智能商业：被算法操控的生活+数据化决策2.0（套装2册） 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子版 mobi 在线

《数据化决策2.0》

如何洞察外部数据，提升企业的决策质量与竞争优势?

2012年，脸书以10亿美元天价收购Instagram，被视为笑谈；

2015年，Instagram用户4亿，营收超20亿；扎克伯格为何能前瞻地洞悉市场？

一加手机如何利用社交媒体的信息开拓营销“主战场”，在预算几乎为零的情况下与iPhone争夺市场份额？

迈克尔·布瑞如何在2008年之前就遇见金融海啸，大胆做空信用评级AAA的抵押贷款债券，让自己的基金总收益超过400%？

互联网大数据已成为获取商业情报的前沿阵地；企业如何打破传统决策范例并适应新的商业趋势？如何通过获取外部信息提升决策质量、创造强大优势？

《数据化决策2.0》中通过对全球领先品牌的详细案例分析，提出了一种客观、量化、透明的决策框架——“外部数据洞察”，强调公司决策中应密切关注并实时分析企业生态环境中的竞争对手、消费者、供应商以及其他参与者在网络中留下的商业情报，在竞争格局中重点聚焦预期的变化。

《被算法操控的生活》

这是一个“算法世界”：建立在数据之上的算法指导社会的运行、决定我们能在网上看到什么；它更是自动驾驶、智能管家、未来医疗以至智慧城市的基石。如果我们不了解算法如何使用数据，就无法知道人工智能将如何改变我们的生活。通过采访谷歌和剑桥分析公司的数据专家、亲自模拟高科技巨头的算法模型，萨普特带我们直击智能产品背后的秘密、思考数字科技给社会带来的风险。

我们对科技和互联网的日益依赖，使数据研究者能够收集与我们有关的数据，比如买过哪些东西、对哪些话题感兴趣等。借助这些数据，他们能够窥视我们的日常、预测我们的行为，并建立起试图控制我们生活的算法。这些算法从*冷静、理性的角度分析我们的性格、影响我们的选择，并放大了社会偏见和歧视的威力。

通过探讨*前沿的人工智能技术，本书还揭露了一个惊人事实：人工智能必须以大数据和算法为基础，我们的生活可能永远无法出现真正的超级AI。

《数据化决策2.0》

序 外部信息在决策中的潜力，超乎你的想象

前言 将整个产业的动态拉入你的视野

公司决策的新典范：从外在数据洞见竞争趋势

高管工具：“外部数据洞察”软件

部分 大数据时代已经到来

第1章 巨大的商业情报库：数字面包屑

脸书上的线索足以锁定真凶

公司的发展战略如何被招聘广告泄露？

出差在外，少发动态

官网是商战中的情报宝藏

社交媒体在透露品牌的战略焦点

网络广告支出同样值得分析

在谷歌搜索中刺探对手实力

别忘了专利申请、信用评级和诉讼信息

神奇的“注脚”：苹果的历史藏在新闻通稿里

第2章 数据驱动的决策仍然还有局限

过度依赖ERP系统是危险的

内部数据并不总是客观可靠

是什么导致了黑莓的消亡？

第3章 挖掘外部数据才是着眼未来

公司决策中的盲点

柯达公司是怎样没落的？

脸书如何提前摆平潜在竞争者？

第二部分 公司决策方式会如何变化？

第4章 新的数字时代，新的决策典范

是不是该放弃KPI考核了？

决策方式将不同于以往

第5章 外部数据的重要性

迈克尔·布瑞预见了次贷危机

各国政府为金融危机收拾残局

雷曼兄弟的破产

第6章 实时的价值

可口可乐公司：保证果汁的口味稳定

沃尔玛：飓风来临时，你其实更需要草莓饼干

通用电气：用实时数据减少航班延误

第7章 对标：看清你真实的处境

只有进行对比，数据才有价值

品牌的竞争力不是凭空出现的

对标让公司的缺点无处可藏

把握住优势，才能在竞争中站稳脚跟

对标，让你“透视”整个行业

第三部分 实践外部数据洞察

第8章 大数据时代的决策方式

管理层如何实践外部数据洞察？

A阶段：理解竞争格局

B阶段：将外部数据洞察整合进内部流程

C阶段：内部数据不再是核心议题

第9章 如何将外部数据洞察用于营销？

大数据时代的营销策略

当营销成为数据运算：奥巴马的竞选活动

社交媒体是公司营销的“主战场”

丹尼尔•惠灵顿动员意见领袖为其推销

一加手机是如何挑战iPhone的？

学会利用社交媒体和品牌倡导者

第10章 让客户为你研发产品

历史中靠发动群众解决的技术难题

开源软件让公司受益无穷

星巴克、乐购、IBM用众包促进产品研发

用竞赛带动创新

第11章 风险管理：让数据为企业护航

用外部数据实时评估安全风险

密切关注客户的发展状态

苹果怎样监测供应链与合作伙伴的风险？

分析外部信息，提前辨别高风险客户

规避激进投资者

第12章 投资中的外部数据洞察

殷拓集团打造“母脑”系统协助投资

社交媒体：股市晴雨表

人工智能也要参与投资决策？

詹姆斯•西蒙斯用公式跑赢市场

第四部分 数据时代的未来

第13章 新的决策工具：外部数据洞察软件

外部数据洞察软件会经历与ERP系统相同的发展历程

第14章 要解决的难题

如何将大数据与预测分析整合到决策过程中？

让计算机理解语言

运用数据科学处理复杂数据

排除统计数据中的噪音

怎样给所有的数据建立关系？

第15章 全新的数据来源

用卫星建立的商业洞察

整个地球的图像数据库

特拉贝拉为企业提供卫星图像数据

物联网的普及

第16章 外部数据洞察带来的问题

心里测量可能会被滥用

2016年美国总统选举引发的隐忧

隐私将要成为历史？

算法会不会引发歧视与迫害？

假新闻！

新的技术，新的问题

第17章 外部数据洞察的未来

董事会能够掌握更多信息

公司决策将彻底转变为前瞻式

行业动态会成为公司的关注焦点

外部数据洞察：了解外部世界的窗口

新时代即将到来

致谢

资料来源

《被算法操控的生活》

部分

算法在监视我们

互联网对个人数据了什么？/1　

算法不停地旋转和降维你的数据集，直到它能读懂你、透视你。它使脸书能用点“赞”情况预测你的性格，从表情、照片甚至你与屏幕的互动来评价你的精神状态。算法的高维理解完胜你对自己的了解，但它们并不具备完美的预测能力和公平公正的态度。

1 第 1 章｜数学不仅大煞风景，还会败坏道德？

1　 谷歌人：统计数据越多越好

5　 “伯明翰 ISIS”：数学杀伤性武器引发的血案

9　 第 2 章｜算法无处不在，我们却对它一无所知

9　 黑箱操控—互联网巨头不想说的事

11　 给重定向广告加点“噪音”

13　 算法也会歧视人

16　 第 3 章｜你以为自己了解朋友？脸书比你更懂他们

17　 社交网络的黑箱世界

20　 主成分分析法：15个帖子就能让他人读懂我们的生活

25　 第 4 章｜脸书比你更了解你的人格和行为

26　 你点的“赞”在暴露你的智商

28　 你的情绪已被脸书编号

33　 第 5 章｜剑桥分析公司如何玩转总统选举

34　 人格决定选票

37　 为政治操控每一种情感

40　 算法告诉共和党，该去星巴克拉选票

44　 脸书很了解你，但它未必能预测你的行为

49　 第 6 章｜要算法毫无偏见？不可能！

50　 定义偏见是道数学难题

54　 相同的误报率和相同的漏报率不可兼得

58　 只有悖论，没有公平

61 第 7 章｜数据炼金术士

62　 算法不知道的事情

66　 精准广告：互联网公司滥用了私人信息吗？

68　 人肉预测与模型预测，谁更胜一筹？

第二部分

算法想控制我们

网络能否影响情绪和行为？/73　

脸书过滤我们的消息流，推特过滤我们的时间轴，谷歌过滤我们的搜索结果。我们越是点击某类信息，这些“过滤器”算法就越是推送相关内容。由此形成的回声室和气泡是否真如媒体所说，让我们只看到自己想看的东西，以至我们的行为也受控于它们？

75　 第 8 章｜预测竞选结果的模型是怎么“炼”成的？

76　 选举结果只有两种，但概率世界并非如此

82　 群众的智慧 = 超级预言家

88　 不考虑市场的模型不是好算法

93　 第 9 章｜互联网本质：“大家也喜欢”

94　 亚马逊推荐：“私人定制”的秘密

98　 另一个世界的音乐排行榜

101　 让“链接果汁”流动起来

104　 羊群效应：读者似乎永远不长记性

107 第 10 章｜人气竞赛

108　 时事造人，算法造 YouTube 网红

112　 被谷歌学术“劫持”的科学家

118　 美国陌陌 App 的速配秘诀

122 第 11 章｜过滤气泡在翻腾

122　 脸书、谷歌、推特在误导我们？

127　 一次点击，次次点击

131　 为什么阴谋论者比科学家更淡定？

135　 其实，负面信息很难左右你的情绪

141　第 12 章｜网络回声室：互联网时代的信息闭塞？

142　社交媒体的气泡并非密不透风

145　推特上，你和反对者只隔六个人

150 第 13 章｜谁在看假新闻？

150　曼德拉效应

155　特朗普是天选之人？

160　虚假报道本身就写于气泡之中

第三部分

人工智能的未来

算法越来越像人类了吗？/165

既没有人类的规则手册，也没有专门的搜索算法，阿尔法狗 - 零通过无数局自我对弈成为围棋大师。这是否预示着，算法自行发明智能机器并系统迭代自身的奇点已经临近？为何埃隆·马斯克等精英都愿意相信，超级人工智能将带来世界末日？

166 第 14 章｜“学”出来的性别歧视

167　算法决策：对付人类偏见的办法

169　谷歌搜索如何理解我们的语言 ?

176　无监督学习把算法变成“坏学生”

183 第 15 章｜计算机作家

184　一个智能作家的诞生

188　如何训练神经网络成为托尔斯泰？

192　苹果 Siri 与神经网络聊天机器人

199 第 16 章｜智能超级玩家

200　从游戏白痴到游戏天才，算法仅需自学数周

203　卷积神经网，卷积出奇迹

205　神经网络能够识别人脸，却无法规划全局

209　阿尔法狗 - 零：强人工智能离我们只有十年？

213 第 17 章｜细菌大脑

214　世界末日与超级电脑

218　人工智能 PK 微生物智慧

223　胃肠道细菌的“智能”为何让聪明人如临大敌？

228 第 18 章｜回到现实吧

228　“埃隆·马斯克是个白痴”

231　 推特的好友推荐让我们活得更美好

《数据化决策2.0》

约恩·里塞根（JornLyseggen）

 融文集团创始人

大数据AI应用的先行者

约恩·里塞根曾在挪威计算机中心专攻AI科研，获多项专利；2001年仅凭1.5万美元资本创立融文公司，现已成为全球化媒体监测集团，为六大洲的客户提供全面解决方案；2016年他在伦敦成立数据科学协作中心Shack15，旨在联结并促进全球下一代的数据科学初创公司加速发展。

里塞根亦是位活跃的慈善家，2008年创办融文科技创业学院（MEST）,致力于培育软件领域创业者，现已成为非洲地区科技圈初创企业孵化器。

《被算法操控的生活》

大卫·萨普特（David Sumpter）

△国际顶*数学家和数学科普作家

△瑞典乌普萨拉大学应用数学教授

△英国皇家学会奖金获得者

大卫·萨普特是瑞典乌普萨拉大学应用数学教授。他出生于伦敦，在曼彻斯特大学完成了数学博士学位，并在牛津大学获得了皇家学会奖学金。他的研究范围非常广泛，尤其擅长跨学科研究，如机器学习、人工智能、鱼群和蚁群的集体活动，以及足球运动背后的数学原理。

萨普特还为《经济学人》《今日数学》《每日电讯报》《当代生物学》和《4-4-2》（国际*重磅的足球杂志）等*威刊物撰稿。2015年，为表彰萨普特在数学科学普及上做出的突出贡献，英国顶*数学家成立的数学及应用研究所授予他凯瑟琳•理查兹奖。

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编辑推荐

《数据化决策2.0》

传统的企业高管们出谋划策，完全仰赖已知的市场回馈与业务报表，他们在年度计划上绞尽脑汁分配资源、为各项KPI的指标内容穷尽智慧——而这些用以决策的“内部数据”已经是“过时数据”，我们必须学会能看见整体产业的外部数据分析，以便拼凑出未来的机会与威胁的全貌，并发掘出更具前瞻性的洞察。

全球舆情监测服务的先驱，融文公司CEO将在本书中举出包括苹果、脸书、沃尔玛、可口可乐等多个品牌的实例，介绍在新的环境中，如何以外部数据洞察结合算法，做出由数据主导的革新决策！

《被算法操控的生活》

△硬核数学家、凯瑟琳·理查兹奖得主 *力作

《科克斯书评》《出版商周刊》《金融时报》《卫报》重点关注！

△那些看似高深莫测的算法黑箱，任何人都能在这里读懂

△解码谷歌、脸书、推特、亚马逊等科技巨头的智能生活操控术，看社交网站和App如何定义你的个性、影响你的行为

△破除AI神话，重塑你对人工智能时代的认知思维

媒体评论

《数据化决策2.0》

《企业家》杂志

企业家主导行业的之书。

《福布斯》杂志

ling导人需要更多的外部洞察，而里塞根是*个解释如何运用不同思考面对外部数据的引领者，他的团队也在努力推动这场变革，协助企业做出更佳商业决策。

彼得·图方纳 牛津大学赛德商学院院长

一本之书。里塞根提供了一份决策路线图，清楚描绘了该如何利用市场洞察来改变我们从下至上的组织运作方式。

郑磊 香港新经济研究院副院长、香港宝新金融首席经济学家

《数据化决策2.0》提供了一个崭新的视角。作者通过对全球领先品牌的详细案例分析，展示了使用外部数据为企业创造惊人价值的方式。对于任何想要在市场上占据一席之地的人来说，这都是一本之书。

《被算法操控的生活》

《科克斯书评》（Kirkus Reviews）

本书独具特色……对互联网数据操控的分析颇具洞察力和趣味性，对现在的流行观点抱有怀疑态度。

《出版商周刊》（Publishers Weekly）

一本给人启迪的书。

《金融时报》（Financial Times）

萨普特的专业分析和质疑观点因本书中的趣味案例而不再枯燥乏味，这些案例包括寻找街头艺术家班克西，以及训练神经网络玩《太空入侵者》游戏。

书籍介绍

如何洞察外部数据，提升企业的决策质量与竞争优势?

2012年，脸书以10亿美元天价收购Instagram，被视为笑谈；

2015年，Instagram用户4亿，营收超20亿；扎克伯格为何能前瞻地洞悉市场？

一加手机如何利用社交媒体的信息开拓营销“主战场”，在预算几乎为零的情况下与iPhone争夺市场份额？

迈克尔·布瑞如何在2008年之前就遇见金融海啸，大胆做空信用评级AAA的抵押贷款*，让自己的基金总收益超过400%？

互联网大数据已成为获取商业情报的前沿阵地；企业如何打破传统决策范例并适应新的商业趋势？如何通过获取外部信息提升决策质量、创造强大优势？

《数据化决策2.0》中通过对全球领先品牌的详细案例分析，提出了一种客观、量化、透明的决策框架——“外部数据洞察”，强调公司决策中应密切关注并实时分析企业生态环境中的竞争对手、消费者、供应商以及其他参与者在网络中留下的商业情报，在竞争格局中重点聚焦预期的变化。