数据统治世界

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从图书馆突然看到了一些数据方面的书籍,一方面这本书同过了几组案例进行对比,来描述了数据统计在我们生活中的一些作用,还有一些经典思想,另一方面就是让我们培养像统计学家一样的去思考,转换我们看问题的角度。虽说这个思想是很重要的,但仅仅凭借一本书是没办法去做到的。而且这本书由于被打扰看的周期比较长,有些故事和观点没有连续,总体感觉有点一般。没有《大数据时代》等一系列的书长知识。
首先,异常值和平均值,这个来自迪士尼排队和通过匝道来解决拥堵提高运行效率,这里将通过异常值,某一时段值很高,平时情况资源都是满足的,这个时候关注平均值就没有意义,所以异常值要比平均值更有意义。通过疾病和信用评分来讲解相关性比因果关系更重要,这个跟《大数据时代》中观点一致,我们知道有关系之后已经就可以采取情动了,耗费资源去探究其因果关系有时候往往就没那么重要了。通过黑人白人的开始和飓风保险业务来讲述在分析一些有类别差异的情况的时候应该尽可能根据特点进行分层和分组,这样的分析会更客观,更对我们有益。药物和反恐都在讲预测的观点,因为预测都是有准确率,所以分几种情况
坏人被预测成坏人,真阳性
坏人被预测称好人,假阴...
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从图书馆突然看到了一些数据方面的书籍,一方面这本书同过了几组案例进行对比,来描述了数据统计在我们生活中的一些作用,还有一些经典思想,另一方面就是让我们培养像统计学家一样的去思考,转换我们看问题的角度。虽说这个思想是很重要的,但仅仅凭借一本书是没办法去做到的。而且这本书由于被打扰看的周期比较长,有些故事和观点没有连续,总体感觉有点一般。没有《大数据时代》等一系列的书长知识。
首先,异常值和平均值,这个来自迪士尼排队和通过匝道来解决拥堵提高运行效率,这里将通过异常值,某一时段值很高,平时情况资源都是满足的,这个时候关注平均值就没有意义,所以异常值要比平均值更有意义。通过疾病和信用评分来讲解相关性比因果关系更重要,这个跟《大数据时代》中观点一致,我们知道有关系之后已经就可以采取情动了,耗费资源去探究其因果关系有时候往往就没那么重要了。通过黑人白人的开始和飓风保险业务来讲述在分析一些有类别差异的情况的时候应该尽可能根据特点进行分层和分组,这样的分析会更客观,更对我们有益。药物和反恐都在讲预测的观点,因为预测都是有准确率,所以分几种情况
坏人被预测成坏人,真阳性
坏人被预测称好人,假阴性
好人被预测成坏人,假阳性
好人被预测成好人,真阴性,
这里真阳性和真阴性都是没问提的,但是面对假性就要过多考虑,子啊比赛中坏人预测成好人会违反比赛的公平性,好人预测成坏人则会毁了运动员的一声,这个要比假阴性严重的多,而在恐怖分子筛选中,假阴性往往更重要,即使漏网一个那也是极度危险的,所以面对不同的情况要有不同的评判标准,这个很重要。最后一个,统计学家为何要自曝与死亡风险之中而置身于发财大梦之外呢,因为统计学家知道坐飞机失事和买彩票都是极小概率时间,发生概率几乎为零,所以不需要担惊受怕和想一夜暴富。
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