數據的真相 如何在數字時代做出明智決策pdf

2019年6月11日22:00:31 1 119

數據的真相 如何在數字時代做出明智決策 內容簡介

市場推廣人員在產品包裝上重點突出了什么,為什么突出這些數據?

為什么年度報告上,有些數據以餅狀圖的形式出現,而其他數據以柱狀圖出現?

銷售預測是基于哪些數據得出的?

你的醫生說你的病是由某些行為引起的,還是這些行為只是和你的疾病相關?

你知道如果待在一家公司不動,賺的錢會更少嗎?

在奧運賽事中,去掉高分和低分再取平均值,對運動員公平嗎?

為什么美國大多數總統的任期為1460天或者2921天?

晚睡的人智商會比較高嗎?

星巴克旁邊的房子升值更快嗎?

穿耐克鞋就能像喬丹一樣灌籃?

過了保質期的食品到底能不能吃?

我們每天都在刷頭條、瀏覽彈窗,每天都會接觸海量的數據信息,這些信息背后隱藏著什么真相?如何識別那些一本正經的胡說八道?

普通人一天大約要接收30G的數據,但大部分人不知道如何正確地解讀這些數據。MIT數據學專家在本書中講述了如何破譯每天接觸到的數據,將復雜的問題變得更簡單和直觀。

本書涉及商業、零售、廣告、育兒等諸多領域的真實案例,以及時常為人們所誤解的數據概念。在本書中,你不僅能夠找到如何在信息龐雜的世界中識別數據謊言、挖掘有用信息的方法,而且還能找到憑借該答案迅速做出明智決定的深刻智慧。

數據的真相 如何在數字時代做出明智決策 目錄

前言 / IX

序 / XIII

第一章

無處不在的數據:從大數據到小數據

“小數據” / 008

小情境 / 010

成熟的數據接收者 / 011

第二章

對“挑戰者號”評估結果的異議:抽樣如何影響結果

1986 年 1 月 28 日 / 018

理解樣本選擇 / 019

我們為何需要抽樣? / 023

如果是這樣, 結果會如何? / 024

“怪誕” 的科學 / 026

抽樣不一定越大就越好 / 028

系上安全帶 / 029

我們是第 1 名, 也是第 58 名! / 031

不接受自拍 / 031

選舉總統與人口普查 / 032

取其精華, 去其糟粕 / 034

填空 / 035

缺了什么? / 036

做一個成熟的數據抽樣接收者 / 037

第三章

紅色州為什么變藍了:平均數及總數——近觀概括性統計

當心數據縫隙 / 047

平均數、 中位數和眾數哪個更可信? / 049

邁阿密人出生時平均是西班牙裔, 死時是猶太人? /052

為什么副市長會比市長賺得多? / 053

如何評估學生的成績? / 056

平均值的平均值 / 057

警惕數據中的異類 / 058

去掉高分和低分有道理嗎? / 060

總統辦公室的離群值? / 061

掩蓋信息的代價為 10 億美元 / 062

你是否比一般人更為優秀 / 063

如何成熟對待數據總和、 平均值、 離群值 / 065

第四章

使用蘋果手機的人更聰明?正確理解關聯性和因果性

智能手機=聰明人? / 071

星巴克旁邊的房子升值更快? / 073

還有什么因素可以解釋這件事? / 074

我們有沒有讓你們覺得無聊? / 077

為什么重要 / 079

穿耐克鞋就能像喬丹一樣灌籃? / 079

嬰兒、 洗澡水和波爾多紅酒 / 081

你在搜索引擎頁面排第幾? / 082

烤奶酪的性福生活(我們差點將其用作書名) / 083

加利福尼亞的陽光和美屬薩摩亞島上的律師 / 084

不要被媒體人騙了 / 086

了解大腦的工作模式 / 089

拋棄先入為主的觀念 / 090

依然重要的一點 / 091

如何成熟地應對關聯性和因果性 / 092

第五章

眼見真的為實嗎?我們信仰統計學

民意調查 / 101

二手煙是否會致癌? / 102

重要的事 / 103

深呼吸 / 105

抽樣大小事關重大 / 106

你有多大把握? / 108

泄露秘密 / 110

如何面對截然相反的結論 / 112

效果顯著 / 113

這個研究對我的生活重要嗎? / 114

等等,還有呢 / 115

了解自己所看到的是否重要, 從而成為成熟的數據

接收者 / 116

第六章

非洲為什么會變小?歪曲與曲解

不要臆斷 / 124

柱狀圖和餅狀圖應該怎么畫? / 126

微妙的圓 / 133

圖表讓人看起來更值得信任 / 135

對所有數據一視同仁導致曲解數據 / 136

體會有和僅有的區別 / 138

油表顯示油箱為空為什么還能開個幾里路? / 139

造假與失誤 / 139

錯誤數據抹掉股市 1 360 億美元 / 141

不要相信維基百科 / 142

過了保質期的食品能不能吃? / 142

確鑿無誤的消息也可能被誤讀 / 144

1/4 磅牛肉漢堡與 1/3 磅牛肉漢堡哪個大? / 145

如何明智地接收被歪曲(或可能被歪曲) 的數據 / 146

第七章

篩選數據需要“摘櫻桃法則”:瘋狂篩選

篩選數據的“摘櫻桃法則” / 156

用統計學的觀點如何看禍不單行? / 158

如何解讀體育賽事中的統計數據? / 160

房價上漲了還是下跌了? / 161

政客們如何篩選數據? / 164

相信我們——我們在打廣告 / 166

你是“摘櫻桃的人” ——沒錯, 就是你 / 168

選出較好的, 留下其他的 / 168

市場營銷人員如何篩選數據? / 170

如何識別經過篩選的數據? / 171

第八章

為什么福島事故是可以預防的:預測未來的技術

明天太陽會照常升起嗎? / 179

預知和預測的區分 / 182

出國旅游之前, 請告知金融機構 / 183

正確地看待預測 / 186

拋硬幣與“賭徒謬論” / 187

我們身邊的預言家 / 190

你知道什么? / 193

民調為什么會出錯? / 195

偶然與概率 / 196

心理因素影響預測 / 198

如何成為一個聰明的預測者 / 199

第九章

撥開數據的迷霧:總結

不要輕信頭條新聞中的數據 / 204

如何看待工作滿意度調查? / 207

出生月份與健康有關系嗎? / 209

如何解讀關于問題學生的數據? / 212

如何使用房價評估網站的數據? / 214

如何成為一個成熟的數據接收者 / 218

尾聲 / 219

詞匯表 / 221

注釋 / 229

數據的真相 如何在數字時代做出明智決策 精彩文摘

我們來花上一分鐘,想一想你在一天剛開始的一兩個小時內可能碰到的“小數據”,并對其加以解讀:

你睜開眼睛,看到了一天中的第一個數據——鬧鐘上幽幽亮著的數字。

接收數據:約9字節。

你拿起手機。哪怕在起床前,瀏覽十幾封電子郵件,看幾條信息,看一下交通情況,讀幾條重大新聞也并非難事。

接收數據:約2.1M(1M=約100萬字節)。

你走進浴室,站上體重秤,秤上的讀數表明你昨晚不該吃比薩。

接收數據:約3字節。

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