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책소개
목차
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Preface xi
Part I Dark Data: Their Origins and Consequences Chapter 1 Dark Data: What We Don't See Shapes Our World 3 The Ghost of Data 3 So You Think You Have All the Data? 12 Nothing Happened, So We Ignored It 17 The Power of Dark Data 22 All around Us 24 Chapter 2 Discovering Dark Data: What We Collect and What We Don't 28 Dark Data on All Sides 28 Data Exhaust, Selection, and Self-Selection 31 From the Few to the Many 43 Experimental Data 56 Beware Human Frailties 67 Chapter 3 Definitions and Dark Data: What Do You Want to Know? 72 Different Definitions and Measuring the Wrong Thing 72 You Can't Measure Everything 80 Screening 90 Selection on the Basis of Past Performance 94 Chapter 4 Unintentional Dark Data: Saying One Thing, Doing Another 98 The Big Picture 98 Summarizing 102 Human Error 103 Instrument Limitations 108 Linking Data Sets 111 Chapter 5 Strategic Dark Data: Gaming, Feedback, and Information Asymmetry 114 Gaming 114 Feedback 122 Information Asymmetry 128 Adverse Selection and Algorithms 130 Chapter 6 Intentional Dark Data: Fraud and Deception 140 Fraud 140 Identity Theft and Internet Fraud 144 Personal Financial Fraud 149 Financial Market Fraud and Insider Trading 153 Insurance Fraud 158 And More 163 Chapter 7 Science and Dark Data: The Nature of Discovery 167 The Nature of Science 167 If Only I'd Known That 171 Tripping over Dark Data 181 Dark Data and the Big Picture 184 Hiding the Facts 199 Retraction 215 Provenance and Trustworthiness: Who Told You That? 217 Part II Illuminating and Using Dark Data Chapter 8 Dealing with Dark Data: Shining a Light 223 Hope! 223 Linking Observed and Missing Data 224 Identifying the Missing Data Mechanism 233 Working with the Data We Have 236 Going Beyond the Data: What If You Die First? 241 Going Beyond the Data: Imputation 245 Iteration 252 Wrong Number! 256 Chapter 9 Benefiting from Dark Data: Refraining the Question 262 Hiding Data 262 Hiding Data from Ourselves: Randomized Controlled Trials 263 What Might Have Been 265 Replicated Data 269 Imaginary Data: The Bayesian Prior 276 Privacy and Confidentiality Preservation 278 Collecting Data in the Dark 287 Chapter 10 Classifying Dark Data: A Route through the Maze 291 A Taxonomy of Dark Data 291 Illumination 298 Notes 307 Index 319 |
저자 소개1
David Hand
옥스퍼드 대학교를 졸업했으며 세계적인 명문 공립 대학인 런던 임페리얼 칼리지Imperial College London 수학과 명예 교수 겸 선임 연구원이다. 2002년에는 통계학계에서 가장 권위 있는 상인 가이 메달Guy Medal을 받았고, 2003년에 영국 학사원British Academy의 연구원으로 선출되었다. 2008년부터 왕립통계학회Royal Statistical Society 회장을 지냈으며 그동안의 연구 업적으로 2013년 대영 제국 훈장Order of the British Empire을 받았다. 유럽에서 수익률이 가장 높은 알고리즘 매매 헤지펀드 중 하나인 윈턴
옥스퍼드 대학교를 졸업했으며 세계적인 명문 공립 대학인 런던 임페리얼 칼리지Imperial College London 수학과 명예 교수 겸 선임 연구원이다. 2002년에는 통계학계에서 가장 권위 있는 상인 가이 메달Guy Medal을 받았고, 2003년에 영국 학사원British Academy의 연구원으로 선출되었다. 2008년부터 왕립통계학회Royal Statistical Society 회장을 지냈으며 그동안의 연구 업적으로 2013년 대영 제국 훈장Order of the British Empire을 받았다. 유럽에서 수익률이 가장 높은 알고리즘 매매 헤지펀드 중 하나인 윈턴 캐피털 매니지먼트Winton Capital Management의 고문이기도 하다.
‘우연한 일들’에 숨어 있는 법칙을 다룬 그의 대표작 『신은 주사위 놀이를 하지 않는다The Improbability Principle』는 자연 과학서로는 이례적으로 출간 즉시 『아마존』과 『뉴욕 타임스』 종합 베스트셀러가 되었으며, 『워싱턴 포스트』와 『허핑턴 포스트』 등 유력 매체에서 큰 호응을 얻었다. 어려운 통계학 지식을 우리 일상과 연관 지어 알기 쉽게 전달한다는 평을 받은 데이비드 핸드는 책의 내용을 대중들에게 전하는 강연 활동에도 매진하고 있다.
『정보 세대: 데이터는 어떻게 우리의 세계를 지배하는가Information Generation: How Data Rule Our World and Statistics』를 비롯하여 7권의 책을 썼고 300편 넘는 논문을 발표했다. 영국 런던에 살고 있다.
‘우연한 일들’에 숨어 있는 법칙을 다룬 그의 대표작 『신은 주사위 놀이를 하지 않는다The Improbability Principle』는 자연 과학서로는 이례적으로 출간 즉시 『아마존』과 『뉴욕 타임스』 종합 베스트셀러가 되었으며, 『워싱턴 포스트』와 『허핑턴 포스트』 등 유력 매체에서 큰 호응을 얻었다. 어려운 통계학 지식을 우리 일상과 연관 지어 알기 쉽게 전달한다는 평을 받은 데이비드 핸드는 책의 내용을 대중들에게 전하는 강연 활동에도 매진하고 있다.
『정보 세대: 데이터는 어떻게 우리의 세계를 지배하는가Information Generation: How Data Rule Our World and Statistics』를 비롯하여 7권의 책을 썼고 300편 넘는 논문을 발표했다. 영국 런던에 살고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 02월 18일
- 쪽수, 무게, 크기
- 344쪽 | 147*218*33mm
- ISBN13
- 9780691182377
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