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          | 編輯推薦: | 
         
         
           
            提供理解数据的全新角度
 为什么很多数据公司的调研结果失真?怎样才能获得真正有效的数据样本?大众获取数据的有效途径是什么?作者赛思斯蒂芬斯-达维多维茨在谷歌实验室潜心研究数据数年,他发现数据样本里很多内容都是无效的,所以得出的结论往往谬以千里。究其原因,人们太善于撒谎了,或者说人们无时无刻不在说谎。在本书中,他通过对有效数据的分析,得出了很多令人震惊的结论。同时,这本书为大众读者使用数据、分析数据提供了全新的方法和思考角度。
 用丰富的案例解读数据本质,了解世界到底是如何运作的
 美国大选中获胜者意想不到的支持从何而来?对金融公司*重要的数据之一居然是月失业率?*次约会哪些词汇可以暴露心里所想在这本书中你可以读到各种各样的有趣数据案例,通过这些案例你会真正了解一个社会的真实面貌,不得不说,这是一本难能可贵的用科学的数据分析方法帮助我们更深入了解社会的书。赛思的分析方式颠覆了传统心理学和社会学研究。通过本书,你可以不断拓展自己的知识边界,用大数据思维客观分析身边发生的一切。
 升级版《魔鬼经济学》《点石成金》
 作者深受《魔鬼经济学》影响,不同的是,他是通过研究海量数据来了解世界是如何运
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          | 內容簡介: | 
         
         
           
            有多少人买了书真正看完了?
 你朋友的酒量有他说的那么大吗?
 父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿?
 电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗?
 种族歧视在现如今的美国还严重吗?
 特朗普的胜利有征兆吗,什么促成他赢得了大选?
 你知道问题的答案吗,直觉会怎样告诉你? 有多少人买了书真正看完了?
 你朋友的酒量有他说的那么大吗?
 父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿?
 电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗?
 种族歧视在现如今的美国还严重吗?
 特朗普的胜利有征兆吗,什么促成他赢得了大选?
 
 你知道问题的答案吗,直觉会怎样告诉你?
 作者赛思斯蒂芬斯--达维多维茨是一位前谷歌数据科学家和专栏作家。他的研究发现,世界充满了谎言,人类或出于善意或出于恶意,无时无刻不在说谎。对于以上以及类似的很多问题,传统的统计调研方法得出的结论很多是错误的,误导了我们的认知。
 但是,人们往往在一个地方放下戒备、吐露心声,那就是互联网。每一次搜索、每一次点击、每一次停留、每一次关闭在线生成了大量的数据,暴露着你的真实想法、欲望、恐惧和职业,而海量的数据形成的真实而庞大的数据宝库会总结出意想不到的结论和趋势。
 在这本应时的力作中,作者从一个个备受关注的话题切入,用他独特的数据分析方法得出了很多颠覆认知的结论。很多问题的答案正暗藏于看似没有关联的因素中,很多直觉和经验给出的答案与事实相差千里,大数据被合理使用其实比数据库的大更重要作者广博的知识面将从多个层面拓展我们的认知边界;书中生动有趣的描写让你不想错过任何一个细节。
 有媒体评论,这本书融合了《信号与噪声》的合理分析与《鬼才思考术》的脑洞。它以一个引人入胜、充满启迪和智慧的视角,巧妙洞察我们现在可获得的大量信息,为我们提供了实用的数据分析方法,同时也揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌。对于想要通过数据了解和分析人类行为与社会的人而言,这本书精彩不容错过。
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          | 關於作者: | 
         
         
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            《纽约时报》专栏作家,谷歌数据科学家,哈佛大学经济学博士,他本科、博士期间的研究常发表见报。他专注于大数据,他认为在大数据时代我们应该拨开干扰看到世界的本来面目。
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          | 目錄: 
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            序 言  V
 绪 论  001
 第一部分 大数据,小数据
 1 你的直觉出错了  027
 第二部分 大数据的力量 
 2 弗洛伊德是正确的吗  047
 3 数据重构  057
 以身体为数据  064
 文字数据  076
 图片数据  098
 4 数字吐真剂  105 
 性的真相  112 
 憎恶与偏见的真相  124 
 互联网的真相  136 
 虐待儿童和人工流产的真相  141 
 脸谱网好友的真相  146 
 用户的真相  149 
 我们能处理真相吗  154 
 5 放大数据  161 
 我们的县、市和镇中到底在发生着什么  168 
 如何填满我们的每时每刻  186 
 我们的二重身  193 
 数据的故事  202 
 6 世界就是一个实验室  205 
 AB 测试三两面  207 
 自然残酷而又发人深省的试验  219 
 第三部分 大数据:请小心轻放
 7 大数据,大框架?其力有何不能胜  243 
 维度的诅咒  246 
 过分强调什么是可以测量的  252
 8 数据越多,问题越多?哪些事情不可为  259 
 授权公司的危险  259 
 授权政府的危险  267 
 结 论  271 
 致 谢  285 
 注 释  291
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