具体描述
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.
作者简介
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。
目录信息
读后感
这是BI系列的书，BI（bussiness intelege）是综合了统计学，现代信息技术，人工智能的多个学科的决策方法。令我惊奇的是作者是计量经济学，律师，管理学教授。读他这本书有些法律方面的探讨有点难理解，也觉得美国对于法律方面的“纠结”真多。 书中事例很多也随之介绍了基...
评分看推荐词买的书，相当隆重的推荐。看完本书确实又给我当初不一样的感觉。原本以为谁介绍大数据概念的计算机类的书，看完发现这本是侧重大数据分析的书。 原本我将大数据分析挂到了计算机领域，但这里，大数据分析和统计学，经济学挂钩同时结合管理来影响社会。 这本书给书的例...
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《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...
评分这是BI系列的书，BI（bussiness intelege）是综合了统计学，现代信息技术，人工智能的多个学科的决策方法。令我惊奇的是作者是计量经济学，律师，管理学教授。读他这本书有些法律方面的探讨有点难理解，也觉得美国对于法律方面的“纠结”真多。 书中事例很多也随之介绍了基...
用户评价
从一名长期与数据打交道的专业人士的角度来看，这本书的最大的魅力在于它对“确定性”的质疑。作者反复强调，在现实世界中，我们所能达到的最佳状态，往往是“足够好”的概率模型，而非绝对真理。这种对过度自信的警惕，尤其在当下这个充斥着“算法万能论”的时代，显得尤为珍贵和必要。它迫使我们停下来，审视我们所依赖的统计工具的内在缺陷和潜在的偏见。然而，在提出深刻的反思之后，这本书似乎未能提供一个同样深刻的、可行的替代方案。它出色地指出了现有体系的漏洞，却将“修复之道”的重任全然推给了读者。这种“批判多于建设”的倾向，虽然保证了批判的锐度，却使得读完之后，那种“下一步该怎么走”的困惑感更加强烈。它像一位极具洞察力的批评家，精准地指出了建筑的裂缝，却把重建的蓝图留白了。因此，这本书更适合作为激发辩论和反思的工具，而非提供具体决策流程指导的案头书。
评分这本号称“超级解析者”的书，我读完后心情很是复杂。它似乎想用一种极其宏大和包罗万象的视角来审视我们这个时代的数据洪流，试图揭示那些隐藏在数字背后的“秘密”。作者的笔触非常大胆，时不时就抛出一个令人侧目的大胆论断，仿佛在邀请读者一同跳入一个充满未知可能性的数据迷宫。初读时，那种被信息量猛烈冲击的感觉是相当过瘾的，就像突然被塞进了一个装满最新科技和统计学工具的工具箱，让人摩拳擦掌，想立刻拿来解决生活中的所有困惑。然而，随着阅读的深入，我开始体会到一种轻微的眩晕感。这本书似乎更热衷于展示“如何使用这些工具”的宏伟蓝图，而非脚踏实地地演示“如何建造一座坚固的房子”。它描绘的场景往往是理想化的，完美运行的模型，缺乏现实世界中那些令人头疼的、关于数据质量、伦理困境以及实际操作中遇到的重重阻碍的细致描述。它更像是一份令人振奋的宣言，而不是一本实用的操作手册，这一点对于那些真正想在日常工作中应用复杂分析技巧的读者来说，可能是一个不小的遗憾。整体来看，它激发了我的思考，但最终留下的，更多是关于“可能性”的憧憬，而非“可行性”的确切把握。
评分这本书的结构组织，坦率地说，缺乏一种线性的、令人信服的引导性。它更像是一系列精彩的独立演讲稿的汇编，每一篇都有其独立的价值和光芒，但它们之间的连接点却显得有些生硬和突兀。你会发现，某一章还在热情洋溢地讨论如何通过A/B测试来优化用户体验，下一章却突然跳跃到了关于复杂系统建模的形而上学探讨，中间几乎没有平稳的过渡。这种跳跃性，或许是作者想要展现其知识的广博，但对于构建一个完整、易于吸收的学习路径来说，无疑是一种障碍。我花费了大量精力去试图在这些看似不相关的论点之间建立起内在的联系，这种“自我构建”的过程，消耗了我很多阅读的精力。它要求读者具备极强的背景知识储备和极高的专注力，才能将这些零散的“智慧碎片”拼凑起来，形成一幅连贯的图景。如果这本书能有一个更清晰的逻辑骨架，将这些闪光的观点有效地串联起来，其整体的教学效果和可读性可能会大大增强，现在更像是一本需要读者自行策展的“思想画廊”。
评分我必须承认，这本书的叙事节奏像一列没有停歇的特快列车，它的目标似乎是将读者在最短的时间内，尽可能多地带到信息爆炸的前沿阵地。作者在铺陈概念时，尤其擅长使用那些听起来极其专业且富有冲击力的词汇，构建了一个既新颖又充满未来感的分析框架。读起来的感觉，与其说是在阅读一本严肃的学术著作，不如说是在参加一场由顶尖行业思想家主持的、节奏极快的研讨会。每个章节都像是一个精心准备的“高光时刻”，试图在最短篇幅内，将一个复杂的数据科学领域——无论是预测建模、因果推断还是大规模实验设计——进行一次快闪式的展示。这种高密度的信息倾泻，无疑能满足那些渴望快速跟上行业步伐的“极客”们。但随之而来的问题是，对于那些需要时间消化和理解底层逻辑的读者而言，这本书的密度简直是灾难性的。很多重要的转折点和关键论据，往往是一笔带过，缺乏必要的铺垫和细节的佐证，让人在拍案叫绝的同时，又忍不住在脑中不断回溯，试图抓住那些稍纵即逝的逻辑链条。它更像是一份对“未来数据科学”的愿景书，而非一本可以让你扎实掌握某项技能的教科书。
评分这本书给我的感觉，是作者在试图用一种近乎诗意的语言，来歌颂数据分析的力量，将其提升到了一种近乎哲学思辨的高度。它不仅仅是在讨论如何计算一个更准确的回归系数，而是在探讨我们如何通过数字来重新定义“真实”与“概率”。这种雄心壮志是值得敬佩的。书中对于一些历史案例和经典困境的引用，显示出作者深厚的文化底蕴和广阔的视野。他将统计学的严谨性与人类认知的局限性巧妙地结合起来，探讨了当机器开始做决策时，我们社会结构可能发生的变化。然而，这种文学化的处理方式，也让这本书的“实用性”打了折扣。在一些关键的技术论述部分，行文变得有些飘忽，仿佛作者在担心，如果过于深入地探讨技术细节，就会破坏了整体的宏大叙事和优美的散文风格。对于那些期待看到具体算法推导、代码示例或者严谨的数学证明的读者来说，这本书可能会让人感到意犹未尽，甚至有些被误导。它成功地描绘了“为什么要做数据分析”的深刻意义，但在“如何专业地进行数据分析”的实际操作层面，显得力不从心。
评分量化模型
评分Sometimes it amazes me how scholars are able to fill a whole book with stuff that they can illustrate clearly in just one article. but the second part is not bad
评分A lot of practical examples on how numbers influence industries. Not so deep or wide application in statistical methods. Only two methods are discussed: linear regression and random sampling.
评分量化模型
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