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在大数据时代，数字被看作是巨大的金矿，变得前所未有地重要。人们可以通过一串串数字刻画整个世界，甚至预测未来。但是数字却永远无法代替真实，现在数字和数据被滥用的现象越来越常见，特别是新技术的运用更是使数据从收集到处理，从可视化到信息表达，每个环节都存在用数字做手脚的机会，让人防不胜防。不过数字永远都是那些数字，说谎的并不是数字本身，而是使用数字的人，是数字使用者把数字变成了“任人打扮的小姑娘”。
本书将用简单易懂的语言分析常见的利用数字说谎的情况，并结合一些常见的例子，对现有的一些“数字陷阱”现象进行解析。
编辑推荐
谎言有三种：谎言、该死的谎言、统计数学。
——马克·吐温
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作者简介
寇蔻（扣小米），德国哈勒-维滕贝格大学，博士在读，
2007年9月-2011年7月：郑州大学，文学、金融专业本科
2011年9月-2013年7月：对外经贸大学，文学硕士
2013年10月-今：德国哈勒大学，经济学博士
2016年6月：德国弗劳恩霍夫研究院访问学者
研究领域：创新、专利、应用计量经济学
目录
第1章 数字、数据与统计 ／1
1.1 数字与统计学 ／2
1.1.1 数字不仅仅是算算术 ／2
1.1.2 我们为什么需要统计学？ ／4
1.1.3 生活中统计学无处不在 ／8
1.2 大数据时代 ／11
1.2.1 大数据对生活的影响 ／11
1.2.2 数据过多既是负担，也是隐患 ／13
第2章 数字的意义 ／17
2.1 预测比赛结果／冠军归属 ／18
2.1.1 足球博彩与夺冠赔率 ／18
2.1.2 高盛预测2014年世界杯走势 ／21
2.1.3 人工智能预测《我是歌手》冠军归属 ／24
2.2 数字预测美国大选 ／26
2.2.1 美国大选的计票方式 ／26
2.2.2 538网站成功预测奥巴马当选 ／28
2.2.3 统计数字比政治学家更可靠？ ／31
2.3 用网络数据帮你赚钱 ／34
2.3.1 语意分析——你在网上说过的话都蕴藏商机 ／34
2.3.2 Twitter和Google中隐藏的赚钱秘密 ／36
2.3.3 利用社交网络数据看股市走势 ／40
2.4 数字与量化对学科研究的影响 ／45
2.4.1 定性分析与定量分析 ／45
2.4.2 社会科学中的量化研究 ／46
2.5 媒体也在到处找数据 ／50
2.5.1 数字对媒体传播的重要性 ／50
2.5.2 数据新闻和数据可视化的崛起 ／52
第3章 数据收集既有技巧又有隐患 ／57
3.1 从哪里能够获得数据？ ／58
3.1.1 二手数据 ／58
3.1.2 一手数据 ／59
3.2 什么样的数据是好数据？ ／61
3.2.1 好数据的标准 ／61
3.2.2 清洗数据也是技术活儿 ／62
3.3 你的数据可靠吗 ／64
3.3.1 数据来源不可靠 ／64
3.3.2 对数字本身做手脚 ／65
3.3.3 对数据后期处理过度 ／66
3.4 样本选择不完善 ／68
3.4.1 样本选择与整体数据 ／68
3.4.2 样本选择偏差：失之毫厘，差之千里 ／69
3.4.3 幸存者偏差：你经历的不一定就是真的 ／72
第4章 相关性与因果性 ／79
4.1 相关性与因果性的混淆 ／80
4.1.1 相关关系不一定意味着因果关系 ／80
4.1.2 购物网站怎么会知道我想读什么书 ／81
4.1.3 “神奇的”相关性 ／82
4.2 慎用“因为……所以……”造句：因果关系不可乱用 ／85
4.2.1 因果关系需要严密论证 ／85
4.2.2 “倒因为果”也是一个严重的问题 ／87
第5章 平均数的“挑选技巧” ／89
5.1 平均数、中位数与众数的差别 ／90
5.2 平均数并不“平均” ／92
5.2.1 当地平均工资水平×万元，你被平均了吗？ ／92
5.2.2 占领华尔街——社会上1%的人掌握了99%的财富 ／95
5.3 缺少平均数的误导性 ／98
5.3.1 GDP全球第二，我国是否已经是经济强国？ ／98
5.3.2 我国是地大物博、资源丰富吗？ ／100
5.4 辛普森悖论：分类的重要性 ／102
5.4.1 到底哪个班的平均分高？ ／102
5.4.2 辛普森悖论 ／104
5.5 补救平均数 ／105
5.5.1 全国收入水平分布情况——你处在哪个位置？ ／105
5.5.2 房价的中位数乘数 ／107
第6章 数字图表——有图也不一定有真相 ／111
6.1 数字与数据可视化：一图胜千言 ／112
6.1.1 数字越详细，人们反而越不愿意看 ／112
6.1.2 人类对图形更加敏感 ／113
6.1.3 数据可视化的趋势与优势 ／115
6.2 可视化的数字也是数据陷阱的重灾区 ／117
6.2.1 图形数据更加直观，但可能会遗漏一些数据信息 ／117
6.2.2 图像更易操纵 ／120
6.3 改变坐标轴：数字变得不认识了 ／121
6.3.1 截取纵坐标某一段，故意夸大差距 ／121
6.3.2 图像的拉长与伸缩 ／124
6.3.3 改变时间轴的范围：视角不同，“结果”就不同 ／125
6.3.4 百分号和千分号：单位到底是什么？ ／129
6.4 魔鬼都藏在细节中 ／131
6.4.1 查看数据备注说明信息 ／131
6.4.2 注意数据图表的细节 ／132
第7章 广告中的数字陷阱 ／137
7.1 “降价50%销售”：真的是降价促销吗？ ／138
7.1.1 先涨价后降价 ／138
7.1.2 先降价后涨价 ／139
7.2 买家好评：口碑就是金钱 ／141
7.2.1 信息不对称——卖家怎么说都有理？ ／141
7.2.2 刷单导致偏差 ／142
7.2.3 “给好评送礼物” ／143
7.3 夸张宣传误导消费者 ／145
7.3.1 一周美白：公开的数字与背后的信息 ／145
7.3.2 前提条件不明——隐藏的技巧 ／146
7.4 流量为王的时代 ／149
7.4.1 能到“10万+”才算火爆 ／149
7.4.2 赚流量也要守规矩 ／150
第8章 公司运营中的数字陷阱 ／153
8.1 营业收入与利润 ／154
8.1.1 卖得越多，赚得越多？ ／154
8.1.2 所谓“互联网思维”——先烧钱圈地，再考虑盈利？ ／156
8.2 增长：环比增长还是同比增长？ ／161
8.3 企业带动纳税5000亿元 ／163
8.4 注水的KPI ／164
8.4.1 KPI是用数字量化来考核的方式 ／164
8.4.2 只要有数字就可能被操控——虚假业绩的例子 ／165
第9章 网络谣言中的数字陷阱 ／167
9.1 为什么谣言比辟谣更受欢迎？ ／168
9.1.1 人类偏好耸人听闻的故事 ／168
9.1.2 带有数字的谣言更可怕 ／169
9.1.3 谣言通常比充满科学味的枯燥辟谣文章更具有可读性 ／171
9.2 食物相克的谣言：离开剂量谈毒性都是耍流氓 ／173
9.3 生男孩还是生女孩——酸儿辣女？ ／174
第10章 美国大选预测遭遇滑铁卢：特朗普来了 ／175
10.1 总统大选，谁家预测得准 ／176
10.2 尴尬的媒体和民调预测 ／179
10.3 预测正确的媒体 ／182
第11章 数字与新技术时代 ／185
11.1 人工智能、机器学习、大数据：数字新时代 ／186
11.2 新技术前景 ／189
11.3 人类必须要面对的现实：被机器取代 ／191
11.4 安全隐患 ／194
第12章 总结 ／197
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