[Синьхуа книжный магазин подлинная книга] разобрать бессмысленность данных
Цена: 919руб. (¥43.45)
Артикул: 674691675785
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:临海市新华书店图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥751 585руб.
¥148.63 140руб.
¥ 69 44.8947руб.
¥ 48 28.8609руб.
Основная информация
| наименование товара: | Данные напитения | формат: | 16 |
| Автор: | (США) Карл·Бергстрем // Джервин·Запад | Редактор: У Дань | Переводчик: Ху Сяоруй | Количество страниц: | 367 |
| Цены: | 79.0 | Опубликованная дата: | 2022-03-01 |
| Номер ISBN: | 9787521738797 | Время печати: | 2022-03-01 |
| Издательство: | Citic Publishing House | Версия: | 1 |
| Индийский: | 1 |
Краткое содержание:
«Говорить с данными» - это обычный способ мышления в интернет -эпохе.
Некоторые, казалось бы, надежные источники данных также могут скрывать серьезную ерунду.Например, статистика в выступлениях на TED, новые алгоритмы анализа больших данных, о которых сообщает New York Times и другие СМИ, и даже диагностические данные в медицинских журналах... Ложную информацию можно спутать с другими, но можете ли вы сказать, какая из них самая полезная информация, а какая просто ерунда?
В ответ Университет Вашингтона специально разработал открытый курс, который заполнен до начала класса, и эта книга возникла из этого курса, который вызвал жаркое обсуждение.
Два автора потратили много лет, изучая чепуху под видом математики и статистики и анализировали их резко и юмора, помогая нам развивать критическое мышление, эффективно анализировать массовые данные и мнения и выявлять изыскание маскировки бесполезных данных. В эпоху информации.
Сказав это, в дополнение к тому, чтобы научить вас, как идентифицировать глупость данных, когда вам нужно понадобиться чепуха, это также станет практической справочностью!
Некоторые, казалось бы, надежные источники данных также могут скрывать серьезную ерунду.Например, статистика в выступлениях на TED, новые алгоритмы анализа больших данных, о которых сообщает New York Times и другие СМИ, и даже диагностические данные в медицинских журналах... Ложную информацию можно спутать с другими, но можете ли вы сказать, какая из них самая полезная информация, а какая просто ерунда?
В ответ Университет Вашингтона специально разработал открытый курс, который заполнен до начала класса, и эта книга возникла из этого курса, который вызвал жаркое обсуждение.
Два автора потратили много лет, изучая чепуху под видом математики и статистики и анализировали их резко и юмора, помогая нам развивать критическое мышление, эффективно анализировать массовые данные и мнения и выявлять изыскание маскировки бесполезных данных. В эпоху информации.
Сказав это, в дополнение к тому, чтобы научить вас, как идентифицировать глупость данных, когда вам нужно понадобиться чепуха, это также станет практической справочностью!
Об авторе:
Карл·Бергстром — профессор кафедры биологии Вашингтонского университета.Он изучает, как эпидемии распространяются среди населения и как информация проходит через биологические и социальные системы в больших масштабах — от контроля экспрессии генов внутри клеток до распространения дезинформации в социальных сетях.Он хорошо известен своей способностью интегрировать идеи естественных и социальных наук из разных дисциплин и особенно хорошо осведомлен в области информационных исследований.
Оглавление:
Рекомендуемое предисловие 1 Наука против «ерунды» научной чуши
Рекомендуемое предисловие 2 Расчисти туман ерунды
Рекомендуемое предисловие 3 Не говори ерунды, когда тебе нечего делать
Предисловие
Глава 1 Фигня повсюду
Обманчивый ракообразный и хитрая ворона
Софистика и язык юристов
Ложь преодолевает тысячи миль, но правду трудно выбраться
Глава 2 СМИ, информация и дезинформация
Типография - это публичный дом
Факты без преувеличения редки
Предвзятое, личное и конфронтационное
Дезинформация и дезинформация
Новый тип фальшивомонетчика
Глава 3 Природа ерунды
Бред и черный ящик
Криминальное машинное обучение
Глава 4 причинно -следственная связь
Небо ночью ярко-красное, и на лицах моряков появляются улыбки.
Думая о причине и следствии
Актуальность не увеличивает продажи газет
Отложенное удовлетворение и общее дело
псевдокорреляция
Курение приводит к смерти?
Если ничего не помогает, используйте человеческие манипуляции.
Глава 5 Цифры и ерунда
Извлечение чисел
вредный процент
Закон Гудхарта
Математическое злоупотребление
Статистика зомби
Глава 6 предвзятость отбора
То, что вы видите, зависит от того, куда вы смотрите
Причины закона Мерфи
Красивый парень и лучший программист
Фатальная опасность музыкального таланта
Устранить предвзятость выбора
Глава 7 Визуализация данных
Происхождение визуализации данных
Утка!
Хрустальная туфелька и уродливая сводная сестра
злой вал
Принцип пропорциональности чернил
Глава 8 Большие данные и чушь
Как машина видит вещи?
Выбросить, выбросить
Заключение «Гайдар и ерунда»
Как думают машины?
Почему машина выходит из строя?
Глава 9 научная восприимчивость
Прокуратура ошибки
Манипулирование p-значением и предвзятость публикации
Наука кликбейта
Рынок чушь науки
Почему наука полезна
Глава 10 Найди чушь
1. Задайте вопрос источнику информации
2. Остерегайтесь несправедливых сравнений
3. Если это слишком хорошо или слишком плохо, чтобы быть правдой
4. Думайте о порядке величины
5. Избегайте предвзятости подтверждения
6. Рассмотрите несколько гипотез
Определите ерунду в Интернете
Глава 11 Опровергнуть чушь
Используйте сокращение до абсурда
Будьте незабываемыми
Найдите контрпримеры
Используйте аналогию
Перерисовать диаграмму
Использовать нулевую модель
менталитет разоблачителя
Благодарности
Аннотация
Рекомендации
Рекомендуемое предисловие 2 Расчисти туман ерунды
Рекомендуемое предисловие 3 Не говори ерунды, когда тебе нечего делать
Предисловие
Глава 1 Фигня повсюду
Обманчивый ракообразный и хитрая ворона
Софистика и язык юристов
Ложь преодолевает тысячи миль, но правду трудно выбраться
Глава 2 СМИ, информация и дезинформация
Типография - это публичный дом
Факты без преувеличения редки
Предвзятое, личное и конфронтационное
Дезинформация и дезинформация
Новый тип фальшивомонетчика
Глава 3 Природа ерунды
Бред и черный ящик
Криминальное машинное обучение
Глава 4 причинно -следственная связь
Небо ночью ярко-красное, и на лицах моряков появляются улыбки.
Думая о причине и следствии
Актуальность не увеличивает продажи газет
Отложенное удовлетворение и общее дело
псевдокорреляция
Курение приводит к смерти?
Если ничего не помогает, используйте человеческие манипуляции.
Глава 5 Цифры и ерунда
Извлечение чисел
вредный процент
Закон Гудхарта
Математическое злоупотребление
Статистика зомби
Глава 6 предвзятость отбора
То, что вы видите, зависит от того, куда вы смотрите
Причины закона Мерфи
Красивый парень и лучший программист
Фатальная опасность музыкального таланта
Устранить предвзятость выбора
Глава 7 Визуализация данных
Происхождение визуализации данных
Утка!
Хрустальная туфелька и уродливая сводная сестра
злой вал
Принцип пропорциональности чернил
Глава 8 Большие данные и чушь
Как машина видит вещи?
Выбросить, выбросить
Заключение «Гайдар и ерунда»
Как думают машины?
Почему машина выходит из строя?
Глава 9 научная восприимчивость
Прокуратура ошибки
Манипулирование p-значением и предвзятость публикации
Наука кликбейта
Рынок чушь науки
Почему наука полезна
Глава 10 Найди чушь
1. Задайте вопрос источнику информации
2. Остерегайтесь несправедливых сравнений
3. Если это слишком хорошо или слишком плохо, чтобы быть правдой
4. Думайте о порядке величины
5. Избегайте предвзятости подтверждения
6. Рассмотрите несколько гипотез
Определите ерунду в Интернете
Глава 11 Опровергнуть чушь
Используйте сокращение до абсурда
Будьте незабываемыми
Найдите контрпримеры
Используйте аналогию
Перерисовать диаграмму
Использовать нулевую модель
менталитет разоблачителя
Благодарности
Аннотация
Рекомендации
