正版新書--數字原來會說謊 扣小米 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

扣小米 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• 數字陷阱
• 批判性思維
• 信息解讀
• 科普
• 社會科學
• 決策分析
• 媒體素養
• 真相

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122307224

商品編碼：29200072348

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-02-01

基本信息

書名：數字原來會說謊

定價：39.80元

作者：扣小米

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2018-02-01

ISBN：9787122307224

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

後真相時代與謊言媒體是謊言媒體導緻我們進入瞭後真相時代？還是後真相時育齣瞭媒體謊言？對很多平颱來說，或許這是一個流量比事實更重要的時代數字圖錶？有圖不代錶有真相！

內容提要

---

在大數據時代，數字被看作是巨大的金礦，變得地重要。人們可以通過一串串數字刻畫整個世界，甚至預測未來。但是數字卻永遠無法代替真實，現在數字和數據被濫用的現象越來越常見，特彆是新技術的運用更是使數據從收集到處理，從可視化到信息錶達，每個環節都存在用數字做手腳的機會，讓人防不勝防。不過數字永遠都是那些數字，說謊的並不是數字本身，而是使用數字的人，是數字使用者把數字變成瞭“任人打扮的小姑娘”。
本書將用簡單易懂的語言分析常見的利用數字說謊的情況，並結閤一些常見的例子，對現有的一些“數字陷阱”現象進行解析。

目錄

---

目 錄

章　數字、數據與統計　/1
1.1　數字與統計學　/2
1.1.1　數字不僅僅是算算術　/2
1.1.2　我們為什麼需要統計學？　/4
1.1.3　生活中統計學無處不在　/8
1.2　大數據時代　/11
1.2.1　大數據對生活的影響　/11
1.2.2　數據過多既是負擔，也是隱患　/13
第2章　數字的意義　/17
2.1　預測比賽結果/冠軍歸屬　/18
2.1.1　足球與奪冠賠率　/18
2.1.2　高盛預測2014年世界杯走勢　/21
2.1.3　人工智能預測《我是歌手》冠軍歸屬　/24
2.2　數字預測美國大選　/26
2.2.1　美國大選的計票方式　/26
2.2.2　538網站成功預測奧巴馬當選　/28
2.2.3　統計數字比政治學傢更可靠？　/31
2.3　用網絡數據幫你賺錢　/34
2.3.1　語意分析——你在網上說過的話都蘊藏商機　/34
2.3.2　Twitter和Google中隱藏的賺錢秘密　/36
2.3.3　利用社交網絡數據看股市走勢　/40
2.4　數字與量化對學科研究的影響　/45
2.4.1　定性分析與定量分析　/45
2.4.2　社會科學中的量化研究　/46
2.5　媒體也在到處找數據　/50
2.5.1　數字對媒體傳播的重要性　/50
2.5.2　數據新聞和數據可視化的崛起　/52
第3章　數據收集既有技巧又有隱患　/57
3.1　從哪裏能夠獲得數據？　/58
3.1.1　二手數據　/58
3.1.2　一手數據　/59
3.2　什麼樣的數據是好數據？　/61
3.2.1　好數據的標準　/61
3.2.2　清洗數據也是技術活兒　/62
3.3　你的數據可靠嗎　/64
3.3.1　數據來源不可靠　/64
3.3.2　對數字本身做手腳　/65
3.3.3　對數據後期處理過度　/66
3.4　樣本選擇不完善　/68
3.4.1　樣本選擇與整體數據　/68
3.4.2　樣本選擇偏差：失之毫厘，差之韆裏　/69
3.4.3　幸存者偏差：你經曆的不就是真的　/72
第4章　相關性與因果性　/79
4.1　相關性與因果性的混淆　/80
4.1.1　相關關係不意味著因果關係　/80
4.1.2　購物網站怎麼會知道我想讀什麼書　/81
4.1.3　“神奇的”相關性　/82
4.2　慎用“因為……所以……”造句：因果
關係不可亂用　/85
4.2.1　因果關係需要嚴密論證　/85
4.2.2　“倒因為果”也是一個嚴重的問題　/87
第5章　平均數的“挑選技巧”　/89
5.1　平均數、中位數與眾數的差彆　/90
5.2　平均數並不“平均”　/92
5.2.1　當地平均工資水平×萬元，你被平均瞭嗎？　/92
5.2.2　占領華爾街——社會上1%的人掌握瞭99%的
財富　/95
5.3　缺少平均數的誤導性　/98
5.3.1　GDP全球第二，我國是否已經是經濟強國？　/98
5.3.2　我國是地大物博、資源豐富嗎？　/100
5.4　辛普森悖論：分類的重要性　/102
5.4.1　到底哪個班的平均分高？　/102
5.4.2　辛普森悖論　/104
5.5　補救平均數　/105
5.5.1　全國收入水平分布情況——你處在哪個位置？　/105
5.5.2　房價的中位數乘數　/107
第6章　數字圖錶——有圖也不有真相　/111
6.1　數字與數據可視化：一圖勝韆言　/112
6.1.1　數字越詳細，人們反而越不願意看　/112
6.1.2　人類對圖形更加敏感　/113
6.1.3　數據可視化的趨勢與優勢　/115
6.2　可視化的數字也是數據陷阱的
重災區　/117
6.2.1　圖形數據更加直觀，但可能會遺漏一些數據
信息　/117
6.2.2　圖像更易操縱　/120
6.3　改變坐標軸：數字變得不認識瞭　/121
6.3.1　截取縱坐標某一段，故意誇大差距　/121
6.3.2　圖像的拉長與伸縮　/124
6.3.3　改變時間軸的範圍：視角不同，“結果”
就不同　/125
6.3.4　百分號和韆分號：單位到底是什麼？　/129
6.4　魔鬼都藏在細節中　/131
6.4.1　查看數據備注說明信息　/131
6.4.2　注意數據圖錶的細節　/132
第7章　廣告中的數字陷阱　/137
7.1　“降價50%銷售”：
真的是降價促銷嗎？　/138
7.1.1　先漲價後降價　/138
7.1.2　先降價後漲價　/139
7.2　買傢好評：口碑就是金錢　/141
7.2.1　信息不對稱——賣傢怎麼說都有理？　/141
7.2.2　刷單導緻偏差　/142
7.2.3　“給好評送禮物”　/143
7.3　誇張宣傳誤導消費者　/145
7.3.1　一周美白：公開的數字與背後的信息　/145
7.3.2　前提條件不明——隱藏的技巧　/146
7.4　流量為王的時代　/149
7.4.1　能到“10萬 ”纔算火爆　/149
7.4.2　賺流量也要守規矩　/150
第8章　公司運營中的數字陷阱　/153
8.1　營業收入與利潤　/154
8.1.1　賣得越多，賺得越多？　/154
8.1.2　所謂“互聯網思維”——先燒錢圈地，
再考慮盈利？　/156
8.2　增長：環比增長還是同比增長？　/161
8.3　企業帶動納稅5000億元　/163
8.4　注水的KPI　/164
8.4.1　KPI是用數字量化來考核的方式　/164
8.4.2　隻要有數字就可能控——虛假業績的
例子　/165
第9章　網絡謠言中的數字陷阱　/167
9.1　為什麼謠言比闢謠更受歡迎？　/168
9.1.1　人類偏好聳人聽聞的故事　/168
9.1.2　帶有數字的謠言更可怕　/169
9.1.3　謠言通常比充滿科學味的枯燥闢謠文章更具有
可讀性　/171
9.2　的謠言：離開劑量談毒性都是
耍流氓　/173
9.3　生男孩還是生女孩——酸兒辣女？　/174
0章　美國大選預測遭遇滑鐵盧：
特朗普來瞭　/175
10.1　總統大選，誰傢預測得準　/176
10.2　尷尬的媒體和民調預測　/179
10.3　預測正確的媒體　/182
1章　數字與新技術時代　/185
11.1　人工智能、機器學習、大數據：
數字新時代　/186
11.2　新技術前景　/189
11.3　人類必須要麵對的現實：
被機器取代　/191
11.4　安全隱患　/194
2章　總結　/197

作者介紹

---

扣小米，經濟學博士，德國弗勞恩霍夫研究院訪問學者。

文摘

---

序言

---

《數據不撒謊：洞悉數字背後的真相》 在這信息爆炸的時代，我們被海量的數據所包圍。無論是經濟報告、社會調查，還是科學研究、個人健康監測，數字幾乎滲透到我們生活的每一個角落。它們似乎以一種不容置疑的客觀性，呈現著世界的真實麵貌。然而，事實真的是這樣嗎？數字真的永遠不會撒謊嗎？ 《數據不撒謊：洞悉數字背後的真相》並非一本告訴你“數字會說謊”的警示錄，而是一本引導讀者掌握“理解數據、辨彆真相”能力的指南。本書深入淺齣地剖析瞭數據産生的過程、分析的方法以及可能存在的誤導之處，旨在幫助你從紛繁復雜的數字海洋中，提煉齣真正有價值的信息，做齣更明智的決策。 第一部分：數字的誕生——數據從何而來？ 在探討數字的可靠性之前，我們首先需要理解數據的來源。本書的第一部分將帶你走進數據的“生産綫”，揭示每一個數字背後所承載的意義和局限。 數據采集的維度與陷阱： 任何數據都離不開采集。我們將詳細介紹各種常見的數據采集方式，包括問捲調查、傳感器監測、實驗記錄、網絡爬蟲等。同時，也會深入剖析在數據采集過程中可能齣現的偏差，例如抽樣誤差（代錶性不足）、測量誤差（工具不準確或操作失誤）、觀察者效應（被觀察者的行為改變）等。理解這些誤差的來源，是避免被不準確數據誤導的第一步。 定義與分類的藝術： 數據的意義很大程度上取決於它的定義和分類方式。我們將舉例說明，同一個現象，不同的定義和分類方式會産生截然不同的數據結果。例如，“失業率”的定義可以包含不同程度的就業意願和尋找工作的努力，不同的統計口徑會直接影響最終的數值。本書將教你如何審視數據的定義，理解其背後的邏輯，以及在不同分類體係下數據的可比性。 時間序列的演變： 許多數據都具有時間維度。本書將探討時間序列數據的特性，以及如何解讀趨勢、周期和季節性波動。同時，也會警示那些“隻看當下”或者“斷章取義”地展示時間序列數據所帶來的誤導。例如，某項指標在短期內下降，但長期來看可能處於上升通道，反之亦然。 第二部分：數字的加工——如何理解與解讀數據？ 數據從采集到呈現在你麵前，往往經曆瞭一個“加工”的過程。這個過程包括數據的清洗、整理、統計分析和可視化展示。本書的第二部分將聚焦於這些環節，教你如何理解加工過程，並辨彆其中可能隱藏的“貓膩”。 統計學的雙刃劍： 統計學是處理和分析數據的重要工具，但同時也是可能被用來“操縱”數字的工具。我們將介紹一些基本的統計概念，如均值、中位數、眾數、方差、標準差等，並解釋它們各自的適用場景和局限性。更重要的是，我們將揭示一些常見的統計誤用，比如“相關性不等於因果性”，以及如何通過選擇性地呈現統計數據來製造虛假的聯係或差異。 圖錶的欺騙性： 圖錶是數據可視化最直觀的方式，但它也是最容易被用來“欺騙”的工具之一。本書將詳細解析各種常見的圖錶類型，例如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，並指齣在設計圖錶時可能齣現的誤導性技巧，例如： 坐標軸的截斷與拉伸： 通過改變Y軸的起始點或比例，可以誇大或縮小數據的變化幅度。 數據點的遺漏或選擇性展示： 隻呈現對自己有利的數據點，忽略不利的數據。 誤導性的圖例或標簽： 模糊的標簽、不準確的顔色編碼，都可能導緻觀者産生錯誤的理解。 三維圖錶的濫用： 三維圖錶往往會扭麯數據的真實比例，增加解讀難度。 本書將提供一套“圖錶審查指南”，幫助你快速識彆這些潛在的誤導。 平均數的陷阱： “平均數”這個看似簡單明瞭的統計量，卻常常隱藏著巨大的誤導。我們將通過生動的案例，展示極端值如何大幅度影響平均數，以及在何種情況下，中位數、眾數等其他統計量更能反映數據的真實分布。例如，一個國傢的平均收入可能很高，但這並不能掩蓋貧富差距巨大的事實。 第三部分：數字的解讀——如何從數據中看到真相？ 理解瞭數據的生成和加工過程，我們就能進入更深層次的解讀。本書的第三部分將引導你主動去“審視”數據，從錶麵數字背後挖掘齣更深層次的含義。 背景信息的重要性： 任何數據都必須置於其産生的背景下去理解。本書將強調，瞭解數據的來源、采集方法、樣本群體、研究目的等背景信息，是進行有效解讀的關鍵。脫離背景的數據，很容易被誤讀或濫用。 比較的藝術與陷阱： 我們常常通過比較來理解數據。但“如何比較”以及“比較的對象”至關重要。本書將探討： 同類比較： 將同一指標在不同時間、不同地點或不同群體之間的比較。 異類比較： 不同指標之間的比較，需要謹慎，除非有明確的邏輯關係。 基準的選擇： 閤適的基準纔能做齣有意義的比較，不恰當的基準會産生誤導。 我們將通過案例展示，如何通過選擇錯誤的比較對象或比較方法，來得齣虛假的結論。 相關性與因果性的辯證關係： 這是數據解讀中最常遇到的誤區之一。本書將用通俗易懂的語言，解釋“相關性”僅僅錶明兩個變量之間存在某種聯係，但不一定意味著一個導緻另一個。我們將提供方法，幫助你區分單純的相關性與真正的因果關係，避免“欲加之罪，何患無辭”。 數據的多重解讀與不確定性： 即使是最嚴謹的數據分析，也存在一定的不確定性。本書將鼓勵讀者保持批判性思維，認識到數據可能存在多種解釋，並且任何預測都帶有一定的誤差範圍。學會接受和處理這種不確定性，纔能做齣更穩健的決策。 用數據講好故事： 數據最終是為瞭服務於人類的認知和決策。本書的最後一章將探討如何運用數據，以清晰、準確、有說服力的方式來講述一個故事，而不僅僅是羅列數字。這包括如何選擇最能支撐論點的圖錶，如何用簡潔的語言解釋復雜的數據，以及如何避免過度解讀或誇大其詞。 《數據不撒謊：洞悉數字背後的真相》將幫助你： 提升信息辨彆能力： 在海量信息中，快速區分可靠數據和誤導信息。 做齣更理性的決策： 基於真實的數據分析，而非錶麵的數字呈現。 掌握科學的思維方式： 培養批判性思維和邏輯分析能力。 在工作和生活中遊刃有餘： 無論是閱讀經濟新聞，還是評估投資風險，都能更加從容。 本書內容豐富，案例詳實，語言通俗易懂，適閤所有對數據感興趣的讀者，包括學生、職場人士、決策者以及任何希望更好地理解我們所處世界的人。它不是一本揭露“數字會說謊”的驚悚讀物，而是一本 empowering (賦能) 讀者的實用指南，讓你成為一個真正懂得“聽懂”數字語言的聰明人。通過本書，你將不再被數字濛蔽，而是能夠自信地駕馭它們，讓數據真正成為你認識世界的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直對社會學和心理學方麵的知識很感興趣，但總覺得很多理論都過於抽象，難以在實際生活中找到印證。直到我偶然間看到瞭《數字原來會說謊》這本書，我纔發現，原來數字的背後，隱藏著如此豐富的社會學和心理學內涵。作者扣小米非常善於將復雜的統計學原理，與人性的弱點和社會的運作機製相結閤。例如，在探討“權威效應”時，作者就通過分析那些帶有“專傢”背書的統計數據，揭示瞭人們是如何因為對權威的信任，而更容易接受那些看似有理有據，實則可能充滿誤導的數字信息。這種結閤，讓我對書中的內容産生瞭更深的共鳴。我深刻體會到，數字不僅僅是冰冷的數學符號，它們更是承載著信息、觀點，甚至情感的載體。而那些“會說謊的數字”，往往是利用瞭我們心理上的某些固有傾嚮，從而達到誤導的目的。書中對於“確認偏誤”的分析也讓我印象深刻，我們往往會傾嚮於尋找和接受那些能夠證實我們已有觀點的證據，而忽視那些與我們觀點相悖的證據。因此，即使麵對同樣的數字，不同的人，也可能得齣截然不同的結論。這本書讓我更加意識到，保持獨立思考和批判性思維的重要性，尤其是在麵對鋪天蓋地的數據信息時。它不僅僅是一本關於數字的書，更是一本關於如何理性地認識世界，如何不被信息所操控的書。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數字是客觀事實的基石，是科學和理性的象徵。然而，《數字原來會說謊》這本書，卻以一種顛覆性的姿態，挑戰瞭我對數字的傳統認知。作者扣小米並沒有否定數字本身的價值，而是深刻地揭示瞭，數字在被收集、分析和呈現的過程中，是如何被“人”所影響，甚至被“操縱”的。我尤其對書中關於“數據可視化”的討論印象深刻。作者用瞭很多生動的例子，說明瞭即使是相同的原始數據，通過不同的圖錶設計，可以産生截然不同的視覺效果，從而引導觀者産生不同的結論。例如，通過調整坐標軸的刻度，可以誇大數據的差異，或者縮小數據的變化。這種“眼見不一定為實”的道理，在數字的世界裏，體現得淋灕盡緻。這本書讓我認識到，我們不能僅僅停留在數據的錶麵，而需要深入到數據的“生産過程”中去。瞭解數據的來源、統計方法、以及呈現方式，是解讀數字的關鍵。作者的寫作風格非常流暢，他用一種既嚴謹又生動的方式，探討瞭數字的“謊言”。他並沒有簡單地批判，而是旨在喚醒讀者的批判性思維，讓他們學會如何在這個信息時代，保持清醒的頭腦。這本書對我來說，不僅僅是一次知識的獲取，更是一種思維的啓迪。我希望更多的人能夠讀到這本書，從而在這個充滿數字的世界裏，擁有更強的判斷力和辨彆力。

評分☆☆☆☆☆

購買這本書，很大程度上是齣於對“扣小米”這個名字的好奇。在如今這個充斥著各種“大V”和“專傢”的時代，一個帶有童趣和親切感的名字，反而更能引起我的注意。我喜歡那些能夠用簡單易懂的方式，將復雜事物解釋清楚的作者，而“扣小米”似乎就代錶瞭這樣一種風格。讀這本書的過程，確實印證瞭我的猜測。作者在書中並沒有使用過多的專業術語，而是大量的運用瞭生活化的例子和生動的比喻，將原本抽象的統計學原理和信息解讀方法，變得異常鮮活。讓我印象深刻的是，作者在解釋“幸存者偏差”時，並沒有直接引用那些經典的軍事案例，而是用瞭一個發生在校園裏的故事，講述瞭為什麼隻有那些成功創業的學生纔會被媒體采訪，而那些默默無聞甚至失敗的學生卻被忽略，從而導緻瞭對創業成功率的片麵認識。這種貼近我們生活視角的敘述方式，讓我更容易理解和接受。更重要的是，作者不僅僅是在揭示數字的“謊言”，更是在教導我們如何去識破這些謊言。他提供瞭一套係統的方法論，從理解數據産生的背景，到分析數據背後的邏輯，再到識彆潛在的偏見和誤導。這讓我感覺，我不僅僅是在閱讀一本關於數字的書，更是在學習一種思維方式，一種在這個信息爆炸時代不可或缺的生存技能。我真心推薦這本書給每一個對數據感到睏惑，或者希望提升自己信息辨彆能力的人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引眼球瞭，那種簡潔又不失深度的排版，加上書名“數字原來會說謊”，立刻勾起瞭我的好奇心。我一直覺得數字是客觀、冰冷的，是事實的最終體現，所以“說謊”這個詞組與“數字”並列，本身就充滿瞭張力。拿到書的那一刻，就迫不及待地想知道，在作者筆下，這些我們習以為常的數字，究竟是如何、又為何會“說謊”的。是在統計數據的背後隱藏著操縱的伎倆？還是在看似嚴謹的分析中，存在著人為主觀的誤導？這本書似乎要顛覆我長久以來對數字的認知，讓我重新審視這個充滿數字的世界。我期待著作者能夠用生動形象的例子，將那些隱藏在數字背後的真相層層剝開，讓我這個普通讀者也能看懂那些看似復雜的“謊言”，並且學會如何辨彆，如何在這個信息爆炸的時代，不被那些經過精心包裝的數字所濛蔽。這本書的價值，不僅僅在於揭示問題，更在於提供解決問題的方法，教會讀者一種批判性思維，一種不輕易相信錶麵數據的能力。扣小米這個名字也很有趣，帶著一點俏皮，讓人覺得這本書讀起來應該不會枯燥乏味，反而會充滿趣味性，即使是探討嚴肅的社會問題，也能以一種輕鬆幽默的方式呈現。總而言之，這本書從封麵到書名，再到作者的署名，都給我留下瞭深刻的第一印象，我充滿瞭期待，希望能從中獲得知識，提升認知，並且在未來生活中，更加敏銳地洞察到那些隱藏在數字背後的真相。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為自己是一個對數據比較敏感的人，在工作中也經常會接觸到各種各樣的數據分析。然而，最近幾年，我越來越感到一種無力感，感覺自己好像被海量的數據淹沒瞭，卻不知道如何真正地從這些數據中提取有用的信息。直到我讀瞭《數字原來會說謊》這本書，我纔意識到，問題並非齣在數據本身，而是齣在我對數據的解讀方式上。作者扣小米用一種非常接地氣的方式，揭示瞭數字背後隱藏的各種“貓膩”。我尤其喜歡書中關於“選擇性呈現”的討論。很多時候，發布數據的人，並不是在刻意欺騙，而是會選擇性地呈現那些最能支持他們觀點的部分，而忽略那些不利於他們觀點的部分。這就好比一個人在描述一幅畫時，隻說畫中最美麗的風景，而閉口不談畫中最醜陋的部分，最終給人的印象，必然是片麵的。這本書讓我明白瞭，在看到任何數據時，都應該保持一份警惕，並且嘗試去瞭解數據的“全貌”。作者還用瞭很多生動有趣的例子，解釋瞭統計學中的一些常見誤區，比如“幸存者偏差”、“平均數陷阱”等等。這些例子都非常貼近我們的生活，讓我能夠輕鬆地理解這些原本可能比較抽象的概念。讀完這本書，我感覺自己的數據解讀能力得到瞭很大的提升，我不再輕易被錶麵的數字所迷惑，而是能夠更深入地去分析和判斷。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠揭示事物本質的讀物情有獨鍾，而《數字原來會說謊》恰恰滿足瞭我的這種需求。作者扣小米用一種非常直接且毫不妥協的語氣，揭開瞭數字背後那層看似光鮮亮麗的外衣，露齣瞭其可能存在的“陰暗麵”。我尤其欣賞作者在書中對於“數據操縱”的深入剖析。他並沒有簡單地將數據操縱歸結於個彆不良商傢的行為，而是深入到統計學的方法論層麵，揭示瞭許多看似“正規”的操作，也可能産生誤導性的結果。例如，在選擇樣本時，如果樣本本身就帶有偏見，那麼即使樣本量很大，得齣的結論也可能是錯誤的。又比如，在展示數據時，利用不同的圖錶類型，可以製造齣截然不同的視覺效果，從而影響人們的判斷。這本書讓我明白瞭，麵對任何數據，我們都需要問“為什麼”。為什麼選擇這個統計口徑？為什麼選擇這個時間段？為什麼選擇這種可視化方式？這些“為什麼”，往往是找到數字“謊言”的關鍵。作者的筆鋒犀利，但卻並不顯得過於偏激，他更多的是在引導讀者去思考，去質疑，去獨立判斷。這種開放式的探討，讓我感覺自己不僅僅是在被動接受信息，更是在主動地參與到對知識的構建過程中。讀完這本書，我感覺自己在這個信息泛濫的時代，擁有瞭一雙更加敏銳的眼睛，能夠辨彆那些隱藏在數字中的陷阱。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起《數字原來會說謊》這本書時，我期待的是一本能夠讓我更深刻理解數字在現代社會中扮演的角色，以及如何識彆其中可能存在的誤導的書籍。而扣小米並沒有讓我失望。他在書中展現瞭一種非常獨特的視角，他將數字視為一種“語言”，而這種語言，並非總是誠實地傳達信息，有時候，它也可能被用來“欺騙”。我特彆被書中關於“誤導性統計”的章節所吸引。作者通過一係列詳實的案例，展示瞭各種各樣看似閤理，實則具有誤導性的統計方法。比如，利用“相關性”來暗示“因果性”，從而製造齣虛假的聯係。又比如，通過“選擇性地引用”研究結果，來支持自己的觀點，而忽略瞭其他可能存在的證據。這些手法，在現實生活中隨處可見，從媒體的報道，到商業的宣傳，再到某些學術研究，都可能存在。這本書讓我深刻地認識到，我們不能盲目地相信任何一個數字，而需要對其進行審慎的分析和判斷。作者的語言風格也十分引人入勝，他用一種非常通俗易懂的方式，將復雜的統計學概念解釋清楚，同時又不失幽默感。讀這本書，就像是在與一位經驗豐富的嚮導同行，他能夠帶領你穿越數字的迷宮，找到隱藏在其中的真相。這本書無疑是我近年來讀過的最有價值的非虛構類書籍之一，它提升瞭我的信息素養，也讓我對這個世界有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對社會現象和經濟趨勢比較敏感的人，在日常生活中，我經常會接觸到大量的統計數據、民意調查、以及各種各樣的“研究報告”。然而，隨著時間的推移，我越來越發現，這些數字背後似乎隱藏著許多不為人知的秘密，它們有時候會指嚮完全相反的結論，有時候又會顯得異常“完美”，完美到讓人覺得有些不真實。直到我遇到瞭《數字原來會說謊》這本書，我纔找到瞭一個能夠係統性地解釋我這些睏惑的框架。作者扣小米的寫作風格非常犀利，他毫不留情地揭露瞭數字在現實生活中的種種“僞裝”，從那些精心設計的廣告宣傳，到充滿政治意味的社會統計，他都進行瞭深入的剖析。我特彆欣賞作者在書中提齣的“數字的‘透明度’往往是一種假象”的觀點。我們往往認為數字是客觀的、中立的，但實際上，每一個數字的背後，都凝聚著無數個決策，包括選擇統計對象、設計調查問捲、設定分析方法等等。這些決策，都會不可避免地引入主觀因素，從而影響最終的結果。這本書讓我認識到，僅僅看到一個數字，是遠遠不夠的，我們還需要去瞭解這個數字是如何産生的，它的背後隱藏著怎樣的故事。作者還深入探討瞭“因果關係”和“相關關係”之間的混淆，以及如何利用虛假的關聯性來製造誤導。這對於理解很多社會新聞和經濟分析至關重要。閱讀這本書，就像是為我打開瞭一扇新世界的大門，讓我能夠以一種更深刻、更批判的視角去審視周圍的世界。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書的期望值並沒有那麼高，畢竟市麵上關於“數字”的書籍並不少，很多都流於理論，或者過於學術化，難以讓普通讀者理解。但《數字原來會說謊》卻給瞭我一個巨大的驚喜。作者扣小米的文字風格非常有趣，他能夠將復雜的統計概念和信息解讀技巧，用生動、幽默、甚至帶點故事性的語言錶達齣來，讓我讀起來一點也不覺得枯燥。他不像某些學者那樣高高在上地講道理，而是像一位循循善誘的朋友，一步步地引導你走齣對數字的迷思。我尤其喜歡書中關於“平均數陷阱”和“相關性不等於因果性”的章節，作者通過一係列令人啼笑皆非的例子，生動地揭示瞭這些統計學上的常見誤區，讓我恍然大悟，原來自己以前在理解數據時，也常常會掉進這些陷阱。例如，作者舉例說明，一個班級的平均身高可能很高，但其中可能包含瞭幾個特彆高大的學生，而絕大多數學生的身高其實並不突齣，但“平均數”卻給瞭一個虛高的印象。這種對細節的把握，讓這本書的實用性大大增強。它不僅僅是一本科普讀物，更是一本教你如何在這個信息時代保持清醒頭腦的“防騙指南”。我常常會在讀完一章後，立刻去復盤自己過去經曆過的類似情境，發現自己確實被那些“會說謊的數字”濛蔽過，也因此做齣瞭錯誤的判斷。這本書真的讓我受益匪淺，它讓我學會瞭如何用更挑剔的眼光去看待數據，如何去質疑，去探究，去獨立思考。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下，看到有人在推薦這本《數字原來會說謊》。當時我正在為工作中遇到的一個數據分析問題而煩惱，總覺得那些報錶上的數字並不能完全反映真實的情況，但又找不到證據來反駁。這本書的書名立刻擊中瞭我的痛點，仿佛是為我量身定做的一般。我迫不及待地找來這本書，翻開第一頁，作者開篇就用瞭一個非常貼近生活的例子，說明瞭如何在日常生活中，利用一些看似微不足道的數字差異，來引導消費者的決策。這個例子雖然簡單，但卻讓我茅塞頓開，原來數字的“謊言”並非總是驚天動地，很多時候，它們就潛藏在我們身邊，以一種不動聲色的方式影響著我們。隨著閱讀的深入，我發現作者對數字的解讀非常獨到，他並沒有簡單地批判數字本身，而是深入剖析瞭數字背後的邏輯、統計學原理以及人性的弱點如何被利用。這本書讓我明白瞭，很多時候，不是數字本身在說謊，而是“人”在利用數字說話，或者說，我們對數字的解讀方式，常常會陷入誤區。作者還探討瞭媒體如何利用數字製造恐慌或營造繁榮，商傢如何通過數字宣傳來誘導消費，甚至政府部門在發布數據時，也可能因為選擇性呈現而産生誤導。這種全方位的剖析，讓我對數字的看法發生瞭根本性的轉變，我不再盲目地相信任何數據，而是開始習慣性地去追問：這些數字是怎麼來的？統計的樣本是什麼？是否有潛在的偏見？這些問題，在讀這本書之前，我很少會去思考。