《数据如何误导了我们》（大数据杀熟，是真的吗？人人都该看的大数据时代防坑指南，揭秘吃喝玩乐、生老病死中的统计学陷阱。数据是客观理性的，但它们背后人的不一定是！） (未读·思想家)[荷]桑内·布劳【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理

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《数据如何误导了我们》（大数据杀熟，是真的吗？人人都该看的大数据时代防坑指南，揭秘吃喝玩乐、生老病死中的统计学陷阱。数据是客观理性的，但它们背后人的不一定是！） (未读·思想家)[荷]桑内·布劳【文字版_PDF电子书_推荐】

内容简介：

有人说，“数据决定生活”。在大数据时代，这句话已成为不辩自明的真理。几乎无处不在的数据，小能反映成绩、体重、天气，大能左右投票结果、影响经济增速、抹杀气候变化。然而，许多数据其实并不像表面上标榜的那样客观、公正，反而常常被人操纵，来误导我们。因此，是时候为数据正名，认清数据陷阱背后的真相了。

在本书中，荷兰计量经济学家、数据统计记者桑内·布劳就将带领读者“数”落世界，通过真实案例，从南丁格尔用大数据来挽救生命，到美国烟草业报告造假，再到欧盟公投中的票数摇摆，揭示日常生活中的数据偏见，教你如何不再盲信数字，练成大数据时代人人必修的“避坑大法”。

作者简介：

桑内·布劳(Sanne Blauw)，荷兰计量经济学家、数据分析记者，博士毕业于拉斯谟经济学院，长期致力与数据研究，揭示数字对生活的影响，试图矫正荷兰人对数据的偏见。目前，她在荷兰门户网站“通讯员网”(De Correspondent)担任通讯记者。

目  录：

前言 拨开数据的迷雾

01 大数据分析的先驱：南丁格尔

02 愚蠢的数据：肤色和智商是否有关

03 统计中常见的基本错误

04 数据可以是骗人的鬼才

05 你的大数据被滥用了吗

06 你的心态，决定了数据的价值

后记 如何让数据回到正途

核对清单 当你看到数据时，该怎么做

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大数据   统计学   社会学

有需要联系v；zhanxzhanx

摘要：本文是以《数据如何误导了我们》为中心的文章，主要阐述了大数据时代中的统计学陷阱。文章分为四个部分，分别从不同的角度对数据的误导进行了详细阐述。

1、大数据杀熟

大数据时代，很多人都有过被个性化定价所困扰的经历。然而，这背后的原因并非是大数据对个人信息的精准分析，而是商家的利益驱动。他们利用大数据分析结果，实施“大数据杀熟”策略，对消费者进行个性化定价，从而获取更高的利润。这种利用大数据误导消费者的行为，给人们带来了不公平和不便。

大数据杀熟的实施过程中，商家会通过收集消费者的个人信息和购物行为数据，对不同的消费者进行分层定价。他们会根据消费者的购买能力、消费习惯等因素，给不同的消费者设定不同的价格。这种个性化定价的目的是为了最大化利润，而不是为了提供更好的服务。因此，消费者需要提高对个性化定价的认识，避免被大数据杀熟。

大数据杀熟的现象并非个别案例，而是一个普遍存在的问题。消费者在面对个性化定价时，应该保持警惕，不要被商家的价格歧视所误导。同时，监管部门也应该加强对大数据杀熟行为的监管，保护消费者的权益。

2、数据的客观性

数据被认为是客观理性的，但实际上，在数据背后的人的主观因素可能会对数据进行操控，从而影响数据的客观性。在统计学中，有一个概念叫做“选择性偏差”，即在数据收集和分析过程中，人们倾向于选择那些符合自己立场或假设的数据，而忽略那些不符合自己立场或假设的数据。

选择性偏差的存在使得数据可能会被用来支持特定的观点或结论，而不是为了揭示真相。这种数据的误导可能会对决策和判断产生重大影响。因此，人们在接触数据时，应该保持批判思维，不轻易相信数据所呈现的结果，而是要对数据的收集和分析过程进行深入思考。

为了避免数据的误导，我们需要加强数据素养的培养。只有通过了解数据的收集和分析方法，才能更好地理解数据所呈现的结果，并做出准确的判断。

3、揭秘统计学陷阱

统计学是一种研究数据收集、分析和解释的科学方法，但在实际应用中，统计学也存在一些陷阱。这些陷阱可能会导致数据的误导，影响人们对现象和问题的认知。

其中一个常见的统计学陷阱是相关与因果的混淆。相关性表示两个变量之间存在一定的关联，而因果性则表示其中一个变量的变化导致另一个变量的变化。在统计分析中，人们经常会将相关性误解为因果性，从而得出错误的结论。这种误导可能会导致不正确的决策和判断。

另一个常见的统计学陷阱是样本偏见。在统计学中，样本是从总体中选取的一部分观察结果。如果样本的选择存在偏差，那么样本的结果可能会不准确地反映总体的情况。这种偏见可能会导致对总体特征的错误判断。

了解并避免这些统计学陷阱，对于正确理解数据的意义和结果至关重要。人们需要在接触数据时，注意判断所使用的统计方法的合理性和可靠性，避免陷入统计学的误导。

4、数据背后的人

虽然数据是客观理性的，但数据的产生和使用都离不开人。在数据背后的人的主观因素可能会对数据进行选择性收集和操控，从而影响数据的客观性和准确性。

数据的误导往往是由人的主观意识和利益驱动所导致的。在大数据时代，数据被广泛应用于各个领域，但数据背后的人可能会为了达到某种目的而操纵数据，甚至制造假数据。这种数据的误导会对决策和判断产生重大影响。

为了避免数据背后的人的主观因素对数据的影响，我们需要加强对数据背后的人的监管。监管部门应该加强对数据的收集和分析过程的监管，保证数据的客观性和准确性。

总结：

本文主要阐述了大数据时代中的统计学陷阱以及数据背后的人对数据的影响。在面对大数据时，人们需要保持批判思维，不轻易相信数据所呈现的结果。同时，加强对数据背后的人的监管，保证数据的客观性和准确性。

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