Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврет или умрет

«Просчитать будущее» предлагает массу замечательных примеров того, 
как организации в разных сферах деятельности извлекают ценные практические знания из данных. И новичок, и эксперт найдут эту книгу интересной и узнают что-то новое.
Крис Пулиот, директор по аналитике 
и разработке алгоритмов в Netfl ix

Четкое и убедительное объяснение могущества прогнозной аналитики 
и того, как она может трансформировать компании и даже целые отрасли.
Энтони Голдблум, 
основатель и генеральный директор Kaggle.com

Обязательная к прочтению, эта книга открывает нам глаза на технологии 
прогнозного моделирования, предсказывающие наше поведение и ежедневно 
влияющие на наши жизни.
Чжоу Ю, аналитик сервиса 
Online-to-Store в компании Google

Наконец-то появилась полноценная книга об этой отрасли. Доктору Сигелю 
удалось сделать то, чего до него никто даже не пытался сделать, — написать 
доступную и увлекательную книгу о прогнозной аналитике, которую должны 
прочитать все, кого интересует связанный с ней потенциал — и риски.
Марк Берри, вице-президент People Insights, 
подразделения ConAgra Foods

Эрик Сигель предлагает нам глубокое понимание этого нового мира больших данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Марк Перриш, вице-президент по работе 
с подписчиками в Barnes & Noble

Захватывающе и увлекательно — читается как триллер! Прогнозная аналитика все больше проникает в повседневную жизнь людей и незаметно оказывает влияние на то, что мы делаем. Эрик Сигель рассказывает не только о возможностях, но и об угрозах, которые прогнозная аналитика несет с собой 
в реальный мир.
Марианна Дизик, статистик в Google

Подробный рассказ о том, как можно справиться с непредсказуемостью этого 
мира. Эрик четко объясняет, почему одни варианты действий более прибыльны, чем другие, — и я полностью с ним согласен!
Деннис Мортенсен, 
генеральный директор Visual Revenue, бывший 
директор по анализу данных в Yahoo!

ERIC SIEGEL

PREDICTIVE
ANALYTICS

THE POWER TO PREDICT WHO WILL 
CLICK, BUY, LIE, OR DIE

ЭРИК СИГЕЛЬ

ПРОСЧИТАТЬ
БУДУЩЕЕ

КТО КЛИКНЕТ, КУПИТ, СОВРЕТ ИЛИ УМРЕТ

Перевод с английского

Москва
2016

УДК 008.2;316.622
ББК 88.26-2
 
С55

Переводчик И. Евстигнеева
Научный редактор М. Оверченко

Сигель Э.
С55  
Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврет или умрет / Эрик 
Сигель ; Пер. с англ. ― М. : АЛЬПИНА ПАБЛИШЕР, 2016. ― 374 с.
ISBN 978-5-9614-4541-1

Прогнозная аналитика ― новое оружие в арсенале ведущих мировых 
компаний и органов государственного управления. Благодаря развитию 
информационных технологий открылись новые возможности по использованию больших массивов данных для прогнозирования поведения обычных людей. Это помогает эффективнее управлять финансами, с высокой 
точностью прогнозировать объем продаж товаров, предвосхищать желания клиентов и целевую аудиторию новых продуктов, модернизировать 
технологии, улучшать здравоохранение и образование и даже бороться 
с преступностью.
Эрик Сигель приводит массу примеров эффективного использования 
этой методики и показывает, как на практике начать использовать возможности больших данных для получения конкурентных преимуществ.
Книга, ставшая мировым бестселлером и получившая множество восторженных отзывов от ведущих аналитиков и прогнозистов, будет интересна не только руководителям и менеджерам компаний, но и всем, 
кто хочет научиться с пользой для себя анализировать большие массивы 
данных.

УДК 008.2;316.622
ББК 88.26-2

ISBN 978-5-9614-4541-1 (рус.)
ISBN 978-1-118-35685-2 (англ.)

Все права защищены. Никакая часть этой 
книги не может быть воспроизведена в какой бы 
то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет 
и в корпоративных сетях, а также запись в память ЭВМ для частного или публичного использования без письменного разрешения владельца 
авторских прав. По вопросу организации доступа 
к электронной библиотеке издательства обращайтесь по адресу lib@alpina.ru

© Eric Siegel, 2013. Все права защищены
Настоящее издание опубликовано по лицензии
© Издание на русском языке, перевод, оформление. 
ООО «АЛЬПИНА ПАБЛИШЕР», 2016

Содержание

Предисловие .............................................................................................................. 9

Вступление ...............................................................................................................13

Введение
Эффект прогнозирования ................................................................................... 17

Глава 1
Ракета прогнозной аналитики: три, два, один, старт! ..............................41

Глава 2
С властью приходит ответственность ...........................................................71

Глава 3
Эффект данных .....................................................................................................121

Глава 4
Машина, которая учится ...................................................................................173

Глава 5
Эффект ансамбля .................................................................................................215

Глава 6
Суперкомпьютер Watson и интеллектуальная телевикторина ..........239

Глава 7
Как оказывать влияние на людей при помощи 
прогнозной аналитики ........................................................................................287

Послесловие ...........................................................................................................331

ПРОСЧИТАТЬ БУДУЩЕЕ

ПРИЛОЖЕНИЯ .................................................................................................335

Приложение А
Пять эффектов, на которые опирается прогнозная аналитика..........337

Приложение В
Двадцать один способ применения прогнозной аналитики ...............339

Приложение С
Главные действующие лица ..............................................................................345

Приложение D
147 примеров прогнозной аналитики .......................................................... 349

Благодарности ..................................................................................................... 369

Об авторе ................................................................................................................373

Эта книга посвящается, с огромной любовью, моей 
матери, Лайзе Шамберг, и моему отцу, Эндрю Сигелю

Предисловие

Эта книга рассказывает о количественных методах прогнозирования 
человеческого поведения. Первые попытки в этом направлении были 
предприняты еще во время Второй мировой войны. В 1940 году отец 
кибернетики Норберт Винер занялся предсказанием поведения немецких летчиков с вполне конкретной целью — сбивать в небе их самолеты. Его метод использовал в качестве входного параметра наблюдаемую траекторию движения самолета, учитывал наиболее вероятные 
маневры уклонения и выдавал прогноз, где скорее всего окажется самолет, чтобы его можно было поразить выпущенным снарядом. К сожалению, Винер мог предсказать траекторию движения самолета только 
на одну секунду вперед, тогда как, чтобы сбить его, требовалось предугадать его положение в небе через 20 секунд.
Из книги Эрика Сигеля вы узнаете о множестве куда более успешных попыток подобного прогнозирования. Со времен Винера несравнимо выросла как производительность компьютеров, так и массивы 
накопленных данных. В результате банки, розничные торговцы, организаторы политических кампаний, медицинские учреждения и многие другие организации научились весьма успешно прогнозировать поведение конкретных людей. Цель этих усилий — привлечение новых 
клиентов, победа на выборах, борьба с заболеваниями и т. д.
По моему убеждению — которое, судя по всему, разделяет и Сигель, — эта интеллектуальная деятельность в целом полезна для человечества. В таких сферах, как здравоохранение, борьба с преступностью 
и терроризмом, она позволяет спасти жизни. Использование прогнозной аналитики в рекламе повышает эффективность последней, позволяет экономить время и внимание ее получателей и даже способствует 
защите окружающей среды, сохраняя деревья благодаря уменьшению 
объемов почтовых рассылок и издаваемых каталогов. В политике успех 

ПРОСЧИТАТЬ БУДУЩЕЕ

также, кажется, сопутствует кандидатам, следующим этому научному 
подходу (хотя некоторые могут не согласиться, я вижу в этом определенный положительный момент).
Однако, как отмечает Сигель в самом начале своей замечательной 
книги, эти методы могут быть использованы и с неблаговидными целями. «С большей силой приходит бóльшая ответственность», — цитирует он Человека-паука, подразумевая, что как общество мы должны 
быть осторожны при использовании таких прогнозных моделей — или 
придется ограничивать их применение, а значит, и выгоды от них. Как 
и другие мощные технологии или разрушительные инновации, прогнозная аналитика по своей сути находится вне морали и может быть 
использована как во благо, так и во зло. Но, чтобы избежать последнего, вам необходимо понимать, на что в принципе способен этот научный подход, и вы узнаете об этом, если продолжите читать книгу.
Прогнозная, или предиктивная, аналитика — не единственный вид 
аналитики, но, безусловно, наиболее интересный и важный из всех. 
Не думаю, что нам нужны новые книги, посвященные чисто описательной аналитике, которая показывает прошлое, но не дает понимания 
того, почему это произошло. В своих работах я также часто ссылаюсь 
на третий тип — «предписывающую» аналитику, которая объясняет, 
что делать, с помощью контролируемого эксперимента или оптимизации. Однако эти количественные методы намного менее популярны, 
чем прогнозный подход.
Книга и лежащие в ее основе идеи служат хорошим противовесом 
теории Нассима Николаса Талеба. В своих книгах, включая знаменитый труд «Черный лебедь», Талеб утверждает, что многие попытки прогнозирования обречены на неудачу вследствие случайной и непредсказуемой природы сложных событий. Без сомнения, он прав в том, что 
некоторые события действительно относятся к разряду «черных лебедей» и не поддаются прогнозированию, но дело в том, что во многих 
случаях человеческое поведение вполне стандартно и предсказуемо. 
Многочисленные примеры успешного прогнозирования, приводимые 
Сигелем, напоминают нам о том, что большинство лебедей — белые.
Сигель не входит в число приверженцев идеи «больших данных». 
Разумеется, некоторые из приведенных им примеров попадают в эту 
категорию, описывая ситуации с наличием слишком большого или неструктурированного объема данных, которым невозможно легко управлять при помощи обычных реляционных баз данных. Но качество