具体描述
《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。《大数据思维与决策》通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和亚马逊比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。
《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。
作者简介
伊恩•艾瑞斯（Ian Ayres） 计量经济学家、律师，耶鲁大学法学院和管理学院教授，stickK.com网站的创始人，《法律、经济学和组织机构期刊》（Journal of Law, Economics, and Organization）编辑，曾著有11本书，发表过100篇文章。他是《福布斯》杂志的专栏作家，著名公共广播节目《Marketplace》的时事评论员，是《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作家之一。
其著作《Insincere Promises: The Law of Misrepresented Intent》获得了由美国艺术与科学学院颁发的Scribes图书奖。他成就卓著、名声斐然，曾受到《黄金时间实况》、《奥普拉脱口秀》、《早安美国》节目以及《时代周刊》《Vogue》等杂志的采访，可以说伊恩•艾瑞斯是那一代人里成就最多、文章观点被引用最多、名气最大的法学教授。
目录信息
棒球界的奥利·阿什菲尔特 8
酒后吐真言 11
我为什么写此书 15
本书框架 18
第2章 谁在替你思考 19
eHarmony：大数据帮你找到另一半 24
用数据分析挑选职位应聘者、细分客户 29
比起消费者自己，企业知道的更多 33
消费者的反击 35
预测有多准确 38
Google：个性化数据挖掘 39
牵连效应 40
寻找“神秘数字”，杜绝欺诈 42
第3章 抛硬币创建数据 45
CapOne的掷色子试验 49
你正在浏览的网页是随机选择的吗 52
谁更有用，更有创造力 56
随机选择的作用仅仅是促进营销吗 57
别做白日梦，主动参与创建新数据 59
第4章 得数据者得天下 63
花钱是为了省钱 65
真正可以检验想法的“实验室” 68
时刻关注机会 69
充满机会的世界 72
第5章 大数据颠覆传统医疗 79
医疗信息数字化：对误诊说不 82
打破“医学神话” 86
搜索：超级大数据的最佳伙伴 90
数据决策的成功崛起 93
第6章 专家与大数据天才的王者之争 101
友好的跨学科竞赛 103
一本“引发纷扰的小书” 108
要有数据支持，不能“画饼充饥” 109
枪和游泳池，哪个更危险 111
有趣的测验——预测正确率区间 111
晃过的可乐是不是会喷出来 113
大数据天才与专家能和平共处吗 115
避免往冰激凌上抹烤肉酱 116
给“断腿”事件找到安全出口 120
新型大数据天才的转变 122
第7章 大数据天才的崛起 127
数字化生活 129
大数据交易 133
走出“数据竖井” 134
大数据天才告诉你，为什么是现在 137
打造“神经元网络”的超级大数据天才 139
“我们不拍烂电影” 142
打赢“书名大战” 147
无处不在的“聪明的灰尘” 151
第8章 谁将是受损者 153
小山羊能阻止偷车贼吗 155
教育界的激烈论战 158
我是谁，摆设吗 161
“小山羊”的反击 162
让人肃然起敬的“摆设” 164
你会从大数据天才那里买二手车吗 167
Epagogix的烦恼 168
当心大数据天才的礼物 171
正视大数据分析的歧视 172
没有隐私——忘了它 173
谁是约翰·洛特（John Lott） 178
天才犯错了该怎么办 181
第9章 大数据思维与决策的美好未来 189
和安娜一起思考 191
未来的女人／男人 193
你了解教授给学生打分的习惯吗 198
可能的群体领袖 199
男性和女性的智商对决 201
帮助新手妈妈生出聪明的宝宝 204
时刻关注女性健康 208
在大数据时代安居乐业 210
· · · · · · (收起)
读后感
In simple words and in my opinion, super chrunching is using statistical methods to design experiments and analyze data to assist decision making. This book contains a lot of practical examples on how numbers influence industries, such as dating site, airli...
评分作者推荐阅读： Ray C. Fair, Predicting Presidential Elections and Other Things (2002). Steven Levitt and Stephen J. Dubner, Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything (2005). John Allen Paulos, Innumeracy: Mathem...
评分作者推荐阅读： Ray C. Fair, Predicting Presidential Elections and Other Things (2002). Steven Levitt and Stephen J. Dubner, Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything (2005). John Allen Paulos, Innumeracy: Mathem...
评分《大数据思维与决策》 用了一周时间把这本书通读了一遍，总结一下读书的感受吧。 初看这本书的时候是在一年前，兴趣不大，原因在于翻译的文笔太过生涩，我不喜欢，另外，故事性的讲述让这类题材的书多少增加了些趣味性，但所选故事专业领域性很强，有些不熟悉的领域读起来较为...
评分用户评价
初拿到《大数据思维与决策》这本书，我其实是抱着一种观望的态度。市面上关于大数据的书籍琳琅满目，大多充斥着晦涩的技术名词和复杂的算法模型，让人望而却步。然而，这本书从封面设计到前言的叙述，都给我一种豁然开朗的感觉。它没有一开始就深入技术细节，而是从“思维”这个更宏观的层面切入，探讨大数据如何改变我们看待问题的方式，以及如何在信息爆炸的时代做出更明智的决策。 书中首先引导读者认识到，大数据并非仅仅是数量的堆积，更重要的是它所蕴含的洞察力。作者通过生动的案例，比如零售商如何利用顾客的购买记录来优化商品陈列，或者城市管理者如何通过交通流量数据来缓解拥堵，展示了大数据如何将冰冷的数据转化为有价值的行动指南。这种将复杂概念转化为易于理解的商业场景的叙述方式，对于我这样非技术背景的读者来说，无疑是一剂强心针。它让我意识到，大数据并非遥不可及，而是与我们的日常生活和工作息息相关。 尤其让我印象深刻的是，作者反复强调“数据偏见”这一概念。在追求“数据驱动”的过程中，我们往往容易忽略数据的来源、收集方式以及潜在的偏差，从而导致决策失误。书中详细分析了不同类型的数据偏见，并提出了一些规避和修正的策略。例如，在招聘过程中，如果历史数据中存在性别或种族歧视，直接套用模型可能会加剧这种不公平。这种对数据伦理和公平性的关注，在当今社会尤为重要，也让这本书不仅仅是一本技术手册，更增添了一份人文关怀。 更进一步，本书并没有止步于“是什么”和“为什么”，而是深入探讨了“如何做”。作者提供了一套清晰的框架，指导读者如何从问题的定义出发，到数据的收集、清洗、分析，最终形成可执行的决策。其中关于“数据可视化”的章节，更是让我眼前一亮。简洁明了的图表能够瞬间传递复杂的信息，避免了冗长的文字描述。书中提供了许多优秀的可视化案例，让我体会到了“一图胜千言”的魅力，也启发了我未来在工作汇报和方案展示时，如何更有效地利用数据。 总的来说，《大数据思维与决策》这本书的价值在于它能够点燃读者对大数据的兴趣，并为其构建一个坚实的思维基础。它不是一本教你写代码、调模型的书，而是一本教你如何思考、如何利用数据武装自己的“通识读物”。读完这本书，我感觉自己对大数据不再是模糊的印象，而是有了一个更清晰、更实用的认知。它让我相信，即使不是技术专家，我们也能掌握大数据这一强大的工具，在复杂的现代社会中游刃有余地做出更优越的决策。
评分《大数据思维与决策》这本书，给我的感觉就像是在一个信息爆炸的时代，获得了一张精密的导航地图。作者以一种极其宏观的视角，为我们勾勒出了大数据世界的全貌，并且重点在于强调“思维”的重要性。这让我明白，大数据绝非仅仅是技术问题，而是一种全新的认知方式和解决问题的哲学。 书中对“数据敏感性”的培养，是我觉得最核心的价值之一。作者通过大量的实践案例，教会读者如何在日常工作和生活中，敏锐地捕捉数据背后的信号，并思考其潜在的意义。这不仅仅是关于分析工具的使用，更是关于一种“以数据为导向”的思考习惯的养成。 让我印象深刻的是，本书在探讨“数据可视化”时，并没有停留在工具层面，而是将其与“有效沟通”和“决策支持”紧密结合。作者展示了如何通过巧妙的可视化设计，将复杂的数据转化为易于理解的图表，从而更有效地向他人传达信息，并推动决策的形成。这对于我这个不擅长表达的人来说，无疑是一份珍贵的指导。 此外，书中关于“数据伦理”的讨论，也让我深思。在大数据飞速发展的今天，如何保护个人隐私，如何避免数据歧视，这些都是我们必须面对的挑战。作者在书中提出的思考和建议，让我对大数据的发展有了更深刻的、更负责任的认识。 总而言之，这本书为我提供了一个理解和运用大数据的全新视角。它不仅仅是关于“怎么做”，更是关于“为什么这么做”以及“如何做得更好”。读完这本书，我感觉自己不仅仅掌握了一些知识，更重要的是，我开始以一种更加系统、更加理性、更加有深度的方式来思考和决策。
评分这本书的阅读体验，可以说是一场意外的惊喜。我本以为会是一本枯燥的技术指南，但事实却截然不同。作者以一种非常平易近人的方式，剥离了大数据技术层面的复杂性，着重于探讨其背后所蕴含的“思维方式”的转变。这让我意识到，大数据不仅仅是关于算法和模型，更是一种全新的认知世界、分析问题的视角。 书中举了大量贴近生活的例子，从个性化推荐到城市交通管理，都生动地展示了大数据如何渗透到我们生活的方方面面。我特别喜欢其中关于“相关性不等于因果性”的讨论。很多时候，我们看到两个数据指标呈现出某种关联，便急于下结论，但作者通过几个经典的“伪相关”案例，让我警醒，在利用大数据进行决策时，务必保持审慎，深入探究背后的真正原因。 令我耳目一新的是，本书并没有一味地鼓吹大数据的好处，而是花了相当大的篇幅来讨论“数据治理”和“隐私保护”。在信息时代，数据泄露和滥用已成为严峻的挑战。作者在书中提出了许多关于如何负责任地收集、使用和存储数据的建议，这让我对大数据的发展有了更全面的认识，也更加注重在实际应用中如何平衡效率与安全。 此外，书中关于“数据驱动的创新”的章节，更是给了我很大的启发。它不再局限于对现有数据的分析，而是引导读者思考如何通过大数据来发现新的商业机会、优化产品服务，甚至颠覆传统的商业模式。这种前瞻性的讨论，让我对接下来的学习和工作充满了期待。 总而言之，这本书提供了一个理解大数据世界的绝佳入口。它不仅仅是知识的传授，更是思维的启迪。它让我明白，掌握大数据思维，就是在变化莫测的时代，为自己的决策能力增添一份可靠的基石。这本书绝对是任何想要在这个信息时代立足的读者，都应该仔细研读的佳作。
评分拿到《大数据思维与决策》这本书，我最直观的感受就是它的“温度”。在许多技术书籍都以冷冰冰的公式和图表示人时，这本书却用生动的故事和鲜活的案例，将大数据这个概念“讲活”了。作者仿佛是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着读者一步步走进大数据世界的殿堂。 我特别欣赏书中关于“数据驱动决策”的哲学探讨。它不仅仅是告诉你如何做，更让你理解“为什么”要这样做。作者通过分析不同行业在应用大数据过程中遇到的挑战和机遇，让我深刻地认识到，数据本身并不能自动带来决策，而是需要我们用一种全新的思维方式去解读和应用它。 书中对“因果推断”的强调，更是让我茅塞顿开。很多时候，我们容易被表面的相关性所迷惑，从而做出错误的判断。作者通过一系列引人入胜的案例，详细阐述了如何区分相关性和因果性，以及在实际决策中如何避免“错把冯京当马凉”的误区。这一点对于提升我的批判性思维能力非常有帮助。 让我惊喜的是，书中还涉及了“人工智能”和“机器学习”等前沿领域，但并没有使用过于专业的语言。作者将其融入到大数据分析的语境中，让我能够理解这些技术如何辅助我们更好地从海量数据中挖掘价值，并将其转化为更精准的决策。这种“润物细无声”的科普方式，让我能够轻松地掌握这些前沿概念。 总的来说，这本书为我提供了一套系统的大数据思维框架。它不仅仅是一本工具书，更是一本启迪智慧的书。读完这本书，我感觉自己仿佛脱胎换骨，对如何利用数据解决实际问题有了全新的认识，也为我未来的职业发展打开了新的可能性。
评分刚翻开《大数据思维与决策》，就被其别具一格的叙事风格所吸引。作者没有一开始就抛出一堆技术术语，而是以一种娓娓道来的方式，将大数据这个看似高深的领域，分解成一个个清晰易懂的概念。我尤其欣赏书中对“数据即资产”这一理念的深入阐述。它让我明白，在当今社会，数据不再是企业运营的副产品，而是真正具有战略价值的核心资产。 书中对“数据分析流程”的讲解，是我觉得最具实践意义的部分。它不是简单地列出各种分析方法，而是提供了一套从“定义问题”到“评估结果”的完整流程。每一个环节都辅以具体的案例，让我能够清楚地看到，在真实世界的商业环境中，如何一步步地运用大数据来解决实际问题。这让我感觉，自己仿佛置身于一个真实的商业决策场景中，亲身参与了整个分析过程。 让我印象深刻的是，作者在书中强调了“商业洞察”在数据分析中的核心地位。再强大的分析工具，如果缺乏对业务的深刻理解，也无法产生真正的价值。书中通过一系列的商业案例，生动地展示了如何将数据分析结果与商业目标相结合，从而做出更具前瞻性和影响力的决策。这种将技术与商业紧密结合的视角，让我受益匪浅。 此外，书中对“预测性分析”和“规范性分析”的区分和应用，也给了我很大的启发。预测性分析帮助我们了解“会发生什么”，而规范性分析则进一步指导我们“应该怎么做”。这种循序渐进的分析逻辑，让我能够更清晰地规划自己的数据分析工作，从被动响应到主动引导。 整体而言，这本书为我打开了一个全新的视野。它让我认识到，在大数据时代，掌握分析工具固然重要，但更关键的是培养一套以数据为导向的思维模式。这本书无疑为我提供了这样一套宝贵的“思维工具箱”，让我能够更有信心地去应对未来的挑战。
评分书籍的专业性很强，看得不是很明白，但是看明白里面的案例。
评分听到赌徒的痛苦点的概念有些忧伤
评分宏观思维走向，不涉及具体技术问题。
评分这书只讲了老美的案例，完全无视腾讯、阿里等，可能作者确实没用过。大数据其实已无处不在了，网购、导航、共享单车、搜索引擎...大数据，虽然是这几年才火起来的概念，但其实古人早说过：参伍以变，错综其数。通其变，遂成天下之文；极其数，遂定天下之象。这不就是说的大数据嘛。
评分富有实例的简单科普
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有