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非結構化數據分析 版權信息
- ISBN：9787115542717
- 條形碼：9787115542717 ; 978-7-115-54271-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
非結構化數據分析 本書特色
1.由高級商業分析和大數據分析領域的全球知名專家和布道者，擁有超過20年的從業經驗的吉恩·保羅·艾森（Jean Paul Isson）打造。 2.清華大學數據科學研究院原執行副院長韓亦舜、IBM認知系統副總裁保羅·齊科波洛斯作序推薦，清華大學新聞與傳播學院教授沈陽、2020 Inc.現任CEO，Monster前CEO馬克·斯塔弗、EmployBridge總裁和首席運營官喬妮·考特尼、AtScale首席營銷官布魯諾·阿茲扎、Talent Analytics首席科學家和聯合創始人帕莎·羅伯茨等多位業界、學界、商界專家聯袂推薦。 3.《非結構化數據分析》獲得了多個行業領袖的支持，并且收集到了來自谷歌、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的一線故事，為構建和運用成功的非結構化數據分析提供了框架。 4.通過閱讀《非結構化數據分析》，讀者可以了解到： ·非結構化數據分析的工作框架 ·如何利用非結構化數據分析提升客戶獲取和客戶留存 ·如何運用非結構化數據分析提高欺詐識別和預防能力 ·非結構化數據分析在人力資本管理中的應用 ·非結構化數據分析在法律行業中的應用 ·非結構化數據分析在醫療保健行業和醫學研究中的應用 ·非結構化數據分析在產品和服務開發中的應用 ·非結構化數據分析在國家安全中的應用 ·非結構化數據分析在體育中的應用 ·分析技術的未來
非結構化數據分析 內容簡介
在當今優選互聯的時代，大多數企業和政府機構都擁有大量的非結構化數據。由于計算能力的提高和信息收集成本的降低，非結構化數據分析使得一些具有前瞻性的企業能夠超越數據收集和基本報告的，為其決策流程創造具有實際意義的商業價值，很終幫助企業提高競爭力并贏得勝利。 《非結構化數據分析》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據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、醫療、產品和服務開發、國家安全以及體育等行業領域獲得應用。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、休斯敦火箭隊、戴爾、IBM 和美國 SAS 軟件研究院等靠前企業的一線故事，為構建和運用成功的非結構化數據分析提供了框架。 身處大數據的浪潮中，數據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據對于任何行業都十分重要。因此，本書對于任何行業而言都具有重要的參考意義。
非結構化數據分析 目錄
第 一章 高級商業分析時代 // 1
導言 // 2
現如今，分析為什么會被大力宣傳 // 5
數據分析簡史 // 14
何為分析時代 // 21
第二章 分析創新的下一個前沿 // 31
導言 // 32
什么是非結構化數據分析 // 34
在當代，為什么要運用非結構化數據分析 // 37
非結構化數據分析行業 // 45
非結構化數據分析的用處 // 47
非結構化數據分析如何運作 // 48
為什么說非結構化數據分析是下一個商業創新前沿 // 49
非結構化數據分析的成功案例 // 54
非結構化數據分析的黃金時代 // 59
第三章 非結構化數據分析的工作框架 // 61
導言 // 62
為什么需要有一個框架來分析非結構化數據 // 63
應用于非結構化數據的IMPACT 閉環 // 64
文本解析示例 // 72
第四章 如何利用非結構化數據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據分析可以獲取和留存客戶 // 105
預測模型與網絡營銷 // 112
非結構化數據分析如何應用于客戶的獲取工作 // 113
非結構化數據分析對電子郵件響應和廣告優化的影響 // 118
非結構化數據分析如何應用于內容運營，促進更多的客戶轉化和參與 // 118
非結構化數據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據分析的 // 122
在客戶留存（防止流失）方面是如何使用非結構化數據的 // 127
由虛擬代理驅動的非結構化數據分析的力量 // 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
非結構化數據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 運用非結構化數據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據分析 // 149
非結構化數據分析的好處 // 153
欺詐領域的非結構化數據分析是什么 // 157
非結構化數據分析如何在欺詐識別和預防中發揮作用 // 159
用于欺詐識別和預防的非結構化數據分析框架：保險 // 162
主要的欺詐識別和預防技術 // 165
使用非結構化數據分析進行欺詐識別和預防的*佳實踐 // 167
第六章 非結構化數據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據分析 // 180
人力資源領域的非結構化數據分析指的是什么 // 181
非結構化數據分析在人力資源領域到底意味著什么 // 184
非結構化數據分析在網絡招聘中的作用：供需平衡 // 185
非結構化數據分析在人才搜索分析中的作用 // 186
非結構化數據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
非結構化數據分析在人才留存上所發揮的作用 // 196
員工績效考核數據審核反饋 // 198
非結構化數據分析如何運作 // 199
非結構化數據分析為人力資源行業帶來的好處 // 200
第七章 非結構化數據分析在法律行業中的應用 // 207
為什么應該關注法律服務中的非結構化數據分析 // 208
法律行業的非結構化數據分析指的是什么 // 212
法律行業的非結構化數據分析是如何運作的 // 213
效益和挑戰 // 218
第八章 非結構化數據分析在醫療保健行業和醫學研究中的應用 // 223
為何要關注醫療保健行業的非結構化數據分析 // 224
醫療保健行業中的非結構化數據分析指的是什么 // 230
非結構化數據分析是如何運作的 // 235
IMPACT 閉環 // 239
非結構化數據分析應用于醫療保健行業的好處 // 240
第九章 非結構化數據分析在產品和服務開發中的應用 // 249
為什么應該關注非結構化數據分析在產品和服務開發中的作用 // 250
非結構化數據分析和大數據分析 // 251
產品研發領域的非結構化數據分析指的是什么 // 277
非結構化數據分析是如何被應用到產品研發中去的 // 279
應用到產品研發領域的非結構化數據分析是如何運作的 // 281
第十章 非結構化數據分析在國家安全中的應用 // 285
國家安全：非結構化數據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據分析是什么 // 288
美國國家安全局的數據來源 // 289
為什么國家安全中會用到非結構化數據分析 // 292
非結構化數據分析是如何運行的 // 301
第十一章 非結構化數據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據分析在體育賽事中的應用 // 310
體育中的非結構化數據分析是什么 // 315
非結構化數據分析是如何運作的 // 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
數據的價值越來越少，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的標配機構 // 334
非結構化數據分析在企業中越發普遍 // 335
認知分析的拓展 // 335
物聯網向物聯網分析演化 // 336
慕課與開源軟件和應用程序將持續繁榮發展 // 337
區塊鏈與分析技術將解決社會問題 // 338
人本計算將常態化 // 340
數據治理與數據安全仍將是頭號風險與威脅 // 341
致 謝 // 343
導言 // 2
現如今，分析為什么會被大力宣傳 // 5
數據分析簡史 // 14
何為分析時代 // 21
第二章 分析創新的下一個前沿 // 31
導言 // 32
什么是非結構化數據分析 // 34
在當代，為什么要運用非結構化數據分析 // 37
非結構化數據分析行業 // 45
非結構化數據分析的用處 // 47
非結構化數據分析如何運作 // 48
為什么說非結構化數據分析是下一個商業創新前沿 // 49
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導言 // 62
為什么需要有一個框架來分析非結構化數據 // 63
應用于非結構化數據的IMPACT 閉環 // 64
文本解析示例 // 72
第四章 如何利用非結構化數據分析提升客戶獲取和客戶留存 // 103
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為什么關注非結構化數據分析可以獲取和留存客戶 // 105
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非結構化數據分析如何應用于客戶的獲取工作 // 113
非結構化數據分析對電子郵件響應和廣告優化的影響 // 118
非結構化數據分析如何應用于內容運營，促進更多的客戶轉化和參與 // 118
非結構化數據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據分析的 // 122
在客戶留存（防止流失）方面是如何使用非結構化數據的 // 127
由虛擬代理驅動的非結構化數據分析的力量 // 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
非結構化數據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 運用非結構化數據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據分析 // 149
非結構化數據分析的好處 // 153
欺詐領域的非結構化數據分析是什么 // 157
非結構化數據分析如何在欺詐識別和預防中發揮作用 // 159
用于欺詐識別和預防的非結構化數據分析框架：保險 // 162
主要的欺詐識別和預防技術 // 165
使用非結構化數據分析進行欺詐識別和預防的*佳實踐 // 167
第六章 非結構化數據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據分析 // 180
人力資源領域的非結構化數據分析指的是什么 // 181
非結構化數據分析在人力資源領域到底意味著什么 // 184
非結構化數據分析在網絡招聘中的作用：供需平衡 // 185
非結構化數據分析在人才搜索分析中的作用 // 186
非結構化數據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
非結構化數據分析在人才留存上所發揮的作用 // 196
員工績效考核數據審核反饋 // 198
非結構化數據分析如何運作 // 199
非結構化數據分析為人力資源行業帶來的好處 // 200
第七章 非結構化數據分析在法律行業中的應用 // 207
為什么應該關注法律服務中的非結構化數據分析 // 208
法律行業的非結構化數據分析指的是什么 // 212
法律行業的非結構化數據分析是如何運作的 // 213
效益和挑戰 // 218
第八章 非結構化數據分析在醫療保健行業和醫學研究中的應用 // 223
為何要關注醫療保健行業的非結構化數據分析 // 224
醫療保健行業中的非結構化數據分析指的是什么 // 230
非結構化數據分析是如何運作的 // 235
IMPACT 閉環 // 239
非結構化數據分析應用于醫療保健行業的好處 // 240
第九章 非結構化數據分析在產品和服務開發中的應用 // 249
為什么應該關注非結構化數據分析在產品和服務開發中的作用 // 250
非結構化數據分析和大數據分析 // 251
產品研發領域的非結構化數據分析指的是什么 // 277
非結構化數據分析是如何被應用到產品研發中去的 // 279
應用到產品研發領域的非結構化數據分析是如何運作的 // 281
第十章 非結構化數據分析在國家安全中的應用 // 285
國家安全：非結構化數據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據分析是什么 // 288
美國國家安全局的數據來源 // 289
為什么國家安全中會用到非結構化數據分析 // 292
非結構化數據分析是如何運行的 // 301
第十一章 非結構化數據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據分析在體育賽事中的應用 // 310
體育中的非結構化數據分析是什么 // 315
非結構化數據分析是如何運作的 // 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
數據的價值越來越少，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的標配機構 // 334
非結構化數據分析在企業中越發普遍 // 335
認知分析的拓展 // 335
物聯網向物聯網分析演化 // 336
慕課與開源軟件和應用程序將持續繁榮發展 // 337
區塊鏈與分析技術將解決社會問題 // 338
人本計算將常態化 // 340
數據治理與數據安全仍將是頭號風險與威脅 // 341
致 謝 // 343
展開全部
非結構化數據分析 作者簡介
吉恩·保羅·艾森（Jean Paul Isson） 商業分析和大數據分析領域的全球知名專家和布道者，擁有超過20年的從業經驗。他還是《大數據分析：用互聯網思維創造驚人價值》一書的作者。 作為Monster預測分析和商業智能的全球副總裁，他從零開始創建團隊，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、歐洲和亞太地區拓展業務。他還是人員分析研究所（People Analytics Institute）的創始人。
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