大数据思维与决策 [Super Crunchers:Why Thinking-By-Numbers Is the New Way to Be Smart] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 伊恩·艾瑞斯（Ian Ayres） 著，宫相真 译

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 决策
• 商业智能
• 统计学
• 预测
• 算法
• 数据科学
• 量化分析
• 思维方式

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115370655

版次：1

商品编码：11558648

包装：平装

外文名称：Super Crunchers:Why Thinking-By-Numbers Is the New Way to Be Smart

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：212

字数：1

编辑推荐

　　*大数据时代奠基之作，SurperCrunchers的中文升级版
　　*《经济学人》2007年十大图书之一
　　*诺贝尔经济学奖获得者肯尼斯·阿罗，《魔鬼经济学》作者史蒂芬?列维特联袂推荐
　　*《纽约时报》《经济学人》《福布斯》《连线》《发现》《Protfolio》等十余家媒体合力推荐
　　有人在葡萄酒酿造出之前就能知道其品质的好坏
　　有人在看到运动员比赛之前就能判断出其现在与将来的水平
　　有人在购买机票之前就能知道机票价格的涨跌范围
　　……
　　他们是怎么做到的？
　　大数据时代已经到来，而耶鲁大学计量经济学家伊恩?艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。《大数据思维与决策》通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。
　　《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。

内容简介

　　《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。《大数据思维与决策》通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。
　　《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。

作者简介

　　伊恩·艾瑞斯（Ian Ayres），计量经济学家、律师，耶鲁大学管理学院教授。他是《福布斯》杂志的专栏作家，目前是《法律、经济学和组织机构期刊》（Journal of Law，Economics，and Organization）的编辑，曾著有8本书，发表过100篇文章。

精彩书评

　　★伊恩生动而严谨地描述了定量分析和大数据决策方法的运用……社会科学家和商界人士在享受阅读乐趣的同时都可以从本书中获益。
　　——肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow），诺贝尔经济学奖得主，斯坦福大学荣誉教授
　　
　　★在过去，直觉和经验主导着我们的生活。如今，时代变迁，游戏的名字已改为大数据分析。伊恩·艾瑞斯在这本奠基之作《大数据思维与决策》中告诉我们更名换代的原因以及变化的形式。这本书不仅充满了阅读的乐趣，而且能改变你的思维方式。
　　——史蒂芬·列维特（Steven D。 Levitt），《魔鬼经济学》作者
　　
　　★《大数据思维与决策》向我们展示了数据主导的决策不仅仅给商界和棒球界带来了革命，它还是教育、医疗，甚至税收政策的变革之本。大数据分析正一步步重塑政府的运作方式。政客们喜欢吹捧政策，但他们在上任后很少会告诉你哪些政策成功了，哪些政策失败了。大数据分析主导的政策制定过程使得政府要时刻自问一个问题——这么做管用吗——这种制定方法显然会得到所有人的支持。
　　——约翰·伯德斯塔（John Podesta），美国Progress公司总裁
　　
　　★伊恩认为，人类总是过于高估自己的直觉，而很少去倾听身边数字所发出的声音……书中很有趣的故事就是，伊恩和各位经济学家运用大数据分析解决葡萄酒评级、法官审案或失业率核算等问题……伊恩就是一位数据侦探，完成了令人惊喜的研究。
　　——《纽约时报》
　　
　　★《大数据思维与决策》提出了一个有说服力却令人不安的观点，在未来的每一天，我们所做的决策都将依赖大数据自动做出，而我们人类的判断恐怕只能作为参考了。　　
　　——《经济学人》
　　
　　★富有洞察力，且令人愉快！　
　　——《福布斯》
　　
　　★数据挖掘与统计分析变得越来越酷了……剖析市场、政策，甚至是运动，这些本该复杂、枯燥的东西都变得这么有趣！　
　　——《连线》
　　
　　★生动的、令人愉悦的……艾瑞斯娴熟地展现了数据分析在我们生活中的重要性，尤其是当技术使其以一种从未想象的规模发挥着影响时……　　
　　——《出版者周刊》
　　
　　★伊恩·艾瑞斯真是法律与经济学的精神导师。
　　——《高等教育年表》
　　
　　★对于所有的商学院学生来说，这不仅仅是他们上统计课程时的必读书。书中讲述了在经济竞争的环境下数据挖掘工作的普遍性，并且伊恩明显是在说服各位成长中的商业领袖要重视这种工具。书中有大量重要的信息，却很便于阅读。
　　——克拉克·哈德洛克（Clarles Hadlock），本特利大学教授

目录

第1章 数据天才的时代
棒球界的奥利·阿什菲尔特
酒后吐真言
我为什么写此书
本书框架

第2章 谁在替你思考
eHarmony：大数据帮你找到另一半
用数据分析挑选职位应聘者、细分客户
比起消费者自己，企业知道的更多
消费者的反击
预测有多准确
Google：个性化数据挖掘
牵连效应
寻找“神秘数字”，杜绝欺诈

第3章 抛硬币创建数据
CapOne的掷色子试验
你正在浏览的网页是随机选择的吗
谁更有用，更有创造力
随机选择的作用仅仅是促进营销吗
别做白日梦，主动参与创建新数据

第4章 得数据者得天下
花钱是为了省钱
真正可以检验想法的“实验室”
时刻关注机会
充满机会的世界

第5章 大数据颠覆传统医疗
医疗信息数字化：对误诊说不
打破“医学神话”
搜索：超级大数据的最佳伙伴
数据决策的成功崛起

第6章 专家与大数据天才的王者之争
友好的跨学科竞赛
一本“引发纷扰的小书”
要有数据支持，不能“画饼充饥”
枪和游泳池，哪个更危险
有趣的测验——预测正确率区间
晃过的可乐是不是会喷出来
大数据天才与专家能和平共处吗
避免往冰激凌上抹烤肉酱
给“断腿”事件找到安全出口
新型大数据天才的转变

第7章 大数据天才的崛起
数字化生活
大数据交易
走出“数据竖井”
大数据天才告诉你，为什么是现在
打造“神经元网络”的超级大数据天才
“我们不拍烂电影”
打赢“书名大战”
无处不在的“聪明的灰尘”

第8章 谁将是受损者
小山羊能阻止偷车贼吗
教育界的激烈论战
我是谁，摆设吗
“小山羊”的反击
让人肃然起敬的“摆设”
你会从大数据天才那里买二手车吗
Epagogix的烦恼
当心大数据天才的礼物
正视大数据分析的歧视
没有隐私——忘了它
谁是约翰·洛特（JohnLott）
天才犯错了该怎么办

第9章 大数据思维与决策的美好未来
和安娜一起思考
未来的女人／男人
你了解教授给学生打分的习惯吗
可能的群体领袖
男性和女性的智商对决
帮助新手妈妈生出聪明的宝宝
时刻关注女性健康
在大数据时代安居乐业

精彩书摘

　　《大数据思维与决策》：
　　20世纪80年代后期，奥利开始在半年刊的简报《流动资产》（LiquidAssets）上发布他的预测数据。
　　最初，他在《葡萄酒观察家》（WineSpectator）上给这个简报做小广告，随之有600多人开始订阅。这些订阅者的分布是很广泛的，包括很多百万富翁以及痴迷葡萄酒的人——这是一些可以接受计量方法的葡萄酒收集爱好者。与每年花30美元来订阅罗伯特·帕克的简报《葡萄酒爱好者》的30000人相比，《流动资产》的订阅人数确实少得可怜。
　　20世纪90年代初期，《纽约时报》在头版头条登出了奥利的最新预测数据，这使得更多人了解了他的思想。奥利公开批判了帕克对1986年波尔多葡萄酒的估价。帕克对1986年波尔多葡萄酒的评价是“品质一流，甚至非常出色”。但是奥利不这么认为，他认为由于生产期内过低的平均气温以及收获期过多的雨水，这一年葡萄酒的品质注定平平。
　　当然，奥利对1989年波尔多葡萄酒的预测才是这篇文章中真正让人吃惊的地方。尽管当时这些酒在木桶里仅仅放置了3个月，还从未被品酒师品尝过，奥利预测这些酒将成为“世纪佳酿”。他保证这些酒的品质将会“令人震惊地一流”。根据他自己的评级，如果1961年的波尔多葡萄酒评级为100的话，那么1989年的葡萄酒将会达到149。奥利甚至大胆地预测，这些酒“能够卖出过去35年中所生产的葡萄酒的最高价”。
　　看到这篇文章，评酒专家们非常生气。帕克把奥利的数量估计描述为“愚蠢可笑”。萨科林说当时的反应是，“既愤怒又恐惧。他确实让很多人感到恐慌。”在接下来的几年中，《葡萄酒观察家》拒绝为奥利（以及其他人）的简报做任何广告。
　　评酒专家们开始辩解，极力指责奥利本人以及他所提出的方法。他们说他的方法是错的，因为这一方法无法准确地预测未来的酒价。例如，《葡萄酒观察家》的品酒经理托马斯·马休斯（ThomasMatthews）抱怨说，奥利对价格的预测“在27种酒中只有三次完全准确”。即使奥利的公式“是为了与价格数据相符而特别设计的”，他所预测的价格却“要么高于、要么低于真实的价格”。然而，对于统计学家（以及对此稍加思考的人）来说，预测有时过高、有时过低是件好事，因为这恰好说明估计量是无偏的。事实上，奥利确实证明了帕克对葡萄酒的评级系统性地上偏。
　　因此，帕克不得不常常降低自己最初的评级。
　　1990年，奥利更加陷于孤立无援的境地。在宣称1989年的葡萄酒将成为“世纪佳酿”之后，数据告诉他1990年的葡萄酒将会更好，而且他也照实说了。现在回头再看，我们可以发现当时《流动资产》的预测惊人地准确。1989年的葡萄酒确实是难得的佳酿，而1990年的也确实更好。
　　怎么可能在连续两年中生产出两种“世纪佳酿”呢？事实上，自1986年以来，每年葡萄生长期的气温都高于平均水平。法国的天气连续20多年温暖和煦。
　　对于葡萄酒爱好者们而言，这显然是生产真正柔润的波尔多葡萄酒的最适宜的时期。
　　传统的评酒专家们现在才开始更多地关注天气因素。尽管他们当中很多人从未公开承认奥利的预测，但他们自己的预测也开始越来越密切地与奥利那个简单的方程式联系在一起。此时奥利依然在维护自己www.liquidasset.com的网站，但他不再制作简报。
　　他说：“和过去不同的是，品酒师们不再犯严重的错误了。坦率地说，我有点儿自绝前程。我不再有任何附加值了。”指责奥利的人仍然把他的思想看作是异端邪说，因为他试图把葡萄酒的世界看得更清楚。他从不使用华丽的辞藻和毫无意义的术语，而是直接说出预测的依据。
　　……

前言/序言

洞悉数字浪潮下的商业前沿 《数据驱动的商业洞察：从海量信息到精准战略》 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，它已然成为驱动商业决策、重塑行业格局的核心生产要素。本书旨在为寻求在数字经济中保持竞争优势的企业领导者、数据分析师以及战略规划师提供一套系统而实用的方法论，帮助他们驾驭海量数据，将其转化为可执行的商业智慧。 本书将视角聚焦于“数据如何影响决策过程的每一步”，而非仅仅停留在技术层面的介绍。我们深入探讨了在数据洪流中，如何提炼出真正有价值的信号，以及如何构建一套能够抵御直觉偏差、拥抱量化分析的决策框架。 第一部分：认清数据时代的战略语境 第一章：范式转移——从经验驱动到数据驱动的必然性 本章首先剖析了传统商业决策模式面临的挑战。在市场变化日益加速、消费者行为趋于碎片化的今天，仅凭资深人士的经验积累已难以准确预测未来。我们详细阐述了数据驱动决策（DDD）的本质，它并非否定经验，而是通过量化验证和迭代优化，为经验提供坚实的证据基础。探讨了数据驱动文化在组织内部的必要性，包括如何打破“数据孤岛”，并倡导一种持续学习和实验的思维模式。 第二章：数据资产的价值链重构 数据本身是原始材料，其价值的实现依赖于一个完整的价值链。本章将分析数据如何从采集、清洗、存储，逐步转化为洞察（Insights）和最终的行动（Action）。我们重点探讨了不同类型数据（结构化、半结构化、非结构化）在战略决策中的独特贡献。例如，社交媒体情绪分析如何提前预警品牌风险，物联网（IoT）数据如何优化供应链的实时响应能力。 第三章：决策的科学化基础：量化思维的基石 有效的决策需要建立在扎实的统计学和概率论基础上。本章不侧重复杂的数学推导，而是聚焦于管理者必须理解的核心概念：相关性与因果性的区别、置信区间的重要性、样本偏差的危害，以及如何正确解读A/B测试的结果。我们强调，理解这些基础概念，是避免“数据误读”的关键防线。 第二部分：构建高效的数据分析体系 第四章：指标体系的设计与“北极星”的确定 没有清晰的指标，再多的数据分析也可能沦为“数据噪音”的堆砌。本章深入讲解了如何设计一套与企业战略目标紧密挂钩的指标体系。我们将区分先行指标（Leading Indicators）和滞后指标（Lagging Indicators），并详细阐述构建“北极星指标”（North Star Metric）的方法论，确保所有分析活动都围绕核心业务价值展开。同时，探讨了如何避免“指标陷阱”，例如过度关注虚荣指标（Vanity Metrics）。 第五章：分析的深度：从描述到预测的跨越 本部分详细介绍了分析报告的层级结构。第一层是描述性分析（发生了什么），关注业务现状的可视化；第二层是诊断性分析（为什么发生），涉及根因分析（Root Cause Analysis）；第三层是预测性分析（将要发生什么），介绍了回归分析、时间序列预测等在销售预测、库存管理中的实际应用。我们强调，预测模型是工具，而非水晶球，其价值在于量化不确定性。 第六章：可视化：数据讲述的力量 再精妙的分析，如果不能被有效沟通，其价值便会大打折扣。本章专注于数据可视化的艺术与科学。它不仅仅是图表的堆砌，更是信息架构的重塑。我们将指导读者如何选择最恰当的图表类型来表达特定的数据关系（如对比、分布、构成、趋势），并教授如何设计出能引导受众快速抓住关键信息的叙事性仪表盘（Narrative Dashboards）。 第三部分：数据驱动的战略落地与组织变革 第七章：场景驱动的分析应用：以客户旅程为核心 本章将理论分析与实际业务场景紧密结合。我们以客户生命周期管理（CLM）为例，展示数据分析如何在客户获取、激活、留存和推荐等各个阶段发挥作用。例如，如何利用点击流数据优化网站转化路径；如何运用聚类分析（Clustering）为客户细分设计个性化的营销活动；以及如何通过流失预警模型，在客户流失前采取干预措施。 第八章：高效的实验设计与迭代决策 现代商业决策是持续迭代的过程。本章重点阐述了如何将实验思维融入日常运营。详细介绍了多臂老虎机问题（Multi-Armed Bandit）在资源分配优化中的应用，以及如何设计稳健的对照实验来验证新策略的有效性。强调快速失败、快速学习的原则，将每一次实验都视为对市场认知的增益。 第九章：伦理、隐私与负责任的数据使用 随着数据收集的深入，数据伦理和隐私保护成为企业必须面对的挑战。本章讨论了如何在合规的前提下，最大化数据价值。内容涵盖了数据脱敏技术的重要性、算法的公平性（Bias in Algorithm）及其对社会公平可能产生的影响，以及建立透明、可信赖的数据治理框架的必要性。 结语：驾驭未来，而非被其淹没 本书的终极目标是培养一种“数字敏感度”。它要求管理者不仅要会问“能做什么数据分析”，更要会问“我们应该分析哪些数据来解决核心问题”。数据是通往未来的罗盘，掌握驾驭它的能力，才能确保企业在不断变化的市场环境中，做出最精准、最具前瞻性的决策。这本书提供的是一套清晰的路线图，引导您从数据丛林中，提炼出通往成功的清晰路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有吸引力，大数据思维与决策，这似乎是一种全新的、更智能的思考方式。我一直对如何利用数据来指导我们做出更好的选择很感兴趣。现在社会信息爆炸，数据无处不在，如果能掌握一种有效的方法来解读和运用这些数据，那简直就像拥有了一把开启智慧大门的钥匙。我设想这本书会深入探讨，在海量数据面前，我们的大脑该如何运作，才能从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的洞察。它会不会教我们一些量化的分析工具，或者展示一些通过数据分析得出令人惊讶的结论的案例？我希望它能让我意识到，那些看似微不足道的数据点，在经过巧妙的组合和分析后，能爆发出多么强大的力量，甚至能颠覆我们固有的认知。我期待这本书能够帮助我培养一种“数据感”，让我不再被动地接受信息，而是主动地去挖掘、去分析、去决策。更重要的是，它应该能教会我，如何避免被数据误导，如何识别其中的陷阱，如何保持批判性思维，最终成为一个真正意义上的“大数据思维者”。这本书应该是一种思维方式的启蒙，让我看到用数字思考的无限可能，为我的学习和工作带来新的视角和动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的副标题“Super Crunchers:Why Thinking-By-Numbers Is the New Way to Be Smart”更是点燃了我对它的好奇心。这似乎是一种颠覆性的理念，将“聪明”与“用数字思考”紧密联系起来。我一直认为聪明是一种与生俱来的天赋，但这本书让我开始思考，也许聪明也可以通过一种学习和实践来获得，而这种方式就是拥抱数字，用量化的思维去解决问题。我非常期待它能揭示“Super Crunchers”究竟是怎样一群人，他们拥有怎样的特质，又通过怎样的训练才能在数据分析领域如此得心应手。书中会不会介绍一些叱咤风云的“Super Crunchers”的真实故事，分享他们如何运用数据分析解决复杂的商业挑战、科学难题，甚至改变我们生活的方方面面？我希望它能让我明白，那些看似高深的数学模型和统计方法，并非遥不可及，而是可以通过学习和理解来掌握的。更重要的是，它应该能激发我内心的探索欲，让我愿意去尝试用数字来审视我所面对的各种情况，从中发现规律，预测趋势，做出更明智的选择。这种“用数字思考”的全新方式，听起来就像是为这个信息时代量身打造的超能力，我渴望拥有它。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，更多的是被它所传达的一种“新常态”的信号所吸引。在当前这个瞬息万变的时代，传统的经验和直觉似乎越来越难以应对复杂的局面，而大数据和量化分析则提供了一种更可靠、更系统化的解决方案。我迫切希望这本书能够帮助我建立起一种全新的认知框架，让我理解为什么“用数字思考”会成为未来智慧的关键。它会不会深入剖析，在我们做出决策时，哪些因素最容易受到主观偏见的影响，而量化分析又能如何帮助我们规避这些误区？我期待书中能够提供一些切实可行的方法论，教会我如何将模糊的、定性的问题转化为清晰的、量化的指标，然后通过严谨的数据分析得出结论。同时，我也希望这本书能够拓展我的视野，让我看到大数据和量化思维在各个领域的应用潜力，从商业运营到科学研究，再到社会治理，它都能发挥至关重要的作用。这本书应该不仅仅是理论的堆砌，更应该是实践的指南，让我能够将所学知识转化为实际行动，在未来的挑战中游刃有余，成为那个能够引领变革的“Smart”之人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《大数据思维与决策》就像一张邀请函，邀请我进入一个用数据驱动未来的奇妙世界。我一直对人类认识世界、解决问题的方式充满好奇，而当“大数据”这个词汇与“思维”和“决策”结合在一起时，我嗅到了一种革命性的气息。我期待这本书能够为我揭示，如何从海量的数据洪流中捕捉到那些隐藏的模式和联系，如何将看似无关紧 K 的数据点编织成一张富有洞察力的网。它会不会提供一些具体的案例，展示那些伟大的“Super Crunchers”是如何利用数据分析的力量，在看似不可能的情况下创造出非凡的成就？我希望通过阅读这本书，我能够培养出一种敏锐的“数据嗅觉”，能够识别出哪些数据是有价值的，哪些分析是可靠的，从而做出更具前瞻性和决定性的决策。我渴望这本书能让我明白，在这个日益被数据淹没的时代，拥抱量化思维并非是冰冷和机械的，而是通往更深刻理解和更明智选择的必经之路，它能让我以一种全新的视角去审视周遭的一切，并赋予我解决复杂问题的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《大数据思维与决策》这本书产生浓厚的兴趣，是因为它触及了我一直以来对“智慧”这一概念的思考。过往，我们或许更倾向于将智慧与经验、直觉、甚至是某些抽象的灵感联系在一起，但这本书似乎在为“智慧”赋予一种全新的、更具操作性的定义——“用数字思考”。我非常好奇，这种“用数字思考”的方式究竟是如何运作的，它是否能够帮助我们更清晰地洞察事物的本质，克服人类固有的认知偏差？我希望书中能够描绘出“Super Crunchers”群体的画像，了解他们是如何炼就一身“以数驭人”的本领，又是如何将这种能力应用到各个领域，从而做出突破性的决策。我期待这本书能够打破我对于数据分析的刻板印象，让我看到它并非仅仅是统计学家的专利，而是每个人都可以学习和掌握的一种强大的思维工具。它应该能够启发我，如何将日常生活中遇到的问题，用一种量化的、逻辑化的方式去拆解和分析，最终找到最优的解决方案，成为一个真正意义上的、能够在这个时代乘风破浪的“Smart”个体。

评分☆☆☆☆☆

在过去，直觉和经验主导着我们的生活。如今，时代变迁，游戏的名字已改为大数据分析。认同并推荐!

评分☆☆☆☆☆

物美价廉，性价比高。

评分☆☆☆☆☆

完全不值得一看

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

家人写论文用的，应该还不错吧

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，很满意，推荐。

评分☆☆☆☆☆

精选好书～屯起来慢慢看～

评分☆☆☆☆☆

大数据思维，通过大数据来提升自己的思维能力，分辨了学习能力。

评分☆☆☆☆☆

一次性买了好多书，慢慢看，涨涨知识