伊恩·艾瑞斯,计量经济学家,耶鲁大学法学院和管理学院教授,stickK.com网站的创始人,《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作家之一。接受《黄金时间实况》《奥普拉脱口秀》《早安美国》等著名节目以及《时代周刊》《Vogue》等权威杂志的采访,成就卓著,风靡全美。
发表于2025-01-23
魔鬼统计学 2025 pdf epub mobi 电子书
在大部分被数学折磨得死去活来的关注人类心灵的“人文学者”或是文艺青年眼里,数学不过是加减乘除,用来算算房价、股市收益或是购物打折就可以了,更高深点的东西是科学呆瓜们的事情。看看那帮毫无情趣的家伙,他们神情呆滞,体态孱弱,老是犯类似“然后,就没有然后了……”...
评分看推荐词买的书,相当隆重的推荐。看完本书确实又给我当初不一样的感觉。原本以为谁介绍大数据概念的计算机类的书,看完发现这本是侧重大数据分析的书。 原本我将大数据分析挂到了计算机领域,但这里,大数据分析和统计学,经济学挂钩同时结合管理来影响社会。 这本书给书的例...
评分最近在卓越上买了一些商业智能相关的书,卓越给我推荐了一些相关的书。这两本都是卓越给推荐的,感觉可能还值得一看,就买来看了看。 《数据分析竞争法》是商务印书馆的哈佛经管系列之一,名头比较大,先看它。不过有些失望。不是给技术人员看的。题目中的数据分析大约是说商...
评分图书标签:
你以为不能算的其实可以算
突破经验壁垒,用数据理性解决问题
连接现代社会底层逻辑的量化思维方式
《经济学人》年度商业图书
◎ 编辑推荐
☆ 《魔鬼经济学》博客专栏作者之一的超级代表作+史蒂芬·莱维特重磅推荐
作者伊恩·艾瑞斯(Ian Ayres)是《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作者之一,以《魔鬼经济学》文风再讲统计学。《魔鬼经济学》作者合著者史蒂芬·莱维特专文推荐!
☆ 得到超火课程老师万维钢专文解读推荐
万维钢推荐:“量化思维必须被培养成一种习惯。从这个角度讲,‘吉尼斯世界纪录’的最大贡献可能是培养了人们尊重数字的习惯。没有数字就没有真相。”
☆ 《魔鬼经济学》以及《长尾理论》的延伸读物,前两本书指出了社会现象,而本书则展示了其背后丰富的实际应用,尤其是商业和公共政策方面的运用
案例精彩纷呈,无需高深数学基础即可感受统计学的不俗功用
如何计算出素未谋面的球员的价值?
哪个学校的教育给学生的人生附加值最高?
如何用数理统计方法找到最适合你的另一半?
如何用数据辅助医疗决定,降低误诊率和死亡率?
如何给自己的书起个最为“标题党”的名字,最大化点击量?
如何在赌客达到最大损失心理承受值之际,及时帮助其收手,维护顾客体验从
而留住回头客?
☆ 《经济学人》年度商业图书,讲述一个个匪夷所思的统计学脑洞
◎ 内容简介
为什么电商平台比你自己更懂你的品位?
一条数学公式如何帮你找准自己的另一半?
找工作时,你知道自己是因为统计分析而吃了闭门羹吗?
现代社会建立在大数据的基础之上,经验和直觉已经不好使,统计文盲将难以生存。
本书以大量真实生动的案例,讲述了统计学如何化腐朽为神奇,干脆利索地解决一系列传统社会科学语焉不详的问题。在抽丝剥茧探究反直觉的真相的过程中,普及了统计学的基本概念和原则。正是因为其反直觉,甚至是反常识,才给人以恍然大悟的感觉,所以冠之以“魔鬼”。
《魔鬼统计学》与《魔鬼经济学》一脉相承,以别开生面的风格讲述身边的统计学常识,不仅趣味横生,更能改变你的思维方式。
◎ 名人推荐
在过去,直觉和经验主导着我们的生活。如今,时代变迁,游戏的名字已改为大数据分析。伊恩·艾瑞斯在这部奠基之作《魔鬼统计学》中告诉我们更名换代的原因以及变化的形式。这本书不仅充满了阅读的乐趣,而且能改变你的思维方式。
——史蒂芬·莱维特 《魔鬼经济学》合著者
作者详细讲述了量化分析及其在决策上的运用,文字活泼但结构严谨……社会科学家与商界人士都能因阅读本书而收获很大的益处和乐趣。
——肯尼斯·阿罗 诺贝尔经济学奖得主、斯坦福大学荣誉教授
数据挖掘与分析俨然是当今的显学,广泛应用于市场分析、政治甚至体育领域,如此复杂又重要的议题竟然读起来这么有趣…… 对数字高手而言,这几乎是另一个版本的《魔鬼经济学》。
——《连线》
《魔鬼统计学》提出了一个有说服力却令人不安的观点,在未来的每一天,我们所做的决策都将依赖大数据自动做出,而我们人类的判断恐怕只能作为参考了。
——《经济学人》
1.基于数据的决策不需要局限于大众的有意识偏好。2.即便只有几个变量的非常模糊的回归也可以在预测上胜过人类。3.没有情绪非常重要。4.我们没有隐私,忘了它吧。5.做得好,超级数据分析是社会的福音。做的做得不好,基于数据库的决策可能伤人姓名。6.回归,根据历史数据估计各种因素对于单一相关变量的影响向均值回归。
评分回归分析和贝叶斯统计法就够了
评分1.基于数据的决策不需要局限于大众的有意识偏好。2.即便只有几个变量的非常模糊的回归也可以在预测上胜过人类。3.没有情绪非常重要。4.我们没有隐私,忘了它吧。5.做得好,超级数据分析是社会的福音。做的做得不好,基于数据库的决策可能伤人姓名。6.回归,根据历史数据估计各种因素对于单一相关变量的影响向均值回归。
评分一个回归和贝叶斯都能写本书,美国基础教育堪忧
评分把魔鬼经济学的故事又说了一遍,只不过例子换成了更现代化的大数据杀熟;仍然只讨论数据分析的优点,而对缺点,比如范式改变、幸存者偏差、异常值、过去不代表未来等等轻轻带过。这些讲统计的畅销书只知道说回归,却连最简单的回归结果需要经过逻辑检验都不提,一个经典的统计学笑话就是说可以通过回归过去掷硬币的结果,来预测未来掷硬币的结果——这真是荒诞的工具崇拜。不过有一点说的对,企业利用数据优势已经把我们拉入了一张数据的大幕,我们每个人在数据面前都无所遁形。西马过去讨论资本主义利用媒介传播让人变成单向度的人,而现在更应该警醒的是无孔不入的互联网公司与其算法推荐下的茧房效应。
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