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【書選閱讀#033】一次看懂小數據：搞懂生活中的統計數字，提升數據素養、聰明做決定
我們每天都會接觸到龐大的數據量，但多數人未必知道如何正確地解讀。
大數據感覺太遙遠，多數人無從取得，也沒有工具和技術來處理；但小數據卻在你我身邊、每分每秒影響著我們每一個決定和觀念的形成。從食品標籤到天氣預報，從你的銀行帳戶到你的醫生的辦公室，影響著你的健康、錢包、工作和人際關係，這些和我們每一天的生活密切相關的數據，就稱之為小數據。
在這本《一次看懂小數據》中講述了我們該如何解讀每天接觸到的資料，將複雜的問題變得更簡單和直觀？如何避免陷入面對數據常犯的錯誤與盲點？
「如果能更好地理解、更有自信且謹慎的解讀與使用這些小數據，就能做出更好的決策。」
這是作者，約翰．強森，在書中提出的核心概念。
他是麻省理工學院的經濟學博士，同時也是統計與數據方面的專家，擅長以簡單直接的方式檢視複雜精密的概念。目前身為艾吉沃斯經濟諮詢公司的總裁兼執行長，協助企業將複雜的內部數據集合轉換成策略性、可據以為行動的資訊。服務的範圍涵跨各種不同的商業層面，包括人力資源、財務、行銷、製造與商業情報。
「比起了解大數據，我們更應該學會理解小數據。」
這是我在閱讀完這本書後，希望分享給你的一句話。
但是要如何更好的理解小數據呢？我歸納整理了三個重點，可以幫助你知道如何更好地面對與使用看到的數據：
- 數據無所不在，生活中容易誤解的小數據
- 看到的數據不一定都可以用，三個問題做出正確判斷
- 解讀日常生活中的數據，避免被誘導與誤解的五個提醒
▌數據無所不在，生活中容易誤解的小數據
書中提到的小數據，指的就是統計量。
像是平均數、標準差這些我們常聽到的統計量，是將一組數據轉化為一個數值，所以稱做「小」數據，幾乎每天都會出現在生活與工作上。
但我們真的正確理解它嗎？還是誤解或誤用了這些小數據所要傳達的意思？
舉例來說，常見的「平均數」代表什麼，你清楚嗎？
很多人覺得平均數能夠代表完整數據的一切，事實上並非如此。
平均數只是一個標準，是敘述統計中的一個統計量，就如同標準差、中位數一樣，都只是從單一維度來衡量一組數據，來展現大致的輪廓，但無法顯現每一筆數據的相異之處。
比方說，當我們聽到某間公司的薪資平均數為六萬元，可以代表整間公司的薪資水準嗎？你可能會說，公司中也許有些員工的薪資水準可以達到二十萬元或更高也不一定。
沒錯！平均數是看不見一組數據中的個體差異，所以不能代表數據的一切。
這是關於平均數，我希望你能理解的第一件事。另外，還有三個問題是我們看到「平均數」出現時應該思考的：
- 我們看到的是哪一種平均數？
- 平均數的計算過程中，所有數據都有被平等對待嗎？
- 離群值對於平均數所帶來的影響有多大？
如果你在運用平均數時想過這些問題，恭喜你具備一定程度的數據思維。但如果你是第一次看見這些問題，或許是與統計不太熟，但也可能因此誤解了日常所看到的平均數而不自知。
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
重要數據
每個月美國都會公布相關數據，包含經濟、消費、原物料相關等等，那麼這些數據是幹嘛用的呢？
每一個數據都是有他的意義，以及背後代表的含意，下面統整我們會觀察的數據，主要分兩種
數據部分
(1) ADP就業數據
公布時間：每月第一周星期三
一般簡稱小非農，由於公布時間較官方正式的就業
2-1 取得統計資料
統計學，指的就是搜集、整理、表現及分析資料的方法。
一般來說，當我們想要知道對於某件事，大眾的普遍想法時，我們可能會透過調查的方式，得到想要的答案。也就是說，我們可能透過問卷或者是電訪的方式，直接收集所要的母體資料。舉個例子來說，在總統選舉時，當侯選人舉辦政見發表會後，為了
作為一名擁有多年經驗的數據分析師，我深知數據分析的重要性及其對企業決策的影響。然而，數據分析並不是在任何情況下都適用。今天我想跟你聊的事情是：在數據量不足或缺乏流程優化目的時，進行數據分析的局限性。
有學過統計的人都知道，所謂的平均有許多不同的定義，我們今天要來學習在金融財務當中常見的平均方法。
這些平均方式可能是用在績效的結果，也可能是用在分析財務報表。
這些統計有時候差之毫釐、失之千里，我們在理解不同的統計分析跟看其結果時，不可不慎。
本篇文章簡單介紹5種平均數
選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而，如果我們不了解樣本和母體的概念，就很容易被民調結果誤導。
在本文中，我們將介紹樣本和母體的概念，以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
會，因為日常生活中充斥著各式統計報告，若不懂統計，容易被誤導。具有統計概念可以幫助我們找出對的統計報告，做更明智的做出決策。一般人可以先學習如何判讀統計報告和留意統計的應用開始，培養如何獨立思考。
前天看了《數值化之鬼》這本書，這本書由識學創辦人安藤廣大撰寫，深入的探討數值化的議題。
在生活與職場上，我們很常很聽到身旁人講數值化思維的重要性，但只有少數人真正理解數值化的真正含義，其中更只有微小的比例能夠真正實踐。
實際上，培養數值化思維並不需要深厚的統計基礎，數值化強調的是「用數字來思考」
第一堂學生創新團隊的點評
我們的統計在社會科學裡面，它到底是怎麼樣產生的，我們今天要算這個統計學，要送統計，他們本身要有Raw data，這樣才有辦法進行運用，如：我們要怎麼算平均身高如下是：
「全部身高」除以「人數」等於 每個人幾公分
所以我們要設計如何用電腦計算 ，要「input」
先完整計算後面對：平均工作1小時，多少錢？
工作1年，多少錢？
在學術上有個著名的“大麥克指數”：
你的1小時薪水，能夠買幾份大麥克餐？
可能可以用以衡量當地的飲食生活壓力。
如同“房價所得比”，衡量買房需要幾年的薪資。
在不牽扯其他因素下，衡量生活的壓力。先知道問題，才能面對進
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