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    portada Analítica Predictiva. Predecir el Futuro Utilizando big Data (Títulos Especiales)
    Formato
    Libro Físico
    Tema
    Informatica
    Colección
    Titulos Especiales
    Año
    2013
    Idioma
    Español
    N° páginas
    384
    Encuadernación
    Tapa Blanda
    ISBN
    844153442X
    ISBN13
    9788441534421

    Analítica Predictiva. Predecir el Futuro Utilizando big Data (Títulos Especiales)

    Eric Siegel (Autor) · Anaya Multimedia · Tapa Blanda

    Analítica Predictiva. Predecir el Futuro Utilizando big Data (Títulos Especiales) - Eric Siegel

    Sin Stock

    Reseña del libro "Analítica Predictiva. Predecir el Futuro Utilizando big Data (Títulos Especiales)"

    La analítica predictiva es la ciencia de predecir el comportamiento, y está p en todos los aspectos de nuestra vida. Pone en valor el poder de los datos y afecta cada día a la toma de millones de decisiones. Bancos, empresas, políticos y organizaciones la utilizan para convencernos de que necesitamos sus productos o servicios. ¡La utilizan para controlar nuestra forma de actuar! ¿Por qué? La predicción del comportamiento humano combate el riesgo financiero, mejora los cuidados sanitarios, permite luchar contra el spam, ayuda en la persecución de delitos y aumenta las ventas. ¿Cómo? La predicción se alimenta del recurso no natural más potente y actual: la información. Información que se nutre de datos residuales, recopilados gracias a tareas rutinarias realizadas por las organizaciones. Pero, ¡Sorpresa! Estos datos aparentemente inútiles son una mina de oro. Una fuente extraordinaria de experiencia de la que podemos obtener información. Siegel ha conseguido un libro ameno y entretenido que, combinando hábilmente historias y anécdotas reales con teoría, nos explica cómo se analiza el comportamiento y como predecirlo. "Este libro es el Freakonomics del Big Data." – Stein Kretsinger, socio fundador de Advertising.com; analista responsable de Capital One. "Entretenido, informativo y detallado a partes iguales. Siegel realiza un desarrollo profundo y ameno al tiempo, convirtiendo la ciencia en algo apasionante". – Rayid Ghani, Científico de Datos. Jefe en la campaña Obama for America 2012. "Esta obra no rep sólo un profundo análisis de un tema que resulta crítico en la actualidad para prácticamente cualquier sector empresarial. También es una lectura apasionante". – Geoffrey Moore, autor de "Crossing the Chasm".PrólogoPrefacioIntroducción. El Efecto PredicciónLa predicción en el mundo de los grandes negocios. El destino de los activosCon todos ustedes... el Ordenador Clarividente¡Dame de comer! Poniendo la máquina a pensarSabía que ibas a hacer esoLos límites y el potencial de la predicciónEl campo de los sueñosAprendizaje empresarialLos nuevos super-geeks: Los científicos de datosEl arte de aprenderCapítulo 1. ¡Despegamos! La predicción pasa a la acciónLa puesta en marchaEl oráculo defectuoso que todo el mundo adoraProtección predictivaUna revolución silenciosa y casi millonariaLos peligros de la personalizaciónDesvíos y retrasos en la implementaciónEn vueloElemental, querido: El poder de la observaciónActuar es decidirUn lanzamiento peligrosoHouston, tenemos un problemaUn pequeño modelo con posibilidadesHouston, hemos despegadoUn científico apasionadoLanzar la predicción al espacio interiorCapítulo 2. Poder implica responsabilidad. Hewlett-Packard, Target y la policía deducen nuestros secretosLa predicción del objetivo y el objetivo de la predicciónUn momento de suspenseMis 15 minutos de famaEn el candeleroNo puedes encarcelar algo que sabe teletransportarseLey y orden: Políticas, políticos y vigilancia policialLa batalla de los datosLa minería de datos no llega hasta el fondoHP aprende de sí misma¿Introspección o intromisión?Riesgo de fuga: ¡Lo dejo!Qué hay detrás de un empleado que se marchaRepartiendo dinamitaNo lo dejes cuando vas ganandoPredecir los delitos para evitar que ocurranLos datos del delito y el delito de los datosMáquinas sin controlPrejuicios recurrentesPredicciones buenas y malasLa fuente del poderCapítulo 3. El efecto datos. El camino del excesoLos datos de los sentimientos y los sentimientos de los datosPredecir el humor de las publicacion de ansiedadVisualizar el mundo de los estados de ánimoEl dinero abre puertasInspiración y transpiraciónRebuscando en la basuraLa instrumentación de todo lo que hacemosApriétense los machos: Demasiada informaciónEl lobo ferozEl final del arco irisJugo de prediccionesDescubrimientos tremendos, raros y sorprendentesLa correlación no implica causalidadLa causa y el efecto de las emocionesUna imagen vale más que mil diamantesSentimientos que validan y sentimientos validadosCasualidad e innovaciónConsejos sobre inversión de la blogosferaEl dinero mueve el mundoAtando cabosCapítulo 4. La máquina que aprende. La historia de la predicción del riesgo de las hipotecas del banco ChaseChico conoce bancoBanco se enfrenta a riesgoPredicción combate riesgoAsuntos peligrososLa máquina que aprendeLa construcción de la máquina que aprendeAprender de las malas experienciasCómo funciona el aprendizaje automáticoLa fruta de la decisiónOrdenador, prográmate a ti mismoAprende, chavalMejor cuanto más grandeSobreaprendizaje: Cuando se abarca demasiadoEl misterio de la inducciónEl arte y la ciencia del aprendizaje automáticoSentimiento validado: Los datos de pruebaEsculpir una obra de artePoner los árboles de decisión a trabajar para ChaseEl dinero crece en los árbolesLa recesión: Por qué los microscopios no pueden detectar colisiones de asteroidesConsecuencias calculadasCapítulo 5. El efecto Grupo. Netflix, el crowdsourcing y la sobrecarga en las prediccionesLumbreras por casualidadEl concursante revelaciónLa riqueza de la diversidadEl crowdsourcing se vuelve locoSu adversario es su amigoNaciones UnidasMeta-aprendizajeUn pez gordo en la metaInteligencia colectivaLa sabiduría de las multitudes... de modelosUna bolsa de modelosModelos en grupo en acciónLa paradoja de la generalización: Menos es másEl cielo es el límiteCapítulo 6. Watson y el desafío de "Jeopardy!"Analíticas de textoLas tribulaciones de nuestra lengua maternaSi ya has entendido la pregunta, respondeLa fuente definitiva de conocimientosImposibilidad artificialAprender a responder preguntasCamina como un hombre, habla como un hombreUna ratonera mejorLa máquina de responderUn concurso bajo el microscopioReunir pruebas para una respuestaElemental, querido WatsonOrganizar la evidenciaPonderar pruebas con modelos de grupoUn grupo de gruposEl aprendizaje automático logra el poder de procesar el lenguajeConfianza, pero no en excesoLa necesidad de correrJeopardy! doble. ¿Será capaz Watson de vencer?Jeopardy! y los nervios¡Vamos, campeón!El post-partido: Honores, elogios y asombroLa IA yámbica de IBMPredecir lo correctoCapítulo 7. La persuasión de los números. De cómo planificaron su influencia Telenor, el U.S. Bank y la campaña de ObamaA cancelar tocanEl avisperoAlgo nuevo que predecirEl ojo no puede verloPercibir la persuasiónDecisiones persuasivasEstímulo comercial y respuesta comercialEl humano cuánticoPredecir la influencia con un modelo de respuesta incrementalInfluencias bancariasPredecir lo que no esEl modelado de respuesta incrementalLas mecánicas del modelado incremental.Cómo funciona el modelado incrementalEl Efecto PersuasiónInfluencia en las distintas industriasInmovilizar clientes móvilesEpílogo. Diez predicciones de la primera hora de 2020El mañana ya está aquíEl futuro de la predicciónApén A. Cinco efectos de la predicción B. Veintiuna aplicaciones de la an C. La gente de la predicción D. Ejemplos de an E. N alfabético

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