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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