统计数据的真相

统计数据的真相 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:瓦尔特.克莱默
出品人:
页数:185
译者:隋学礼
出版时间:2008-12
价格:32.00元
装帧:
isbn号码:9787111255116
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 统计
  • 统计数据的真相
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  • 事实核查
  • 信息解读
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  • 数据伦理
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具体描述

《统计数据的真相》让读者从另一个角度看待统计数据。自从本杰明·迪斯累里(Benjamin Disraelis)谈及“世界上有三种谎言:谎言、该死的谎言,还有统计数据”之后,相关的俏皮话、讽刺语就不断地落到可怜的统计学家头上。这种批评、讽刺虽然“微不足道”,但在某种意义上却是真实的。之所以说“微不足道”,是因为人们不仅可以使用,而且能够滥用每一种统计工具,统计数据在这里肯定不是孤立无援的,而是具有许多相互关联的因素。之所以说“真实”,是因为所有人眼中的世界都是以我们喜欢的方式看到的,而不是世界的客观本来面目。

《数据驱动的洞察:揭示隐藏的规律与决策的智慧》 在这个信息爆炸的时代,数据无处不在,它们如同埋藏在沙海中的珍宝,等待着被发掘和理解。然而,数据的洪流并非总是清晰明了,其中往往夹杂着误导、偏见甚至谎言。真正掌握数据,将其转化为有价值的洞察,并以此指导明智决策,已成为个人和组织在当今世界中脱颖而出的关键。《数据驱动的洞察:揭示隐藏的规律与决策的智慧》正是这样一本旨在引领读者穿越数据迷雾,抵达真知彼岸的指南。 本书并非枯燥的技术手册,也不是晦涩的学术论文,而是一次充满智慧的探索之旅。我们将从数据的本质出发,审视数据是如何产生的,它们蕴含着怎样的信息,以及在传播过程中可能出现的各种扭曲。我们将深入剖析数据背后的逻辑,学习如何识别那些看似真实却可能具有误导性的统计“陷阱”。从简单的平均值到复杂的回归分析,从数据可视化中的艺术到概率论中的微妙之处,我们将逐一揭示隐藏在数字背后的故事。 想象一下,你在日常生活中面对着各种信息:媒体报道的经济数据、市场调研报告中的消费者行为分析、甚至是科学研究发布的实验结果。这些信息,究竟有多少是值得信赖的?有多少是经过精心筛选甚至歪曲的?本书将赋予你一双“火眼金睛”,让你能够穿透表象,直达数据的核心。我们将学习如何批判性地审视数据来源,理解不同抽样方法可能带来的偏差,以及如何评估统计模型的可靠性。例如,当看到“某产品销量同比增长50%”这样的标题时,你是否知道这个增长是基于哪个时间段?基数是多少?是否存在季节性因素的影响?本书将教会你提出这些关键问题,并找到答案。 本书的核心在于“洞察”。我们不满足于仅仅呈现数据,而是致力于帮助读者理解数据“为什么”会呈现出某种模式,以及这些模式“意味着”什么。我们将探讨因果关系与相关关系的微妙界限,避免将偶然的关联误读为必然的联系。我们将学习如何运用数据来预测未来趋势,但同时也会强调预测的局限性,以及如何为不确定性做好准备。从商业决策到公共政策,从个人理财到健康管理,任何领域的数据都能成为我们做出更好选择的基石。 例如,在商业领域,企业管理者常常需要依赖市场数据来制定营销策略。本书将指导读者如何分析销售数据、客户反馈、竞争对手信息,从而发现尚未被满足的市场需求,优化产品定位,提升客户满意度。对于研究人员而言,本书将提供严谨的数据分析框架,帮助他们设计出更科学的实验,收集更可靠的数据,并从中提炼出具有突破性的研究成果。在个人生活中,理解统计数据同样至关重要。例如,当你看到关于健康风险的统计数据时,本书将帮助你理解这些数据的含义,评估个人风险,并做出更健康的生活选择。 本书将以清晰的逻辑、生动的案例和易于理解的语言,带领读者一步步走进数据分析的世界。我们不会回避复杂的概念,但会用通俗的方式进行解释,并辅以丰富的图表示例,帮助读者直观地理解抽象的统计原理。我们会分享一些经典的数据误用案例,从中吸取教训,警示我们在数据解读中可能遇到的坑。同时,我们也会介绍一些巧妙运用数据解决实际问题的成功案例,激发读者的灵感。 《数据驱动的洞察:揭示隐藏的规律与决策的智慧》相信,掌握数据的力量,不仅是科学家的专利,更是每一位希望在这个复杂世界中做出明智决策的现代人的必备技能。无论你是学生、职场人士、研究员,还是对数据充满好奇的普通读者,本书都将是你宝贵的伙伴,帮助你从海量信息中筛选出真相,发现潜藏的规律,最终做出更具智慧的决策。这是一本关于理解、关于洞察、关于掌控的书,它将点亮你认识世界的新视角。

作者简介

目录信息

读后感

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没有看到长篇大论的空谈理论,全篇都以短小精炼的事例来展示统计学诸多的不合理应用,阅读起来一点不觉得枯燥。个人觉得,本书就是教人怎么把糟糕的统计数据做的好看,能把一个快倒闭的公司的销售业绩做成像一个成长中的公司业绩,某种程度上还满艺术的。  

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武器,可以去杀人;也可以用来保护自己不被杀。 统计从某种角度上说,和武器差不多。 学会了统计,可以货卖帝王家,去愚弄别人;也可以用来防止自己被愚弄。 比如一个村里有10个人,一个大富,有40头牛,剩下9个全是佃户,不拥有牛,可以统计是这个村人均4头牛,算是富裕村...  

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对本书的评价包括对内容与翻译的评价。对内容可以勉强给三星,但是针对翻译水平给二星仍显宽容。 就内容来说,本书主要介绍了统计数据被客观或主观歪曲的种种可能性和根据原始数据可能得到的种种荒谬结论,以及根据主观目的制作图表的一些基本方法。涉及内容较浅,如果您...  

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这是本书不同于其他说教式科普文章的地方,能以轻松愉快的方式一语道破数字谎言,著者的学术功力亦可见一斑。 作者主要从日常媒体报道中摘取实例,以专业视角进行批判分析,揭开媒体在数字背后玩弄的小心思,以诫读者看“明白”。

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这是本书不同于其他说教式科普文章的地方,能以轻松愉快的方式一语道破数字谎言,著者的学术功力亦可见一斑。 作者主要从日常媒体报道中摘取实例,以专业视角进行批判分析,揭开媒体在数字背后玩弄的小心思,以诫读者看“明白”。

用户评价

评分

这本书的封面设计得十分简洁大气,一种深邃的蓝色基调,配上烫金的“统计数据的真相”几个大字,立刻给人一种专业而又引人探究的感觉。我第一次在书店看到它的时候,就被它的名字深深吸引了。我对数据总是有种莫名的敬畏,觉得它就像一个潘多拉的盒子,里面充满了信息,但有时候又会产生误导。所以,当看到这样一本书名时,我迫不及待地想知道,到底隐藏在那些冰冷的数字背后,有哪些不为人知的“真相”?这本书会不会揭示那些看似客观的统计数据,实则可能暗藏玄机,甚至是被人为操纵的秘密?我很好奇作者会从哪个角度切入,是统计学理论的深度解析,还是通过大量的案例分析来佐证观点?我希望它能帮助我更清晰地认识到,我们每天接触到的各种统计报告,究竟有多大的可信度,又该如何去辨别其中的真伪。

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我曾以为统计学是一门枯燥乏味的学科,充满了复杂的公式和抽象的概念。但这本书完全颠覆了我的认知。作者用一种极其生动有趣的方式,将统计学的魅力展现得淋漓尽致。他没有回避任何复杂的概念,但他会用最通俗易懂的语言去解释,并且用各种巧妙的比喻和引人入胜的故事来佐证。我最喜欢的部分是作者对于“相关性”与“因果性”之间区别的阐述,这一点对我来说简直是醍醐灌顶。我一直以来都容易将两者混淆,这本书让我深刻理解了其中存在的巨大鸿沟,以及有多少误导性的结论正是源于这种混淆。它不仅仅是一本关于统计学的书,更是一本关于如何理性思考、如何避免被信息误导的指南。

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翻开这本书,首先映入眼帘的是作者严谨的写作风格,文字精炼,逻辑清晰,没有丝毫的拖泥带水。它就像一位经验丰富的向导,带领我穿越数据迷宫,一步步揭开表象之下的真实面貌。我尤其欣赏作者在论述过程中,并没有直接抛出结论,而是循序渐进地引导读者去思考。他会先提出一个普遍存在的关于统计数据的认知误区,然后通过一系列引人入胜的分析,层层剥茧,最终让我恍然大悟。书中穿插的许多真实世界的案例,更是让抽象的理论变得鲜活起来。我仿佛看到了那些在统计报告中被巧妙隐藏起来的变量,那些被选择性呈现的图表,以及那些利用统计学原理进行“包装”的营销策略。这本书让我意识到,在信息爆炸的时代,拥有辨别信息真伪的能力,尤其是对统计数据进行批判性思考的能力,是多么的重要。

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读这本书的过程中,我经常会停下来,回想自己过往接触到的各种数据信息,比如新闻报道里的平均收入,广告宣传里的销量增长,甚至是朋友分享的各种“研究结果”。突然之间,很多曾经习以为常的事情,在脑海中都发生了微妙的变化。我开始质疑那些看似铁证如山的数据,开始去琢磨它们是如何被收集、如何被分析、又如何被呈现出来的。这本书让我学会了用一种更加审慎和质疑的眼光去看待统计信息,不再盲目相信那些经过“美化”的数据。它就像一把钥匙,为我打开了一扇通往更深层理解世界的大门。我开始理解,数据本身并没有好坏之分,关键在于使用它的人,以及使用它的方式。这本书让我明白,真正的“真相”往往藏在数据的背后,需要我们用心去挖掘,去辨析。

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总而言之,这本书的阅读体验是令人欣喜的。它不仅丰富了我的知识,更重要的是,它改变了我看待世界的方式。我不再轻易被表面的数据所迷惑,而是开始主动去探究数据的底层逻辑,去审视其背后的意图。这种能力,在如今这个信息泛滥的时代,无疑是一笔宝贵的财富。我感谢作者的深刻洞察和精妙的笔触,让“统计数据的真相”不再是遥不可及的概念,而是触手可及的智慧。这本书让我更加自信地面对各种信息,也让我对未来的学习和探索充满了更多的期待。我迫不及待地想将这本书推荐给我的朋友们,让他们也能和我一样,在统计数据的海洋中,找到属于自己的清晰航向。

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初高中看看吧,还是太浅显,并且语言没有所宣传的那么生动鲜活,有过度宣传的嫌疑。

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生活中到处都是统计数字的陷阱。

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初高中看看吧,还是太浅显,并且语言没有所宣传的那么生动鲜活,有过度宣传的嫌疑。

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抽样检验的先入为主。调查问卷的导向性。 数据指标的欺骗:一个从来没有比赛的人没有输过。百分数的欺骗。 比较基础错误:70%的车祸是由没有饮酒的司机造成的。 平行发生的事不代表因果关系。 图表的截取与拉伸

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看完觉得自己可以耍手段了哈哈哈哈

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