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  • 全新暗数据(英)戴维·汉德9787521738087
  • 正版
    • 作者: (英)戴维·汉德著 | (英)戴维·汉德编 | (英)戴维·汉德译 | (英)戴维·汉德绘
    • 出版社: 中信出版社
    • 出版时间:2022-01-01
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    • 作者: (英)戴维·汉德著| (英)戴维·汉德编| (英)戴维·汉德译| (英)戴维·汉德绘
    • 出版社:中信出版社
    • 出版时间:2022-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:243000
    • 页数:332
    • 开本:16开
    • ISBN:9787521738087
    • 版权提供:中信出版社
    • 作者:(英)戴维·汉德
    • 著:(英)戴维·汉德
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787521738087
    • 出版社:中信出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-01-01
    • 页数:332
    • 外部编号:1202560874
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    部暗数据:原因与结果

    章暗数据:塑造世界的无形力量

    幽灵数据

    你真的拥有全部数据?
    被忽略的“无事发生”

    暗数据的力量

    就在我们身边

    第2章探索暗数据:收集到的与没收集到的

    来自各方的暗数据

    数据废气、选择和自我选择

    以小见
    实验数据

    注意人的弱点

    第3章定义与暗数据:你想知道什么?

    定义差异与错误测量

    你不能测量所有事物

    筛查

    基于过往表现的选择

    第4章非故意的暗数据:

    说一套,做一套

    大视界

    汇总

    人为差错

    仪器

    连接数据集

    第5章方略暗数据:博弈、反馈和信息不对称

    博弈

    反馈

    信息不对称

    逆向选择和算法

    第6章故意的暗数据:欺诈与欺骗

    欺诈

    身份盗用与网络诈骗

    个人财务诈骗

    金融市场欺诈与内幕交易

    保险诈骗

    欺诈形式

    第7章科学与暗数据:科学发现的本质

    科学的本质

    早知道就好了

    暗数据碰出新世界

    暗数据打开大视野

    隐瞒事实

    撤回

    出处和可信度:谁告诉你的?

    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

    在已观测数据与缺失的数据之间建立关联

    识别数据缺失机制

    利用已有数据开展工作

    数据:如果你先死怎么办?

    数据:补
    迭代

    错误数据

    第9章从暗数据中获益:重构问题

    隐藏数据

    对自己隐藏数据:随机对照试验

    可能发生的事

    复制的数据

    想象的数据:贝叶斯先验

    隐私与机密保护

    从暗处收集数据

    0章暗数据分类:走出迷宫之路

    暗数据分类法

    启示

    参考文献

    译者后记发自暗处的光

    戴维·汉德(David Hand)
    伦敦帝国学院数学荣誉教授、资深研究员,英皇统计学会前,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”。

    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,揭示问题的解决之道
    涉及医疗、制药、治理、社会政策、金融业、制造业等各领域的暗数据现象,揭示问题的解决之道,就在于了解信息中不为人知的黑暗边角是如何扭曲我们的认知。

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