数据迷雾:洞察数据的价值与内涵
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
4人买过
-
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。
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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。
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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
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