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醉染图书数字原来会说谎9787120224
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章数字、数据与统计1.1数字与统计学1.1.1数字不仅仅是算算术1.1.2我们为什么需要统计学?1.1.3生活中统计学无处不在1.2大数据时代1.2.1大数据对生活的影响1.2.2数据过多既是负担,也是隐患第2章数字的意义2.1预测比赛结果归属2.1.1足球博彩与夺冠赔率2.1.2高盛预测2014年世界杯走势2.1.3人工智能预测《我是歌手》归属2.2数字预测美国选2.2.1美国大选的计票方式2.2.2538成功预测当选2..统字比政治学家更可靠?.用网络数据帮你赚钱..1语意分析——你在网上说过的话都蕴藏商机..2Twitter和Google中隐藏的赚钱秘密..利用社交网络数据看走势2.4数字与量化对学科研究的影响2.4.1定分析与定量分析2.4.2社会科学中的量化研究2.5媒体也在到处找数据2.5.1数字对媒体传播的重要2.5.2数据新闻和数据可视化的崛起第3章数据收集既有技巧又有隐患3.1从哪里能够获得数据?3.1.1二手数据3.1.2一手数据3.2什么样的数据是好数据?3.2.1好数据的标准3.2.2清洗数据也是技术活儿3.3你的数据可靠3.3.1数据来源不可靠3.3.2对数字本身做手脚3.3.3对数据后期处理过度3.4样本选择不完善3.4.1样本选择与整体数据3.4.2样本选择偏差:失之毫厘,差之千里3.4.3幸存者偏差:你经历的不一定就是真的第4章相关与因果4.1相关与因果的混淆4.1.1相关关系不一定意味着因果关系4.1.2购物怎么会知道我想读什么书4.1.3“的”相关4.2慎用“因为……所以……”造句:因果关系不可乱用4.2.1因果关系需要严密论4.2.2“倒因为果”也是一个严重的问题第5章平均数的“挑选技巧”5.1平均数、中位数与众数的差别5.2平均数并不“平均”5.2.1当地平均工资水平×万元,你被平均了?5.2.2占领——社会上1%的人掌握了99%的财富5.3缺少平均数的误导5.3.1GDP全球第二,我国已经是经济强国?5.3.2我国是地大物博、资源丰富?5.4辛普森悖论:分类的重要5.4.1到底哪个班的平均分高?5.4.2辛普森悖论5.5补救平均数5.5.1全国收入水平分布情况——你处在哪个位置?5.5.2房价的中位数乘数第6章数字图表——有图也不一定有6.1数字与数据可视化:一图胜千言6.1.1数字越详细,人们反而越不愿意看6.1.2人类对图形更加6.1.3数据可视化的趋势与优势6.2可视化的数字也是数据陷阱的重灾区6.2.1图形数据更加直观,但可能会遗漏一些数据信息6.2.2图像更易纵6.3改变坐标轴:数字变得不认识了6.3.1截取纵坐标某一段,故意夸大差距6.3.2图像的拉长与伸缩6.3.3改变时间轴的范围:视角不同,“结果”就不同6.3.4百分号和千分号:单位到底是什么?6.4魔鬼都藏在细节中6.4.1查看数据备注说明信息6.4.2注意数据图表的细节第7章广告中的数字陷阱7.1“降价50%销售”:真的是降价?7.1.1先涨价后降价7.1.2先降价后涨价7.2买家:口碑就是金钱7.2.1信息不对称——卖家怎么说都有理?7.2.2导致偏差7..“给送礼物”7.3夸张宣传误导消费者7.3.1一周美白:公开的数字与背后的信息7.3.2前提条件不明——隐藏的技巧7.4流量为王的时代7.4.1能到“10万+”才算火爆7.4.2赚流量也要守规矩第8章公司运营中的数字陷阱8.1营业收入与利润8.1.1卖得越多,赚得越多?8.1.2所谓“互联网思维”——先烧钱圈地,再考虑盈利?8.2增长:环比增长还是同比增长?8.3企业带动纳税5000亿元8.4注水的8.4.1KPI是用数字量化来考核的方式8.4.2只要有数字就可能控——虚业绩的例子第9章网络中的数字陷阱9.1为什么比辟谣更受欢迎?9.1.1人类偏好耸人听闻的故事9.1.2带有数字的更可怕9.1.3通常比充满科学味的枯燥辟谣文章更具有可读9.2的:离开剂量谈毒都是耍流氓9.3生男孩还是生女孩——酸儿辣女?0章美国大选预测遭遇滑铁卢:来了10.1总统大选,谁家预测得准10.2尴尬的媒体和民调预测10.3预测正确的媒体1章数字与新技术时代11.1人工智能、机器学数据:数字新时代11.2新技术前景11.3人类必须要面对的现实:被机器取代11.4安全隐患2章总结
扣小米,寇蔻(扣小米),德国哈勒-维滕贝格大学,博士在读,2007年9月-2011年7月:郑州大学,文学、金融专业2011年9月-2013年7月:对外经贸大学,文学硕士2013年10月-今:德国哈勒大学,经济学博士2016年6月:德国弗劳恩霍夫研究院访问学者研究领域:创新、专利、应用计量经济学
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