数据迷雾：洞察数据的价值与内涵

作者: 杰森.辛克

出版社: 中国科学技术出版社

出版时间: 2022-06

版次: 1

ISBN: 9787504694591

定价: 69.00

装帧: 精装

开本: 32开

纸张: 轻型纸

页数: 176页

字数: 71千字

分类: 计算机与互联网

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对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略—且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。杰森•辛克（Jason Schenker ）

金融预测家和未来学家之一。彭博新闻社对其在诸多领域的预测准确性有极高的评价，包括原油价格、天然气价格、工业金属价格、贵金属价格、外汇汇率和美国经济指标等。

作为远望经济公司(Prestige Economics LLC )总裁,辛克为机构投资者、个人投资者、上市公司和中央银行提供咨询服务；作为未来主义研究所的主席,辛克培训企业顾问、高管和金融专业人士,将新兴技术及其风险和机遇纳入其长期战略规划种。辛克还是领英学习的指导老师,并专门开设了企业金融风险管理审计和尽职调查的课程。

他出版了多本著作,其中《机器人的工作：“敌托挪”还是“乌托邦” 》 (Jobs for Robots：Between Robocalypse and Robotopia)、《大宗商品价格101》 (Cammodiy Prices 101)、《抗衰退》 (Recession-Proof)和《选举衰退》(Electing Recession) 为亚马逊畅销书。

辛克于2018年6月被投资百科评为“全球影响力TOP100财务顾问”之一。绪论

01 迷雾

第 1 章本书创作缘由

第 2 章科技进步中的数据变革

第 3 章数据挑战

02 数据通用的Z优策略

第 4 章数据处理的Z优策略

第 5 章从劣势中寻找优势

第 6 章数据领域取得个人佳绩的三大法宝

03 数据收集的Z优策略

第 7 章选择变量

第 8 章何时考虑创造数据

第 9 章如何创造数据

第 10 章坚持事实，展现事实

04 数据分析的Z佳准则

第 11 章无用之数

第 12 章选择性忽视

第 13 章获得认可是关键

05 数据展示的Z优策略

第 14 章演示数据：少写字，多作图

第 15 章讲故事

第 16 章切勿过分标新立异

第 17 章这次从未不同

第 18 章犯错

06 危险的数据

第 19 章数据滥用

第 20 章假新闻的现状

第 21 章假新闻的未来

第 22 章数据分析的竞赛

总结

致谢
内容简介:
对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略—且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。
作者简介:
杰森•辛克（Jason Schenker ）

金融预测家和未来学家之一。彭博新闻社对其在诸多领域的预测准确性有极高的评价，包括原油价格、天然气价格、工业金属价格、贵金属价格、外汇汇率和美国经济指标等。

作为远望经济公司(Prestige Economics LLC )总裁,辛克为机构投资者、个人投资者、上市公司和中央银行提供咨询服务；作为未来主义研究所的主席,辛克培训企业顾问、高管和金融专业人士,将新兴技术及其风险和机遇纳入其长期战略规划种。辛克还是领英学习的指导老师,并专门开设了企业金融风险管理审计和尽职调查的课程。

他出版了多本著作,其中《机器人的工作：“敌托挪”还是“乌托邦” 》 (Jobs for Robots：Between Robocalypse and Robotopia)、《大宗商品价格101》 (Cammodiy Prices 101)、《抗衰退》 (Recession-Proof)和《选举衰退》(Electing Recession) 为亚马逊畅销书。

辛克于2018年6月被投资百科评为“全球影响力TOP100财务顾问”之一。
目录:
绪论

01 迷雾

第 1 章本书创作缘由

第 2 章科技进步中的数据变革

第 3 章数据挑战

02 数据通用的Z优策略

第 4 章数据处理的Z优策略

第 5 章从劣势中寻找优势

第 6 章数据领域取得个人佳绩的三大法宝

03 数据收集的Z优策略

第 7 章选择变量

第 8 章何时考虑创造数据

第 9 章如何创造数据

第 10 章坚持事实，展现事实

04 数据分析的Z佳准则

第 11 章无用之数

第 12 章选择性忽视

第 13 章获得认可是关键

05 数据展示的Z优策略

第 14 章演示数据：少写字，多作图

第 15 章讲故事

第 16 章切勿过分标新立异

第 17 章这次从未不同

第 18 章犯错

06 危险的数据

第 19 章数据滥用

第 20 章假新闻的现状

第 21 章假新闻的未来

第 22 章数据分析的竞赛

总结

致谢