具体描述
有多少人买了书真正看完了？
你朋友的酒量有他说的那么大吗？
父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿？
电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗？
种族歧视在现如今的美国还严重吗？
特朗普的胜利有征兆吗，什么促成他赢得了大选？
……
你知道问题的答案吗，直觉会怎样告诉你？
作者赛思·斯蒂芬斯--达维多维茨是一位前谷歌数据科学家和专栏作家。他的研究发现，世界充满了谎言，人类或出于善意或出于恶意，无时无刻不在说谎。对于以上以及类似的很多问题，传统的统计调研方法得出的结论很多是错误的，误导了我们的认知。
但是，人们往往在一个地方放下戒备、吐露心声，那就是互联网。每一次搜索、每一次点击、每一次停留、每一次关闭……在线生成了大量的数据，暴露着你的真实想法、欲望、恐惧和职业，而海量的数据形成的真实而庞大的数据宝库会总结出意想不到的结论和趋势。
在这本应时的力作中，作者从一个个备受关注的话题切入，用他独特的数据分析方法得出了很多颠覆认知的结论。很多问题的答案正暗藏于看似没有关联的因素中，很多直觉和经验给出的答案与事实相差千里，大数据被合理使用其实比数据库的大更重要……作者广博的知识面将从多个层面拓展我们的认知边界；书中生动有趣的描写让你不想错过任何一个细节。
有媒体评论，这本书融合了《信号与噪声》的合理分析与《鬼才思考术》的脑洞。它以一个引人入胜、充满启迪和智慧的视角，巧妙洞察我们现在可获得的大量信息，为我们提供了实用的数据分析方法，同时也揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌。对于想要通过数据了解和分析人类行为与社会的人而言，这本书精彩不容错过。
作者简介
《纽约时报》的-专栏作者，沃顿商学院客座讲师，前谷歌数据科学家。他在斯坦福大学获得哲学学士学位，并以美国大学优等生的身份毕业，之后获得哈佛大学经济学博士学位。他用新的大数据源揭示了不为人知的行为和态度，这一研究发现登上了《公共经济学》杂志和其他著名刊物。现居纽约市。
目录信息
绪 论 / 001
第一部分 大数据，小数据
1 你的直觉出错了 / 027
第二部分 大数据的力量
2 弗洛伊德是正确的吗 / 047
3 数据重构 / 057
以身体为数据 / 064
文字数据 / 076
图片数据 / 098
4 数字吐真剂 / 105
性的真相 / 112
憎恶与偏见的真相 / 124
互联网的真相 / 136
虐待儿童和人工流产的真相 / 141
脸谱网好友的真相 / 146
用户的真相 / 149
我们能处理真相吗 / 154
5 放大数据 / 161
我们的县、市和镇中到底在发生着什么 / 168
如何填满我们的每时每刻 / 186
我们的二重身 / 193
数据的故事 / 202
6 世界就是一个实验室 / 205
A/B 测试三两面 / 207
自然残酷而又发人深省的试验 / 219
第三部分 大数据：请小心轻放
7 大数据，大框架？其力有何不能胜 / 243
维度的诅咒 / 246
过分强调什么是可以测量的 / 252
8 数据越多，问题越多？哪些事情不可为 / 259
授权公司的危险 / 259
授权政府的危险 / 267
结 论 / 271
致 谢 / 285
注 释 / 291
· · · · · · (收起)
读后感
Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are 首先说明一下作者，为什么用“人人都在说谎”作为书的标题? 作者自己在书籍中的最后部分解释道：通过这个书名，我主要想说人们之所以（对朋友、对调查、对自己）都说谎，是为...
评分 评分前面关于怎么用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...
评分精英日课解读: 1.搜索引擎提供了一个可以窥探人们心里到底在想什么的窗口。 如:奥巴马当选总统，不是因为美国没有种族歧视，也不是因为种族歧视对选举的影响很小，而是因为奥巴马和民主党在其他方面的优势实在太大！ 如: 你如果去加州的那些大学作报告，比如说去伯克利，听报告...
用户评价
*2
评分得到55，挺好的一本书，在大数据来临的时候怎么看统计。以及给我生活带来的影响。
评分前面对色情网站搜索结果令人吃惊啊，恋母、恋父的那么多啊！不过好像也不知占比 男人对cock的大小在意，对性交时间在意，女人对阴道的气味操心；而且女人对色情片中的暴力更感兴趣！ 美国也重男轻女，对儿子在智力才能上面搜索得多，对女儿的外貌则关心； 相关和因果太难分清了，现在媒体都是拿些相关的东西来混淆视听，真正的因果关系很难判断。 对牛高中分数线的统计有意思，最终结果：牛蛙始终是牛蛙，好学校没啥用； 这可是反直觉和反社会传统的啊，特别是现在的中国，对4大名校、衡中等的渴望； 而且延伸到大学，哈佛和宾夕法尼亚大学毕业生10年后的收入 也没太多的区别，精英始终会到精英的位置中去的； 后面 和劳伦斯-萨默斯的谈话笑人啊，这个有智慧的大人物绕了一大圈，还是想知道作者这种方法是否对股市预测有用否，哈哈。
评分恐怕作者弄混了相关性和因果关系。如果失业上升导致纸牌的搜索量上升，那么一个想玩纸牌的小学生也为失业率做了贡献了？
评分主要是本讲大数据的应用和局限性的书，里面很多结论都超级颠覆认知
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