О чем
Прогнозная аналитика ― новое оружие в арсенале ведущих мировых компаний и органов государственного управления. Благодаря развитию информационных технологий открылись новые возможности по использованию больших массивов данных для прогнозирования поведения обычных людей.
Это помогает эффективнее управлять финансами, с высокой точностью прогнозировать объем продаж товаров, предвосхищать желания клиентов и целевую аудиторию новых продуктов, модернизировать технологии, улучшать здравоохранение и образование и даже бороться с преступностью.
Эрик Сигель приводит массу примеров эффективного использования этой методики и показывает, как на практике начать использовать возможности больших данных для получения конкурентных преимуществ.
«Извлечение информации из данных с целью прогнозирования — это только первый шаг. Сделать следующий шаг и начать действовать на основе прогнозов — вот где требуется настоящая смелость. Как вы узнаете из захватывающей истории, которую я расскажу вам... применение прогнозной аналитики в реальной деятельности по остроте ощущений сопоставимо с запуском ракеты в космос».
Из этой книги вы узнаете:
- как предсказать, кто бросит учебу, отменит подписку или разведется, раньше самого человека;
- почему ранний уход на пенсию сокращает продолжительность жизни, а вегетарианцы реже опаздывают на авиарейсы;
- пять причин, зачем организации прогнозируют смерть людей;
- как Target выявляет беременных покупательниц, а Hewlett-Packard раньше вас узнаёт, что вы собираетесь уйти из компании;
- как судьи и члены комиссий по условно-досрочному освобождению используют программы прогнозирования преступлений;
- что именно прогнозируют Citibank, Facebook, Ford, Google, IBM, Match.com, Pfizer, «Википедия» и другие крупные компании и организации и зачем им это нужно.
Для кого
Книга, ставшая мировым бестселлером и получившая множество восторженных отзывов от ведущих аналитиков и прогнозистов, будет интересна не только руководителям и менеджерам компаний, но и всем, кто хочет научиться с пользой для себя анализировать большие массивы данных.
