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| 編輯推薦： |
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1.由高级商业分析和大数据分析领域的全球知名专家和布道者，拥有超过20年的从业经验的吉恩保罗艾森（Jean Paul Isson）打造。 2.清华大学数据科学研究院原执行副院长韩亦舜、IBM认知系统副总裁保罗齐科波洛斯作序推荐，清华大学新闻与传播学院教授沈阳、2020 Inc.现任CEO，Monster前CEO马克斯塔弗、EmployBridge总裁和首席运营官乔妮考特尼、AtScale首席营销官布鲁诺阿兹扎、Talent Analytics首席科学家和联合创始人帕莎罗伯茨等多位业界、学界、商界专家联袂推荐。 3.《非结构化数据分析》获得了多个行业领袖的支持，并且收集到了来自谷歌、亚马逊、Spotify、LinkedIn、辉瑞、加拿大宏利金融集团、安盛集团、Monster Worldwide、安德玛、休斯顿火箭队、戴尔、IBM和美国SAS 软件研究院等领先企业的一线故事，为构建和运用成功的非结构化数据分析提供了框架。 4.通过阅读《非结构化数据分析》，读者可以了解到： 非结构化数据分析的工作框架 如何利用非结构化数据分析提升客户获取和客户留存 如何运用非结构化数据分析提高欺诈识别和预防
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| 內容簡介： |
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在当今全球互联的时代，大多数企业和政府机构都拥有大量的非结构化数据。由于计算能力的提高和信息收集成本的降低，非结构化数据分析使得一些具有前瞻性的企业能够超越数据收集和基本报告的限制，为其决策流程创造具有实际意义的商业价值，最终帮助企业提高竞争力并赢得胜利。 《非结构化数据分析》介绍了基于人工智能、机器学习、深度学习等技术的非结构化数据分析如何在用户获取与留存、欺诈检测和预防、人力资源管理、法律、医疗、产品和服务开发、国家安全以及体育等行业领域获得应用。本书收集了来自谷歌、亚马逊、Spotify、LinkedIn、辉瑞、加拿大宏利金融集团、安盛集团、Monster Worldwide、安德玛、休斯敦火箭队、戴尔、IBM 和美国 SAS 软件研究院等领先企业的一线故事，为构建和运用成功的非结构化数据分析提供了框架。 身处大数据的浪潮中，数据本身所蕴含的价值远比我们想象中的丰富，充分利用非结构化数据对于任何行业都十分重要。因此，本书对于任何行业而言都具有重要的参考意义。
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| 關於作者： |
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吉恩保罗艾森（Jean Paul Isson） 商业分析和大数据分析领域的全球知名专家和布道者，拥有超过20年的从业经验。他还是《大数据分析：用互联网思维创造惊人价值》一书的作者。 作为Monster预测分析和商业智能的全球副总裁，他从零开始创建团队，成功构思和实施了全球客户评分模型、预测模型、细分模型、机器学习和深度学习解决方案、网络挖掘应用程序和人力资源分析解决方案，帮助Monster在北美、欧洲和亚太地区拓展业务。他还是人员分析研究所（People Analytics Institute）的创始人。
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| 目錄：
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第 一章 高级商业分析时代 1
导言 2
现如今，分析为什么会被大力宣传 5
数据分析简史 14
何为分析时代 21
第二章 分析创新的下一个前沿 31
导言 32
什么是非结构化数据分析 34
在当代，为什么要运用非结构化数据分析 37
非结构化数据分析行业 45
非结构化数据分析的用处 47
非结构化数据分析如何运作 48
为什么说非结构化数据分析是下一个商业创新前沿 49
非结构化数据分析的成功案例 54
非结构化数据分析的黄金时代 59
第三章 非结构化数据分析的工作框架 61
导言 62
为什么需要有一个框架来分析非结构化数据 63
应用于非结构化数据的IMPACT 闭环 64
文本解析示例 72
第四章 如何利用非结构化数据分析提升客户获取和客户留存 103
客户心声：了解客户的金矿 104
为什么关注非结构化数据分析可以获取和留存客户 105
预测模型与网络营销 112
非结构化数据分析如何应用于客户的获取工作 113
非结构化数据分析对电子邮件响应和广告优化的影响 118
非结构化数据分析如何应用于内容运营，促进更多的客户转化和参与 118
非结构化数据分析如何应用于客户留存（防止流失）工作 119
在客户获取方面是如何使用非结构化数据分析的 122
在客户留存（防止流失）方面是如何使用非结构化数据的 127
由虚拟代理驱动的非结构化数据分析的力量 129
使用虚拟代理或人工智能助理给客户体验带来的好处 130
非结构化数据分析应用于社交媒体和本地广告以增加客户获取 142
第五章 运用非结构化数据分析提高欺诈识别和预防能力 147
导言 148
为什么要关注欺诈识别和预防领域的非结构化数据分析 149
非结构化数据分析的好处 153
欺诈领域的非结构化数据分析是什么 157
非结构化数据分析如何在欺诈识别和预防中发挥作用 159
用于欺诈识别和预防的非结构化数据分析框架：保险 162
主要的欺诈识别和预防技术 165
使用非结构化数据分析进行欺诈识别和预防的最佳实践 167
第六章 非结构化数据分析在人力资本管理中的应用 179
为什么应当关注人力资源领域的非结构化数据分析 180
人力资源领域的非结构化数据分析指的是什么 181
非结构化数据分析在人力资源领域到底意味着什么 184
非结构化数据分析在网络招聘中的作用：供需平衡 185
非结构化数据分析在人才搜索分析中的作用 186
非结构化数据分析在人才获取分析中的作用 194
将人工智能作为招聘助理 194
非结构化数据分析在人才留存上所发挥的作用 196
员工绩效考核数据审核反馈 198
非结构化数据分析如何运作 199
非结构化数据分析为人力资源行业带来的好处 200
第七章 非结构化数据分析在法律行业中的应用 207
为什么应该关注法律服务中的非结构化数据分析 208
法律行业的非结构化数据分析指的是什么 212
法律行业的非结构化数据分析是如何运作的 213
效益和挑战 218
第八章 非结构化数据分析在医疗保健行业和医学研究中的应用 223
为何要关注医疗保健行业的非结构化数据分析 224
医疗保健行业中的非结构化数据分析指的是什么 230
非结构化数据分析是如何运作的 235
IMPACT 闭环 239
非结构化数据分析应用于医疗保健行业的好处 240
第九章 非结构化数据分析在产品和服务开发中的应用 249
为什么应该关注非结构化数据分析在产品和服务开发中的作用 250
非结构化数据分析和大数据分析 251
产品研发领域的非结构化数据分析指的是什么 277
非结构化数据分析是如何被应用到产品研发中去的 279
应用到产品研发领域的非结构化数据分析是如何运作的 281
第十章 非结构化数据分析在国家安全中的应用 285
国家安全：非结构化数据分析的大舞台还是对公民自由的威胁 286
国家安全领域的非结构化数据分析是什么 288
美国国家安全局的数据来源 289
为什么国家安全中会用到非结构化数据分析 292
非结构化数据分析是如何运行的 301
第十一章 非结构化数据分析在体育中的应用 303
体育分析简史：点球成金 305
为什么应该关注非结构化数据分析在体育赛事中的应用 310
体育中的非结构化数据分析是什么 315
非结构化数据分析是如何运作的 319
第十二章 分析技术的未来 325
合理利用前端技术将获益良多 327
数据的价值越来越少，分析技术正成为主流 329
预测分析、人工智能、机器学习以及深度学习成为新标准 331
人员分析部门成为企业的标配机构 334
非结构化数据分析在企业中越发普遍 335
认知分析的拓展 335
物联网向物联网分析演化 336
慕课与开源软件和应用程序将持续繁荣发展 337
区块链与分析技术将解决社会问题 338
人本计算将常态化 340
数据治理与数据安全仍将是头号风险与威胁 341
致 谢 343
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