在當今全球互聯的時代，大多數企業和政府機構都擁有大量的非結構化數據。由於計算能力的提高和信息收集成本的降低，非結構化數據分析使得一些具有前瞻性的企業能夠超越數據收集和基本報告的限制，為其決策流程創造具有實際意義的商業價值，最終幫助企業提高競爭力並贏得勝利。《非結構化數據分析》介紹了基於人工智能、機器學習、深度學習等技術的非結構化數據分析如何在用戶獲取與留存、欺詐檢測和預防、人力資源管理、法律、醫療、產品和服務開發、國家安全以及體育等行業領域獲得應用。本書收集了來自穀歌、亞馬遜、Spotify、LinkedIn、輝瑞、加拿大宏利金融集團、安盛集團、Monster Worldwide、安德瑪、休斯敦火箭隊、戴爾、IBM 和美國 SAS 軟件研究院等領先企業的一線故事，為構建和運用成功的非結構化數據分析提供了框架。身處大數據的浪潮中，數據本身所蘊含的價值遠比我們想像中的豐富，充分利用非結構化數據對於任何行業都十分重要。因此，本書對於任何行業而言都具有重要的參考意義。
