 内容简介 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。 作者简介 约翰·H. 约翰逊 麻省理工学院（MIT）计量经济学博士。约翰作为专家证人在诸多涉及运用、解释数据的案件审理过程中担任证人、顾问工作。作为埃奇沃思经济咨询公司创始人，约翰领导下的数据驱动型公司被美国国家公共电台、《华盛顿邮报》、《今日美国》、《赫芬顿邮报》等媒体争相报道。 迈克·格鲁克 毕业于约翰·霍普金斯大学。作为一名获奖作家和营销专家为全美国范围内多家龙头企业和报纸撰写文章。迈克担任格鲁克公司（Bluckworks）总裁，格鲁克公司位于纽约州布法罗市，专注于广告文案、市场营销等业务。迈克善于将复杂的话题以平实易懂的方式进行解读。 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 小情境 / 010 成熟的数据接收者 / 011 第二章 对“挑战者号”评估结果的异议：抽样如何影响结果 1986 年 1 月 28 日 / 018 理解样本选择 / 019 我们为何需要抽样？ / 023 如果是这样， 结果会如何？ / 024 “怪诞” 的科学 / 026 抽样不一定越大就越好 / 028 系上安全带 / 029 我们是第 1 名， 也是第 58 名！ / 031 不接受自拍 / 031 选举总统与人口普查 / 032 取其精华， 去其糟粕 / 034 填空 / 035 缺了什么？ / 036 做一个成熟的数据抽样接收者 / 037 第三章 红色州为什么变蓝了：平均数及总数——近观概括性统计 [1] 当心数据缝隙 / 047 平均数、 中位数和众数哪个更可信？ / 049 迈阿密人出生时平均是西班牙裔， 死时是犹太人？ /052 为什么副市长会比市长赚得多？ / 053 如何评估学生的成绩？ / 056 平均值的平均值 / 057 警惕数据中的异类 / 058 去掉高分和低分有道理吗？ / 060 总统办公室的离群值？ / 061 掩盖信息的代价为 10 亿美元 / 062 你是否比一般人更为优秀 / 063 如何成熟对待数据总和、 平均值、 离群值 / 065 第四章 使用苹果手机的人更聪明？正确理解关联性和因果性 智能手机=聪明人？ / 071 星巴克旁边的房子升值更快？ / 073 还有什么因素可以解释这件事？ / 074 我们有没有让你们觉得无聊？ / 077 为什么重要 / 079 穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮？ / 079 婴儿、 洗澡水和波尔多红酒 / 081 你在搜索引擎页面排第几？ / 082 烤奶酪的性福生活（我们差点将其用作书名） / 083 加利福尼亚的阳光和美属萨摩亚岛上的律师 / 084 不要被媒体人骗了 / 086 了解大脑的工作模式 / 089 抛弃先入为主的观念 / 090 依然重要的一点 / 091 如何成熟地应对关联性和因果性 / 092 第五章 眼见真的为实吗？我们信仰统计学 民意调查 / 101 二手烟是否会致癌？ / 102 重要的事 / 103 深呼吸 / 105 抽样大小事关重大 / 106 你有多大把握？ / 108 泄露秘密 / 110 如何面对截然相反的结论 / 112 效果显著 / 113 这个研究对我的生活重要吗？ / 114 等等，还有呢 / 115 了解自己所看到的是否重要， 从而成为成熟的数据 接收者 / 116 第六章 非洲为什么会变小？歪曲与曲解 [1] 不要臆断 / 124 柱状图和饼状图应该怎么画？ / 126 微妙的圆 / 133 图表让人看起来更值得信任 / 135 对所有数据一视同仁导致曲解数据 / 136 体会有和仅有的区别 / 138 油表显示油箱为空为什么还能开个几里路？ / 139 造假与失误 / 139 错误数据抹掉股市 1 360 亿美元 / 141 不要相信维基百科 / 142 过了保质期的食品能不能吃？ / 142 确凿无误的消息也可能被误读 / 144 1/4 磅牛肉汉堡与 1/3 磅牛肉汉堡哪个大？ / 145 如何明智地接收被歪曲（或可能被歪曲） 的数据 / 146 第七章 筛选数据需要“摘樱桃法则”:疯狂筛选 筛选数据的“摘樱桃法则” / 156 用统计学的观点如何看祸不单行？ / 158 如何解读体育赛事中的统计数据？ / 160 房价上涨了还是下跌了？ / 161 政客们如何筛选数据？ / 164 相信我们——我们在打广告 / 166 你是“摘樱桃的人” ——没错， 就是你 / 168 选出较好的， 留下其他的 / 168 市场营销人员如何筛选数据？ / 170 如何识别经过筛选的数据？ / 171 第八章 为什么福岛事故是可以预防的：预测未来的技术 明天太阳会照常升起吗？ / 179 预知和预测的区分 / 182 出国旅游之前， 请告知金融机构 / 183 正确地看待预测 / 186 抛硬币与“赌徒谬论” / 187 我们身边的预言家 / 190 你知道什么？ / 193 民调为什么会出错？ / 195 偶然与概率 / 196 心理因素影响预测 / 198 如何成为一个聪明的预测者 / 199 第九章 拨开数据的迷雾：总结 不要轻信头条新闻中的数据 / 204 如何看待工作满意度调查？ / 207 出生月份与健康有关系吗？ / 209 如何解读关于问题学生的数据？ / 212 如何使用房价评估网站的数据？ / 214 如何成为一个成熟的数据接收者 / 218 尾声 / 219 词汇表 / 221 注释 / 229 致谢 / 263 点击下载：数据的真相 (访问密码: 7509) |
