具体描述
市场推广人员在产品包装上重点突出了什么，为什么突出这些数据？
为什么年度报告上，有些数据以饼状图的形式出现，而其他数据以柱状图出现？
销售预测是基于哪些数据得出的？
你的医生说你的病是由某些行为引起的，还是这些行为只是和你的疾病相关？
你知道如果待在一家公司不动，赚的钱会更少吗？
在奥运赛事中，去掉高分和低分再取平均值，对运动员公平吗？
为什么美国大多数总统的任期为1460天或者2921天？
晚睡的人智商会比较高吗？
星巴克旁边的房子升值更快吗？
穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮？
过了保质期的食品到底能不能吃？
我们每天都在刷头条、浏览弹窗，每天都会接触海量的数据信息，这些信息背后隐藏着什么真相？如何识别那些一本正经的胡说八道？
普通人一天大约要接收30G的数据，但大部分人不知道如何正确地解读这些数据。MIT数据学专家在本书中讲述了如何破译每天接触到的数据，将复杂的问题变得更简单和直观。
本书涉及商业、零售、广告、育儿等诸多领域的真实案例，以及时常为人们所误解的数据概念。在本书中，你不仅能够找到如何在信息庞杂的世界中识别数据谎言、挖掘有用信息的方法，而且还能找到凭借该答案迅速做出明智决定的深刻智慧。
作者简介
约翰•H. 约翰逊
麻省理工学院（MIT）计量经济学博士。约翰作为专家证人在诸多涉及运用、解释数据的案件审理过程中担任证人、顾问工作。作为埃奇沃思经济咨询公司创始人，约翰领导下的数据驱动型公司被美国国家公共电台、《华盛顿邮报》、《今日美国》、《赫芬顿邮报》等媒体争相报道。
迈克•格鲁克
毕业于约翰•霍普金斯大学。作为一名获奖作家和营销专家为全美国范围内多家龙头企业和报纸撰写文章。迈克担任格鲁克公司（Bluckworks）总裁，格鲁克公司位于纽约州布法罗市，专注于广告文案、市场营销等业务。迈克善于将复杂的话题以平实易懂的方式进行解读。
目录信息
序 / XIII
第一章
无处不在的数据：从大数据到小数据
“小数据” / 008
小情境 / 010
成熟的数据接收者 / 011
第二章
对“挑战者号”评估结果的异议：抽样如何影响结果
1986 年 1 月 28 日 / 018
理解样本选择 / 019
我们为何需要抽样？ / 023
如果是这样， 结果会如何？ / 024
“怪诞” 的科学 / 026
抽样不一定越大就越好 / 028
系上安全带 / 029
我们是第 1 名， 也是第 58 名！ / 031
不接受自拍 / 031
选举总统与人口普查 / 032
取其精华， 去其糟粕 / 034
填空 / 035
缺了什么？ / 036
做一个成熟的数据抽样接收者 / 037
第三章
红色州为什么变蓝了：平均数及总数——近观概括性统计
当心数据缝隙 / 047
平均数、 中位数和众数哪个更可信？ / 049
迈阿密人出生时平均是西班牙裔， 死时是犹太人？ /052
为什么副市长会比市长赚得多？ / 053
如何评估学生的成绩？ / 056
平均值的平均值 / 057
警惕数据中的异类 / 058
去掉高分和低分有道理吗？ / 060
总统办公室的离群值？ / 061
掩盖信息的代价为 10 亿美元 / 062
你是否比一般人更为优秀 / 063
如何成熟对待数据总和、 平均值、 离群值 / 065
第四章
使用苹果手机的人更聪明？正确理解关联性和因果性
智能手机＝聪明人？ / 071
星巴克旁边的房子升值更快？ / 073
还有什么因素可以解释这件事？ / 074
我们有没有让你们觉得无聊？ / 077
为什么重要 / 079
穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮？ / 079
婴儿、 洗澡水和波尔多红酒 / 081
你在搜索引擎页面排第几？ / 082
烤奶酪的性福生活（我们差点将其用作书名） / 083
加利福尼亚的阳光和美属萨摩亚岛上的律师 / 084
不要被媒体人骗了 / 086
了解大脑的工作模式 / 089
抛弃先入为主的观念 / 090
依然重要的一点 / 091
如何成熟地应对关联性和因果性 / 092
第五章
眼见真的为实吗？我们信仰统计学
民意调查 / 101
二手烟是否会致癌？ / 102
重要的事 / 103
深呼吸 / 105
抽样大小事关重大 / 106
你有多大把握？ / 108
泄露秘密 / 110
如何面对截然相反的结论 / 112
效果显著 / 113
这个研究对我的生活重要吗？ / 114
等等，还有呢 / 115
了解自己所看到的是否重要， 从而成为成熟的数据
接收者 / 116
第六章
非洲为什么会变小？歪曲与曲解
不要臆断 / 124
柱状图和饼状图应该怎么画？ / 126
微妙的圆 / 133
图表让人看起来更值得信任 / 135
对所有数据一视同仁导致曲解数据 / 136
体会有和仅有的区别 / 138
油表显示油箱为空为什么还能开个几里路？ / 139
造假与失误 / 139
错误数据抹掉股市 1 360 亿美元 / 141
不要相信维基百科 / 142
过了保质期的食品能不能吃？ / 142
确凿无误的消息也可能被误读 / 144
1/4 磅牛肉汉堡与 1/3 磅牛肉汉堡哪个大？ / 145
如何明智地接收被歪曲（或可能被歪曲） 的数据 / 146
第七章
筛选数据需要“摘樱桃法则”:疯狂筛选
筛选数据的“摘樱桃法则” / 156
用统计学的观点如何看祸不单行？ / 158
如何解读体育赛事中的统计数据？ / 160
房价上涨了还是下跌了？ / 161
政客们如何筛选数据？ / 164
相信我们——我们在打广告 / 166
你是“摘樱桃的人” ——没错， 就是你 / 168
选出较好的， 留下其他的 / 168
市场营销人员如何筛选数据？ / 170
如何识别经过筛选的数据？ / 171
第八章
为什么福岛事故是可以预防的：预测未来的技术
明天太阳会照常升起吗？ / 179
预知和预测的区分 / 182
出国旅游之前， 请告知金融机构 / 183
正确地看待预测 / 186
抛硬币与“赌徒谬论” / 187
我们身边的预言家 / 190
你知道什么？ / 193
民调为什么会出错？ / 195
偶然与概率 / 196
心理因素影响预测 / 198
如何成为一个聪明的预测者 / 199
第九章
拨开数据的迷雾：总结
不要轻信头条新闻中的数据 / 204
如何看待工作满意度调查？ / 207
出生月份与健康有关系吗？ / 209
如何解读关于问题学生的数据？ / 212
如何使用房价评估网站的数据？ / 214
如何成为一个成熟的数据接收者 / 218
尾声 / 219
词汇表 / 221
注释 / 229
致谢 / 263
· · · · · · (收起)
读后感
全书由许多小章节组成，每一小章节是一篇相对独立的短文，讲一种数据造成的误解/误导，和读者的反误解/反误导方法。比如说看数据的话美国的副市长的平均工资高于市长的平均工资，细究的话实际是许多小镇没有副市长，只有一个低薪的市长，有副市长的都是相对较大的市镇。 这些内...
评分全书由许多小章节组成，每一小章节是一篇相对独立的短文，讲一种数据造成的误解/误导，和读者的反误解/反误导方法。比如说看数据的话美国的副市长的平均工资高于市长的平均工资，细究的话实际是许多小镇没有副市长，只有一个低薪的市长，有副市长的都是相对较大的市镇。 这些内...
评分全书由许多小章节组成，每一小章节是一篇相对独立的短文，讲一种数据造成的误解/误导，和读者的反误解/反误导方法。比如说看数据的话美国的副市长的平均工资高于市长的平均工资，细究的话实际是许多小镇没有副市长，只有一个低薪的市长，有副市长的都是相对较大的市镇。 这些内...
评分全书由许多小章节组成，每一小章节是一篇相对独立的短文，讲一种数据造成的误解/误导，和读者的反误解/反误导方法。比如说看数据的话美国的副市长的平均工资高于市长的平均工资，细究的话实际是许多小镇没有副市长，只有一个低薪的市长，有副市长的都是相对较大的市镇。 这些内...
评分全书由许多小章节组成，每一小章节是一篇相对独立的短文，讲一种数据造成的误解/误导，和读者的反误解/反误导方法。比如说看数据的话美国的副市长的平均工资高于市长的平均工资，细究的话实际是许多小镇没有副市长，只有一个低薪的市长，有副市长的都是相对较大的市镇。 这些内...
用户评价
不得不说，这本书的写作风格着实令我感到耳目一新。我通常对这类题材的书籍持有一种警惕的态度，总觉得它们会充斥着枯燥的公式和晦涩的术语，但《数据的真相》完全打破了我的刻板印象。作者的语言平实而富有感染力，仿佛一位循循善诱的长者，娓娓道来。我特别欣赏它在解释复杂概念时所采用的类比手法，比如将数据比作“信息的DNA”，将数据分析比作“侦探破案”，这些生动形象的比喻，让我这个门外汉也能轻松理解。书中很多观点都让我产生了强烈的共鸣，比如关于“数据偏见”的讨论，让我开始反思自己平日里是如何接触和解读信息的，是否在不知不觉中被某些“隐形”的数据所操控。这种自我审视的过程，比单纯地学习知识来得更加深刻。我迫不及待地想继续深入阅读，看看作者还能揭示出哪些关于数据的“真相”，以及如何才能更有效地辨别和利用这些真相。
评分这本书，我刚翻了几页，就被它那种直击人心的力量所吸引。我一直以为数据只是冰冷的数字，是那些专业人士才能理解的语言，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者的文字非常有画面感，仿佛在眼前铺开了一幅幅生动的故事。我尤其喜欢其中一个关于城市规划的例子，通过分析交通流量、人口密度等数据，竟然能勾勒出未来城市发展的蓝图，简直就像在读一本科幻小说，却又真真切切地发生在我们身边。这种将抽象概念具象化的能力，是我一直以来都在寻找的。阅读过程中，我时不时会停下来，反复咀嚼作者的观点，试图理解数据背后隐藏的逻辑和规律。书中并没有给我直接的答案，而是引导我去思考，去探索，去发现。这让我感到自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到知识的构建中。我期待着接下来的章节，希望能看到更多令人拍案叫绝的案例，学到更多分析数据的方法，并且能够将这些知识应用到我自己的生活中，看到数据的“真相”。
评分这本书给我带来的冲击，远不止于对数据本身的新认知。我更觉得它是一本关于“洞察力”的修炼指南。作者在书中反复强调，数据本身并没有生命，是人类赋予了它意义，而这种意义的解读，则取决于我们的视角和方法。我印象深刻的是关于市场营销的章节，通过对消费者行为数据的深入分析，竟然能够预测出某种产品的流行趋势，甚至比消费者自己还要了解他们的需求。这种“预言”的能力，不禁让我感到一丝敬畏。更重要的是，这本书教会我如何跳出表象，去探究事物背后的本质。它提醒我，在信息爆炸的时代，我们不能被海量的数据所淹没，而是要学会筛选、提炼，并从中找到真正有价值的线索。我感觉自己的思维方式正在发生微妙的变化，开始更加注重逻辑的严谨性和证据的充分性。
评分我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时只是抱着试试看的心态。没想到，它却意外地打开了我对数据世界的新视角。与其他技术类书籍不同，《数据的真相》没有过多的理论堆砌，而是更多地通过生动的故事和鲜活的案例来阐释观点。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的部分，作者用一系列精美的图表展示了如何将复杂的数据转化为易于理解的图像，这不仅提升了信息的传达效率，也让数据本身变得更加富有艺术感。阅读过程中，我常常会被作者的见解所折服，比如他对“关联性不等于因果性”的深入剖析，让我警醒了不少过去的思维误区。这本书让我意识到，掌握数据的能力，不仅仅是分析数字，更是理解世界的一种方式。我期待着能够继续阅读，去发现更多数据背后隐藏的奥秘，以及它如何影响着我们的生活。
评分最近一段时间，我一直在思考如何更好地理解和运用我们周围无处不在的数据。恰好这时，《数据的真相》这本书走进了我的视野。它给我最直观的感受是，作者拥有极其敏锐的洞察力，能够从看似杂乱的数据中挖掘出惊人的规律。我特别着迷于书中对“大数据”在各个领域应用的描述，从精准医疗到个性化推荐，再到公共安全，数据正以前所未有的方式重塑着我们的世界。作者的叙述方式非常引人入胜，他没有直接灌输概念，而是通过一个个引人入胜的故事，将复杂的分析过程层层剥开，让我仿佛置身其中，亲身经历数据分析的每一个环节。这本书也让我开始审视自己与数据的关系，思考如何在信息洪流中保持清醒的头脑，不被片面的数据所误导。我期待着这本书能带给我更多关于数据智慧的启迪，让我能够更自信地驾驭这个数据驱动的时代。
评分整本书都是在告诉你已经知道的事情，只不过稍微加深了下，前半部分还有点眼前一亮，后边越来越乏。
评分案例的讲解深度很奇怪，既不够浅显，也不够系统。读过之后完全抓不住重点，但又没有吸引你再读一次的乐趣。
评分呵呵LE 怎么用 看人的目的
评分教你如何正确的看待数据，分辨数据的影响。相关性和因果性是不同的。理性又实用的一本书。（用网易蜗牛看的）
评分是比较基础但是深入浅出的读本，很适合入门，三星半。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有