ヤバい予測学 「何を買うか」から「いつ死ぬか」まであなたの行動はすべて読まれている [Kindle]

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制作 : 矢羽野 薫 
  • CCCメディアハウス (2013年12月15日発売)
  • Amazon.co.jp ・電子書籍

ヤバい予測学 「何を買うか」から「いつ死ぬか」まであなたの行動はすべて読まれているの感想・レビュー・書評

  • 表紙に書いてある通りの本。ビッグデータと予測についての一般向け本ということで、現在どのような分野で、どのような仕組みで、どのようなことができるか、というもの。タイトルこそ「ヤバい経済学」のパクリだが、あれと比べれば予測しやすい内容となっている。ジャンル的にそろそろ賞味期限が切れそう。

  • 昨今、ディープラーニングを含む機械学習や人工知能の文脈で用いられる『予測』について、実例が数多く説明されています。
    細かな分析内容までは記載されていないものの、決定木やアンサンブル学習(ランダムフォレスト?)を使って予測している点までは読み解けます。
    何より、『何を予測したいのか?』『それによって何をしたいのか?』という観点で様々な事例が紹介されているので、予測分析を計画する際の参考にもなるかと思います。また、巻末に大量の事例がある点も素晴らしいです。
    「予測で悩んでおり、事例を知りたい」という方にオススメです。細かな分析手法を知りたい方には、少しくどいかも。

  • 途中までは単なるビッグデータに基づく予測の話だったので、へー程度のお話だったが、最後に予測に基づく行動の取り方の所まで検討されている点は興味深かった。

    結局決めるべきことは、何かをやった方がよいのか、やらない方がよいのか、何をやった方がよいのかという、行動に関する部分であり、データを基にした属性等の分析や予測はそれ自体が目的ではない。

    帯に書いてある「ビッグデータのその先へ」にあるこれを明確に認識させてくれた点(及び実例に基づく実態の一端をわからせてくれたん)にこの本の価値はあると思う。

  • 収集されるデータの増加に伴い、本書のような分析、予測に関する書籍が最近多い。ただ、考え方としては、「ビッグデータだから」とか「データがたくさん取れるから」ではなく、そもそも日本でも各メーカーでずっと前からやられていたような改善や開発、その中でのシミュレーションと大きく変わるところはないという印象。
    アップリフトモデリングがおもしろい。

  • Facebookは知り合いかもしれないという利用者をかなりの確度で薦めてくるしAmazonの売上の35%はおすすめ情報からだという。テスコの食料品レジで配るクーポンも予測モデルを改良することによって交換率は3.6倍になった。ダイレクトメールへの反応率も倍になるし,IRSは疑わしい税金還付請求を自動的にランク付けして摘発率が25倍に増えた。

    予測分析は測定における革命なのだという。かつて顕微鏡が小さすぎて見えなかったものを見えるようにしたように、予測分析は毎日250京バイトのデータが飛び交っている現代社会において、巨大すぎて見えなかったものを見えるようにする。

    そして、特徴的なこととして、これまでの科学はものごとを因果関係で説明しようとしてきたが、予測分析では説明をしようとしない。たまたま何らかの意義のある洞察をもたらすこともあるが、それはあくまでも副産物であり、第一の目的ではない

    ・集合知は正しいことが多く。予測モデルとしても、様々な予測モデルの多数決で決めるようなアンサンブル型の成績がよい。

    ・予測はプライバシーにも影響を及ぼしうる。他人の行動を蓄積して、コンピュータが学習した結果を別の個人に適応すると、その人のプライバシーはかなりの精度で明らかになる、

    ・限られた資源の配分を最適化できることが予測分析の強みになる。たとえば、出所する犯罪者のうち、誰が再犯の可能性が高いかがわかれば仮釈放の申請を却下したりすることもできる。

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