《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
《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】
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 |
全网资源sm.nayona.cn |
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
浏览器不支持脚本!
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。
本文由nayona.cn整理
本文采摘于网络,不代表本站立场,转载联系作者并注明出处: https://sm.nayona.cn/xinnengyuan/253407.html