Анализ аудитории Спикер предоставляет информацию об аудитории TEDxYakimanka, включая их интересы и тенденции. Данные были собраны с помощью системы прогнозирования.

Прогнозирующая аналитика Спикер занимается разработкой продуктов для прогнозной аналитики и объясняет, как ее можно использовать для извлечения знаний из больших объемов данных. Он приводит пример использования логистической регрессии для определения пола на веб-сайте электронной коммерции.

Данные против знаний Докладчик проводит различие между исходными данными и знаниями, полученными на их основе, объясняя, что гипотезы, применяемые к отдельным людям, - это то, что превращает данные в полезную информацию. Он использует свои собственные музыкальные предпочтения в качестве примера того, как эти гипотезы могут быть сформированы на основе цифровых следов, оставленных пользователями онлайн.

Использование анализа данных для определения гендерных различий в поведении потребителей Анализ данных может быть использован для определения гендерных различий в поведении потребителей путем сбора данных о различных видах поведения и использования метода линейного дискриминанта Фишера для создания математической формулы, которая предсказывает, к какому классу принадлежит индивид. Такой подход позволяет анализировать тысячи факторов одновременно, что делает его более эффективным, чем полагаться на мнения экспертов.

Поиск закономерностей с помощью подходов машинного обучения Подходы к машинному обучению выгодны тем, что они позволяют аналитикам рассматривать проблемы с разных точек зрения и анализировать тысячи функций одновременно. Благодаря добавлению дополнительных функций становятся видимыми паттерны, которые ранее были скрыты, что позволяет лучше прогнозировать поведение человека. Примерами могут служить система Palantir, используемая спецслужбами США и финансовыми организациями, или персонализированные рекомендации по покупкам, основанные на цифровых отпечатках ног.

Баланс между проблемами конфиденциальности и преимуществами технологии прогнозирования Хотя технология прогнозирования предлагает множество преимуществ, таких как высвобождение времени или оптимизация бизнес-процессов, существует также обеспокоенность по поводу вторжения в частную жизнь, когда личная информация анализируется без согласия. Тем не менее, люди имеют право выбирать, каким объемом информации они делятся онлайн, в то же время извлекая выгоду из понимания этими технологиями своих предпочтений и процессов принятия решений, аналогичных принципам, которые можно найти в боевых искусствах айкидо, подчеркивая баланс между намерениями (или душой) и движениями тела (или возможностями).