Prove it with Figures pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Zeisel, Hans/ Kaye, D. H.

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:1997-7

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9780387948928

丛书系列:

图书标签:

数据分析
商业分析
数据可视化
图表
统计学
数据驱动
决策制定
商业智能
数据报告
数据呈现

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具体描述

Prove It With Figures displays some of the tools of the social and statistical sciences that have been applied in the courtroom and to the study of questions of legal importance. It explains how researchers can extract the most valuable and reliable data that can conveniently be made available, and how these efforts sometimes go awry. In the tradition of Zeisel's standard work "Say It with Figures," the authors clarify, in non-technical language, some of the basic problems common to all efforts to discern cause-and-effect relationships. Designed as a textbook for law students who seek an appreciation of the power and limits of empirical methods, this is also a useful reference for lawyers, policymakers, and members of the public who would like to improve their critical understanding of the statistics presented to them. The many case histories include analyses of the death penalty, jury selection, employment discrimination, mass torts, and DNA profiling.

《数字之证：数据驱动决策的艺术与科学》引言：在信息洪流中，我们如何确信所见即所得？在这个以数据为核心驱动力的时代，海量的信息如同潮水般涌来，每一个决策、每一次洞察都建立在对这些数字的解读之上。然而，数字本身是沉默的，它们需要被激活、被塑形，才能转化为具有说服力的证据。本书并非仅仅是一本关于统计学的教科书，而是一部关于“如何让数据说话，并让听众信服”的实用指南。它深入探讨了从数据收集、清洗、可视化到最终论证的完整流程，旨在赋予读者一种强大的能力：用无可辩驳的数字构建信任的桥梁。第一部分：数据的根基——构建可信赖的证据链在任何有力的论证背后，都必须有坚实的数据基础。《数字之证》的第一部分，着重于奠定可靠性的基石。我们首先要面对的挑战是：如何确保我们所依赖的数据是“真实”且“相关”的？第一章：样本的艺术与陷阱成功的论证始于正确的提问和正确的采集。本章详尽分析了不同类型的抽样方法——从经典的随机抽样到更复杂的系统抽样和分层抽样。我们不仅会介绍这些方法的理论框架，更会深入剖析现实世界中常见的“偏差”和“陷阱”。例如，如何识别并修正自我选择偏差（Self-Selection Bias）在在线调查中的影响？如何设计一个既能覆盖目标群体，又不会因地域或时间限制而产生系统性缺失的采集方案？本章将通过一系列著名的市场调研失误案例，展示一个微小的样本选择错误，如何能彻底颠覆一个商业战略。第二章：测量与指标的陷阱：定义“成功”的精确性数据如果没有被正确定义，就等同于噪音。本章聚焦于指标（Metrics）的选择与构建。一个糟糕的指标比没有指标更具破坏性，因为它提供了虚假的确定感。我们将区分领先指标（Leading Indicators）与滞后指标（Lagging Indicators），并探讨如何避免“虚荣指标”（Vanity Metrics）的诱惑。例如，在评估一个新产品发布时，是应该关注网站的“点击率”（CTR）还是更深层次的“用户留存率”（Retention Rate）？本章提供了一套严谨的框架，教导读者如何根据业务目标，科学地构建一套既能驱动行动、又不易被误解的“核心绩效指标体系”（KPIs）。第三部分：数字的魔术——从原始数据到叙事结构数据收集完毕后，挑战才真正开始：如何将枯燥的电子表格转化为引人入胜的故事？本部分是全书的核心，关注于数据处理和可视化的转化能力。第三章：清洗与转换：磨砺你的论据原始数据往往是混乱的。本章提供了一套实用的数据预处理技术，侧重于“在实践中”如何处理缺失值、异常值和数据格式不一致的问题。我们探讨了插值法的适用场景，以及何时应该果断地剔除异常数据点。更重要的是，本章强调了透明度的价值——任何数据转换步骤都必须被清晰地记录和解释，以确保你的论证过程能够被同行审查和追溯。第四章：可视化的力量：清晰与误导的边界图表是连接数据和人类认知的最强工具，但也是最容易被滥用的媒介。本章系统地介绍了如何选择最适合你的数据的图表类型——何时使用散点图揭示相关性，何时使用堆叠柱状图展示构成，以及何时折线图能最有效地展示趋势。本书尤其深入探讨了“感知偏差”：如何通过调整坐标轴的起点、改变图表的纵横比、或使用不恰当的颜色编码来无意中（或有意地）扭曲观察者的认知。我们将提供大量“好图”与“坏图”的对比分析，指导读者设计出不仅美观，更重要的是，忠实于数据的可视化作品。第四部分：论证的艺术——用数据建立绝对的信任最强大的数据分析也需要一个强有力的论证结构来支撑。本部分聚焦于如何将分析结果转化为具有说服力的结论。第五章：相关性、因果性与反事实思维这是任何基于数字的论证中最容易犯错的地方。本章花了大量篇幅来区分“相关不等于因果”的误区，并引入了高级的思维工具来尝试建立因果关系，例如A/B测试的严谨设计、控制组的设置，以及对“混淆变量”（Confounding Variables）的系统性排除。读者将学会如何构建“反事实论证”——“如果当初没有采取A措施，结果会是什么？”——这是建立强有力因果声明的关键。第六章：构建你的数据叙事：说服听众的结构优秀的报告不仅仅是展示数据，而是讲述一个关于数据的故事。本章教授如何将复杂的分析结果提炼成一个清晰、连贯的叙事流程。从引人入胜的“开场钩子”（Hook）——一个强有力的数据点或一个亟待解决的问题——到证据的层层递进，再到清晰、可执行的“行动号召”（Call to Action）。我们探讨了针对不同受众（技术专家、高层管理人员、普通公众）如何调整论证的深度和语言风格，确保信息传递的效率和效力。结论：数字时代的责任与前瞻在本书的最后，我们回归到对数据伦理和未来趋势的思考。在算法日益主导我们生活的今天，如何负责任地使用数据？如何确保我们所构建的“数字之证”不仅是准确的，也是公平和透明的？《数字之证》不仅提供了工具箱，更塑造了一种严谨、批判性的数据思维模式，帮助你在任何领域中，都能自信而有力地用数字证明你的观点。它将是你通往数据驱动决策的终极指南。