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Everybody Lies

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Seth Stephens-Davidowitz
Dey Street Books
2017-5-9
354
USD 27.99
Hardcover
9780062390851

图书标签: 大数据  心理学  社会学  英文原版  big.data  社科  economics  经济   


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发表于2024-12-24

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图书描述


著者简介

《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。


图书目录


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用户评价

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看了半本,感觉就那样吧,举了一些例子,告诉你一些反直觉的东西,最后从Google的检索数据中挖出一些pattern。

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The next Kinsey will be a data scientist. The next Foucault will be a data scientist. The next Freud will be a data scientist. The next Salk will very well be a data scientist.

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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

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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

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FB最初上线news feed的时候,遭到用户的口诛笔伐:too creepy, too stalker-esque. 但是扎克伯格说其实用户喜欢这个功能,他们表面上说不喜欢,实际上会用得更多。后来的确如此。 ——这本书里充满着大数据会/不会说谎的小故事。 读的过程中一直觉得作者写得很危险,虽然很多真相counterintuitive,但作者给出的其他解释,还是应该更仔细去考量吧?读完回头一看,发现框架不错,他知道自己要写什么,思路清晰。也就是说,其实作者没有把所有细节都罗列出,所以显得不严谨。 读这本书有两种选择:大众心理向或大数据向……作者是利用前者吸引注意力,但其实精华和最有意思的部分在后者。(所以我认真想了想,那本Algorithm to live by也不应当当成心理的猎奇。)

读后感

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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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Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are 首先说明一下作者,为什么用“人人都在说谎”作为书的标题? 作者自己在书籍中的最后部分解释道:通过这个书名,我主要想说人们之所以(对朋友、对调查、对自己)都说谎,是为...

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精英日课解读: 1.搜索引擎提供了一个可以窥探人们心里到底在想什么的窗口。 如:奥巴马当选总统,不是因为美国没有种族歧视,也不是因为种族歧视对选举的影响很小,而是因为奥巴马和民主党在其他方面的优势实在太大! 如: 你如果去加州的那些大学作报告,比如说去伯克利,听报告...  

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