1. 作者被称为“暗数据之父” 作者汉德教授是英国科学院院士、统计学家，他也为金融、健康、药学领域及政府分析大量资料，《暗数据》结集其中精华，堪称洞见制作，也有人将汉德教授称为“暗数据之父”。 2.统计学视角的通俗科普读物 书中为读者展现了一般人不易观察到的统计学分析角度：在备受推崇的大数据时代，大多数人都沉浸在只要掌握足够多的数据就无所不能的幻觉中。这本书指出其中的盲，翻转视角，辟另一片视野。
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前言
第一部分 暗数据：原因与结果
第1章 暗数据：塑造世界的无形力量
幽灵数据
你真的拥有全部数据吗？
被忽略的“无事发生”
暗数据的力量
就在我们身边
第2章 探索暗数据：收集到的与没收集到的
来自各方的暗数据
数据废气、选择和自我选择
以小见大
实验数据
注意人性的弱点
第3章 定义与暗数据：你想知道什么？
定义差异与错误测量
你不能测量所有事物
筛查
基于过往表现的选择
第4章 非故意的暗数据：说一套，做一套
大视界
汇总
人为差错
仪器限制
连接数据集
第5章 方略性暗数据：博弈、反馈和信息不对称
博弈
反馈
信息不对称
逆向选择和算法
第6章 故意的暗数据：欺诈与欺骗
欺诈
身份盗用与网络诈骗
个人财务诈骗
金融市场欺诈与内幕交易
保险诈骗
其他欺诈形式
第7章 科学与暗数据：科学发现的本质
科学的本质
早知道就好了
暗数据碰出新世界
暗数据打开大视野
隐瞒事实
撤回
出处和可信度：谁告诉你的？
第二部分 阐明和使用暗数据
第8章 处理暗数据：让光照进来
希望
在已观测数据与缺失的数据之间建立关联
识别数据缺失机制
利用已有数据开展工作
超越数据：如果你先死怎么办？
超越数据：插补
迭代
错误数据
第9章 从暗数据中获益：重构问题
隐藏数据
对自己隐藏数据：随机对照试验
可能发生的事
复制的数据
想象的数据：贝叶斯先验性
隐私与机密保护
从暗处收集数据
第10章 暗数据分类：走出迷宫之路
暗数据分类法
启示
参考文献
译者后记 发自暗处的光
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