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數字原來會說謊

作者：扣小米
出版社：化學工業
ISBN：9787122307224

出版日期：2018/02/01
裝幀：平裝
頁數：199

人民幣：RMB 39.8 元售價：元

內容大鋼

在大數據時代，數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數字刻畫整個世界，甚至預測未來。但是數字卻永遠無法代替真實，現在數字和數據被濫用的現象越來越常見，特別是新技術的運用更是使數據從收集到處理，從可視化到信息表達，每個環節都存在用數字做手腳的機會，讓人防不勝防。不過數字永遠都是那些數字，說謊的並不是數字本身，而是使用數字的人，是數字使用者把數字變成了「任人打扮的小姑娘」。
扣小米著的這本《數字原來會說謊》將用簡單易懂的語言分析常見的利用數字說謊的情況，並結合一些常見的例子，對現有的一些「數字陷阱」現象進行解析。

作者介紹

扣小米

第1章  數字、數據與統計
  1.1 數字與統計學
    1.1.1 數字不僅僅是算算術
    1.1.2 我們為什麼需要統計學？
    1.1.3 生活中統計學無處不在
  1.2 大數據時代
    1.2.1 大數據對生活的影響
    1.2.2 數據過多既是負擔，也是隱患
第2章  數字的意義
  2.1 預測比賽結果冠軍歸屬
    2.1.1 足球博彩與奪冠賠率
    2.1.2 高盛預測2014年世界盃走勢
    2.1.3 人工智慧預測《我是歌手》冠軍歸屬
  2.2 數字預測美國大選
    2.2.1 美國大選的計票方式
    2.2.2 538網站成功預測奧巴馬當選
    2.2.3 統計數字比政治學家更可靠？
  2.3 用網路數據幫你賺錢
    2.3.1 語意分析——你在網上說過的話都蘊藏商機
    2.3.2 Twitter和Google中隱藏的賺錢秘密
    2.3.3 利用社交網路數據看股市走勢
  2.4 數字與量化對學科研究的影響
    2.4.1 定性分析與定量分析
    2.4.2 社會科學中的量化研究
  2.5 媒體也在到處找數據
    2.5.1 數字對媒體傳播的重要性
    2.5.2 數據新聞和數據可視化的崛起
第3章  數據收集既有技巧又有隱患
  3.1 從哪裡能夠獲得數據？
    3.1.1 二手數據
    3.1.2 一手數據
  3.2 什麼樣的數據是好數據？
    3.2.1 好數據的標準
    3.2.2 清洗數據也是技術活兒
  3.3 你的數據可靠嗎
    3.3.1 數據來源不可靠
    3.3.2 對數字本身做手腳
    3.3.3 對數據後期處理過度
  3.4 樣本選擇不完善
    3.4.1 樣本選擇與整體數據
    3.4.2 樣本選擇偏差：失之毫釐，差之千里
    3.4.3 倖存者偏差：你經歷的不一定就是真的
第4章  相關性與因果性
  4.1 相關性與因果性的混淆
    4.1.1 相關關係不一定意味著因果關係
    4.1.2 購物網站怎麼會知道我想讀什麼書
    4.1.3 「神奇的」相關性
  4.2 慎用「因為……所以……」造句：因果關係不可亂用
    4.2.1 因果關係需要嚴密論證
    4.2.2 「倒因為果」也是一個嚴重的問題

第5章  平均數的「挑選技巧」
  5.1 平均數、中位數與眾數的差別
  5.2 平均數並不「平均」
    5.2.1 當地平均工資水平×萬元，你被平均了嗎？
    5.2.2 佔領華爾街——社會上1%的人掌握了99%的財富
  5.3 缺少平均數的誤導性
    5.3.1 GDP全球第二，我國是否已經是經濟強國？
    5.3.2 我國是地大物博、資源豐富嗎？
  5.4 辛普森悖論：分類的重要性
    5.4.1 到底哪個班的平均分高？
    5.4.2 辛普森悖論
  5.5 補救平均數
    5.5.1 全國收入水平分佈情況——你處在哪個位置？
    5.5.2 房價的中位數乘數
第6章  數字圖表——有圖也不一定有真相
  6.1 數字與數據可視化：一圖勝千言
    6.1.1 數字越詳細，人們反而越不願意看
    6.1.2 人類對圖形更加敏感
    6.1.3 數據可視化的趨勢與優勢
  6.2 可視化的數字也是數據陷阱的重災區
    6.2.1 圖形數據更加直觀，但可能會遺漏一些數據信息
    6.2.2 圖像更易操縱
  6.3 改變坐標軸：數字變得不認識了
    6.3.1 截取縱坐標某一段，故意誇大差距
    6.3.2 圖像的拉長與伸縮
    6.3.3 改變時間軸的範圍：視角不同，「結果」就不同
    6.3.4 百分號和千分號：單位到底是什麼？
  6.4 魔鬼都藏在細節中
    6.4.1 查看數據備註說明信息
    6.4.2 注意數據圖表的細節
第7章  廣告中的數字陷阱
  7.1 「降價50%銷售」：真的是降價促銷嗎？
    7.1.1 先漲價后降價
    7.1.2 先降價后漲價
  7.2 買家好評：口碑就是金錢
    7.2.1 信息不對稱——賣家怎麼說都有理？
    7.2.2 刷單導致偏差
    7.2.3 「給好評送禮物」
  7.3 誇張宣傳誤導消費者
    7.3.1 一周美白：公開的數字與背後的信息
    7.3.2 前提條件不明——隱藏的技巧
  7.4 流量為王的時代
    7.4.1 能到「10萬+」才算火爆
    7.4.2 賺流量也要守規矩
第8章  公司運營中的數字陷阱
  8.1 營業收入與利潤
    8.1.1 賣得越多，賺得越多？
    8.1.2 所謂「互聯網思維」——先燒錢圈地，再考慮盈利？
  8.2 增長：環比增長還是同比增長？
  8.3 企業帶動納稅5000億元

  8.4 注水的
    8.4.1 KPI是用數字量化來考核的方式
    8.4.2 只要有數字就可能被操控——虛假業績的例子
第9章  網路謠言中的數字陷阱
  9.1 為什麼謠言比闢謠更受歡迎？
    9.1.1 人類偏好聳人聽聞的故事
    9.1.2 帶有數字的謠言更可怕
    9.1.3 謠言通常比充滿科學味的枯燥闢謠文章更具有可讀性
  9.2 食物相剋的謠言：離開劑量談毒性都是耍流氓
  9.3 生男孩還是生女孩——酸兒辣女？
第10章  美國大選預測遭遇滑鐵盧：特朗普來了
  10.1 總統大選，誰家預測得准
  10.2 尷尬的媒體和民調預測
  10.3 預測正確的媒體
第11章  數字與新技術時代
  11.1 人工智慧、機器學習、大數據：數字新時代
  11.2 新技術前景
  11.3 人類必須要面對的現實：被機器取代
  11.4 安全隱患
第12章  總結

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