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  • 假精確時代:大數據的合法詐騙, 讓你上鉤還服服貼貼
  • 點閱:8
  • 作者: 李凱編著
  • 出版社:清文華泉
  • 出版年:2020[民109]
  • ISBN:9789865552015
  • 格式:EPUB 流式
  • 附註:原著書名: 數字陷阱
租期14天 今日租書可閱讀至2021-10-12

如何讓人相信一句非常荒誕的話?加上一個數字就可以了!
「資料夠多,你想要有什麼結果,大數據就能給你什麼結果。」
你被數據欺騙的次數,可能比你吃的米還多!

◎人類的「正常體溫」是多少?

德國物理學家卡爾宣稱,他為100萬人測量了精確體溫,在統計了體溫結果以後,最終得出結論:正常體溫應該是37℃!
但其實,卡爾測量的是腋溫,並不適用其他部位測量體溫,這就體現出,這一數字結論本身帶有某種偏差。
「正常體溫」的定義並不精確,甚至是主觀臆想,但這種典型的「假精確」,幾百年來人們卻深信不疑。

◎職場上的加薪陷阱,你看出來了嗎?
老闆有一天良心發現,決定為每一位員工加5%!全體員工歡騰,覺得自己終於能「出頭天」了,更加賣力上班……
幫員工加薪?小心是老闆的「變相自肥」!
老闆的年薪是2000萬元,以5%計算,老闆能加薪100多萬!
「這一年每個人都能加薪5%」,遠遠比「我的加薪是你的幾百倍」溫柔得多,儘管這兩句話本質一樣!

◎你看到的,都是對我有用的數據
該網站訪問量日成長率達800%──其實該網站1月3日訪問量只有10,而一月4日訪問量到達90。
有35%的被調查者購買了本產品──這個例子一般會用在公司強調產品的受歡迎程度。但公司顯然刻意隱瞞了另一點,那就是消費者購買後,有80%的人強烈要求退貨!

◎比詐騙集團更恐怖的,是大數據時代的合法詐騙
本書全面介紹了各種類型的數據陷阱,剖析詳細生動的案例,最後列出了幾項避免數據陷阱的妙招,幫助大家在工作、讀書學習、購物等日常生活中,更容易辨識出數據騙局!
在這個假精確時代,你還甘心被騙走這麼多錢跟時間嗎?


李凱 編著

  • 前 言
  • 第一章 數字也會說謊
    • 一、數字並不是你看起來那麼龐大
    • 二、這些數字是捏造出來的
    • 三、看穿數字中的「假精確」
    • 四、數字真實,包裝後也會認不出
    • 五、拙劣的數字謊言
  • 第二章 風險中的數字陷阱
    • 一、虛假的「小」風險
    • 二、虛假的「大」風險
    • 三、風險也分相對與絕對
    • 四、科學謠言扎根於數字陷阱
  • 第三章 注意:迴歸分析也有陷阱
    • 一、數字相關≠因果聯繫
    • 二、A和B,哪個是因?哪個是果?
    • 三、遺漏變量,分析有誤差
    • 四、無關變量太多,結果無意義
    • 五、預測趨勢胡亂分析,結果很可笑
  • 第四章 統計調查,數字陷阱的重災區
    • 一、樣本數據不足,離正確結論失之千里
    • 二、資料不相配,何談正確結論
    • 三、樣本選取錯誤,系統誤差不可避免
    • 四、人性弱點,被調查者不一定說真話
    • 五、問題問得好,被調查者才會答得好
  • 第五章 廣告中的數字陷阱
    • 一、徵才廣告有隱情,虛假薪資誘人心弦
    • 二、商品折扣增加40%,你是否心動?
    • 三、裝潢陷阱玩弄低價數字遊戲,你能看清嗎?
    • 四、公司產品滿意度99.8%,幌子不少
    • 五、廣告中的辛普森悖論
    • 六、數字形式巧變樣,感覺不一樣
    • 七、價格就怕比,弄得消費者沒主意
    • 八、特價房屋,特價可能只是錯覺
  • 第六章 網際網路的數字陷阱
    • 三、你的粉絲究竟有多少是虛假的?
    • 四、網際網路的KPI,內幕真不少
    • 五、網路上有排行,灌水太多不可靠
    • 六、直播平台很熱門,隱情很多,湊成堆出現
    • 七、流傳二十多年的假數據,是時候拆穿了
    • 八、網路數據造假為何頻頻出現?
    • 一、婚戀網站陷阱多,機器人帳號遍地開花
    • 二、網路金融,產品收益說得不可靠
  • 第七章 企事業單位營運的數字陷阱
    • 一、學校考生真是不同凡響,你關注上榜人數的背後了嗎?
    • 二、藥價下降了,你覺得醫藥費真的會少嗎?
    • 三、霧霾減輕了,真的是車輛限行的原因嗎?
    • 四、電視收視率有那麼簡單嗎?
    • 五、上市公司融資額,造假危險且愚蠢
    • 六、高鐵上座率大於百分之百,有的車廂還沒人?
    • 七、可恨的誘餌式標題,死亡率可不能這麼對比
  • 第八章 生活中的數字陷阱
    • 一、攤販找你小錢,先不要著急走開
    • 二、步數多,健康也不一定會來
    • 三、有折扣就便宜?可沒有那麼好的事
    • 四、體重減輕,減肥就成功?
    • 五、視力度數就一定可靠?小心近視
    • 六、葡萄酒看年份,這種常識不可輕信
    • 七、前面有坑,小心掉入中獎陷阱
    • 八、二手車看里程數,多長心眼別被糊弄
  • 第九章 避免數字陷阱有妙招
    • 一、大數據的困局,N≠所有
    • 二、大數據,用小規模實驗求證
    • 三、尋找偏差,不要被權威迷惑
    • 四、問自己,是否遺漏了什麼?
    • 五、拆穿偷換概念的把戲
    • 六、用提問將毫無意義的數據打回原形
  • 版權頁
紙本書 NT$ 299
單本電子書
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