大數據時代必讀的暗數據解析大作。 「只因為沒有人在森林裡聽見樹倒了，不代表樹沒發出聲音。」 我們都習慣看向光亮之處， 但是黑暗中，看不見的事物裡，必定藏有更多決定性細節。 //在遺漏數據的世界裡做出好決定的務實指南// 　　身處大數據時代，不難以為我們擁有做出好決定的一切數據。但我們擁有的數據其實從未完整，甚至只取得冰山一角。就如同宇宙大部分由暗物質組成，雖然存在卻不被看見，資訊世界也充滿了暗數據，為我們所無視，非常危險。在這本《暗數據》中，數據專家大衛．漢德帶領我們踏上一趟啟發人心的精采旅程，走進我們看不見的數據的世界。 　　本書探討許多對於暗數據視而不見的情況，討論這些情況如何讓我們做出錯誤、危險，甚至災難性的結論與行動。作者檢視了現實生活中的例子，從挑戰者號太空梭爆炸到複雜的金融詐騙，並分享一套務實的暗數據分類法，說明這些暗數據是如何產生，以便我們學會辨別與掌控暗數據。作者不僅教導我們要對未知事物造成的問題提高警覺，也闡述如何利用暗數據，從中得益，讓我們得到更深入的理解，做出更好的決定。 　　如今我們所有人都仰賴數據做決定。本書將告訴我們如何避免做出壞的決定。 ★暗數據無所不在，生活中有哪些事件涉及了暗數據？ ‧有人類，就有詐騙。如何辨識各種隱藏數據的詐騙手法？ ‧挑戰者號太空梭爆炸事故起因於漏掉的數據？ ‧症狀不明顯的病人容易錯過最佳治療時機？ ‧鑽漏洞與操弄制度也屬於玩弄暗數據？ ‧社群媒體讓我們覺得他人生活多采多姿，竟是暗數據的作用？ ‧選舉民調中未回覆的民眾，可能具有決定性的影響力？ ◆名人推薦 鄭宇庭　政治大學商學院統計系教授 謝邦昌　輔仁大學副校長、台灣人工智慧發展學會（TIAI）理事長 謝金河　財信傳媒集團董事長 M觀點創辦人　Miula 推薦 ◆本書特色 ▓作者出身學術界，也為金融、健康、藥學領域及政府分析大量資料，而《暗數據》結集其中精華，稱之為「消失數據」領域的專家或先驅，亦不為過。 ▓數據不是絕對的客觀，也非真理：本書教讀者在判讀資料時，如何避免掉進「客觀」的陷阱，對已獲取、看似可掌握的資料，保有一定的懷疑。 ▓展現一般人不易觀察到的統計學分析角度：這個時代一面倒地推崇大數據，沉浸在只要掌握愈多數據就無所不能的幻覺中。本書指出箇中盲點，翻轉視角，開闢另一片視野。 ▓深入剖析生活中實例，有閱讀驚悚推理小說的味道：作者寫作經驗豐富，以生動具條理的敘事，引導讀者進入主題。即使門外漢讀來，也會對暗數據有基本的認識。 ▓本書延續作者前一部作品《不大可能法則》的風格，觸及醫療、製藥、政府、社會政策、金融業、製造業等各領域的暗數據現象，揭櫫問題根本的解決之道，就在於瞭解訊息中不為人知的黑暗邊角是如何扭曲我們的認知。 ◆各界佳評 本書深入研究了遺漏的（暗）數據，以及這些數據如何影響人做決定……作者在書中提供專業的指南，從如何辨別事實遭到篩選到設計隨機試驗，點亮了科學、醫療與政策領域的幽暗角落。 ——芭芭拉．凱瑟（Barbara Kiser），《自然》 你一定要讀這本書，信服作者的論證與實例，相信我們沒看到或沒記錄到的數據攸關重大，甚至足以致命。讀完書後，你會覺得暗數據一詞確實有力，能激起我們的好奇與懷疑，同時慶幸終於有統計學家發明了一個好詞，只可惜想到的不是自己。 ——孟曉犁（Xiao-Li Meng），《資訊與管理科學學報》 不論是個人或專業領域，我們做決定時總會從某些數據開始。數據的英文「data」一詞源自於拉丁文，意思是「給定之物」。但給的人是誰？數據從哪裡來？我們應該不加懷疑逕直接受嗎？本書充滿洞見，是一部開眼之作，讓我們看見將「給定之物」視為理所當然的危險，在這個「假新聞與數據爆炸密不可分」的時代，應該人人必讀。 ——艾德里恩．史密斯（Adrian Smith），圖靈研究所所長兼執行長 任何依靠數據做決策的人，不可能讀完本書而不獲益良多。作者信手拈來，引導讀者認識暗數據的危險。 ——艾爾諾．西貝斯（Arno Siebes），烏特勒支大學 作者大大照亮了統計學裡的陰暗角落。書中知識淵博，但充滿機智，流暢易讀，而且重要。我讀完收穫良多，你也不會例外。 ——提姆．哈福德（Tim Harford），《轉角遇見經濟學》作者、BBC《或多或少》節目主持人 本書與眾不同，是介紹暗數據的好讀指南，在這個一般人警覺降低的時代，正是大眾亟需之作。 ——蓋爾特．莫倫伯格斯（Geert Molenberghs），哈瑟爾特大學及魯汶大學