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序言9

前言 预测分析的职业风险13

导论 预测效应17

第一章 升空！预测开始发威1

开始实践5

人人爱预言，虽然不精确8

防护预测9

价值100万美元的无声革命11

个性化的危险13

预测分析程序的安装：迂回和拖延15

运行过程中16

基本要素：观察17

行动就是决策21

危险的启动23

呼叫休斯敦，我们有麻烦了26

能做到的小模型29

休斯敦，发射31

热情的科学家33

让预测走入内心34

第二章 权力越大，责任越大：惠普、Target超市、警察和美国国家安全局会窥探你的秘密35

Target超市的预测及其预测目标39

意味深长的停顿41

我的15分钟42

曝光于聚光灯下44

你无法禁锢那些可传输的东西46

法律与秩序：政策和数据监管48

数据之战50

数据挖掘并不是“攫取”数据52

惠普自我学习54

洞悉员工还是侵犯隐私55

辞职风险：我不干了！57

洞见：辞职背后的因素59

危险品61

辞职风险评估的价值62

预测犯罪，提前杜绝犯罪64

数据犯罪和犯罪数据77

无法测量的机器风险79

偏见的轮回82

好的预测 坏的预测85

第三章 数据效应：彩虹之后的饕餮91

焦虑指数93

将情绪可视化94

在数据里寻宝95

一切都数据化97

把所有舱门都封死：信息太多了100

谁的数据会成为你的囊中之物？103

彩虹之末104

预测之汁106

遥远、奇特和惊人的洞察力107

有关系，并不意味着是因果关系120

第四章 学习的机器：大通银行对房产抵押风险的预测分析127

男孩与银行的相遇129

银行面临着风险130

预测抵御风险132

风险业务134

学习机器136

创建机器学习138

从负面经验中学习141

机器如何学习141

你可以决定决策树的规模145

计算机，为自己编程吧148

学吧，宝贝150

越大越好153

过度学习：假设太多156

归纳之谜159

机器学习的艺术和科学161

感觉真实：测试数据163

去粗取精是艺术166

在大通银行应用分类一回归决策树171

摇钱树174

回归——为何显微镜无法观察到宇宙碰撞174

后续176

第五章 集团效应：Netflix、众包以及增压预测177

业余火箭科学家179

黑马181

思想外包：集思广益181

众包如星火燎原184

生于忧患187

联合国188

元学习190

两个预测模型的组合190

好戏在后头192

集体信息194

群体和模型的智慧197

一袋子模型198

集体智慧开始发威202

泛化悖论：过犹不及203

挑战极限204

第六章 “沃森”和《危险边缘》节目221

文本分析225

英语的爱恨情仇226

在理解问题之后就要回答229

知识终极源泉232

人工智能悖论235

学习回答问题238

学人走路，学人说话241

更好的捕鼠器243

应答机器245

投机取巧的《危险边缘》245

从证据中寻找答案248

基础知识，亲爱的“沃森”250

证据如山255

用组合模型来判断证据257

组合模型的组合259

机器学习使自然语言处理成为可能260

自信但不自负262

需要速度266

双重危险一“沃森”会赢吗？267

《危险边缘》的惶恐269

为了胜利271

比赛之后：荣誉、嘉奖和崇拜274

非对称性IBM人工智能275

对的预测276

第七章 用数字说话：挪威电信和美国合众银行工程师如何通过预测来施加影响277

搅拌吧，用力搅拌279

沉睡的狗281

要预测新的内容283

眼睛看不到286

预测说服287

具有说服性的选择289

商业刺激和商业反馈293

定量人性294

量子人性一他是否可被影响？298

通过上提模型预测影响力298

银行业对影响力的运用300

预测错误之事302

响应上提模型304

上提模型的原理305

上提模型如何发挥作用308

说服效应311

不同行业的影响312

让移动客户不移动316

结语327