暗数据:为什么不知道的事如此重要
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作者戴维·汉德
出版社中信出版社
ISBN9787521738087
出版时间2022-01
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价69元
货号29352386
上书时间2024-07-08
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【编辑推荐】:
1. 作者被称为“暗数据之父”
作者汉德教授是英国科学院院士、统计学家，他也为金融、健康、药学领域及政府分析大量资料，《暗数据》结集其中精华，堪称洞见制作，也有人将汉德教授称为“暗数据之父”。
2.统计学视角的通俗科普读物
书中为读者展现了一般人不易观察到的统计学分析角度：在备受推崇的大数据时代，大多数人都沉浸在只要掌握足够多的数据就无所不能的幻觉中。这本书指出其中的盲点，翻转视角，开辟另一片视野。
3.具有批判性思维
数据不可能体现完全客观，也并非真理。这本书告诉读者在阅读任何资料时，如何避免掉进“客观”的陷阱，对已获取、看似可掌握的资料，保有怀疑精神。
4. 案例鲜活丰富
作者深入剖析生活中实例，从耳熟能详或耸人听闻的经典案例入手，案例丰富鲜活且耐人寻味：作者写作经验丰富，以生动有条理的叙事，引导读者进入主题，阅读体验深刻且烧脑。
5. 了解暗数据，揭示问题的解决之道
涉及医疗、制药、政府治理、社会政策、金融业、制造业等各领域的暗数据现象，揭示问题的解决之道，就在于了解信息中不为人知的黑暗边角是如何扭曲我们的认知。
【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，曾出版著作7部。
【目录】:
前 言 / V
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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