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发表于2024-12-22
Everybody Lies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
《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。
大数据用途真的很多,people lies but data won’t.
评分大数据将为社会科学带来一场革命,就像显微镜和望远镜彻底变革了自然科学那样
评分这么好的书,版权被买了这么久,中译本居然还没出来......
评分可能因为自己从业这个领域,没有什么惊奇,倒是觉得我可贡献一些例子出来探讨。作者说到google搜索数据是真相,而facebook数据都是“数字谎言”这个倒是说的很对。
评分a collection of economics/big data anecdotes. Correlation doesn't imply causation, but "sometimes" correlation helps us detect underwater oddities, reveal truths, or make good enough predictions 缺颗星因为不够严谨
这是一部有意思有新意的作品,讲了些反直觉的东西。作者10多年前很欣赏李维特《魔鬼经济学》,他把此书定位成《魔鬼经济学》的进阶版,缺点是有些碎片化,主题很杂,好处则是简单易读。 作者利用一些谷歌的搜索的结果、维基百科、Facebook资料等大数据来探秘大众内心的一些真实...
评分 评分这本书也是讲大数据的,和同类的书相比,也基本没有太多的新货,基本断断续续翻着翻着就看完了,不过还是稍微总结一下: 1. 大数据和common wisdom,common wisdom相对来讲都是小数据,虽然通常有效,但是存在明显的bias,因为人往往会夸大自己的经验,低估自己没有经历过的事...
评分这本书也是讲大数据的,和同类的书相比,也基本没有太多的新货,基本断断续续翻着翻着就看完了,不过还是稍微总结一下: 1. 大数据和common wisdom,common wisdom相对来讲都是小数据,虽然通常有效,但是存在明显的bias,因为人往往会夸大自己的经验,低估自己没有经历过的事...
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