第1章　数字、数据与统计　/1
1.1　数字与统计学　/2
1.1.1　数字不仅仅是算算术　/2
1.1.2　我们为什么需要统计学？　/4
1.1.3　生活中统计学无处不在　/8
1.2　大数据时代　/11
1.2.1　大数据对生活的影响　/11
1.2.2　数据过多既是负担，也是隐患　/13
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第2章　数字的意义　/17
2.1　预测比赛结果/冠军归属　/18
2.1.1　足球博彩与夺冠赔率　/18
2.1.2　高盛预测2014年世界杯走势　/21
2.1.3　人工智能预测《我是歌手》冠军归属　/24
2.2　数字预测美国大选　/26
2.2.1　美国大选的计票方式　/26
2.2.2　538网站成功预测奥巴马当选　/28
2.2.3　统计数字比政治学家更可靠？　/31
2.3　用网络数据帮你赚钱　/34
2.3.1　语意分析——你在网上说过的话都蕴藏商机　/34
2.3.2　Twitter和Google中隐藏的赚钱秘密　/36
2.3.3　利用社交网络数据看股市走势　/40
2.4　数字与量化对学科研究的影响　/45
2.4.1　定性分析与定量分析　/45
2.4.2　社会科学中的量化研究　/46
2.5　媒体也在到处找数据　/50
2.5.1　数字对媒体传播的重要性　/50
2.5.2　数据新闻和数据可视化的崛起　/52
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第3章　数据收集既有技巧又有隐患　/57
3.1　从哪里能够获得数据？　/58
3.1.1　二手数据　/58
3.1.2　一手数据　/59
3.2　什么样的数据是好数据？　/61
3.2.1　好数据的标准　/61
3.2.2　清洗数据也是技术活儿　/62
3.3　你的数据可靠吗　/64
3.3.1　数据来源不可靠　/64
3.3.2　对数字本身做手脚　/65
3.3.3　对数据后期处理过度　/66
3.4　样本选择不完善　/68
3.4.1　样本选择与整体数据　/68
3.4.2　样本选择偏差：失之毫厘，差之千里　/69
3.4.3　幸存者偏差：你经历的不一定就是真的　/72
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第4章　相关性与因果性　/79
4.1　相关性与因果性的混淆　/80
4.1.1　相关关系不一定意味着因果关系　/80
4.1.2　购物网站怎么会知道我想读什么书　/81
4.1.3　“神奇的”相关性　/82
4.2　慎用“因为……所以……”造句：因果
关系不可乱用　/85
4.2.1　因果关系需要严密论证　/85
4.2.2　“倒因为果”也是一个严重的问题　/87
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第5章　平均数的“挑选技巧”　/89
5.1　平均数、中位数与众数的差别　/90
5.2　平均数并不“平均”　/92
5.2.1　当地平均工资水平×万元，你被平均了吗？　/92
5.2.2　占领华尔街——社会上1%的人掌握了99%的
财富　/95
5.3　缺少平均数的误导性　/98
5.3.1　GDP全球第二，我国是否已经是经济强国？　/98
5.3.2　我国是地大物博、资源丰富吗？　/100
5.4　辛普森悖论：分类的重要性　/102
5.4.1　到底哪个班的平均分高？　/102
5.4.2　辛普森悖论　/104
5.5　补救平均数　/105
5.5.1　全国收入水平分布情况——你处在哪个位置？　/105
5.5.2　房价的中位数乘数　/107
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第6章　数字图表——有图也不一定有真相　/111
6.1　数字与数据可视化：一图胜千言　/112
6.1.1　数字越详细，人们反而越不愿意看　/112
6.1.2　人类对图形更加敏感　/113
6.1.3　数据可视化的趋势与优势　/115
6.2　可视化的数字也是数据陷阱的
重灾区　/117
6.2.1　图形数据更加直观，但可能会遗漏一些数据
信息　/117
6.2.2　图像更易操纵　/120
6.3　改变坐标轴：数字变得不认识了　/121
6.3.1　截取纵坐标某一段，故意夸大差距　/121
6.3.2　图像的拉长与伸缩　/124
6.3.3　改变时间轴的范围：视角不同，“结果”
就不同　/125
6.3.4　百分号和千分号：单位到底是什么？　/129
6.4　魔鬼都藏在细节中　/131
6.4.1　查看数据备注说明信息　/131
6.4.2　注意数据图表的细节　/132
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第7章　广告中的数字陷阱　/137
7.1　“降价50%销售”：
真的是降价促销吗？　/138
7.1.1　先涨价后降价　/138
7.1.2　先降价后涨价　/139
7.2　买家好评：口碑就是金钱　/141
7.2.1　信息不对称——卖家怎么说都有理？　/141
7.2.2　刷单导致偏差　/142
7.2.3　“给好评送礼物”　/143
7.3　夸张宣传误导消费者　/145
7.3.1　一周美白：公开的数字与背后的信息　/145
7.3.2　前提条件不明——隐藏的技巧　/146
7.4　流量为王的时代　/149
7.4.1　能到“10万+”才算火爆　/149
7.4.2　赚流量也要守规矩　/150
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第8章　公司运营中的数字陷阱　/153
8.1　营业收入与利润　/154
8.1.1　卖得越多，赚得越多？　/154
8.1.2　所谓“互联网思维”——先烧钱圈地，再考虑盈利？　/156
8.2　增长：环比增长还是同比增长？　/161
8.3　企业带动纳税5000亿元　/163
8.4　注水的KPI　/164
8.4.1　KPI是用数字量化来考核的方式　/164
8.4.2　只要有数字就可能被操控——虚假业绩的例子　/165
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第9章　网络谣言中的数字陷阱　/167
9.1　为什么谣言比辟谣更受欢迎？　/168
9.1.1　人类偏好耸人听闻的故事　/168
9.1.2　带有数字的谣言更可怕　/169
9.1.3　谣言通常比充满科学味的枯燥辟谣文章更具有
可读性　/171
9.2　食物相克的谣言：离开剂量谈毒性都是
耍流氓　/173
9.3　生男孩还是生女孩——酸儿辣女？　/174
第10章　美国大选预测遭遇滑铁卢：
特朗普来了　/175
10.1　总统大选，谁家预测得准　/176
10.2　尴尬的媒体和民调预测　/179
10.3　预测正确的媒体　/182
第11章　数字与新技术时代　/185
11.1　人工智能、机器学习、大数据：
数字新时代　/186
11.2　新技术前景　/189
11.3　人类必须要面对的现实：
被机器取代　/191
11.4　安全隐患　/194
第12章　总结　/197
· · · · · · (收起)