暢銷書《數據統治世界》作者、美國紐約大學統計學教授、超高人氣的博客“垃圾圖表”博主新力作！
引領你撥開大數據分析的層層迷霧，幫你認清大數據分析與解讀背後的真相。
在這個充滿數據的世界裡，我們不僅要讓數據為我們所用，更要擦亮雙眼，培養敏銳的“數字直覺”，在別人為大數據大唱贊歌的時候，保持清醒，甄別其中的真偽。


海報：

從另一個角度認識大數據的力量，帶我們走出大數據分析與解讀的誤區，幫助我們培養出數字直覺。
我們生活在大數據的時代，在《對“偽大數據”說不：走出大數據分析與解讀的誤區》中，統計學專家馮啟思將告訴你在什麼時候可以接受大數據“專家”的結論，什麼時候要對這些統計數字提出質疑。他深入人們日常生活和工作中廣泛關注的話題，如學校排名、健康指數、就業統計、團購網站等，通過對這些數據的分析與解讀來告訴人們什麼纔是正確的答案，如何纔能培養出數字直覺。作者還在書中告誡人們在當今這個信息超載的時代，媒體充斥著各種不良信息，千萬不要輕易地信以為真，要學會對“偽大數據”說不！

馮啟思（Kaiser Fung），是一位專業的統計學家，在市場營銷和廣告領域中，擁有超過15年的應用統計學方面的經驗，曾任職於美國天狼星衛星廣播公司、美國運通公司、[x+1]公司、Exodus通信公司、美國聖思網絡公司等知名企業。他也是紐約大學的兼職教授，教授實用統計學，還是人氣博客“垃圾圖表”（Junk Charts Blog）的博主，率先對大眾傳媒領域的數據和圖表進行了重要研究，並出版了一本廣受贊譽的圖書——《數據統治世界》。

★《對“偽大數據”說不》這本書並未將強調的重點放在大數據的規模上，而是很恰當地放在對大數據的分析與解讀上。書裡講了許多有趣的故事，有許多可以借鋻的經驗，總之，閱讀此書不失為一種培養數字直覺的好方法！
——托馬斯·H·達文波特（Thomas H.Davenport），《競爭分析能力》（Competing on Analytics）一書的聯合著者，巴布森學院信息技術與管理總統特聘教授

★沒有一本書能像《對“偽大數據”說不》這本書一樣，以一種通俗易懂的方式將大數據分析詮釋得如此透徹！讓人耳目一新！使你在閱讀中也會不知不覺地變得聰明起來。值得推薦！
——阿維納什·卡希克（Avinash Kaushik），谷歌數字營銷專家、《精通Web Analytics 2.0》作者

★馮啟思先是說出了壞消息：更多的數據並非靈丹妙藥。然後又回過頭來，用來自商業、政治、健康保健、政府以及教育前線的富有刺激性的故事，為我們揭示出數據分析與解讀的陷阱。面對陷阱，我們的補救方法不是高學歷，也不是常識，而是讀讀這本《對“偽大數據”說不》的書吧。
——埃裡克·西格爾（Eric Siegel），預測分析世界大會（Predictive Analytics World)的創辦人，《大數據預測》(Predictive Analytics）的作者

我們生活在一個任何人都法擺脫數據的大數據時代。數據越多，人們做出的分析就越多——呈現指數增長；人們分析得越多，制造出的煙幕彈也就越多。因此，保持清醒的頭腦就變得非常重要。
大數據是高科技時代的流行語，它大約出現在2010 年。這個行業喜歡將兩個詞組織起來表達一個概念，就跟史蒂文· 西格爾（Steven Seagal）喜歡用兩個詞為他的電影命名一樣。大數據是“寬
帶”、“線”、“社交媒體”或“網站”這類新概念的後裔。它表示海量的數據，僅此而已。
隸屬於被譽為“傳奇”的麥肯錫管理咨詢公司的麥肯錫全球研究院談起“大數據”時說道：“這個概念指的是那些規模巨大到通常的數據處理軟件都法捕捉、存儲、管理和分析的數據集。”根據2011 年其發表的第一份“大數據”報告，這些研究者所認為的“大”是指每家企業所擁有的數據達到幾十個乃至上千太字節（Terabyte）。
我們對“大數據”的理解要比工業標準更全面。我們之所以關心這個問題，不是因為數據越來越多，而是因為對數據的分析越來越多了。我們不得不投入更多的人手以便能更多、更快地分析數據。真正驅動我們這樣做的不是數據的數量而是數據的價值。如果我們想深入研究失業、通貨膨脹或者其他經濟指標，我們可以從美國勞工統計局（the Bureau of Labor Statistics）的網站上下載大量的數據集。如果某位紐約居民對某飯店的“B”健康等級感興趣，他就可以在紐約市的健康與心理衛生部（Department of Health and Mental Hygiene）的在線數據庫中，查閱違規飯店名單。幾年前，當豐田汽車被接連曝出存在突然加速的隱患時，我們了解到美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）設立了一個開放資源中心，用來存儲關於駕駛員安全方面的投訴。自1990 年代初，任何人都可以從雅虎財經、億創理財（E*Trade）等網站上，下載到股票、共同基金以及其他金融產品的運作情況。有時，甚至連公司也會參與其中，使得一些專有的數據公開化。2006 年，美國最大的在線DVD 租賃商奈飛公司（Netflix）統計並發布了1 億部電影的分類等級，並征募科學家來改進預測算法。玩家們通過研究統計數字來獲得競爭優勢，從而將“夢幻體育”（Fantasy Sports）這個遊戲推到了一個新的高度。那些過去印刷在紙版書的數據，如今以電子表格的形式在互聯網上迅速傳播。數據是免費的，又很容易獲得，這必然會產生更多的數據分析。
比爾· 蓋茨是美國企業成功故事的典型代表。這個絕頂聰明的孩子，大學中途退學，創辦自己的軟件公司。而且他們公司開發的軟件，最終用在了世界90% 的電腦上，比爾也因此賺到了數的財富。後來，他退出江湖，將大部分財富捐獻給慈善事業。比爾以自己和妻子的名義成立了“比爾& 梅琳達· 蓋茨基金會”（Bill & Melinda Gates Foundation）。而且我們很高興地看到該基金會在許多領域進行了大膽投資。它涉足的領域包括在發展中國家進行瘧疾預防，在美國進行中學改革，以及對艾滋病（HIV/AIDS）的研究。蓋茨基金會因依靠數據來做出明智的決定，從而贏得了良好的聲譽。
但這並不意味著他們不會犯錯。蓋茨在千禧年開始之際，大力支持小型學校運動，他在全美範圍內選出了一些學校，並往這些學校投入了。證據A 是當時的一項統計發現：在全美表現最好的學校中，小型學校所占的比例不均衡。例如，在賓夕法尼亞州，按照五年級的閱讀成績評出的前50 所學校中，12% 是小型學校。要是學生的成績跟學校的規模關，那麼規模大的學校在這50 所名校中所占的比例應該是小型學校的四倍。因此，學校規模被認為是影響教學質量的重要因素——每個年級最多不能超過100 名學生。而蓋茨基金會設計的一套改造方案，就是將大型學校拆分成更小、更高效的小型學校。
舉例來說，2003 年新學年伊始，在華盛頓的芒特萊克泰勒斯高中（Mountlake Terrace High School）讀書的1 800 名學生發現，自己的學校被分成了五所小型學校，學校的名字分別叫做“發現學校”、“改革學校”、“復興學校”等。不過，校址沒有改變，還是在以前的大樓裡。蓋茨基金會教育處執行主任湯姆· 範德· 阿爾克（Tom Vander Ark）解釋說：“大多數窮人家的孩子，不得不進規模大的學校念書，在那裡沒人認識他們，他們被甩進了一條難以出頭的死路……小型學校隻不過營造了一個（比大型學校）更好的成長環境。在那裡，比較容易形成積極的氛圍，產生較高的期望值，也更容易優化課程設置，改進教學質量。”
十年以後，蓋茨基金會卻發生了徹底的轉變，它不再將學校的規模視為解決學生成績問題的唯一方法，而開始致力於設計富有新意的課程以及提升教學質量。蓋茨基金會對學校重組前後的效果進行了細致的調查研究，結果發現，重組後的學校平均成績沒有變得更好，相反，在某些個例中變得更差了。
統計學家霍華德· 魏訥（Howard Wainer）在美國教育考試服務中心（Educational Testing Services）度過了最好的職業生涯。魏訥曾抱怨道：“這數的錯誤，本來是可以避免的。”在上面提到的對賓夕法尼亞州的學校進行的同一分析中，魏訥指出，雖然小型學校在前50 所學校中占了12% 的份額，但同時要看到，在後50 所學校中，有18% 是小型學校。簡單來說，小型學校在這個分布的兩端所占的比例都偏高。不管強調哪一部分數據，分析師們都會得出完全相反的結論。在對飛機晚點的研究中，我們見過類似的情況。問題的關鍵不在於多少數據被分析，而是被如何分析。
蓋茨基金會的故事證明了另外一點：數據分析是一件棘手的事，論是權威專家還是經驗豐富的行家，都不能擔保不出錯。不管一個人的腦袋瓜多麼靈光，總會有一定的犯錯範圍。這是因為，沒有人能夠掌握所有信息。“那是在頂尖期刊上發表的”、“別瞎懷疑了，登在這本期刊上的文章難道會有錯？！”這樣的話經常拿來當做堵住別人嘴巴的借口。生活在大數據時代，隻有傻瓜纔會采取這種態度。你聽說過很多研究，試圖在某種疾病與某種基因之間建立聯繫，比如，帕金森癥和高血壓。可是，你知道嗎？經過同行評審、並得到同行認可的遺傳學關聯性研究成果，隻有30% 能被後續的研究證實，其餘的都是假陽性結果（false-positive result）。那些聲稱是原創性的研究成果，還沒來得及出版勘誤表，就已經被推翻了。不過，話又說回來，我還是希望專家能發表一些質量稍高的分析報告。
大數據在因果關繫這個問題上，實際上沒什麼好講的。不過，存在一種普遍的誤解，以為海量的數據流能夠將隱藏著的“因果關繫”衝出地面。請想一下點擊流吧，網絡營銷人員借助點擊追蹤網絡用戶，來以此證明網絡營銷是成功的。顧客點擊了一個網頁橫幅廣告或者搜索廣告，然後下了訂單，這不就足以證明網絡營銷成功了嗎？還需要什麼更有力的證據嗎？現實情況遠非如此簡單明了。比方說，我在網上點了一個三星蓋世（Galaxy）的橫幅廣告，隨後將這款手機放進了購物車。一個星期後，我觀看了他們抨擊蘋果的廣告，覺得很過癮，於是，我回到三星的網店完成了這筆交易。分析人員在仔細分析網絡日志時，不但會漏掉促使我行動的真實原因，而且會犯假陽性錯誤，將橫幅廣告跟此次購買行為捆綁在了一起。因為網絡營銷人員能看到的隻有這些。這些小問題在網絡分析員的生活中稀松
平常。
大數據不僅意味著有更多好的分析，也意味著會有更多壞的分析。要知道，即便是專家和技術大牛也有掉鏈子的時候。如果一些不好的數據被心懷叵測的可疑人員添油加醋地利用，事情會變得更糟糕；不過，即便是動機純潔的分析人員稍有不慎也會上當受騙。在這個充滿數據的世界中，消費者得有一副火眼金睛纔行啊！
大數據是真實的，而其影響更是廣泛的。至少，我們每個人都是數據分析的消費者。因此，我們必須學會成為一個聰明的消費者。我們需要具備的是一種數字直覺。
數字直覺是我在招聘數據分析員時最為看重的一種品質。它能將真正的天纔從“還不錯”中區別開來。我希望在應聘者身上發現三樣東西：一個是數字直覺，其他兩樣分別是技術能力跟商業思維。有些人可能在編程方面人能敵，但卻沒有一點數字直覺；有些人可能是個講故事的高手，能將一個個的情節串聯起來，但是卻沒有任何數字直覺。數字直覺是第三維度。
我寫作這本書的目的是引你上路。本書的每一章都是由近期讀到的一則新聞觸發靈感而寫成的。在這些新聞故事中，有人提出了一些觀點，並且援引數據來證明自己的觀點。我通過提一些尖銳的問題，檢查一致性，數理論證，有時候，也會通過獲取並分析相關數據，來展示我是如何驗證這些觀點的。比如，我會質疑高朋（Groupon）的商業模型有意義嗎？一種檢測肥胖的新方法能解決我們最大的健康危機嗎？克萊蒙德麥肯那學院（Claremont McKenna College）在學院排名遊戲中小規模作弊了嗎？政府公布的通脹跟失業數據值得信任嗎？我們如何評價夢幻體育聯盟的表現？當商家通過追蹤我們的活動來實現個性化營銷時，我們會從中受益嗎？
即使是專家有時候也會掉進數據的陷阱中。如果我在這本書裡面也犯了此類的錯誤，那麼責任完全在我。要是我沒有把觀點講得足夠清楚，那就意味著這些數據的分析方法不止一種。我鼓勵你們形成自己的觀點。隻有通過這樣的練習實踐，纔能培養出你自己的數字直覺。
歡迎來到大數據時代，不過，要處處留神纔是！
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