与数据有关,提升你思维能力的三本书籍推荐

含量百分百 含量百分百 2019-10-15 13:25

主动思考是每个人应该具备的一项基本技能,这样你才能不会被人牵着鼻子走,尤其当下各种资讯混杂的当下。简单来讲,5WH的产品需求分析方法同样适用于我们的日常生活中,能够让你节省一些不必要的消费。当然这篇文章讲述的是跟数据有关书籍推荐,0~9这十个神奇的数字早已经渗入到了我们生活中的方方面面,通过各种方式组合所形成的不同数据来为我们提供参考,不管是日常生活、工作学习还是科研项目中,但……

你有考虑过那些数据背后的故事吗?

有没有单纯的以他人提供的数据来作为参考,但是却没有思考、调查数据的来源和构成呢?

下面推荐的基本书均为入门级,不用担心没有专业知识会影响到你的阅读。


《How to Lie with Statistics》

作者:Darrell Huff

与数据有关,提升你思维能力的三本书籍推荐_新浪众测

经常听到有人说“脑子是个好东西”,最适合放在对数据的分析思考上。这本书属于入门级别,尤其经常与数据打交道的人员,不管是作为数据分析人员还是诸如汇报业绩的主管。

这本书都已经上市半个多世纪了,为什么还会被推荐?

一是因为当今虚假数据仍旧流行,没有意义的统计仍在盛行。比如我与马云的平均工资收入是XXXX万元;人均居住面积100平米;人均可支配收入3W元;抛硬币概率是50/50,但是为什么实际抛了100次却正面出现了80次?所以这些数据的采样范围和人群有代表性吗?有意义吗?有没有对数据进行了别有用心的筛选?毕竟作为受众,我们不能获取这些数据的真实来源。要知道People like to see what they want to see,这就不排除有人为了自己的业绩或是讨领导开心而去截取特定的数据,看起来好看,还能加官进爵、赢取白富美。

二是文章浅显易懂,结合实际的工作和生活可以有很多活生生的例子,同样一组数据,在不同人的眼里,有不同的展示方式,也会被别有用心的人用作有意或无意地行骗,毕竟此类人存在于各个领域,不管哪个领域的人,都应该或多或少的对统计学本身有一定的了解。简答总结的话,这本书教你做的就是对数据或是统计资料进行主动思考,初步判断资料是否真实可信,不要盲目的相信二手统计数据。


《Black swan:the impact of the highly improbable》
Nassim Nicholas Taleb

与数据有关,提升你思维能力的三本书籍推荐_新浪众测

上面那本书谈的是统计数据,这本介绍的是概率。概率跟悖论一样,也是一个很有意思的事件,在某些场合会颠覆你的固有认知,也可能会导致经验害死人的事件,尤其是当你自负满满的对人讲出“绝对不可能”,而他人却列出了活生生的例子后,并不仅仅是感觉到尴尬,而是你的灵魂会被震撼到,最初的一刻反应往往会是沉默和震惊。

Black swan曾经是欧洲人言谈与写作中的惯用语,用来指不可能存在的事物,而黑天鹅的存在则寓意着不可预测的重大稀有事件,属于意料之外的存在,用来改变甚至似乎颠覆人们固有的认知,经验理论与实际总是有所差异的,而人类总是过度相信经验,但往往固有认知的经验会让你马失前蹄甚至是一蹶不振。

黑天鹅现象具有的三个特点分别是不可预测性,影响重大,事后可解释,比如“9•11”事件、美国的次级贷危机。生活中随机性随处可见,只不过人们总是以自己有限的生活经验和不堪一击的信念来解释不可预测的事件,即便是精于科学算计的专业人士,也会被随机性所愚弄甚至是打败。所以我们应该做的是改变自己的思维方式来顺应这种不可知的未来,把握黑天鹅带来的机会并采取应对策略。

这本书最深刻的部分有三个,

一是叙述谬误,我们在编造理由或者强大一种逻辑关系的情况下观察一系列事实,对事实的解释会和事实混合在一起,使事实变得容易记忆,符合道理。叙述谬误导致我们认为过去的事件更具预测性,更易被预期,比实际上更不具有随机性。

二是规律和模式是人类所渴求的,因为想要把事物简单化、规律化、模式化,这样再不需要记住所有事情,只需要保持这一模式。

三是所谓的专家往往针对的是那些不变的固定事物,专家就是一群习惯性筛选、思维狭隘的人,知识的缺乏与对你所掌握的知识的错觉是相伴而行的,你在知识减少的同时也变得对自己的知识更加满意。因变化而需要知识的事物则通常是没有专家的。一个活生生的例子,就是通过负责数学计算、大数据统计的专家,远不如那些用最简单预测方法的出租车司机预测得更准。


Head First Data Analysis
Michael Milton

与数据有关,提升你思维能力的三本书籍推荐_新浪众测


同样是与数据分析有关的书籍,图文、案例相结合,没有那么多公式和理论的完整介绍和推导,但是内容也属于入门级,并不是很深入,主要是培养的统计思维。本书的内容可以分为两大类,

一是理论的部分,介绍了一些基本统计的方法,包含了数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧,对于统计的基本原理以及统计问题的来源场景介绍的非常通透,这是适合非专业数据分析人群的主要原因。

二是工具相关的介绍,比如数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具。

个人感觉这本书比较有参考意义的有三个章节,分别是第一章、第五章和第八章,用来学习数据分析的基本流程,定性分析方法和启发法。


推荐的这三本书在数量上并不多,但是你需要掌握的是核心思想并加以致用,要知道你即使存了一万本的电子图书,没有时间去阅读,没用;读了一万本的工具书,但是在思维方式上并没有任何改变,没用,即使是思维方式上有改变但并没有应用到学习生活,同样没用。

(声明: 本文著作权归作者本人和新浪众测共同所有,未经许可不得转载。本文仅代表作者观点,不代表新浪众测立场。)
0 0
分享 商务合作 返回
微博 QQ空间 微信