雅书

书中内容值得总结，并时时提醒自己。（作者在最后一章其实已经帮忙总结，但是我认为每个人的生活经历不同会带来不同的感触） 很新的书，契合了疫情之后更加撕裂的世界现实，希望我们能够在这本书的方法论的指导下，去做最困难的中间派，去理解各方，去用不同的视角体会事物，不做情绪的奴隶，这才是真正的自由意志。 ps:虽然卡曼尼在致谢名单里，可作者依旧不留情面的diss他，而塔勒布，神奇的出现且被致敬。

没啥内容，不值得读。

20221005读过类似的内容了，强化一下认知还不错。生活在一个统计数字无处不在的时代，认清统计的局限性非常有必要

个人情绪，鸟瞰vs聚焦，内涵vs外延，背景，被删除部分，是否全面，算法，官方统计，图表刻度，看

不管是不是数据从业人员都应该读一读～

书还不错，但有一段让人不舒服。作者到广东旅行一趟看到高楼大厦鳞次栉比，第一感受是“这样的高速发展，地球还能撑多久”？在美国旅行的时候怎么就没有这种感受？

零零碎碎的讲了一些本来就知道的事情，也不能说很有启发，就是…以后再论述一些观点的时候，多了点儿论据。 哦，美国因枪致死的那个例子还挺有意思的。

知识水平越高的人，意见分歧越厉害，叫板起来越固执。

从统计数据通往现实真相的路是艰难的，并非在终点的真相自身不可知，是进行统计和解读数据行为的人的局限性所致：因噎废食、罔顾事实、固执己见、本末倒置......作为既是理性又是感性的社会世界的成员会有大量理由因此悲观，但作者并不畏惧挑战，他除了总结具体应对的10条“心法”，最后归纳性提出：“好奇心能让人突破阵营的藩篱”。某个统计结果往往因为挑战了人们现有世界观，而使之惊讶、随后焦虑，并为维护自身观念而抵触相左证据。但对于一个好奇心重的人来说，“他不一定会焦虑，对他而言惊奇可能意味着有趣和解密”，这是得以置身事外并接近真相的重要途径。 当然，做着可没说着这么简单，否则本书也不需要花大篇幅抨击接二连三出现的糟糕心理学实验了。

统计数据可以帮助个人或组织更高效、合理地决策，但往往由于技术或人为原因而存在模糊、偏差、错漏等问题。大数据时代，只有保持好奇、灵活和开放的心态，克服思维定式、情绪影响、动机性推理，打破“知识的魔咒”，弄清统计的对象及其定义，将统计数据和个人经验结合起来，并置于宏观背景下考察，才能摆脱媒体、算法和图表的误导，捕捉统计数据背后的事实真相，获得有价值的信息。

数据科普

偏见竞赛中，你无非是面包师或是农民，只因利益和情绪压倒一切。 更教育人群更倾向动机性推理（粘附与屏蔽，焦点与盲点）：观念与结论先行，编辑利于自我的数据；异质证据固化同质偏见。 “拥有较深专业知识的人比较容易识别骗局，但他们一旦陷入动机性推理的陷阱，也更容易偏执，执迷不悟。”法国讽刺作家莫里哀曾写道：“博学的傻瓜比无知的傻瓜更愚蠢。” ★一些可行的方法： 多停顿，多反思，耐心等候，拉长时间，好奇求索，毋意，毋必，毋固，毋我。大小数据、广聚结合，记住标尺性数字，选择稳妥的衡量方案（50/10比率：收入中位数<中产>与收入下10%<穷人>→用以观视贫富差距和两极书写→盖现代即极化），好数据很重要。判断样本的定义和覆盖面，样本先于计算。 《思考，快与慢》和后真相主题的书。

陈词滥调，但还有些用。

十条法则可能只有前六条实操价值比较强，后面就是作者个人政治观点的输出了。而且就算前六条也有种走马观花的感觉，没有充足的论证。整体来说，不推荐花时间阅读。

“的确，统计数据很容易撒谎，但没有统计数据，撒谎更容易。”

对于数据有了更多的认识

全文的整个逻辑首先是很清晰的，用统计的视角看问题，也是我认为最接近真相的方式 叙述特别流畅，这里要非常感谢这个地道的翻译，译者非常好--郑晓云 推荐给每一个对公共事物有想法，并且可能想发表观点的人 美中不足是我觉得每一章应该多设几个小标题，减少读者的阅读门槛，否则有些人可能会感觉单独的章节太长，读不下去

数据也会说谎，它会有意识的目的性和导向性，解读前需多长个心眼。

基本无新意，但还好作者文笔好、翻译也很流畅所以很易读。前半部分像统计学的基本概念的入门科普，用例子和幽默的口吻讲出来并不无聊，适合没读过这类书籍的读者；但后半部分开始逐渐走题，感觉是硬写了10条准则，但也能当些趣味小故事来读。同样类型的书naked statistics写得比这本好太多

数据存在很多的陷阱，列出了十大法则用来帮助读者理解统计数据。无聊的解药是好奇心，而好奇心却无药可解。