伊恩•艾瑞斯(Ian Ayres) 计量经济学家、律师,耶鲁大学法学院和管理学院教授,stickK.com网站的创始人,《法律、经济学和组织机构期刊》(Journal of Law, Economics, and Organization)编辑,曾著有11本书,发表过100篇文章。他是《福布斯》杂志的专栏作家,著名公共广播节目《Marketplace》的时事评论员,是《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作家之一。
其著作《Insincere Promises: The Law of Misrepresented Intent》获得了由美国艺术与科学学院颁发的Scribes图书奖。他成就卓著、名声斐然,曾受到《黄金时间实况》、《奥普拉脱口秀》、《早安美国》节目以及《时代周刊》《Vogue》等杂志的采访,可以说伊恩•艾瑞斯是那一代人里成就最多、文章观点被引用最多、名气最大的法学教授。
An international sensation—and still the talk of the relevant blogosphere—this Wall Street Journal and New York Times business bestseller examines the “power” in numbers. Today more than ever, number crunching affects your life in ways you might not even imagine. Intuition and experience are no longer enough to make the grade. In order to succeed—even survive—in our data-based world, you need to become statistically literate.
Cutting-edge organizations are already crunching increasingly larger databases to find the unseen connections among seemingly unconnected things to predict human behavior with staggeringly accurate results. From Internet sites like Google and Amazon that use filters to keep track of your tastes and your purchasing history, to insurance companies and government agencies that every day make decisions affecting your life, the brave new world of the super crunchers is happening right now. No one who wants to stay ahead of the curve should make another keystroke without reading Ian Ayres’s engrossing and enlightening book.
作者是stevn levitt的朋友,也是好几本书的共同作者. 这本身和freakeconomic比起来,深入的讲到了(1)统计的方法(2)对社会的影响.如果你知道regression test , randomized test 和 neural network的话, 会有帮助理解那些分析的背景. 这本书也提供了很有趣的故事. 比如用regressio...
评分作者的宗旨是数据分析永远不可能完全取代传统的专家、机构、学者们做决策的职能,但是可以与这些直觉、经验、观察结合起来,作为辅证支持。 举几个有争议的例子 比如第八章: Direct Instruction 一开始就是形象的描述了什么是指导教学法。 指导教学法是完全按照指令来, 但是...
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评分《大数据思维与决策》 用了一周时间把这本书通读了一遍,总结一下读书的感受吧。 初看这本书的时候是在一年前,兴趣不大,原因在于翻译的文笔太过生涩,我不喜欢,另外,故事性的讲述让这类题材的书多少增加了些趣味性,但所选故事专业领域性很强,有些不熟悉的领域读起来较为...
评分作者的宗旨是数据分析永远不可能完全取代传统的专家、机构、学者们做决策的职能,但是可以与这些直觉、经验、观察结合起来,作为辅证支持。 举几个有争议的例子 比如第八章: Direct Instruction 一开始就是形象的描述了什么是指导教学法。 指导教学法是完全按照指令来, 但是...
虽然是好书但是内容到现在都不记得了。。。还有,这是教科书。。。
评分虽然是好书但是内容到现在都不记得了。。。还有,这是教科书。。。
评分有很多有趣的应用例子 应该作为intro statistics的推荐阅读
评分量化模型
评分第一眼惊为天人 然后蹭蹭蹭往下掉的那种 如果期待值不高 那还行
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