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《暗数据》(英国科学院院士、统计学家汉德教授洞见之作 风险往往来源于未知,15种暗数据,看清信息世界的真相)戴维 · 汉德【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理

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《暗数据》(英国科学院院士、统计学家汉德教授洞见之作 风险往往来源于未知,15种暗数据,看清信息世界的真相)戴维 · 汉德【文字版_PDF电子书_推荐】

《暗数据》(英国科学院院士、统计学家汉德教授洞见之作 风险往往来源于未知,15种暗数据,看清信息世界的真相)戴维 · 汉德【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理

书名:暗数据
作者:[美]戴维·汉德
出版社:中信出版集团
译者:陈璞
出版日期:2022-1
页数:319
ISBN:9787521738087
6.2
豆瓣短评
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内容简介:

在大数据时代,我们常常以为自己拥有做出正确决策所需的所有信息。但事实上,我们拥有的信息从来都不完整,可能只是冰山一角。正如宇宙大部分是由暗物质组成的,尽管我们看不见,但它们仍然存在。在信息世界,如果我们忽视暗数据,则可能面临各种风险。

汉德教授以一个引人入胜、充满启迪和智慧的统计学视角总结了15种暗数据类型,并逐一阐释它们的发生机制和可能带来的风险。书中引用大量翔实的案例,这些案例来源于社会生活的方方面面,富含鲜活细节,包括人口普查、火箭发射、总统选举、飓风灾难、地方治安、历史考古、分数膨胀、学术造假、金融诈骗、财务管理等专业领域里的各种案例。汉德教授不仅揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌,还提醒要我们警惕未知事物带来的风险,并阐述了如何利用暗数据并从中获益,从而做出理智的决策。

暗数据无处不在。在我们知道的、不知道的每一处角落,暗数据如同一道发自暗处的光,终将照亮人类认知的盲区。

本书将带领我们开启一段奇妙而富有启蒙性的旅程,进入我们看不到的数据世界。

作者简介:

戴维·汉德(David Hand),伦敦帝国学院数学荣誉教授、资深研究员,英国皇家统计学会前主席,英国科学院院士。汉德教授学术成就非凡,曾出版着作7部。

目  录:

前 言 / V

第一部分 暗数据:原因与结果

第1 章 暗数据:塑造世界的无形力量 / 003

幽灵数据 / 003

你真的拥有全部数据吗? / 012

被忽略的“无事发生” / 016

暗数据的力量 / 020

就在我们身边 / 022

第2 章 探索暗数据:收集到的与没收集到的 / 026

来自各方的暗数据 / 026

数据废气、选择和自我选择 / 028

以小见大 / 039

实验数据 / 051

注意人性的弱点 / 060

第3 章 定义与暗数据:你想知道什么? / 064

定义差异与错误测量 / 064

你不能测量所有事物 / 071

筛查 / 080

基于过往表现的选择 / 083

第4 章 非故意的暗数据:说一套,做一套 / 087

大视界 / 087

汇总 / 091

人为差错 / 092

仪器限制 / 097

连接数据集 / 099

第5 章 方略性暗数据:博弈、反馈和信息不对称 / 102

博弈 / 102

反馈 / 109

信息不对称 / 115

逆向选择和算法 / 116

第6 章 故意的暗数据:欺诈与欺骗 / 126

欺诈 / 125

身份盗用与网络诈骗 / 129

个人财务诈骗 / 133

金融市场欺诈与内幕交易 / 136

保险诈骗 / 141

其他欺诈形式 / 145

第7 章 科学与暗数据:科学发现的本质 / 149

科学的本质 / 149

早知道就好了 / 154

暗数据碰出新世界 / 162

暗数据打开大视野 / 164

隐瞒事实 / 177

撤回 / 192

出处和可信度:谁告诉你的? / 194

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 / 201

希望 / 201

在已观测数据与缺失的数据之间建立关联 / 202

识别数据缺失机制 / 211

利用已有数据开展工作 / 212

超越数据:如果你先死怎么办? / 218

超越数据:插补 / 221

迭代 / 227

错误数据 / 230

第9 章 从暗数据中获益:重构问题 / 236

隐藏数据 / 236

对自己隐藏数据:随机对照试验 / 237

可能发生的事 / 239

复制的数据 / 243

想象的数据:贝叶斯先验性 / 249

隐私与机密保护 / 251

从暗处收集数据 / 259

第10 章 暗数据分类:走出迷宫之路 / 263

暗数据分类法 / 263

启示 / 270

译者后记 发自暗处的光 / 279

参考文献 / 285

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有需要联系v;hx-hx4
摘要:《暗数据》是英国科学院院士、统计学家戴维·汉德的重要着作,他通过揭示风险往往来自未知的暗数据,分享了15种暗数据的洞见,帮助人们看清信息世界的真相。本文将从四个方面对《暗数据》进行详细阐述,分别是暗数据的定义与意义、暗数据的分类、暗数据的影响以及应对暗数据的方法。通过对这四个方面的探讨,我们可以更好地理解和应对暗数据的挑战。

1、暗数据的定义与意义

暗数据是指未被充分利用或者被忽视的数据,它们隐藏在海量数据中,但具有重要的信息价值。暗数据的意义在于它能帮助我们发现未知问题、揭示潜在风险、探索新的机会,并为决策提供更全面的信息基础。

暗数据的定义与意义对我们认识和应对暗数据具有重要的指导作用。只有明确了暗数据的概念和价值,我们才能更好地识别和利用暗数据。

2、暗数据的分类

暗数据可以分为多个类别,其中包括隐性数据、未被收集的数据、未被分析的数据等。隐性数据是指存在于数据中但未被明确表达的信息,它们可能是因为数据收集和处理的不完善而被忽视。未被收集的数据是指未被采集到的数据,这些数据可能因为技术、成本、隐私等原因没有被记录下来。未被分析的数据是指已经被收集到但未经过深入分析的数据,这些数据潜藏着重要的信息。

对暗数据的分类有助于我们更好地理解不同类型的暗数据,从而针对性地进行挖掘和利用。

3、暗数据的影响

暗数据对我们的生活和决策产生着重要的影响。首先,暗数据可以帮助我们发现和解决未知的问题,带来创新和改进。其次,暗数据可能暴露潜在的风险和威胁,警示我们及时采取措施。此外,暗数据还可以帮助我们发现新的机会和趋势,为未来的发展提供参考。

了解暗数据的影响可以帮助我们更好地认识和应对暗数据的挑战,避免潜在的风险。

4、应对暗数据的方法

应对暗数据的方法包括数据收集与分析的优化、技术工具的应用和人才的培养等。首先,我们需要优化数据收集和分析的过程,确保收集到的数据更全面、准确和可靠。其次,我们可以利用各种技术工具,如数据挖掘、机器学习等,来揭示和利用暗数据。最后,我们还需要培养具备数据分析和统计学知识的人才,提高对暗数据的认识和利用能力。

应对暗数据的方法可以帮助我们更好地挖掘和利用暗数据,提高决策的准确性和效果。

总结:

《暗数据》通过洞察暗数据的概念和意义、分类和影响,以及应对暗数据的方法,帮助我们更好地认识和应对暗数据的挑战。只有充分理解和利用暗数据,我们才能更好地应对信息世界的风险和挑战。

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