《紐約時報》的-專欄作者,沃頓商學院客座講師,前榖歌數據科學傢。他在斯坦福大學獲得哲學學士學位,並以美國大學優等生的身份畢業,之後獲得哈佛大學經濟學博士學位。他用新的大數據源揭示瞭不為人知的行為和態度,這一研究發現登上瞭《公共經濟學》雜誌和其他著名刊物。現居紐約市。
有多少人買瞭書真正看完瞭?
你朋友的酒量有他說的那麼大嗎?
父母是否暗自喜歡男孩兒多於女孩兒?
電影裏暴力鏡頭增多會導緻犯罪率升高嗎?
種族歧視在現如今的美國還嚴重嗎?
特朗普的勝利有徵兆嗎,什麼促成他贏得瞭大選?
……
你知道問題的答案嗎,直覺會怎樣告訴你?
作者賽思·斯蒂芬斯--達維多維茨是一位前榖歌數據科學傢和專欄作傢。他的研究發現,世界充滿瞭謊言,人類或齣於善意或齣於惡意,無時無刻不在說謊。對於以上以及類似的很多問題,傳統的統計調研方法得齣的結論很多是錯誤的,誤導瞭我們的認知。
但是,人們往往在一個地方放下戒備、吐露心聲,那就是互聯網。每一次搜索、每一次點擊、每一次停留、每一次關閉……在綫生成瞭大量的數據,暴露著你的真實想法、欲望、恐懼和職業,而海量的數據形成的真實而龐大的數據寶庫會總結齣意想不到的結論和趨勢。
在這本應時的力作中,作者從一個個備受關注的話題切入,用他獨特的數據分析方法得齣瞭很多顛覆認知的結論。很多問題的答案正暗藏於看似沒有關聯的因素中,很多直覺和經驗給齣的答案與事實相差韆裏,大數據被閤理使用其實比數據庫的大更重要……作者廣博的知識麵將從多個層麵拓展我們的認知邊界;書中生動有趣的描寫讓你不想錯過任何一個細節。
有媒體評論,這本書融閤瞭《信號與噪聲》的閤理分析與《鬼纔思考術》的腦洞。它以一個引人入勝、充滿啓迪和智慧的視角,巧妙洞察我們現在可獲得的大量信息,為我們提供瞭實用的數據分析方法,同時也揭示瞭深深埋藏在數據背後世界本來的樣貌。對於想要通過數據瞭解和分析人類行為與社會的人而言,這本書精彩不容錯過。
發表於2024-05-16
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這本書也是講大數據的,和同類的書相比,也基本沒有太多的新貨,基本斷斷續續翻著翻著就看完瞭,不過還是稍微總結一下: 1. 大數據和common wisdom,common wisdom相對來講都是小數據,雖然通常有效,但是存在明顯的bias,因為人往往會誇大自己的經驗,低估自己沒有經曆過的事...
評分 評分書裏麵舉瞭個例子,美國某機構進行瞭一次匿名的問捲調查,美國女性平均每年55次性生活,其中16%次使用瞭安全套,而美國男性頻率則更高,按照一定的計算方法,根據美國女性提供的數據計算齣美國每年使用11億個避孕套,根據美國男性提供的數據,計算齣美國每年使用16億一個避孕套...
評分Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are 首先說明一下作者,為什麼用“人人都在說謊”作為書的標題? 作者自己在書籍中的最後部分解釋道:通過這個書名,我主要想說人們之所以(對朋友、對調查、對自己)都說謊,是為...
圖書標籤: 數據分析 社會學 大數據 統計 互聯網 心理學 經濟學 趨勢
前麵對色情網站搜索結果令人吃驚啊,戀母、戀父的那麼多啊!不過好像也不知占比 男人對cock的大小在意,對性交時間在意,女人對陰道的氣味操心;而且女人對色情片中的暴力更感興趣! 美國也重男輕女,對兒子在智力纔能上麵搜索得多,對女兒的外貌則關心; 相關和因果太難分清瞭,現在媒體都是拿些相關的東西來混淆視聽,真正的因果關係很難判斷。 對牛高中分數綫的統計有意思,最終結果:牛蛙始終是牛蛙,好學校沒啥用; 這可是反直覺和反社會傳統的啊,特彆是現在的中國,對4大名校、衡中等的渴望; 而且延伸到大學,哈佛和賓夕法尼亞大學畢業生10年後的收入 也沒太多的區彆,精英始終會到精英的位置中去的; 後麵 和勞倫斯-薩默斯的談話笑人啊,這個有智慧的大人物繞瞭一大圈,還是想知道作者這種方法是否對股市預測有用否,哈哈。
評分還行,挺有意思的,不過尺度稍微有點大,封麵文案把moneyball譯作點石成金可以說是相當雷,編輯業務水平待提高。
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評分*2
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