用：供需平衡 // 185
非結構化數(shù)據(jù)分析在人才搜索分析中的作用 // 186
非結構化數(shù)據(jù)分析在人才獲取分析中的作用 // 194
將人工智能作為招聘助理 // 194
非結構化數(shù)據(jù)分析在人才留存上所發(fā)揮的作用 // 196
員工績效考核數(shù)據(jù)審核反饋 // 198
非結構化數(shù)據(jù)分析如何運作 // 199
非結構化數(shù)據(jù)分析為人力資源行業(yè)帶來的好處 // 200
第七章非結構化數(shù)據(jù)分析在法律行業(yè)中的應用 // 207
為什么應該關注法律服務中的非結構化數(shù)據(jù)分析 // 208
法律行業(yè)的非結構化數(shù)據(jù)分析指的是什么 // 212
法律行業(yè)的非結構化數(shù)據(jù)分析是如何運作的 // 213
效益和挑戰(zhàn) // 218
第八章非結構化數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療保健行業(yè)和醫(yī)學研究中的應用 // 223
為何要關注醫(yī)療保健行業(yè)的非結構化數(shù)據(jù)分析 // 224
醫(yī)療保健行業(yè)中的非結構化數(shù)據(jù)分析指的是什么 // 230
非結構化數(shù)據(jù)分析是如何運作的 // 235
IMPACT 閉環(huán) // 239
非結構化數(shù)據(jù)分析應用于醫(yī)療保健行業(yè)的好處 // 240
第九章非結構化數(shù)據(jù)分析在產品和服務開發(fā)中的應用 // 249
為什么應該關注非結構化數(shù)據(jù)分析在產品和服務開發(fā)中的作用 // 250
非結構化數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析 // 251
產品研發(fā)領域的非結構化數(shù)據(jù)分析指的是什么 // 277
非結構化數(shù)據(jù)分析是如何被應用到產品研發(fā)中去的 // 279
應用到產品研發(fā)領域的非結構化數(shù)據(jù)分析是如何運作的 // 281
第十章非結構化數(shù)據(jù)分析在國家安全中的應用 // 285
國家安全：非結構化數(shù)據(jù)分析的大舞臺還是對公民自由的威脅 // 286
國家安全領域的非結構化數(shù)據(jù)分析是什么 // 288
美國國家安全局的數(shù)據(jù)來源 // 289
為什么國家安全中會用到非結構化數(shù)據(jù)分析 // 292
非結構化數(shù)據(jù)分析是如何運行的 // 301
第十一章非結構化數(shù)據(jù)分析在體育中的應用 // 303
體育分析簡史：點球成金 // 305
為什么應該關注非結構化數(shù)據(jù)分析在體育賽事中的應用 // 310
體育中的非結構化數(shù)據(jù)分析是什么 // 315
非結構化數(shù)據(jù)分析是如何運作的 // 319
第十二章分析技術的未來 // 325
合理利用前端技術將獲益良多 // 327
數(shù)據(jù)的價值越來越少，分析技術正成為主流 // 329
預測分析、人工智能、機器學習以及深度學習成為新標準 // 331
人員分析部門成為企業(yè)的標配機構 // 334
非結構化數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中越發(fā)普遍 // 335
認知分析的拓展 // 335
物聯(lián)網向物聯(lián)網分析演化 // 336
慕課與開源軟件和應用程序將持續(xù)繁榮發(fā)展 // 337
區(qū)塊鏈與分析技術將解決社會問題 // 338
人本計算將常態(tài)化 // 340
數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全仍將是頭號風險與威脅 // 341
致謝 // 343