讀后感：

1）統計回歸相比經驗會更有說服力與穩定性；

2）拋硬幣，驗證回歸預測當中所包含的某個因果關系；拋硬幣代表隨機，比如：隨機分發5000份客戶邀約有笑臉圖片和沒笑臉圖片的郵件，看其反饋率；這里隨機并不是指5000個客戶都一模一樣，而是這樣理解的：如果考慮有圖片邀約的客戶身高的話，可能會看到鐘形曲線分布。而對于收到沒有圖片邀約的客戶來說，我們也可以觀察到同樣的鐘形曲線。由于隨著樣本數的增加，兩組客戶的分布會越來越相近，那么我們可以把不同客戶組的平均反饋率的差異歸因于干預（即有笑臉和沒笑臉的）差異；

總結：即隨機克服了那些只根據歷史數據來進行推斷預測結論的多因素不確定性，并不是說是因為隨機后對象就是一模一樣的，而是由于隨機后對象的分布會趨于一致；

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在現實世界中，要利用足夠大樣本的隨機試驗并得到統計上顯著的結果，有時成本很高，這就限制了可進行隨機試驗的數量。但是互聯網改變了這一切。“由于讓一組人體驗某項服務的成本幾乎為零，因此，我們提供的體驗服務種類可以趨于無限多?！?/p>

角色：把歷史數據當做護身符/神奇地覺得自己知道如何使品牌壯大/總覺得自己知道的最多的老板

傾聽消費者的需求！！！！！！！！！！！

在實驗室里檢驗及再檢驗不同備選方案的成本太低了，因此我們沒有理由盲目地接收學術公理。

《直覺的終結》

隨機試驗并不是直覺的終結，而是把直覺融入到檢驗當中；因為前面提到的隨機試驗都必須有假設與備選假設：例如：邀約郵件帶笑臉與不帶笑臉的直覺假設；

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CapOne ,Jo-Ann大數據公司

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花錢是為了省錢；

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沃德弗格：數據分析界出了名的滑稽有趣；腦子里充滿了奇思怪想；能常常給社會上被遺落的角落帶去光明；

貧窮行動實驗室——把科研變成行動！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的读《大数据思维与决策》的读后感的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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