人人都在说谎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
《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。
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有多少人买了书真正看完了？
你朋友的酒量有他说的那么大吗？
父母是否暗自喜欢男孩儿多于女孩儿？
电影里暴力镜头增多会导致犯罪率升高吗？
种族歧视在现如今的美国还严重吗？
特朗普的胜利有征兆吗，什么促成他赢得了大选？
……
你知道问题的答案吗，直觉会怎样告诉你？
作者赛思·斯蒂芬斯--达维多维茨是一位前谷歌数据科学家和专栏作家。他的研究发现，世界充满了谎言，人类或出于善意或出于恶意，无时无刻不在说谎。对于以上以及类似的很多问题，传统的统计调研方法得出的结论很多是错误的，误导了我们的认知。
但是，人们往往在一个地方放下戒备、吐露心声，那就是互联网。每一次搜索、每一次点击、每一次停留、每一次关闭……在线生成了大量的数据，暴露着你的真实想法、欲望、恐惧和职业，而海量的数据形成的真实而庞大的数据宝库会总结出意想不到的结论和趋势。
在这本应时的力作中，作者从一个个备受关注的话题切入，用他独特的数据分析方法得出了很多颠覆认知的结论。很多问题的答案正暗藏于看似没有关联的因素中，很多直觉和经验给出的答案与事实相差千里，大数据被合理使用其实比数据库的大更重要……作者广博的知识面将从多个层面拓展我们的认知边界；书中生动有趣的描写让你不想错过任何一个细节。
有媒体评论，这本书融合了《信号与噪声》的合理分析与《鬼才思考术》的脑洞。它以一个引人入胜、充满启迪和智慧的视角，巧妙洞察我们现在可获得的大量信息，为我们提供了实用的数据分析方法，同时也揭示了深深埋藏在数据背后世界本来的样貌。对于想要通过数据了解和分析人类行为与社会的人而言，这本书精彩不容错过。
具体描述
读后感
Google search reveals the dark side Everybody Lies 12/22/2019 很响亮的书名，很引人好奇的副标题，在去夏威夷的飞机上很快读完。 学到doppelganger这个有意思的、被无数商家精修的概念：找一个跟我的趣味非常相像的人（也就是与我的交集很大的人），然后取我们俩的补集、用...
评分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...
评分 评分这是一部有意思有新意的作品，讲了些反直觉的东西。作者10多年前很欣赏李维特《魔鬼经济学》，他把此书定位成《魔鬼经济学》的进阶版，缺点是有些碎片化，主题很杂，好处则是简单易读。 作者利用一些谷歌的搜索的结果、维基百科、Facebook资料等大数据来探秘大众内心的一些真实...
评分书里面举了个例子，美国某机构进行了一次匿名的问卷调查，美国女性平均每年55次性生活，其中16%次使用了安全套，而美国男性频率则更高，按照一定的计算方法，根据美国女性提供的数据计算出美国每年使用11亿个避孕套，根据美国男性提供的数据，计算出美国每年使用16亿一个避孕套...
用户评价
有点水，好多问题谈得挺浅的，不过作者对数据的敏感度还是值得学习。P.S.翻译太差了，把Warton硬生生安到“宾夕法尼亚州立大学”那去了可还行...
评分前面对色情网站搜索结果令人吃惊啊，恋母、恋父的那么多啊！不过好像也不知占比 男人对cock的大小在意，对性交时间在意，女人对阴道的气味操心；而且女人对色情片中的暴力更感兴趣！ 美国也重男轻女，对儿子在智力才能上面搜索得多，对女儿的外貌则关心； 相关和因果太难分清了，现在媒体都是拿些相关的东西来混淆视听，真正的因果关系很难判断。 对牛高中分数线的统计有意思，最终结果：牛蛙始终是牛蛙，好学校没啥用； 这可是反直觉和反社会传统的啊，特别是现在的中国，对4大名校、衡中等的渴望； 而且延伸到大学，哈佛和宾夕法尼亚大学毕业生10年后的收入 也没太多的区别，精英始终会到精英的位置中去的； 后面 和劳伦斯-萨默斯的谈话笑人啊，这个有智慧的大人物绕了一大圈，还是想知道作者这种方法是否对股市预测有用否，哈哈。
评分读完前20%，有点想放弃了，因为这书读起来既啰嗦又无聊。也许是因为作者提到的那些研究结论别人也提过，反正我也不记得在哪读到过类似的了，结果就是所有他煞有介事的提出的各种惊人结论都看起来平平无奇。ps：结论一章作者的自吹自擂，自我标榜真让人想翻白眼。
评分对于大数据分析的方式 方法及成果介绍得很细致，很好的入门读物
评分*2
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