Прогностика и предиктивная аналитика, часть 1. Судя по статистике, многим что называется "зашли" мои подборки по современной литературе по профайлингу. Например, в подборка по эмоциям была сохранена 455 раз: больше было только у картинок психотипов в профайлинге. Люди спрашивают, читал ли я все это: отвечаю, да читал. Что-то пристально и на несколько раз, что-то слегка. Поэтому и могу рекомендовать. При этом напомню, что это новые книги, а не книги рубежа тысячелетия или даже раньше. Тема сегодняшней подборки - предиктивная аналитика и прогностика: важнейшая и моя любимая ветвь профайлинга. К сожалению этой теме уделяется не так много времени как должно, - но именно она самая интенсивно развивающаяся, по которой принято писать не книги, а статьи. Хорошей литературы на русском языке на эту тему немного. Напоминаю, что на все эти книги у вас скидка 10%. Подборка книг по эмоциям tle="Профайлинг, нейротехнологии и детекция лжи" href="/channels/@ProProfiling">здесь. Подборка книг по нейробиологии, часть 1. Подборка книг по нейробиологии, часть 2. Итак: предиктивная аналитика и прогностика, часть 1. 1. Эрик Сигель. Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. Издание Несмотря на то, что это книга 2014 года и в теме предиктивной аналитике уже все улетело в космос, книга позволит вам оценить возможности доказательной прогностики середины 10х годов. Это все-таки классика. 2. Филип Тэтлок и Дэн Гарднер. Думай медленно - предсказывай точно. Тэтлок и Гарднер - мэтры прогностики. Собственно, его книги особенно полезно прочитать вместе с работами Канемана, о котором мы еще поговорим. 3. Дэвис Уильям. Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги. Строго говоря книга не только о прогностике, а содержит в себе и сравнительно много информации о поведении человека. 4. Джон Урри. Как выглядит будущее? Содержательная и весьма многосторонняя книга, показывающая помимо прочего обхор подходов к прогнозированию. 5. Нассим Талеб. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. Вообще рекомендую почитать все книги Талеба: кое что там конечно лишнее и не относится к профайлингу вообще, но большинство идей вполне в тему. 6. Алан Гринспен. Карта и территория. Риск, человеческая природа и проблемы прогнозирования. Хорошая книга по поведенческой экономике и оценке рисков. Довольно много полезных моментов, хотя надо вчитываться. 7. Анналин Ын, Кеннет Су. Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных. Хороший ликбез по оценке BigData для начинающих без большой математике и терминологической нагруженности. 8. Дэвид Хэнд. Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных. Отличная книга по аналитике. Классика. Просто, понятно, практично, содержательно. 9. Нейт Сильвер. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. Книга полезная, но нужно вчитываться и вычитывать эту пользу, скрытую за довольно толстым слоем воды. 10. Даниэль Канеман, Касс Р. Санстейн, Оливье Сибони. rget='_blank' rel='noreferrer nofollow' href='https://www.litres.ru/66847643/?lfrom=278890227'>Шум. Несовершенство человеческих суждений. Книга для обязательного чтения от безусловных мэтров на стыке прогностики и когнитивных искажений. Сложновато, но очень полезно. Посмотреть весь список можно rget='_blank' rel='noreferrer nofollow' href='https://www.litres.ru/pages/reader_folder_arts/?folder=9545525&ref_key=16e250545ee711c050728c8923c2aa505bab64ec90f972ef9378574bc9db8805&lfrom=278890227&ref_offer=1&make_pic=1'>здесь #книги, #рекомендации, #новинки, #мэтры, #будущее, #прогностика, #аналитика, #BigData, #профайлинг_филатов, #Proprofiling