《非結構化數據分析》是2020年人民郵電出版社出版的圖書。本書主要講述基於人工智慧、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套用。
基本介紹
- 書名：非結構化數據分析
- 作者：[美] 吉恩·保羅·艾森（Jean，Paul，Isson）
- 譯者：盧苗苗、蘇金六、和中華
- 出版社：人民郵電出版社
- ISBN：9787115542717
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
在當今全球互聯的時代，大多數企業和政府機構都擁有大量的非結構化數據。由於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限制，為其決策流程創造具有實際意義的商業價值，最終幫助企業提高競爭力並贏得勝利。
《非結構化數據分析》介紹了基於人工智慧、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套用。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 軟體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。
身處大數據的浪潮中，數據本身所蘊含的價值遠比我們想像中的豐富，充分利用非結構化數據對於任何行業都十分重要。因此，本書對於任何行業而言都具有重要的參考意義。
圖書目錄
第 一章 高級商業分析時代 // 1
導言 // 2
現如今，分析為什麼會被大力宣傳 // 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
什麼是非結構化數據分析 // 34
在當代，為什麼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
為什麼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
為什麼需要有一個框架來分析非結構化數據 // 63
套用於非結構化數據的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
為什麼關注非結構化數據分析可以獲取和留存客戶 // 105
預測模型與網路行銷 // 112
非結構化數據分析如何套用於客戶的獲取工作 // 113
非結構化數據分析對電子郵件回響和廣告最佳化的影響 // 118
非結構化數據分析如何套用於內容運營，促進更多的客戶轉化和參與 // 118
非結構化數據分析如何套用於客戶留存（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慧助理給客戶體驗帶來的好處 // 130
非結構化數據分析套用於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
為什麼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麼 // 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
用於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最佳實踐 // 167
第六章 非結構化數據分析在人力資本管理中的套用 // 179
為什麼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麼 // 181
非結構化數據分析在人力資源領域到底意味著什麼 // 184
非結構化數據分析在網路招聘中的作用：供需平衡 // 185
非結構化數據分析在人才搜尋分析中的作用 // 186
非結構化數據分析在人才獲取分析中的作用 // 194
將人工智慧作為招聘助理 // 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套用 // 207
為什麼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麼 // 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套用 // 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麼 // 230
非結構化數據分析是如何運作的 // 235
IMPACT 閉環 // 239
非結構化數據分析套用於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套用 // 249
為什麼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麼 // 277
非結構化數據分析是如何被套用到產品研發中去的 // 279
套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套用 // 285
國家安全：非結構化數據分析的大舞台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麼 // 288
美國國家安全局的數據來源 // 289
為什麼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套用 // 303
體育分析簡史：點球成金 // 305
為什麼應該關注非結構化數據分析在體育賽事中的套用 // 310
體育中的非結構化數據分析是什麼 // 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、人工智慧、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
慕課與開源軟體和應用程式將持續繁榮發展 // 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
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：用網際網路思維創造驚人價值》一書的作者。
作為Monster預測分析和商業智慧型的全球副總裁，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、網路挖掘應用程式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。
