Дэвид Хэнд | Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных (2021) [EPUB]
Автор: Дэвид Хэнд
Перевод: Михаил Белоголовский
Издательство: Альпина Диджитал
ISBN: 978-5-9614-5893-0
Жанр: Бизнес-процессы, Базы данных, Экономическая статистика
Формат: EPUB
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Черно-белые
Описание:Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект «темных данных» и как их можно обратить себе на пользу. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся дата-сайенс, программированием и статистикой.
Предисловие
Часть I. Темные данные. Происхождение и последствия
Глава 1. Темные данные. Незримая сила, которая формирует наш мир
Призрак данных
Так вы думаете, у вас есть все данные?
Не было ничего необычного, поэтому мы не придали этому значения
Сила темных данных
Всюду вокруг нас
Глава 2. Обнаружение темных данных. Что мы собираем, а что нет
Темные данные со всех сторон
Извлечение, отбор и самоотбор данных
От нескольких ко многим
Экспериментальные данные
Остерегайтесь человеческих слабостей
Глава 3. Определения и темные данные. Что именно вы хотите узнать?
Ошибки в определениях и измерениях
Невозможно измерить все
Скрининг
Выбор на основе прошлого
Глава 4. Непреднамеренные темные данные. Видим одно, регистрируем другое
Общая картина
Обобщение
Человеческий фактор
Недостатки приборов
Объединение наборов данных
Глава 5. Стратегические темные данные. Уловки, обратная связь и информационная асимметрия
Уловки
Обратная связь
Информационная асимметрия
Неблагоприятный отбор и алгоритмы
Глава 6. Умышленно затемненные данные. Мошенничество и обман
Мошенничество
Кража идентификационных данных и интернет-мошенничество
Мошенничество с личными финансами
Мошенничество на финансовых рынках и инсайдерская торговля
Страховое мошенничество
И прочее
Глава 7. Наука и темные данные. Природа познания
Сущность науки
Если бы я знал заранее…
Натыкаясь на темные данные
Темные данные и общая картина
Сокрытие фактов
Отзыв публикаций
Источник и его достоверность: кто вам такое сказал?
Часть II. Освещение и использование темных данных
Глава 8. Принцип работы с темными данными. Проливаем свет
Надежда!
Связываем наблюдаемые и недостающие данные
Определение механизма появления недостающих данных
Работа с имеющимися данными
Выход за пределы данных: что, если ты умрешь первым?
Выход за пределы данных: вменение
Неправильное число!
Глава 9. Полезные темные данные. Переосмысление вопроса
Сокрытие данных
Сокрытие данных от самих себя: рандомизированные контролируемые исследования
Что могло бы быть
Репликация данных
Мнимые данные: байесовское априорное распределение
Частная жизнь и защита конфиденциальности
Сбор данных в темноте
Глава 10. Классификация темных данных. Путь в лабиринте
Систематика темных данных
Подведение итогов
Скриншоты:
Время раздачи: с 9:00 до 00:00 (до появления первых 3-5 скачавших) 
