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數(shù)字原來(lái)會(huì)說(shuō)謊

數(shù)字原來(lái)會(huì)說(shuō)謊

定 價(jià):¥39.80

作 者: 扣小米 著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 科普讀物 科學(xué)世界 數(shù)學(xué)

ISBN: 9787122307224 出版時(shí)間: 2018-02-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 199 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)字被看作是巨大的金礦,變得前所未有地重要。人們可以通過(guò)一串串?dāng)?shù)字刻畫整個(gè)世界,甚至預(yù)測(cè)未來(lái)。但是數(shù)字卻永遠(yuǎn)無(wú)法代替真實(shí),現(xiàn)在數(shù)字和數(shù)據(jù)被濫用的現(xiàn)象越來(lái)越常見,特別是新技術(shù)的運(yùn)用更是使數(shù)據(jù)從收集到處理,從可視化到信息表達(dá),每個(gè)環(huán)節(jié)都存在用數(shù)字做手腳的機(jī)會(huì),讓人防不勝防。不過(guò)數(shù)字永遠(yuǎn)都是那些數(shù)字,說(shuō)謊的并不是數(shù)字本身,而是使用數(shù)字的人,是數(shù)字使用者把數(shù)字變成了“任人打扮的小姑娘”。本書將用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言分析常見的利用數(shù)字說(shuō)謊的情況,并結(jié)合一些常見的例子,對(duì)現(xiàn)有的一些“數(shù)字陷阱”現(xiàn)象進(jìn)行解析。

作者簡(jiǎn)介

  寇蔻(扣小米),德國(guó)哈勒-維滕貝格大學(xué),博士在讀,2007年9月-2011年7月:鄭州大學(xué),文學(xué)、金融專業(yè)本科2011年9月-2013年7月:對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué),文學(xué)碩士2013年10月-今:德國(guó)哈勒大學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué)博士2016年6月:德國(guó)弗勞恩霍夫研究院訪問(wèn)學(xué)者研究領(lǐng)域:創(chuàng)新、專利、應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

圖書目錄

第1章 數(shù)字、數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì) /1

1.1 數(shù)字與統(tǒng)計(jì)學(xué) /2

1.1.1 數(shù)字不僅僅是算算術(shù) /2

1.1.2 我們?yōu)槭裁葱枰y(tǒng)計(jì)學(xué)? /4

1.1.3 生活中統(tǒng)計(jì)學(xué)無(wú)處不在 /8

1.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代 /11

1.2.1 大數(shù)據(jù)對(duì)生活的影響 /11

1.2.2 數(shù)據(jù)過(guò)多既是負(fù)擔(dān),也是隱患 /13

第2章 數(shù)字的意義 /17

2.1 預(yù)測(cè)比賽結(jié)果/冠軍歸屬 /18

2.1.1 足球博彩與奪冠賠率 /18

2.1.2 高盛預(yù)測(cè)2014年世界杯走勢(shì) /21

2.1.3 人工智能預(yù)測(cè)《我是歌手》冠軍歸屬 /24

2.2 數(shù)字預(yù)測(cè)美國(guó)大選 /26

2.2.1 美國(guó)大選的計(jì)票方式 /26

2.2.2 538網(wǎng)站成功預(yù)測(cè)奧巴馬當(dāng)選 /28

2.2.3 統(tǒng)計(jì)數(shù)字比政治學(xué)家更可靠? /31

2.3 用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幫你賺錢 /34

2.3.1 語(yǔ)意分析——你在網(wǎng)上說(shuō)過(guò)的話都蘊(yùn)藏商機(jī) /34

2.3.2 Twitter和Google中隱藏的賺錢秘密 /36

2.3.3 利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)看股市走勢(shì) /40

2.4 數(shù)字與量化對(duì)學(xué)科研究的影響 /45

2.4.1 定性分析與定量分析 /45

2.4.2 社會(huì)科學(xué)中的量化研究 /46

2.5 媒體也在到處找數(shù)據(jù) /50

2.5.1 數(shù)字對(duì)媒體傳播的重要性 /50

2.5.2 數(shù)據(jù)新聞和數(shù)據(jù)可視化的崛起 /52

第3章 數(shù)據(jù)收集既有技巧又有隱患 /57

3.1 從哪里能夠獲得數(shù)據(jù)? /58

3.1.1 二手?jǐn)?shù)據(jù) /58

3.1.2 一手?jǐn)?shù)據(jù) /59

3.2 什么樣的數(shù)據(jù)是好數(shù)據(jù)? /61

3.2.1 好數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn) /61

3.2.2 清洗數(shù)據(jù)也是技術(shù)活兒 /62

3.3 你的數(shù)據(jù)可靠嗎 /64

3.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源不可靠 /64

3.3.2 對(duì)數(shù)字本身做手腳 /65

3.3.3 對(duì)數(shù)據(jù)后期處理過(guò)度 /66

3.4 樣本選擇不完善 /68

3.4.1 樣本選擇與整體數(shù)據(jù) /68

3.4.2 樣本選擇偏差:失之毫厘,差之千里 /69

3.4.3 幸存者偏差:你經(jīng)歷的不一定就是真的 /72

第4章 相關(guān)性與因果性 /79

4.1 相關(guān)性與因果性的混淆 /80

4.1.1 相關(guān)關(guān)系不一定意味著因果關(guān)系 /80

4.1.2 購(gòu)物網(wǎng)站怎么會(huì)知道我想讀什么書 /81

4.1.3 “神奇的”相關(guān)性 /82

4.2 慎用“因?yàn)椤浴痹炀洌阂蚬P(guān)系不可亂用 /85

4.2.1 因果關(guān)系需要嚴(yán)密論證 /85

4.2.2 “倒因?yàn)楣币彩且粋€(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題 /87

第5章 平均數(shù)的“挑選技巧” /89

5.1 平均數(shù)、中位數(shù)與眾數(shù)的差別 /90

5.2 平均數(shù)并不“平均” /92

5.2.1 當(dāng)?shù)仄骄べY水平×萬(wàn)元,你被平均了嗎? /92

5.2.2 占領(lǐng)華爾街——社會(huì)上1%的人掌握了99%的財(cái)富 /95

5.3 缺少平均數(shù)的誤導(dǎo)性 /98

5.3.1 GDP全球第二,我國(guó)是否已經(jīng)是經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)? /98

5.3.2 我國(guó)是地大物博、資源豐富嗎? /100

5.4 辛普森悖論:分類的重要性 /102

5.4.1 到底哪個(gè)班的平均分高? /102

5.4.2 辛普森悖論 /104

5.5 補(bǔ)救平均數(shù) /105

5.5.1 全國(guó)收入水平分布情況——你處在哪個(gè)位置? /105

5.5.2 房?jī)r(jià)的中位數(shù)乘數(shù) /107

第6章 數(shù)字圖表——有圖也不一定有真相 /111

6.1 數(shù)字與數(shù)據(jù)可視化:一圖勝千言 /112

6.1.1 數(shù)字越詳細(xì),人們反而越不愿意看 /112

6.1.2 人類對(duì)圖形更加敏感 /113

6.1.3 數(shù)據(jù)可視化的趨勢(shì)與優(yōu)勢(shì) /115

6.2 可視化的數(shù)字也是數(shù)據(jù)陷阱的重災(zāi)區(qū) /117

6.2.1 圖形數(shù)據(jù)更加直觀,但可能會(huì)遺漏一些數(shù)據(jù)信息 /117

6.2.2 圖像更易操縱 /120

6.3 改變坐標(biāo)軸:數(shù)字變得不認(rèn)識(shí)了 /121

6.3.1 截取縱坐標(biāo)某一段,故意夸大差距 /121

6.3.2 圖像的拉長(zhǎng)與伸縮 /124

6.3.3 改變時(shí)間軸的范圍:視角不同,“結(jié)果”就不同 /125

6.3.4 百分號(hào)和千分號(hào):?jiǎn)挝坏降资鞘裁???129

6.4 魔鬼都藏在細(xì)節(jié)中 /131

6.4.1 查看數(shù)據(jù)備注說(shuō)明信息 /131

6.4.2 注意數(shù)據(jù)圖表的細(xì)節(jié) /132

第7章 廣告中的數(shù)字陷阱 /137

7.1 “降價(jià)50%銷售”:真的是降價(jià)促銷嗎? /138

7.1.1 先漲價(jià)后降價(jià) /138

7.1.2 先降價(jià)后漲價(jià) /139

7.2 買家好評(píng):口碑就是金錢 /141

7.2.1 信息不對(duì)稱——賣家怎么說(shuō)都有理? /141

7.2.2 刷單導(dǎo)致偏差 /142

7.2.3 “給好評(píng)送禮物” /143

7.3 夸張宣傳誤導(dǎo)消費(fèi)者 /145

7.3.1 一周美白:公開的數(shù)字與背后的信息 /145

7.3.2 前提條件不明——隱藏的技巧 /146

7.4 流量為王的時(shí)代 /149

7.4.1 能到“10萬(wàn)+”才算火爆 /149

7.4.2 賺流量也要守規(guī)矩 /150

第8章 公司運(yùn)營(yíng)中的數(shù)字陷阱 /153

8.1 營(yíng)業(yè)收入與利潤(rùn) /154

8.1.1 賣得越多,賺得越多? /154

8.1.2 所謂“互聯(lián)網(wǎng)思維”——先燒錢圈地,再考慮盈利? /156

8.2 增長(zhǎng):環(huán)比增長(zhǎng)還是同比增長(zhǎng)? /161

8.3 企業(yè)帶動(dòng)納稅5000億元 /163

8.4 注水的KPI /164

8.4.1 KPI是用數(shù)字量化來(lái)考核的方式 /164

8.4.2 只要有數(shù)字就可能被操控——虛假業(yè)績(jī)的例子 /165

第9章 網(wǎng)絡(luò)謠言中的數(shù)字陷阱 /167

9.1 為什么謠言比辟謠更受歡迎? /168

9.1.1 人類偏好聳人聽聞的故事 /168

9.1.2 帶有數(shù)字的謠言更可怕 /169

9.1.3 謠言通常比充滿科學(xué)味的枯燥辟謠文章更具有可讀性 /171

9.2 食物相克的謠言:離開劑量談毒性都是耍流氓 /173

9.3 生男孩還是生女孩——酸兒辣女? /174

第10章 美國(guó)大選預(yù)測(cè)遭遇滑鐵盧:特朗普來(lái)了 /175

10.1 總統(tǒng)大選,誰(shuí)家預(yù)測(cè)得準(zhǔn) /176

10.2 尷尬的媒體和民調(diào)預(yù)測(cè) /179

10.3 預(yù)測(cè)正確的媒體 /182

第11章 數(shù)字與新技術(shù)時(shí)代 /185

11.1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù):數(shù)字新時(shí)代 /186

11.2 新技術(shù)前景 /189

11.3 人類必須要面對(duì)的現(xiàn)實(shí):被機(jī)器取代 /191

11.4 安全隱患 /194

第12章 總結(jié) /197

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