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數據的真相如何在數字時代做出明智決策 高清版

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數據的真相如何在數字時代做出明智決策

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  • 軟件大小:2.7M
  • 軟件語言:中文
  • 軟件類型:國產軟件/數據庫類
  • 軟件授權:免費軟件
  • 更新時間:2019-08-09 11:00
  • 軟件等級:4星
  • 應用平臺:WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 軟件官網:

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小編為您推薦: 數據的真相 數據分析

數據的真相如何在數字時代做出明智決策高清版是專注于數據分析的電子書籍,在這里用戶可以通過軟件在線了解數據信息背后隱藏的含義,通過本書可以了解數據,并且分析數據,全書擁有各行業的真實數據相關案例分析,幫助讀者識別數據信息。

內容簡介

市場推廣人員在產品包裝上重點突出了什么,為什么突出這些數據?

為什么年度報告上,有些數據以餅狀圖的形式出現,而其他數據以柱狀圖出現?

銷售預測是基于哪些數據得出的?

你的醫生說你的病是由某些行為引起的,還是這些行為只是和你的疾病相關?

你知道如果待在一家公司不動,賺的錢會更少嗎?

在奧運賽事中,去掉高分和低分再取平均值,對運動員公平嗎?

為什么美國大多數總統的任期為1460天或者2921天?

晚睡的人智商會比較高嗎?

星巴克旁邊的房子升值更快嗎?

穿耐克鞋就能像喬丹一樣灌籃?

過了保質期的食品到底能不能吃?

我們每天都在刷頭條、瀏覽彈窗,每天都會接觸海量的數據信息,這些信息背后隱藏著什么真相?如何識別那些一本正經的胡說八道?

普通人一天大約要接收30G的數據,但大部分人不知道如何正確地解讀這些數據。MIT數據學專家在本書中講述了如何破譯每天接觸到的數據,將復雜的問題變得更簡單和直觀。

本書涉及商業、零售、廣告、育兒等諸多領域的真實案例,以及時常為人們所誤解的數據概念。在本書中,你不僅能夠找到如何在信息龐雜的世界中識別數據謊言、挖掘有用信息的方法,而且還能找到憑借該答案迅速做出明智決定的深刻智慧。

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作者簡介

約翰 H 約翰遜

麻省理工學院(MIT)計量經濟學博士。約翰作為專家證人在諸多涉及運用、解釋數據的案件審理過程中擔任證人、顧問工作。作為埃奇沃思經濟咨詢公司創始人,約翰領導下的數據驅動型公司被美國國家公共電臺、《華盛頓郵報》、《今日美國》、《赫芬頓郵報》等媒體爭相報道。

邁克 格魯克

畢業于約翰 霍普金斯大學。作為一名獲獎作家和營銷專家為全美國范圍內多家龍頭企業和報紙撰寫文章。邁克擔任格魯克公司(Bluckworks)總裁,格魯克公司位于紐約州布法羅市,專注于廣告文案、市場營銷等業務。邁克善于將復雜的話題以平實易懂的方式進行解讀。

數據的真相PDF目錄

前言 / IX

序 / XIII

第一章

無處不在的數據:從大數據到小數據

“小數據” / 008

小情境 / 010

成熟的數據接收者 / 011

第二章

對“挑戰者號”評估結果的異議:抽樣如何影響結果

1986 年 1 月 28 日 / 018

理解樣本選擇 / 019

我們為何需要抽樣? / 023

如果是這樣, 結果會如何? / 024

“怪誕” 的科學 / 026

抽樣不一定越大就越好 / 028

系上安全帶 / 029

我們是第 1 名, 也是第 58 名! / 031

不接受自拍 / 031

選舉總統與人口普查 / 032

取其精華, 去其糟粕 / 034

填空 / 035

缺了什么? / 036

做一個成熟的數據抽樣接收者 / 037

第三章

紅色州為什么變藍了:平均數及總數——近觀概括性統計

當心數據縫隙 / 047

平均數、 中位數和眾數哪個更可信? / 049

邁阿密人出生時平均是西班牙裔, 死時是猶太人? /052

為什么副市長會比市長賺得多? / 053

如何評估學生的成績? / 056

平均值的平均值 / 057

警惕數據中的異類 / 058

去掉高分和低分有道理嗎? / 060

總統辦公室的離群值? / 061

掩蓋信息的代價為 10 億美元 / 062

你是否比一般人更為優秀 / 063

如何成熟對待數據總和、 平均值、 離群值 / 065

第四章

使用蘋果手機的人更聰明?正確理解關聯性和因果性

智能手機=聰明人? / 071

星巴克旁邊的房子升值更快? / 073

還有什么因素可以解釋這件事? / 074

我們有沒有讓你們覺得無聊? / 077

為什么重要 / 079

穿耐克鞋就能像喬丹一樣灌籃? / 079

嬰兒、 洗澡水和波爾多紅酒 / 081

你在搜索引擎頁面排第幾? / 082

烤奶酪的性福生活(我們差點將其用作書名) / 083

加利福尼亞的陽光和美屬薩摩亞島上的律師 / 084

不要被媒體人騙了 / 086

了解大腦的工作模式 / 089

拋棄先入為主的觀念 / 090

依然重要的一點 / 091

如何成熟地應對關聯性和因果性 / 092

第五章

眼見真的為實嗎?我們信仰統計學

民意調查 / 101

二手煙是否會致癌? / 102

重要的事 / 103

深呼吸 / 105

抽樣大小事關重大 / 106

你有多大把握? / 108

泄露秘密 / 110

如何面對截然相反的結論 / 112

效果顯著 / 113

這個研究對我的生活重要嗎? / 114

等等,還有呢 / 115

了解自己所看到的是否重要, 從而成為成熟的數據

接收者 / 116

第六章

非洲為什么會變小?歪曲與曲解

不要臆斷 / 124

柱狀圖和餅狀圖應該怎么畫? / 126

微妙的圓 / 133

圖表讓人看起來更值得信任 / 135

對所有數據一視同仁導致曲解數據 / 136

體會有和僅有的區別 / 138

油表顯示油箱為空為什么還能開個幾里路? / 139

造假與失誤 / 139

錯誤數據抹掉股市 1 360 億美元 / 141

不要相信維基百科 / 142

過了保質期的食品能不能吃? / 142

確鑿無誤的消息也可能被誤讀 / 144

1/4 磅牛肉漢堡與 1/3 磅牛肉漢堡哪個大? / 145

如何明智地接收被歪曲(或可能被?崆?的數據 / 146

第七章

篩選數據需要“摘櫻桃法則”:瘋狂篩選

篩選數據的“摘櫻桃法則” / 156

用統計學的觀點如何看禍?壞バ校?/ 158

如何解讀體育賽事中的統計數據? / 160

房價?險橇嘶故竅碌耍?/ 161

政客們如何篩選數據? / 164

相信我們——我們在打廣告 / 166

你是“摘櫻桃的人” ——沒錯, 就是你 / 168

選出較好的, 留下其他的 / 168

市場營銷人員如何篩選數據? / 170

如何識別經過篩選的數據? / 171

第八章

為什么福島事故是可以預防的:預測未來的技術

明天太陽會照常升起嗎? / 179

預知和預測的區分 / 182

出國旅游之前, 請告知金融機構 / 183

正確地看待預測 / 186

拋硬幣與“賭徒謬論” / 187

我們身邊的預言家 / 190

你知道什么? / 193

民調為什么會出錯? / 195

偶然與概率 / 196

心理因素影響預測 / 198

如何成為一個聰明的預測者 / 199

第九章

撥開數據的迷霧:總結

不要輕信頭條新聞中的數據 / 204

如何看待工作滿意度調查? / 207

出生月份與健康有關系嗎? / 209

如何解讀關于問題學生的數據? / 212

如何使用房價評估網站的數據? / 214

如何成為一個成熟的數據接收者 / 218

尾聲 / 219

詞匯表 / 221

注釋 / 229

致謝 / 263

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