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  • 暗数据 [英]戴维·汉德(DavidHand)著 著 陈璞 译 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: [英]戴维·汉德(DavidHand)著著 | | 陈璞译
    • 出版社: 中信出版社
    • 出版时间:2022-01-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: [英]戴维·汉德(DavidHand)著著| 陈璞译
    • 出版社:中信出版社
    • 出版时间:2022-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787521738087
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中信出版社

    暗数据

    作  者:[英]戴维·汉德(DavidHand)著 著 陈璞 译
    定  价:69
    出 版 社:中信出版社
    出版日期:2022年01月01日
    页  数:
    装  帧:平装
    ISBN:9787521738087
    主编推荐

    1. 作者被称为“暗数据之父” 作者汉德教授是英国科学院院士、统计学家,他也为金融、健康、药学领域及政府分析大量资料,《暗数据》结集其中精华,堪称洞见制作,也有人将汉德教授称为“暗数据之父”。 2.统计学视角的通俗科普读物 书中为读者展现了一般人不易观察到的统计学分析角度:在备受推崇的大数据时代,大多数人都沉浸在只要掌握足够多的数据就无所不能的幻觉中。这本书指出其中的盲点,翻转视角,开辟另一片视野。 3.具有批判性思维 数据不可能体现接近客观,也并非真理。这本书告诉读者在阅读任何资料时,如何避免掉进“客观”的陷阱,对已获取、看似可掌握的资料,保有怀疑精神。 4. 案例鲜活丰富 作者深入剖析生活中实例,从耳熟能详或耸人听闻的经典案例入手,案例丰富鲜活且耐人寻味:作者写作经验丰富,以生动有条理的叙事,引导读者进入主题,阅读体验深刻且烧脑。 5. 了解暗数据,揭示问题的解决null

    内容简介

    各种缺失的数据成为暗数据。关注的就是那些你并未拥有的数据——也许是你想要拥有、希望拥有,或者认为自己已经拥有但实际上并未拥有的数据。 作者从统计学的角度,在书中提出并用许多例子证明:那些缺失的数据至少与你实际拥有的数据同样重要。你看不见的数据有可能误导你,有时甚至会造成灾难性的后果。作者阐释了这些情况如何发生,以及为什么会发生。 进一步阐释如何运用暗数据视角,改变传统的数据分析方式,更好地优化决策,更合理地选择行动方案。

    作者简介

    戴维·汉德(David Hand) 伦敦帝国学院数学荣誉教授、资深研究员,英国皇家统计学会前主席,英国科学院院士。汉德教授学术成就非凡,曾出版著作7部。同时,他也为金融、健康、药学领域及政府分析大量资料,《暗数据》结集其中精华,堪称洞见之作,也有人将汉德教授称为“暗数据之父”。

    精彩内容

    目录
    前 言 / V 部分 暗数据:原因与结果 章 暗数据:塑造世界的无形力量 / 003 幽灵数据 / 003 你真的拥有全部数据吗? / 012 被忽略的“无事发生” / 016 暗数据的力量 / 020 就在我们身边 / 022 第2 章 探索暗数据:收集到的与没收集到的 / 026 来自各方的暗数据 / 026 数据废气、选择和自我选择 / 028 以小见大 / 039 实验数据 / 051 注意人性的弱点 / 060 第3 章 定义与暗数据:你想知道什么? / 064 定义差异与错误测量 / 064 你不能测量所有事物 / 071 筛查 / 080 基于过往表现的选择 / 083 第4章 非故意的暗数据: 说一套,做一套 / 087 大视界 / 087 汇总 / 091 人为差错 / 092 仪器限制 / 097 连接数据集 / 099 第5章 方略性暗数据:博弈、反馈和信息不对称 / 102 博弈 / 102 反馈 / 109 信息不对称 / 115 逆向选择和算法 / 116 第6章 故意的暗数据:欺诈与欺骗 / 126 欺诈 / 125 身份盗用与网络诈骗 / 129 个人财务诈骗 / 133 金融市场欺诈与内幕交易 / 136 保险诈骗 / 141 其他欺诈形式 / 145第7章 科学与暗数据:科学发现的本质 / 149 科学的本质 / 149 早知道就好了 / 154 暗数据碰出新世界 / 162 暗数据打开大视野 / 164 隐瞒事实 / 177 撤回 / 192 出处和可信度:谁告诉你的? / 194 第二部分 阐明和使用暗数据 第8章 处理暗数据:让光照进来 / 希望 / 201 在已观测数据与缺失的数据之间建立关联 / 202 识别数据缺失机制 / 211 利用已有数据开展工作 / 212 超越数据:如果你先死怎么办? 超越数据:插补 / 221 迭代 / 227 错误数据 / 230第9 章 从暗数据中获益:重构问题 隐藏数据 / 236 对自己隐藏数据:随机对照试验 / 237 可能发生的事 / 239 复制的数据 / 243 想象的数据:贝叶斯先验性 / 249 隐私与机密保护 / 251 从暗处收集数据 / 259 0 章 暗数据分类:走出迷宫之路 / 263 暗数据分类法 / 263 启示 / 270 译者后记 发自暗处的光 / 279 参考文献 / 285

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