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　　这本书的主题是“预测分析”。

　　预测是一种从经验(数据)中学习并预测自己未来行为的技术。它的目的是帮助人们做出更好的决定。

　　自古以来，人类就喜欢占卜、占卜，希望能预知未来。似乎科学可以打破“人无法知道未来”的自然法则。通过严谨的方法整理“已知”数据，人们可以越来越准确地预测未来。数学与科技的融合，跨越了现在与未来的鸿沟。

　　摘录：

　　世界上总会有不可预测的“黑天鹅事件”，但人类的大多数行为都是习惯性的、可预测的。

　　通过定量方法预测人类行为。

　　描述性分析已经过时了，因为它记录了过去发生的事情，并不能真正解释这些事情为什么会发生。规范分析通过实验监控或者定向优化告诉人们该怎么做。这种数学分析适用范围小。

　　预测是一种从经验(数据)中学习并预测自己未来行为的技术。它的目的是帮助人们做出更好的决定。

　　预测就是力量。数据本身不是金子，只有从数据中提炼出来的规律和知识才是金子。

　　即使预测的准确率很差，预测的效用还是很高的，预测小，影响大。也就是预测效果。

　　预测的应用包括：预测内容和采取行动。

　　预测模型：一种预测个人行为的机制。该模型通过分析个人特征(变量)获得预测得分。分数越高，个体越有可能表现出预测的行为。

　　归根结底，预测模型的目的只有一个：根据用户的不同参数给用户一个单一的分数。那么这个分数会作为企业决策的参考，甚至指导企业采取什么样的措施。

　　建立预测模型的方法是“决策树”。

　　预测领域属于个人隐私范畴。用间接的方法发现人们不愿意主动披露的信息，隐藏着深层的伦理问题。

　　数据越多，力度越大；力量越大，越敏感。

　　它是信息时代的新货币。

　　预测不是钻研数据，窥视个人数据。相反，预测分析是对信息进行“提炼”，即通过分析海量消费者信息中的众多数字，找出普遍适用的规律。

　　对于企业来说，知道什么不重要，重要的是根据知道的信息去做什么。

　　有历史学家说，人类正在经历继农业革命和工业革命之后的第三次革命，即信息革命。信息革命的关键是“让一切数字化”。

　　从数据中学习，然后预测未来。

　　大数据应该叫“大量数据”或者“充分数据”。

　　它是更大的数据财富来源，永远不会枯竭。

　　预测就是根据人们过去的行为来预测人们未来的行为。

　　使用预测分析时，我们不知道分析对象之间是否存在因果关系，也不必去关注。

　　如果需要是创新之母，那么机会就是创新之父。

　　预测技术的设计也在于偶然发现规律。

　　学习的杀手是过度学习。过度学习意味着将噪音误认为信息，过度解读数据，忽视其内在的真相。

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