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| 編輯推薦： |
透过纷繁的数据，找到*有用的信息，读这一本书就够。
没有学科门槛，不擅长数学、不懂统计学的人也能读得懂。
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| 內容簡介： |
在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的专家告知不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！
本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、安倍经济学的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。
作为大数据分析的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！
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| 關於作者： |
【日】松本健太郎
曾参与营销领域AI项目的开发，在多摩大学研究生院从事统计学数据科学研究工作。自2018年开始从事分析消费者内在心理的工作。同时还为《东洋经济》周刊等多种媒体撰写关于AI及数据科学方面的文章。现在是备受瞩目的数据科学家中的一员。
著有《完全被误解了的人工智能：深度学习的局限性和可能性》（光文社新书）、《在制作图表之前要读的书》（技术评论社）等。
译者简介
田中景
海南师范大学经济与管理学院教授、经济学博士、博士生导师。曾两次公派日本，先后受聘关西学院大学客座研究员和中央大学客座教授。
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| 目錄：
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第1章 让全是偏见的我拥有解读数据的能力
有人仅相信想相信的内容
从古代开始人就充满偏见
只有叔叔阿姨在用 Facebook
人从多少岁开始被称为叔叔阿姨
对谷歌总撒谎的深究能力才是解读能力
为了发现问题，丰田要反复问五回为什么
为什么会发生数据造假
为了阅读数据开展提升解读能力的训练吧
第2章 有多少外国人到访被世界爱慕的国家日本呢
受到全世界爱慕的日本
到访日本的外国人明细
法国排在世界第一位、中国大陆排在亚洲圈第一位的理由
为什么国家要大力发展旅游产业呢
每一个都、道、府、县都非常关键
第3章 为什么支持率在网络和大众传媒上有着如此大的差别
网络和报纸，背离的支持率
收集数据必须遵循规则
即使不喝光大酱汤也能品尝出其味道
从总体中抽取样本的规则
开票率为 0 即可让其当选
用数据验证非法选举 阴谋论
第4章 从结果来看，安倍经济学使景气好转了吗
安倍经济学真的那么厉害吗
所谓景气好是指什么
名义 GDP 与实际 GDP 的区别
为什么没能从实际上感受到经济增长
GDP 是 20 世纪的遗产
能够相信 GDP 到什么程度
第5章 东日本大地震之后到什么状况才能够说复兴了
恢复 311以前的生机
已经不是战后了，战败后的复兴是如何实现的
东日本大地震的灾区东北的经济增长率
因震灾导致人口减少的负面连锁反应
阪神大地震之后的神户可以说已经复兴了吧
第6章 经济大国日本为什么又被说成贫困大国
位居 OECD 最差国第二的日本是贫困国家吗
真奇怪，有手机还贫困
受到大的数值影响的平均数和不受影响的中位数
从收入中求出相对贫困率
厚生劳动省的指标和总务省的指标哪个正确
因样本的抽取方法不同，结果会出现变化
约 6.4 个孩子里有 1 个属于相对贫困
第7章 明明人手不足，为什么工资不上涨
推行安倍经济学以来，实际工资在下降
如何解释有效求人倍率急速上升呢
有效求职者数并非正在找工作的人数
一亿总活跃 = 非劳动力的劳动力化
失业率过低的国家日本
使用了使失业率降低的技巧
第8章 国外旅游、报纸、烟酒说年轻人远离正确吗
50 年前就有人说年轻人远离
用私企薪金实际状态统计调查来看年轻人的工资妥当吗
纯属子虚乌有的年轻人远离国外旅游
不能嘲笑远离报纸的年轻一代
不仅年轻人，所有男性都在远离烟酒
第9章 为了防止全球变暖，我们如今能做些什么
给地球环境造成破坏性影响的全球变暖
全球变冷和全球变暖哪个正确
即使不用地球所有地点的气温数据也能看出偏差
利用回归分析验证大阪的变暖
最高数值相同最低数值上升，平均值就会上升
日本并非变热了，而是变冷了
第10章 限糖减肥的结果和数据的对比
如果真想瘦下来，要掌握正确的数据
身体脂肪率只是统计上的推测值
减肥效果应该通过相对比较来看
为了避免一喜一忧，建议采用移动平均法
计算基础代谢，防止掉进饥饿状态的恶性循环
即使限糖减肥，也必须保证每天摄入 50 克糖
限糖和 RIZAP 效果的多重回归分析
第11章 生活水准开始下降了吗？恩格尔系数迅猛上升之谜
是饮食生活的变化还是安倍经济学失败的表现
把每月波动较大的家庭支出按 12 个月平均值来把握
看似是糊涂账，实则是仔细调整得出的居民消费价格指数
利用居民消费价格指数制作散点图
漏掉了家庭生活调查的回答主体
结束语
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| 內容試閱：
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本书是为那些想学习数据科学却不擅长数学，又不知道从哪里学起的人写的超级入门书。
大家好！初次见面，非常感谢各位能够对本书感兴趣！我叫松本健太郎，在东京从事与营销业务相关的数据分析工作，职业定位被称为数据分析师。我平时的工作内容是分析消费者隐含的心理，看清他们的真正需求，并将分析结果写成总结报告，所以也被称为数据科学家。
本书的主题是数据读法。数据读法，并非简单地把1读作1，而是理解数据所具有的特征，并由此联想到数据背后隐藏的真相，觉察出数据的失真感，有时还要赶到现场对数据所要表达的结论做出解读。说到底，数据科学家的一大半工作都是在解读数据。可能有人会把数据科学理解为利用统计学及最近流行的AI（人工智能）所开展的很高难的科学，其实这是人们的误解。
所谓数据科学，并不是统计学 AI。科学（science）的词源是知识知道，但后来发生了一点转变，是指建立在体系基础之上的知识和经验。因此，从广义上来看，数据科学就是指关于数据的学问利用数据了解事物是什么的学问。因此，如果认为数据科学=统计学 AI，那就过于狭义了。虽然很多人学了数据科学，但因不擅长数学而备受挫折。我认为，他们很可能就是过于束缚在这个狭隘意义上了。
例如，需要具备推理能力、思考能力、看透事物的观察能力和洞察能力等逻辑思考，也是知道的重要学问之一。这种学问体系就是数据科学，掌握了这个体系的人被称为数据科学家。
通过本书，读者能够模拟体验数据科学家平时都是如何读取数据的。通过对数据的读取，多少能够掌握一些数据的处理方法，提高自己理解和分析数据的能力，能让大家产生从明天开始再好好学学数据科学的想法，也就达到了我撰写本书的目的了。
那么，就让我们开始一起学习吧。
松本健太郎
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