来源：数据猿 作者：jean

小编寄语：“你看到的，只是我想让你看到的”，让数据说话，说客观其实也不客观，所以别太迷信数据啦~

统计数据之所以强大有力，是因为它一点都不care我们的情怀、梦想和信仰——数据让我们客观地看待事物。但是，当数据耿直的显示了人们讨厌的结果时，命运只能被操纵，最终变成“漂亮”的数据（企业财报、销售额、阅读量等等）……因此懂得解释统计数据，了解各种歪曲、滥用数据的技术对于理解数据真相是非常必要的。

本周给大家推荐的书是《揭开数据真相：从小白到数据分析达人》，这本书的技术门槛不高，主要目的是让读者学会如何质疑“看得见”的数据，并挖出“看不见”的数据真相，还原基本的事实。

有人会担心，我没有经过系统科学训练，是不是要再去读一个数学课程呢？其实完全没必要，那些复杂的数学公式主要用来让你崩溃的（回想自己的高数课程），最重要的还是见识一些常见套路，遇到类似的能举一反三，升华出来一些方法论就更棒了。

这本书就从很多实例中总结了数据分析的技巧和“骗人”招数。比如通过内在不完备的样本，精心挑选的平均数，统计图表范围的切割，相关系数因果关系的误解，混淆逻辑，操控是非，达到一些不可告人的目的。这并不是一本教科书，让你去学习深奥枯燥的统计数学，而是用风趣幽默的例子从别的视角来观察世界，启迪智慧。

比如本书的第十章在讲确认性偏差时，作者就“分母”的重要性举了一个很有趣的例子：

假设有一群人看见你盯着一根树枝就把树枝折断了

只要你不告诉这些人一个事实——你盯着这些树枝看了很久而树枝迟迟不断，那么，这些人肯定会对你表面上的断树功力大感敬畏。

在奇妙的统计学讨论中，只提分子、不提分母可以让不真实的事情看上去很真实。这让我们明白了一点：如果只提罕见的结果，不提得出这个结果的时间和尝试次数，是不可能做出判断的。

再比如：

要是我扔出7个骰子，每个都是6点，你会惊讶吗?

要是我告诉你，我扔了36782次，你还会惊讶吗?

人们常常进行预测，错了就不予理睬，碰巧对了就大加赞赏。这种贬低错误预测、偏重正确预测的倾向是一种非常重要的生存能力。大数据时代，企业在利用数据进行各种所谓的预测时，要提防这种确认性偏差心理！

类似上面有趣的例子在本书随处可见，不信你先看目录过把瘾~

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