《数据如何误导了我们》读后感摘抄

《数据如何误导了我们》是一本由[荷]桑内·布劳著作，广东人民出版社出版的平装图书，本书定价：68.00元，页数：208，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《数据如何误导了我们》读后感(一)：数据源的认知是数据结果是否认可的依据

数据在生活中和工作中都是很重要的信息，文字更带有感情色彩，褒贬不一，但数字去很中立。但很多看到数据的时候，首先惊讶于数据的结论，却忽略了数据源的来由和准确。

我在工作中使用了很多数据，这些数据也给我的工作带来极大的便利和方向。工作中的数据是事实，是结果，很多是无法因变量改变的结果。但也有些数量的因素，是因为样本的有限，变量的差异。但往往很多人把变量因素扩大，却没有再拨丝抽茧一番，找找变量中的变和不变，从而找到最优解。我是觉得，一旦拔到最后一层，脑子想明白了，路也更清楚了，因为最后的结论，大多数只是Yes or No的简单选择了。

把数据商业化，政治化，结论就不是客观事实，是主导者的武器，但多带着质疑，那数字就算给了，你也可以选择用或不用，自然也不会被误导。

情感大于事实，数据让人舒适，也会让人难受。真相不是所有人接受，但可以理解。使用好数据，降低情感上的不悦，也得靠自己调节。

相对而言，数字不会说谎（除非造假），我还是喜欢数字以及数字所带来的世界。

《数据如何误导了我们》读后感(二)：读书笔记

书看起来挺厚的，但读起来很快 差不多花了三四个小时就看完了。内容很浅显易懂，讲了很多案例来解释数据的误用与滥用，把作者观察到的错误讲解的很清楚。作为一个小白来说看了还是有收获的，但也感觉内容比较浅，絮絮叨叨讲了一本书总结下来的知识点还挺浮于表面，都是点到即止，对于我比较关心的怎样去做正确的数据分析与处理讲的很少，大多是教你怎么辨别。

《数据如何误导了我们》读后感(三)：数据？

得到听书

人们常说，历史是一个任人打扮的小姑娘。而听完这本书之后，你可能会跟我产生相似的感受，那就是，数据，其实也像是一个任人打扮的小姑娘。由于存在各种人为或非人为因素的干扰，数据无法向我们展现出她真正的“素颜”。第一部分，我们把数据研究分为三个步骤，数字标准化、数据收集、数据分析，并分别讲了每个步骤当中可能存在哪些问题，以及这些问题会怎样对我们产生误导。而在第二部分，我们则是探讨了该怎么样避免被数据误导。主要就是记住两个“警惕”：

首先是警惕数据的产生过程。在看到一个数据的时候，记得在脑子里多画几个问号，想一想，这个数据是谁提供的，其中有没有利益关系？这个数据衡量的是不是一个人为创造出来的概念？数据研究采用的样本是不是某个特定的人群？研究结论是不是把相关关系当作了因果关系？等等。

另外，还要警惕我们大脑本身的非理性。这种非理性具体表现在，当我们在看到一个数据的时候，很可能会凭自己的感受来决定要不要信它，或是不自觉地把它往自己希望的地方解读，又或者是因为惰性，懒得再去多方查证，就直接盖棺定论了，等等。而对于大脑的这些非理性表现，我们的应对措施其实很简单，就是一句话——“多点几下鼠标”。

从本质上来看，“多点几下鼠标”其实是在要求我们，在探索世界真相的路上，永远要去拥抱不确定性。当你读到一个数据的时候，不要止步于此，而是应该继续调查。去搜索一下，那些持有跟这个数据相反意见的人是怎么说的；不要只读那些跟你观点一致的文章，还应该主动去读一读那些跟你的信念背道而驰的文章。

因为，任何数据研究，都只是现实世界的一张人工快照，即使没有布景、没有裁剪、没有滤镜、没有P图，也不能代表事物的全貌。如果我们只能依靠它们来了解这个世界，那么，起码也要去多找来一些不同角度、不同光线下拍摄的照片，对比着来看。并且，在过程中也要时刻谨记，这个世界上永远有某个角落，是没有被拍摄进来的；永远有某种视角，是人们可能尚未发现的。这就是我们所说的“拥抱不确定性”。

《数据如何误导了我们》读后感(四)：《数据如何误导了我们》:基础小白理解数据的入门指南！

提起大数据你会想到什么？是无数的表格，还是看不懂的编码。我还记得之前和妹妹聊天时，聊到要买一双拖鞋，结果刚聊完没多久，就在某些购物平台上看到拖鞋的一些款式，这就是大数据对我们的影响。 之所以聊起这个话题，是以为最近读了《数据如何误导了我们》这本书,这本书的封面十分的简单，就不再一一赘述了，但这本书的提示非常的多，从这些关键词和句子中，我们就能够了解到这本书的一些重点内容，比如这本书的主角:数据，以及它对我们日常生活的影响。 而这本书的封面提示语，早就给自己打好了标签:普通人的统计学思维启蒙书，从这句话中我们就得知这本书并不是专门为统计学专业的人准备的，而是面向所有的读者，帮助读者们了解数据对人们日常生活中的作用和影响。 在这本《数据如何误导了我们》一书中，总共分为7大章节，其中前6大章节主要普及了数据的用途以及数据的错误使用方法，在后记中作者简单地解释了，如何正确地检验、使用数据以及处理数据。 最吸引我的便是第一章中南丁格尔在850页的报告中对数据的处理和归纳，因为在我上学时，确实读过关于南丁格尔的课文，但完全不知道她在数学方面的天赋和优势。 在她的报告中，其中彩色表格的表现方法，引起了当局人的意识，改变了军中护理的一些错误方法。 当然这只是一例数据正确的使用方法，书中还列举了对于数据的一些错误用法以及不当的收集导致的结果偏差，以及对人们的影响。 并且作者建议在人们核对清单时要注意寻找数字的提供者，对数据，如果表示怀疑，那么建议通过网络来查找数据的收集和分析过程，以便推测出这份报表到底适合普罗大众，还是部分群体，进而做出下一部的判断。 这本《数据如何误导了我们》大概有180多页，薄薄的一本，每个章节都有或多或少的例子作为结论的支撑，帮助读者梳理数据的使用方法以及带来的影响。这本《数据如何误导了我们》很适合以后准备学统计学的高中书当做入门级读物，也适合对数据分析感兴趣的小伙伴，喜欢这本书的读者建议自己找书来读一读。

《数据如何误导了我们》读后感(五)：IQ与GDP就能定义我们的生活吗？

文/舒念

人们总是容易被身边的环境所迷惑，所有发生在身边的人和事，都会在长期的积累中成为理所当然的标准，早在《乌合之众》中古斯塔夫·勒庞就从心理学的角度向人们揭示了“从众”的隐患，而在《数据如何误导了我们》中，桑内·布劳也从统计学的角度揭示了相似的问题，那就是对数据的盲信与盲从，数字虽然是客观的，但它的标准却是主观的，我们又应当以怎样的方式去面对扑面而来的数据，从中获得我们需要的结论呢，这就是这本书想要告诉我们的事。

首先，在我们了解的众多数据中，有一些概念是客观存在的，其数据本身也是客观有效地能够展示客观事实，比如我们了解的统一度量衡下的长度与重量等概念；但有些数据从概念本身就是由人类主观意愿创造的，比起衡量客观事实，它们更接近于一种价值判断，例如BMI、IQ、GDP等，是否IBM指标就决定了一个人的健康程度？IQ就能代表一个人行为处事的能力？GDP就代表了国民经济的发达程度？

当然不是这样，这样的前提是我们将数据作为了唯一准确的衡量指标，然而，数据的存在就是我们在衡量这件事的时候，抛去了所有不能用数字来衡量的因素，这注定是存在片面性的。桑内·布劳在书中距离了曾经在军队中进行的智商测试，最后测试的结论是黑人的智力要低于白人，这在如今看来当然是一个令人哗然的结论，但在并不善于处理数据的时代，这个结论却曾经引起了轩然大波，甚至要引发国际政治问题。

其实很明显的事实是，对数据的统计标准与统计方式等等因素都会影响数据的准确定，同时对于统计结果的分析方式也会影响结论的构成，在《数据是如何误导了我们》里，桑内列举了许多相关的案例，并对其中存在固有思维的问题进行了一一分析列举，在对数据案例的实践过程中论证了自己的观点。

除此之外，还有一个重要的数据GDP，GDP指国内生产总值，其数据基础是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。如今，GDP已经成为国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。但谁有会知道最早提出GDP概念的经济学家西蒙·库兹涅茨并不赞成GDP就衡量了经济繁荣情况，因为这其中有太多非国民经济的直接因素参与其中，而且另外一些能够代表经济繁荣程度的非数据指标被排除在外，这些都导致了数据所代表的定义并非同我们想象的一样。

有时候并不是数据出错了，而是我们分析理解数据的方式出现了问题，所以数据才会将我们带到一个未知之地。有时，一个数据的分量太大，也会影响我们对它的认识，就如同古德哈特定律所说：如果一项指标一旦变成了目标，它将不再是个好指标。这些都会改变数据本身的客观性。

尤其是在大数据时代，我们更要理性地面对纷繁复杂的分析数据，这些数据一定会改变我们对事情的决策，但它们并不一定就是那个正确答案，读完这本书，更应该认识到在众多数据背后，我们仍旧通过自己的感受生活的普通人，有时候能用语言描述的部分在我们的生活中更加重要。