Everybody Lies 在線電子書 圖書標籤: 英文原版 社會數據分析 概率問題 bigdata
發表於2025-03-04
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《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。
这本书也是讲大数据的,和同类的书相比,也基本没有太多的新货,基本断断续续翻着翻着就看完了,不过还是稍微总结一下: 1. 大数据和common wisdom,common wisdom相对来讲都是小数据,虽然通常有效,但是存在明显的bias,因为人往往会夸大自己的经验,低估自己没有经历过的事...
評分这本书也是讲大数据的,和同类的书相比,也基本没有太多的新货,基本断断续续翻着翻着就看完了,不过还是稍微总结一下: 1. 大数据和common wisdom,common wisdom相对来讲都是小数据,虽然通常有效,但是存在明显的bias,因为人往往会夸大自己的经验,低估自己没有经历过的事...
評分前面关于怎么用google search来纠正传统survey/pooling的response bias很有新意,google,facebook的数据的确能做一些事,但没有什么一拍脑袋的我这个方向的好点子。后面就有点重复了,初看惊艳,逐渐落于平淡。 P.S. 为什么短评不显示在我读的界面啊……这样回溯书评太麻烦了...
評分 評分书里面举了个例子,美国某机构进行了一次匿名的问卷调查,美国女性平均每年55次性生活,其中16%次使用了安全套,而美国男性频率则更高,按照一定的计算方法,根据美国女性提供的数据计算出美国每年使用11亿个避孕套,根据美国男性提供的数据,计算出美国每年使用16亿一个避孕套...
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