数据的真相如何在数字时代做出明智决策

数据的真相如何在数字时代做出明智决策高清版是专注于数据分析的电子书籍，在这里用户可以通过软件在线了解数据信息背后隐藏的含义，通过本书可以了解数据，并且分析数据，全书拥有各行业的真实数据相关案例分析，帮助读者识别数据信息。

内容简介

市场推广人员在产品包装上重点突出了什么，为什么突出这些数据？

为什么年度报告上，有些数据以饼状图的形式出现，而其他数据以柱状图出现？

销售预测是基于哪些数据得出的？

你的医生说你的病是由某些行为引起的，还是这些行为只是和你的疾病相关？

你知道如果待在一家公司不动，赚的钱会更少吗？

在奥运赛事中，去掉高分和低分再取平均值，对运动员公平吗？

为什么美国大多数总统的任期为1460天或者2921天？

晚睡的人智商会比较高吗？

星巴克旁边的房子升值更快吗？

穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮？

过了保质期的食品到底能不能吃？

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。

数据的真相PDF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

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

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?崆?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?坏バ校?/ 158

如何解读体育赛事中的统计数据？ / 160

房价?险橇嘶故窍碌耍?/ 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