R语言数据挖掘 麦克哈贝尔/数据分析 与决策技术丛书

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  当然,如果我们宣称这些运用了社会认同原理的方法(比如英国的缴税通知函)适用于任何状况,每当我们想要改变他人行为时它们都能起作用,那就太过天真了。但是,鉴于某些运用了社会认同原理的最新策略已经帮助人们获得了数十亿的额外收益(而不仅是百万或上千万),学会这些方法显然是合情合理的。     本书第1章介绍数据挖掘  这些研究给予我们两点启发,沟通者在构思信息时应该兼顾。首先,由于人们经常在看到专家建议之后就不再进行批判性思考,反驳的力度也降低了,所以,如果有相关的专家意见可以使用,那就把它们早早摆出来,要是不这样做的话,可就有点儿傻了。另外,如果目标受众与你团队的其他成员也有交流,那你一定要凸显出这些成员的专业性。虽然这个做法很简单,但有多少原本十分精明的沟通者在影响他人时,都忘了强调自己和同事们的专业性啊。、机器学习和数据预处理的基本概念;第2章介绍频繁模式挖掘、关联规则和相关性;第3章和第4章分别介  稍等一下。在上述的健身房会员、新员工和糖尿病患者的例子以及接种疫苗的研究中,那些被告知相关社会规范的受众事先并不知道有这些规范存在。那么问题来了,要是受众对“某个行为是否常见”已经形成了自己的看法,那么这种方法还管用吗?答案是肯定的。绍分类和高级分类技术;第5章和第  行为经济学家已经在另一个重要领域内证实了这个方法的有效性:为未来而储蓄。《助推》(Nudge)一书的作者之一理查德·泰勒(Richard Thaler)与同事施罗默·贝纳茨(Shlomo Benartzi)做出了最强有力的证明:这个方法能够极大程度地提高人们对401(k)养老金计划的参与度。他们发起了“明天多存点儿”的活动,而不是号召上班族立即参与:他们请上班族把日后加薪的一部分存入养老金。尽管导致这个项目成功的因素有很多,但一个核心原因就是,它成功地把人们对养老金计划的看法从具体的代价(“以后我每个月的工资单上都要少一块钱了”)转变为更加抽象的看法——这个计划与他们的价值观相契合,而且能够帮助他们实现人生目标(“我应该这么做,因为它很重要,也是为了家人好”)。6章分别介绍聚类分析算法和高级聚类分析算法;第7章讨论异常值检测;第8章介绍流数据、时间序列数据及序列数据挖掘;第9章讨论图挖掘和网络分析;第10章介绍文本和网络数据挖掘。本书提供了应用最流行的数据挖掘算法解决预测模型问题的可行策略,读者可以从中更好地理解主流的预测模型,也可以学习数据挖掘的实际经验。 电子书阅读指南:本站所有电子书都可以通过手机或电脑阅读。mobi、epub和a  除了会影响商品的价格档次之外,一分钱的价格之差还意味着另一个重要问题:价格的头一个数字不一样了。在前面的例子中,19.99美元的东西不但会被归到“不到20块钱”的那一类去,价格的头一位数字,也就是最左边的那个数字也从2变成了1。原来,这个“左位数效应”之所以重要,主要是因为人们一般都会最先注意到它。zw3版手机可以通过“静读天下”和“多看阅读”等进行管理和阅读,电脑可以使用“MobipockemeditationtReader”和“calibre”进行管理和阅读。最近微软  在专门检验这个想法的实验中,受试者充当潜在顾客,面对两个产品:一只咖啡杯,一个彩虹圈玩具(Slinky Toy)。一半受试者被明确告知,可以触摸这两样产品,感受它们的质感。另一半受试者被明确告知,不可以触摸它们。感受过产品后,每一名受试者按照认同程度为下面的句子打分:“我觉得这就是我的彩虹圈/马克杯”“我觉得这个彩虹圈/马克杯特别像是我的东西”还有“我觉得我拥有这个彩虹圈/马克杯”。受试者还需要对这两样产品的价值做出评估。edge不再支持epub格式电子书,请使用“SumatraPDF”和“AlReader”。
   
  值得注意的是,虽然所有的受试者都能清楚地看到,两个盒子里装的同样都是混着放的小物件,但第二组中愿意完成额外任务的人数是第一组的三倍。或许更让人惊讶的是,知道自己可以从两类奖品中选择的人,从写作任务中得到的乐趣显然比另一组高。     &n  无论你的目的是什么,两步法的关键都是一样的。首先迈出一小步,构思两个选择,让受众从中主动挑一个。然后,再多往前迈一小步,把你想让他们选的那个选项包装一下——向他们指出,如果不这么做的话就会损失什么。bsp;  

  由于“时长忽略”现象往往会对人的记忆造成很大影响,销售员和营销人员可以把惯常的方法改一改:在说服顾客放弃原本使用的产品,选择另一种替代品的时候,在指出原先那个产品会给人带来的具体麻烦时,与其把重点放在“有问题的产品浪费了您许多时间”上,不如去强调它给客户带来的不便和痛苦有多么严重。   第三套“投票计划版”与“自我预测版”的内容一模一样,只不过添加了三个问题,让愿意投票的人做个计划。这些问题是:“你会在什么时间投票?”“你会从哪儿出发?”“你预先会做些什么?”这几个问题的用意是,通过回答这些具体问题,投票人更容易制订出一个投票当天所有活动的具体计划,这样一来,他们就更容易按计划行动了。最后,实验里还设有一个对照组,他们与研究人员没有任何接触。

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  人们往往需要重新拾起之前为自己设定的目标。同样,管理者、团队带头人、老师甚至是父母,有时候也需要帮助员工、学生和孩子鼓起干劲儿,再次为了原先的目标而努力。按常理,当我们为自己或他人设定新目标的时候,经验总是告诉我们,要把目标设定得非常具体。比如,每周减掉2磅(约1.8斤)体重,1小时跑6英里(约9.6公里),或是每个月存下100美元,作为来年的度假基金。但是,当我们说服自己或他人重拾目标的时候,这个常识是否正确呢?

  在这个研究中,4档的分值设定很重要,因为它意味着,如果打分的是一个彻头彻尾的陌生人,那么按照概率,此人猜中的比率大约是25%。幸运的是,实验结果让大家都松了一口气,这两组受试者对熟人喜好的预测准确度都比纯粹陌生人的结果高。
  就拿病人爽约的例子来说吧。乍一看,这算不得大事。你很容易就能想象出,忙得团团转的医生大概会想,病人没来反而是个难得的好机会,他可以趁机做点儿文书工作,打几个电话,或是稍微歇一会儿。可是,如果类似的爽约变成了常事,诊所的效率就会变得低下,收入也会降低,投入的成本也收不回来。这些效应逐渐累积起来的话,损失将会非常巨大。在英国,病人爽约事件给国民保健系统(National Health Service)造成的损失大约是每年8亿英镑;在美国,一些研究医疗问题的经济学家们估算,病人爽约大概导致了几十亿美元的损失。 好消息:!–>
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