人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。下面便是几个常见的“错进错出”案例。...在这项调查中，你花了20年的时间跟踪访问了作为代表性样本的10万个美国人；这些人当中，长时间玩视频游戏的跟不玩儿视频游戏的罹患结肠癌的几率基本一致。我们假设你的研究方法完美无缺。...在横向研究中，所有的数据都在同一时间点采集，研究者必须询问18岁的高中辍学生他5岁时对学校有何看法，而这一信息固然便是不怎么可靠的。...存活者误差 假设一名高中校长报告说，学生中的一组特定人群在4年中（编注：美国高中有4年）考试成绩稳步上升。这批人高二的得分比他们在高一时的成绩好。高三那年的分数更好，高四达到了最好。...20年后，追踪研究证实，幼年时期穿紫色睡衣确实与今后人生中取得成功有一个特别大的正相关。
大数据时代，数据被称为新时期的石油，但与石油又不同，其价值的体现很大程度依赖于人的解释，虽然数据本身不会说谎，但这给数据说谎提供了操作空间，具备数据甄别能力对于你更真实的去理解数据大有好处。...这个故事虽经典，但是让你意想不到的是：案例是编造的，这个经典的“啤酒和尿布” (Beer and Diapers)的案例，不仅是《大数据》类图书的常客，事实上，它更是无数次流连于“数据挖掘”之类的书籍中...这不禁令人生疑：如果大数据应用如此可行，Netflix为何情有独钟《纸牌屋》。 真相被淹没在有关《纸牌屋》和大数据关系的海量报道中。...数字不会说谎，但说谎的人会想出办法。 Part 7 画图的伎俩 在显示趋势时，直线图形非常有用。而对于趋势，人们总是津津乐道于发现它、分析它，甚至预测它。...总结 11种数据说谎的艺术，总是时不时的出现在我们的周围，无论你多么小心，总会时不时的被欺负一下，用以下颇有讽刺意味的科学家故事结束。
我的意思是，有了这些数据，怎么还会有这么多的广告投入被白白浪费掉呢？ 难道数据会说谎吗？ 当然，数据本身是不会说谎的，但是我们常常会错误地解读和应用数据。...比如，在AdWords中，你可以获得展示次数份额（impression share）、关键字效果（keyword performance）和设备细分（device segmentation）等流量统计数据...从这些数据中，可以很清楚地看到，Campaign 3的CPC费用最低，点击率最高，用户点击数也最多。而Campaign 4的CPC几乎是Campaign 3的十倍。...数据对他们说谎了吗？并没有，事实上，由于他们不能正确地利用数据，以至于没有达到预期的效果，才会在表面上感觉数据欺骗了他们。 结论 在营销中，没有真正地理解数据可能会导致失败。...对线上营销来说，数据分析一个很棒的方式，但是如果你不能从流量、转化率和销售数据的角度来综合监测和审视广告系列，那你就是搬起石头砸自己的脚。 那么，你是否正确地使用了数据？你有没有对自己说谎呢？
文章期号：20190420 辨识数据谎言，需要你耐心看完 数据时代，我们开始摆脱感性的束缚，在数据中寻求科学的理性的决策依据，主张没有数据就没有发言权，没有数据的论断，就是扯淡； 可是数据真的就是实实在在...数据来自于人，有人参与的地方就有欺骗，不是数据在说谎，是数据替说谎的人说谎， 今天我一起看看几个数据说谎的例子，愿每一人在数据的海洋中，保持一份特立求真的本领。...总体比率有优势的美国西部航空，在5个机场的具体数据中并没有优势。美国西部航空自己优势的航班，提高基数，总体比率上轻易超过对手，也不需要大费周章的改变方方面面的不足，这也是一种欲盖弥彰的策略。...不应该被模糊的总体比值误导，模糊的总体比值也是广告营销的策略，忽略细节层级中的弱势，用模糊的总体比值压盖竞争对手的优势。从而误导大众的消费选择，在个社会不读点书，会被骗的傻傻的。...日常生活中，我们需要根据自我需求，理性看待各种占比的营销策略，我们追求的是数据带来的积极价值，而不是数据本身的大小。
但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。...然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ? 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?...同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。...一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。
但这是一种主观的判断，所以我们通过启发式的方法深化该原则，规定类或模块只有一个改变的原因。 举一个反例，某一个类它打开与数据库的连接，拉出一些表数据，并将数据写入文件。...这个类有多个改变的可能：采用新的数据库，修改文件输出格式，决定使用ORM等。从单一职责角度来看，这个类做得太多了。 在日常生活中，您偶尔会在湖边城镇看到一些“鸭子”车。...L是里氏代换原则 里氏代换原则(LSP)是面向对象编程中最独特的一个。里氏代换原则中说，任何基类可以出现的地方，子类一定可以出现。...这给相关的代码带来了更多的灵活性 - 你可以替换成任何符合Stream规范的类，它依旧可以运行。 联想一下现实生活，假如你到当地的商店，用信用卡付款。...如果你有一个简单的方法来描绘、记住这些原则，那么它们将融入你知识的血液中。
日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。...隐秘层次:★★☆☆☆ 破解方法:询问分析师的图表各个含义，了解基本图表查看常识。 第二种 数据处理欺骗 数据处理中的欺骗方法通常包括抽样方法欺骗、样本量不同、异常值处理欺骗等。...比如某天的销售数据中，可能存在异常下单或行单，导致品类销售额和转化率异常高。如果忽视该情况，结论就是利好的，但实际并非如此。...第三种 意识上的欺骗 这种欺骗是等级最高也是最严重的欺骗和错误，通常存在于数据分析师在做数据之前就已经下结论，分析过程中只选取有利于证明其论断的方法和材料，因此会在从数据选择，处理，数据表现等各个方面进行事实上的扭曲...数据报告中存在明显的观点，对于事物的分析只讲其优势或劣势，不全面也不客观。现在很多互联网分析师就是属于这类，大家注意辨别。
Vue 提供了一种简单优雅的处理动画的方法。你可以通过添加一个 指令轻松应用它们，该指令为你完成所有繁重的工作。...或者，你可以利用 JavaScript 钩子将更复杂的逻辑纳入你的动画中，甚至可以添加第三方库（如 gsap）以实现更高级的用例。...，或者你需要更精细地控制过渡中的关键帧，那么你必须使用动画。...在动画过程中，Vue 会为封闭的元素添加适当的类。 Transition Classes Enter v-enter-from：起始状态。 v-enter-active：活动状态。...总结 本文介绍了Vue.js在现实生活中如何实现转换和微交互的例子，以及这些功能是如何提高用户体验的。作者指出，Vue.js是一个灵活的框架，可用于实现各种各样的功能。
通常来说，用数据说谎基本有如下套路： 样本选择，选择不具有代表性(不能代表总体)的特殊样本，样本应该在空间上和时间上都要有代表性； 数据采集，数据来源不靠谱，例如不是专业的人员采集、采集工具不对、方式不对...公众号文章下大多时候只放出对文章观点有利的留言； e.g. 战争时期，军队的死亡率低于城市居民，所以参军更安全？军队都是年轻力壮的年轻人呢，剩下的人群中的老弱病残则是拉升死亡率的主要因素； e.g....偏态分布(例如收入)中，“拖后腿”的弱势群体经常“被代表”(整体的数据)，经济增长可能代表收入处于top5%的那群人增加了，实际上剩下的95%的收入都有下降 ，只不过整体看起来是增长了。...3 指标选择 指标选择上常出现的Trick有： 滥用均值，无视数据分布及28法则； 绝对量和比例的误导； 虚荣指标，有量无质； 滥用均值 样本中混入极端值，那就不要用均值(否则应该提出极端值)。...营业额中有很大一块是在经销商的库存中，实际卖到消费者手中的产品并没有那么多； 破解方法： 怎么算的？计算口径(公式)是啥？ 价值是什么？反应了什么问题，有何启示？
作者｜宋天龙 编辑｜Miggy 日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。...隐秘层次:★★☆☆☆ 破解方法:询问分析师的图表各个含义，了解基本图表查看常识。 2 数据处理欺骗 数据处理中的欺骗方法通常包括抽样方法欺骗、样本量不同、异常值处理欺骗等。...比如某天的销售数据中，可能存在异常下单或行单，导致品类销售额和转化率异常高。如果忽视该情况，结论就是利好的，但实际并非如此。...3 意识上的欺骗 这种欺骗是等级最高也是最严重的欺骗和错误，通常存在于数据分析师在做数据之前就已经下结论，分析过程中只选取有利于证明其论断的方法和材料，因此会在从数据选择，处理，数据表现等各个方面进行事实上的扭曲...数据报告中存在明显的观点，对于事物的分析只讲其优势或劣势，不全面也不客观。现在很多互联网分析师就是属于这类，大家注意辨别。
↑ 关注 + 置顶 ~ 别错过小z的有趣内容 “世界上有三种谎言： 第一种，谎言； 第二种，该死的谎言； 第三种，统计数据” 当年马大爷（马克吐温）肯定没少受统计数据的糊弄，让他一气之下把统计数据和谎言相提并论...这么多年过去，数据越来越走向前台，走向大众。大家想要表达一个观点，仿佛不用数据来论证，就总觉得少点儿什么。 在这个大背景下，关于数据的陷阱和基于数据构成的谎言，糊弄和影响范围也是空前的。...这不，最近小z就抓了三个典型的数据谎言，和旁友们一起看看数据是怎样说谎的，以及我们如何识破这些谎言。 ?...笑完之后认真脸：生活中的数据问题，还真有不少数据标准学家来这样忽悠大众。为了避免被忽悠，一定要先了解数据的统计口径和各项定义。 ? 相关和因果性的诱惑 躲过了数据标准学家的套路，我们来到了第二关。...不过，这个人造黄油消费量，并不只是缅因州的。所以，因果关系的思考还是一眼看出是扯淡。 然鹅，在现实中遇到类似的数据问题，一些同学的思想还是会滑坡，不自觉的基于相关性，思考虚无缥缈的因果性。 ?
但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ---- 一、数据挖掘的算法类型 ?...还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。...同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。...一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。...不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山一角——行业公认的数据是，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，包括各种办公文档、图片...结构化数据的局限性 然而在对结构化数据进行分析和挖掘的过程中，我们越来越多地发现一些新的问题，甚至已经造成很大困扰： 1、结构化数据可能在“说谎” 结构化数据的优点在于便于统计和处理，包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计...很多时候我们发现，无论是从受众的接受程度还是所传递的信息量来看，即便是再酷炫的统计图表，也抵不过一分钟生动的视频。这一点从各大企业官方网站的变化中，就能明显地感受到。...非结构化数据带来的新机会的 作为大数据产业的重要组成部分，甚至应该是产业的主体，非结构化数据一旦受到重视，注定将带来前所未有的发展机遇，吹响大数据时代下半场比赛的哨音。
每项重要的研究背后都离不开好的数据，是它们使分析成为可能。而每项不好的研究背后嘛……这个后面会说。人们常说“用数据说谎”，我要说往往数据的分析是没问题的，但这些分析却是建立在夸大或不实的数据之上。...在这项调查中，你花了20年的时间跟踪访问了作为代表性样本的10万个美国人；这些人当中，长时间玩视频游戏的跟不玩儿视频游戏的罹患结肠癌的几率基本一致。 我们假设你的研究方法完美无缺。...而在横向研究中，所有的数据都在同一时间点采集，研究者必须询问18岁的高中辍学生他5岁时对学校有何看法，而这一信息固然便是不怎么可靠的。...4 存活者误差 假设一名高中校长报告说，学生中的一组特定人群在4年中（编注：美国高中有4年）考试成绩稳步上升。这批人高二的得分比他们在高一时的成绩好。高三那年的分数更好，高四达到了最好。...20年后，追踪研究证实，幼年时期穿紫色睡衣确实与今后人生中取得成功有一个特别大的正相关。
一句话MVC架构：拆开面子和里子，再使用有结构的数据管道连在一起。 近期学习了MVC的软件架构。期间不禁得思考这样的架构是否可以作为支撑日常生活计划甚至是思考的模型。...从旁观者的角度审视MVC架构，我们可以给出如下的解释： 界面View注重交互，强调数据的输入和输出展示。 业务逻辑Control注重的数据的处理，包括计算、存储。...数据模型Model注重的是数据的格式，封装界面和业务逻辑间传递的数据。 MVC的目的是分离界面View和业务逻辑Control，并使用数据模型Model打包整理数据。...我们注意到，在这个小情景剧里，数据模型箱子M起到的作用是规范数据的传递，帮助界面小V和业务逻辑小C互相之间送礼物也就是数据。...我们还注意到，小V和小C一个专注对外一个专注对内，除了使用箱子传递数据就只有互相调用的关系，是一种很强的绑定。 在生活中是否有这样的场景呢？有的，而且很多。像是我们有一个小组，其中有组长和组员。
而在另一项关于严重过敏和鼻息肉的临床试验招募中，Patricia同样隐瞒了使用过和测试药物同类型的药物。...但是在主要是自我报告的抑郁，焦虑和慢性疼痛的研究中，受试者的隐瞒发生几率比较大而不容易被发现。...研究人员在CTS数据库中确定了2192名申请进行偏头痛研究的受试者。...当我查看他们的病历时，很明显发现了她们在说谎。甚至很多人只是更改了他们的姓名和身份以重复研究。因此，我正在尝试制定一些可以摆脱这些人的标准。”...尽管个别临床试验公司可以提供解决方案，但暂时还没有一个集中的受试者数据库。Devine说：“正如临床试验必须在clinicaltrials.gov上注册一样，也应该有一个全国性的、集中的受试者数据库。
假设你有一个好朋友的孩子即将在本月出生，具体出生日期不确定，孩子的性别不确定，你每月15号发工资，你希望在你有工资的情况下 ，等孩子出生第一时间知道孩子的性别，给孩子买一个合适的礼物。...在这种场景下你需要做两件等待的事情，1 ：孩子什么时候出生及孩子的性别 2 ：等你发工资。...现在我们来用Promise模拟这个应用场景 // 假设今天是月初的第一天 // 用随机数A模拟孩子出生的日期 // 用随机数B模拟孩子的性别 0是女孩 1是男孩 // 用随机数C来模拟当月的工资 （销售人员的工资随机性比较大...比如今天是1号，孩子是13号出 //生，那么我们需要等13天(用13秒模拟)才知道孩子的性别 ，孩子的性别也是随机的 let promiseBirth = new Promise((resolve,...reject) => { setTimeout(() => { // 使用setTimeout模拟等待的过程 resolve(B); // 等待孩子出生之后，获取到孩子的性别 }, A
AI 研习社按：日前，亚马逊欧洲商业智能部门负责人、资深数据科学家 Karolis Urbonas，在发表了题为《用数据说谎》的博文。文章总结了用数据误导人最常见的三种方法。...举个例子，数据分析师会有意无意地有所倾向、偏颇，这很难避免；还会受到来自周围同僚、上司的压力或是期望，又或是项目赶时间。除此之外，数据分析和解读的过程也存在天然的风险，导致最后的“说谎”行为。...数据科学家对于在数据中找出某种模式、合理解释，常常会心痒难耐。这时，他们很可能会忽视一个事实：并没有足够的数据来下结论、或回答问题。后者是完全正常的。这时候，也可能问题本身需要重新定义。...这类建立在谬误之上的成功，导致许多工作被聚焦于发现模式、分段以及“非同寻常的东西”。当然，许多时候这些都是正常存在的，真实数据中也会有许多噪音。...但是，这种事的风险很大，并且容易导向一系列昂贵的错误决策。 小结 这当然不是一个完整的“用数据说谎”列表。如要彻底学习，你应该学习心理学理论中其它能影响你的主观判断以及洞察力的认知偏差。
授权转载自数据派THU（ID:DatapiTHU) 作者 | TIM COLLINS 意大利帕多瓦大学的研究人员将40名实验参与者分成两组，要求其中一组参与者说谎，而另外一组参与者诚实回答问题，通过对比两组参与者的鼠标运动轨迹...• 这个分析鼠标运动速度的人工智能软件准确率高达95% • 说谎者会产生特殊的鼠标动作 • 这些发现可以用来研发更好的网络安全手段 鼠标动作 科学家们在一项电脑测验中测量了40个参与者的鼠标动作，发现他们的人工智能软件可以甄别说谎者...讲真话的人很容易查证包括星座在内的问题，而说谎者则没有立即可用的星座，他们不得不计算它以通过验证。 这种自动性的缺乏反映在用来记录回答的鼠标动作中，也反映在错误的数量上。...研究人员发现说谎者有一种特殊的鼠标运动模式，而这个模式没有讲真话的人直接。即使说谎者在陈述事实，这种模式也是明显可见的，他们的不诚实似乎影响了他们的整体动作。...研究人员补充说，这里非常有意思的是，从认知角度看，在这项实验设计中，当说谎者如实回答问题时，他们的思想倾向也对问题产生了影响。
【IT168 资讯】 通俗的说，机器学习就是基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。制造一台能够符合数十亿用户期望的人脑复制品的机器绝不是一件容易的事。...* 交叉销售和建议(例如，电商网站告诉你“购买这个产品的消费者同时也购买了那个产品”) * 联络中心(帮助客服代表在与客户的通话中获取相关数据) 医疗保健和生命科学 * 扫描、筛选和生物识别 * 基于混合成分的药物...* 基于症状、患者记录和实验室报告的诊断和补救 * 根据药物、患者、地理位置、气候条件、过往病史、食物摄入等数据的AECP(不良事件病例处理)情景。...* 图像处理 安全 * 手写、签名、指纹、虹膜/视网膜识别和验证 * 人脸识别 * DNA模式匹配 结论 对于人类的头脑来说，反复数十亿次的不间断处理数据，必然是会感到厌倦的，这就是机器学习算法发挥关键作用的地方...简单粗暴的说：大数据+机器学习=天下无敌!
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