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數(shù)字原來會(huì)說謊 版權(quán)信息
- ISBN：9787122307224
- 條形碼：9787122307224 ; 978-7-122-30722-4
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)字原來會(huì)說謊 本書特色
謊言有三種：謊言、該死的謊言、統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)。 ——馬克·吐溫 統(tǒng)計(jì)數(shù)字比政治學(xué)家更可靠？ 社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以預(yù)示股票走向？ 購物網(wǎng)站怎么知道我想讀什么書？ 降價(jià)是真的給消費(fèi)者讓利嗎？
數(shù)字原來會(huì)說謊 內(nèi)容簡介
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。人們可以通過一串串?dāng)?shù)字刻畫整個(gè)世界，甚至預(yù)測未來。但是數(shù)字卻永遠(yuǎn)無法代替真實(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。不過數(shù)字永遠(yuǎn)都是那些數(shù)字，說謊的并不是數(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”。
本書將用簡單易懂的語言分析常見的利用數(shù)字說謊的情況，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。
數(shù)字原來會(huì)說謊 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2014年世界杯走勢 /21
2.1.3 人工智能預(yù)測《我是歌手》冠軍歸屬 /24
2.2 數(shù)字預(yù)測美國大選 /26
2.2.1 美國大選的計(jì)票方式 /26
2.2.2 538網(wǎng)站成功預(yù)測奧巴馬當(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 語意分析——你在網(wǎng)上說過的話都蘊(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 /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?
關(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，我國是否已經(jīng)是經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國？ /98
5.3.2 我國是地大物博、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 全國收入水平分布情況——你處在哪個(gè)位置？ /105
5.5.2 房價(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)可視化的趨勢與優(yōu)勢 /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)：單位到底是什么？ /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 ”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)營中的數(shù)字陷阱 /153
8.1 營業(yè)收入與利潤 /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：環(huán)比增長還是同比增長？ /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 美國大選預(yù)測遭遇滑鐵盧：
特朗普來了 /175
10.1 總統(tǒng)大選，誰家預(yù)測得準(zhǔn) /176
10.2 尷尬的媒體和民調(diào)預(yù)測 /179
10.3 預(yù)測正確的媒體 /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
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2014年世界杯走勢 /21
2.1.3 人工智能預(yù)測《我是歌手》冠軍歸屬 /24
2.2 數(shù)字預(yù)測美國大選 /26
2.2.1 美國大選的計(jì)票方式 /26
2.2.2 538網(wǎng)站成功預(yù)測奧巴馬當(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 語意分析——你在網(wǎng)上說過的話都蘊(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 /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?
關(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，我國是否已經(jīng)是經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國？ /98
5.3.2 我國是地大物博、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 全國收入水平分布情況——你處在哪個(gè)位置？ /105
5.5.2 房價(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)可視化的趨勢與優(yōu)勢 /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)：單位到底是什么？ /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 ”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)營中的數(shù)字陷阱 /153
8.1 營業(yè)收入與利潤 /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：環(huán)比增長還是同比增長？ /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 美國大選預(yù)測遭遇滑鐵盧：
特朗普來了 /175
10.1 總統(tǒng)大選，誰家預(yù)測得準(zhǔn) /176
10.2 尷尬的媒體和民調(diào)預(yù)測 /179
10.3 預(yù)測正確的媒體 /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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數(shù)字原來會(huì)說謊 相關(guān)資料
謊言有三種：謊言、該死的謊言、統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)。
——本杰明·迪斯雷利
統(tǒng)計(jì)數(shù)字比政治學(xué)家更可靠？
社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以預(yù)示股票走向？
購物網(wǎng)站怎么知道我想讀什么書？
降價(jià)是真的給消費(fèi)者讓利嗎？
這是一個(gè)技術(shù)為王、數(shù)字為上的時(shí)代
數(shù)字原來會(huì)說謊 作者簡介
扣小米，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，德國弗勞恩霍夫研究院訪問學(xué)者。
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