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数据驱动法律:数据分析和新的法律服务 版权信息
- ISBN：9787513093071
- 条形码：9787513093071 ; 978-7-5130-9307-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据驱动法律:数据分析和新的法律服务 内容简介
面对大数据的日新月异，律师再也不能根据轶闻数据给出“视情况而定”的答案。虽然，律师的丰富经验是有价值的，然而，总的来说，客户更愿意拥有一位既经验丰富并根据能够根据*相关的信息来解决法律问题的律师。本书的主要内容是如何利用数据分析来驱动法律服务，相信此书将帮助法律专业人士应对以大数据所带来的挑战。
数据驱动法律:数据分析和新的法律服务 目录
目 录
**章 引言：律师事务所的数据分析——将数据用于更智能的法律服务
一、小数据带来大洞察
二、数据驱动的法律市场营销
三、使用数据提供更高质量支持
四、利用数据更好地管理一家律师事务所
五、结论
第二章 挖掘法律数据：采集与分析21世纪的“黄金”
一、复杂性、竞争性和经验性
二、法律服务的复杂性
三、法律服务的竞争性
四、作为非完整数据的经验性
五、从黄金到数据
六、法律数据挖掘
七、数据管理计划
八、数据的可移动性
九、文本数据的价值
十、新的法律数据挑战
十一、结论
第三章 解构合同：合同分析和合同标准
一、引论
二、技术能否完成人的工作
三、理论
四、合同分析
五、合同标准——模块化、标准化和简化
六、结论：合同的未来
第四章 人事聘用方面的大动作——大数据
一、大数据及其在职场中的潜在用途简介
二、职场中大数据和人工智能的时代到来
三、在招聘和选拔过程中收集并使用大数据
四、大数据在绩效管理和工作纪律中的应用
五、大数据时代的诉讼
第五章 计算法律、符号话语和人工智能宪法
一、莱布尼茨的梦想
二、一种新语言
三、话语工作流
四、代码与语言
五、为什么是现在
六、部分历史
七、将合同转化为代码
八、输入的信息从何而来
九、智能合同
十、撰写计算合同
十一、计算合同的世界
十二、这对人工智能意味着什么
十三、这个世界的原则
十四、使之成为现实
第六章 量化成功：使用数据科学衡量电子案情先悉中技术辅助审查的准确性
一、技术辅助审查和度量的作用
二、审查目标
三、审查方法
四、衡量成功
五、研究结果
六、未来
第七章 量化法律服务质量：来自Avvo网站的数据科学课程
一、法律中的数据来源
二、使用数据评估律师执业质量
三、使用数据来确定谁需要法律帮助但却未得到
四、结论
第八章 用大数据揭露大偏差：线性回归导论
一、“大”数据
二、数据的整理和探索
三、创建模型
四、寻找特征
五、*佳拟合线（回归分析）
六、对数值
七、曲线（拟合多项式）
八、统计学显著性
九、多维度分析
十、发现
十一、警示语
第九章 律师事务所的数据挖掘：利用内部专业知识推动决策
一、大数据
二、赋予法律实务以价值
三、数据驱动的战略
四、数据团队
五、战略目标数据
六、发现内部专长
七、扩展服务：利用大数据进行创新
八、结论
第十章 内部创新能解决创新者的困境吗——以律师事务所为例
一、来自律师事务所内部的问题陈述
二、来自委托人的问题陈述
三、乔希·库比奇：律师事务所内部的企业家精神
四、埃里克·伍德：让技术革新者成为合伙人
五、吉姆·贝克特的商业思维
六、结论
索 引
**章 引言：律师事务所的数据分析——将数据用于更智能的法律服务
一、小数据带来大洞察
二、数据驱动的法律市场营销
三、使用数据提供更高质量支持
四、利用数据更好地管理一家律师事务所
五、结论
第二章 挖掘法律数据：采集与分析21世纪的“黄金”
一、复杂性、竞争性和经验性
二、法律服务的复杂性
三、法律服务的竞争性
四、作为非完整数据的经验性
五、从黄金到数据
六、法律数据挖掘
七、数据管理计划
八、数据的可移动性
九、文本数据的价值
十、新的法律数据挑战
十一、结论
第三章 解构合同：合同分析和合同标准
一、引论
二、技术能否完成人的工作
三、理论
四、合同分析
五、合同标准——模块化、标准化和简化
六、结论：合同的未来
第四章 人事聘用方面的大动作——大数据
一、大数据及其在职场中的潜在用途简介
二、职场中大数据和人工智能的时代到来
三、在招聘和选拔过程中收集并使用大数据
四、大数据在绩效管理和工作纪律中的应用
五、大数据时代的诉讼
第五章 计算法律、符号话语和人工智能宪法
一、莱布尼茨的梦想
二、一种新语言
三、话语工作流
四、代码与语言
五、为什么是现在
六、部分历史
七、将合同转化为代码
八、输入的信息从何而来
九、智能合同
十、撰写计算合同
十一、计算合同的世界
十二、这对人工智能意味着什么
十三、这个世界的原则
十四、使之成为现实
第六章 量化成功：使用数据科学衡量电子案情先悉中技术辅助审查的准确性
一、技术辅助审查和度量的作用
二、审查目标
三、审查方法
四、衡量成功
五、研究结果
六、未来
第七章 量化法律服务质量：来自Avvo网站的数据科学课程
一、法律中的数据来源
二、使用数据评估律师执业质量
三、使用数据来确定谁需要法律帮助但却未得到
四、结论
第八章 用大数据揭露大偏差：线性回归导论
一、“大”数据
二、数据的整理和探索
三、创建模型
四、寻找特征
五、*佳拟合线（回归分析）
六、对数值
七、曲线（拟合多项式）
八、统计学显著性
九、多维度分析
十、发现
十一、警示语
第九章 律师事务所的数据挖掘：利用内部专业知识推动决策
一、大数据
二、赋予法律实务以价值
三、数据驱动的战略
四、数据团队
五、战略目标数据
六、发现内部专长
七、扩展服务：利用大数据进行创新
八、结论
第十章 内部创新能解决创新者的困境吗——以律师事务所为例
一、来自律师事务所内部的问题陈述
二、来自委托人的问题陈述
三、乔希·库比奇：律师事务所内部的企业家精神
四、埃里克·伍德：让技术革新者成为合伙人
五、吉姆·贝克特的商业思维
六、结论
索 引
展开全部
数据驱动法律:数据分析和新的法律服务 作者简介
埃德·沃尔特斯（Ed Walters）是华盛顿特区的法律出版公司Fastcase的首席执行官。他是乔治敦大学法律中心和康奈尔科技大学的兼职教授，在那里他教授机器人法。在创立Fastcase之前，他曾在华盛顿和布鲁塞尔的Covington & Burling工作，1991年至1993年在白宫的办公室工作. 周蔚，男，1985年生，逻辑学博士、法学博士后，中国政法大学法治信息管理学院讲师、仲裁研究院研究员、律师学研究中心研究员，美国哥伦比亚大学爱德华兹客座研究员，美国西北大学、美国加州大学戴维斯分校访问学者，担任多家仲裁委员会仲裁员。主要从事法律人工智能、法律服务与司法管理技术、法律职业伦理的研究，对于运用新兴技术开展法学交叉研究具有严肃学术兴趣。
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