数据的真相

约翰·H·约翰逊

出版时间

2018-06-30

ISBN

9787508689982

评分

★★★★★
书籍介绍

市场推广人员在产品包装上重点突出了什么,为什么突出这些数据?

为什么年度报告上,有些数据以饼状图的形式出现,而其他数据以柱状图出现?

销售预测是基于哪些数据得出的?

你的医生说你的病是由某些行为引起的,还是这些行为只是和你的疾病相关?

你知道如果待在一家公司不动,赚的钱会更少吗?

在奥运赛事中,去掉高分和低分再取平均值,对运动员公平吗?

为什么美国大多数总统的任期为1460天或者2921天?

晚睡的人智商会比较高吗?

星巴克旁边的房子升值更快吗?

穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮?

过了保质期的食品到底能不能吃?

我们每天都在刷头条、浏览弹窗,每天都会接触海量的数据信息,这些信息背后隐藏着什么真相?如何识别那些一本正经的胡说八道?

普通人一天大约要接收30G的数据,但大部分人不知道如何正确地解读这些数据。MIT数据学专家在本书中讲述了如何破译每天接触到的数据,将复杂的问题变得更简单和直观。

本书涉及商业、零售、广告、育儿等诸多领域的真实案例,以及时常为人们所误解的数据概念。在本书中,你不仅能够找到如何在信息庞杂的世界中识别数据谎言、挖掘有用信息的方法,而且还能找到凭借该答案迅速做出明智决定的深刻智慧。

目录
前言 / IX
序 / XIII
第一章
无处不在的数据:从大数据到小数据
“小数据” / 008

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用户评论
显著性差异指某事真实的可能性。可以用来衡量我们观察到的结果有多少概率是真实的,所以显著性差异通常会用P值来衡量。P在这里指可能性。如果你接受使用P值作为显著性差异的衡量标准,那P值越小,你观察到的结果仅仅出于巧合的概率就越低。
喜马拉雅。挺有帮助的,样本陷阱,平均数陷阱,因果陷阱,结论陷阱(结论是否可信,是否在经济效益方面对我们有用)。
一般般,概念解释不够清晰明了;应用也就说了几个大而化之的笼统建议;实用性和开阔性略低。
【一句话简介】如何在海量数据中,识别数据谎言,挖掘有用信息。 【个人阅读收获】 ★数据的时代里,每天小数据的接收没人每天高达30G,如何进行理解、思考、解读。 ★分别介绍了4组陷阱:样本陷阱、平均数陷阱、因果陷阱、结论陷阱。 ★因果陷阱里如何区分关联性和因果性,通过提问找到遗漏变量,对现实工作帮助很大。
整本书都是在告诉你已经知道的事情,只不过稍微加深了下,前半部分还有点眼前一亮,后边越来越乏。
统计学入门小书
为写论文找的书,本次不合适。 书本讲的是“小数据”,即每天环绕你周围的以字节记的数据,告诉你如何解读小数据并避免常见的数据陷阱。只记下了“小数据”的概念就没有再细看了。
统计学入门?嗯 差不多是这样
我们拥有的数据量很丰富,但数据给我们带来的回报正在迅速减少,因为一旦过了某个点,你掌握的信息越多,就越难理解其所包含的意义。
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