聪明学统计的13又½堂课：每个数据背后都有戏，搞懂才能做出正确判断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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你通常不会把「统计入门书」与「欢笑时光」这两个词联想在一起，但是查尔斯做到了！

　　在哈佛这类名校求学，真的能改变人生？
　　你真的不该买乐透彩券吗？
　　你相信，工作时短暂休息的人更容易死于癌症吗？

　　生活中充满了透过统计而产生的重要却不尽然正确的资讯，
　　本书教你看穿其中的巧妙，做出精准的判断！

　　《聪明学经济的12堂课》作者最新力作！
　　《纽约时报》畅销书，亚马逊读者★★★★★好评！

　　统计就像是高性能武器：

　　正确使用就有所帮助，错误使用就可能造成灾难。
　　换言之，这档事你多少得懂一些，免得被炸死了，还不晓得自己是怎么挂掉的。

　　《聪明学经济的12堂课》作者查尔斯．惠伦再次以他丰富的学养、幽默的风格，以及化繁为简的无上功力，抛开统计学枯燥生硬的理论，让你从生活中的大小事，轻松搞懂最关键实用的统计概念，做出正确决策。他说，本书是要让最重要的统计观念变得更合乎直觉，也更容易上手。他说，用统计说谎很容易，没有统计要找出真相却很困难。你将从这本书中，得到超乎你想像的重要讯息！而且，是用一种充满趣味的方式！

专家和媒体五星评价

　　这本书的吸引力有很大成分是来自惠伦先生流畅的风格，其余则来自他取材自真实世界的许多例子，即便是最严重的数学恐惧症患者，也能对生活中的各种基本统计概念有更多了解。－－《纽约时报》

　　你从来没遇过的最佳数学老师。本书处处都是实用知识，例如该如何判断民调的有效性，你为什么永远不应该买乐透彩券，还有如何察觉公开声明里的危险信号。－－《旧金山纪事报》

　　查尔斯．惠伦脱掉这门学科多余的外衣，让每个人都能够欣赏统计的本质之美。－－哈尔．范里安，Google首席经济学家

　　你通常不会把「统计入门书」及「欢笑时光」这两个词联想在一起，但是作者做到了。这本书说明统计的观念可以帮助你更深入了解日常生活。－－奥斯坦．古尔斯比，芝加哥大学经济学教授暨前白宫经济顾问委员会主席
 

数据素养的基石：洞察世界与决策的导航 在这信息洪流裹挟的时代，数据早已渗透到我们生活的方方面面，从日常的消费习惯到宏观的经济走向，无一不以数字的面貌呈现。然而，数据的表象往往具有极强的迷惑性，单纯的数字堆砌并不能自动转化为洞察。真正的挑战在于，如何穿透这些数字的迷雾，理解其背后的逻辑、局限性以及蕴含的真实信息，从而做出更为明智、可靠的判断。 本书致力于构建一套坚实、实用的数据素养框架，它并非一部枯燥的数学教科书，而更像是一本面向所有对“真实”抱有好奇心的人士的实战指南。我们将探讨的重点在于“批判性思维”在数据分析中的核心作用，而非仅仅是教导如何操作复杂的统计软件。 第一部分：数据的生命周期与陷阱识别 我们首先要认识到，数据并非凭空产生，它们有其生成、收集、处理和呈现的完整生命周期。理解这个过程，是识别潜在偏见和错误分析的第一步。 1. 数据的源头与设计缺陷： 任何研究或报告的起点都隐藏着方法论的抉择。我们将深入剖析抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样与便捷抽样）如何影响结果的代表性。错误的抽样设计，哪怕使用了最先进的分析工具，也可能导致“垃圾进，垃圾出”的尴尬局面。我们将重点讨论“幸存者偏差”、“自我选择偏倚”以及“观察性研究”与“随机对照试验（RCT）”之间不可逾越的鸿沟。学会提问：“这个数据是如何产生的？谁在乎这个结果？他们有哪些利益冲突？” 2. 测量的艺术与失真： 如何将抽象的概念（如“满意度”、“风险”、“效率”）量化为可测量指标，是一个充满挑战的过程。本部分将阐述指标选择的合理性与局限性。我们会探讨模糊概念被过度简化时可能产生的偏差，以及在不同情境下，同一个指标（如平均数、中位数、众数）如何揭示截然不同的事实。此外，数据清洗和预处理过程中的人为干预，也常常成为引入噪音或系统性偏差的温床。 3. 描述性统计的迷惑性解读： 仅仅计算平均数、标准差或绘制简单的柱状图，很容易给人一种“一切尽在掌握”的错觉。我们将深入剖析数据的分布形态，理解偏度和峰度如何扭曲我们对集中趋势的直观感受。一个看似平稳的平均值，可能掩盖了群体内部的巨大分化和极端异常点（Outliers）的真实影响。 第二部分：探寻关联与因果的逻辑边界 统计学的核心价值在于帮助我们理解事物之间的关系。然而，关联性（Correlation）与因果性（Causation）的混淆，是导致许多重大误判的根源。 4. 关联的真相与虚假相关： 我们会详细分析皮尔逊相关系数的意义，并着重讨论“虚假相关”的常见模式，比如“共同原因”（Confounding Variables）的影响。当两个变量看似强相关时，真正的推手可能隐藏在视野之外。本书提供了一套系统性的方法来筛选和识别潜在的混杂因素，帮助读者对“A导致B”的论断保持必要的怀疑。 5. 统计显著性与实际意义的距离： 面对P值（P-value）时，许多人陷入了机械化的迷信。我们将清晰界定统计显著性到底告诉了我们什么，又没有告诉我们什么。一个P值很小的结果，可能在现实世界中根本不具备决策价值。本章聚焦于效应量（Effect Size）的重要性，强调理解现象的“强度”和“实用性”远比“是否偶然发生”更为关键。 6. 预测模型的构建与局限： 无论是线性回归还是更复杂的机器学习模型，其本质都是对未来的一种推断。本书将从数据素养的角度审视模型构建过程：模型的假设条件是否成立？特征工程是否过度拟合了历史数据？最重要的是，我们将探讨模型外推的风险——在数据分布发生变化时，过去有效的方法可能瞬间失效。理解模型的“不确定性区间”（Confidence Intervals），比盲目相信点预测更为重要。 第三部分：数据叙事与伦理责任 数据分析的终点不是图表或报告，而是影响决策和行动。如何公正、清晰地“讲述”数据背后的故事，是数据素养的最高体现。 7. 图形化表达的力量与误导： 图表是沟通的利器，但也可能是最隐蔽的欺骗工具。我们将系统性地揭示常见的图形误导技巧，例如：非零基线的截断Y轴、面积与长度的误用、坐标系的非线性缩放，以及颜色和标签的选择如何潜移默化地引导观众得出预设的结论。学会“反向阅读”图表，是保护自己免受视觉操纵的关键技能。 8. 概率思维与风险评估： 在面对不确定性时，人类心智常常依赖直觉，而直觉往往是错误的。本部分将强化读者的基础概率概念，特别是条件概率（如贝叶斯定理的直观理解），用以评估风险和稀有事件发生的可能性。理解“基率谬误”（Base Rate Fallacy）如何影响我们对医疗诊断、安全事故或投资回报的判断。 9. 数据的伦理与隐私边界： 数据的力量伴随着巨大的责任。在深度挖掘个体行为数据的今天，如何平衡分析需求与个人隐私保护？我们将讨论去匿名化（De-anonymization）的风险，以及在数据共享、算法决策中，如何确保公平性（Fairness）和可解释性（Explainability），避免算法固化或放大社会既有的偏见。 本书旨在将读者从被动的数据接收者，转变为主动的、警惕的、具有批判精神的数据解读人。它所教授的，不是一套可以套用的公式，而是一种面对复杂世界时，保持审慎、理性探究真相的方法论。掌握了这些基础，才能真正做到“搞懂”数据背后的故事，并在此基础上，做出经得起推敲的正确判断。

作者简介

查尔斯．惠伦 Charles Wheelan

　　芝加哥大学公共政策博士。大学毕业于历史悠久的常春藤盟校「达特茅斯学院」，硕士就读普林斯顿大学。2012年6月起任教于达特茅斯学院。2004～2012年担任芝加哥大学公共政策哈里斯学院资深讲师，任教第一年即获得学生票选为非必修课程的「年度最佳教授」。他的第一本着作《聪明学经济的12堂课》（先觉出版）荣登博客来「年度百大趋势书」。继《非典型人生建言》（先觉出版）之后，本书2013年出版即登上《纽约时报》非文学类畅销榜。

　　作者讨厌微积分，却深爱统计学，因为他发现，统计可以帮助你回答五个重要的问题：

　　民调是如何计算出来，又怎样加以操弄？
　　在哈佛这类名校求学，真的会改变人生？
　　为什么我们不应该花钱延长产品的保固期？
　　信用卡公司如何从你的消费纪录看出你是会延迟缴款的人？
　　如何提升做决策的效果，而不白忙一场？

译者简介

爱荷

　　台湾大学图书资讯学系学士，美国德州大学奥斯汀校区图书资讯学硕士，曾任职外销推广机构，现专事翻译，译有《黑帮教父》（圆神出版）、《部落》《这样沟通，人人都挺你》（以上为先觉出版）等书。
 

前言   　  我为什么讨厌微积分，却喜欢统计？
第1章     为什么要学统计？
第2章     谁是史上最佳球员？—描述性统计
第3章    「他的个性还不错」及其他非谎言但严重误导的叙述—误导式统计
第4章　   线上租片公司怎么会知道我喜欢什么电影？—相关性
第5章     不要为99美元的印表机加买延长保固—机率入门
第5又½章　门后会是一只羊，还是你企盼的奖品？—蒙提霍尔问题
第6章     看看过度自信的数学怪咖如何差点摧毁全球金融系统—机率的问题
第7章    「垃圾进，垃圾出」—数据的重要性
第8章     统计学的詹姆斯大帝—中央极限定理
第9章     为什么统计学教授怀疑我作弊？—推论
第10章    我们如何得知64％的美国人支持死刑（样本误差为正负3％）—民调
第11章    奇蹟仙丹—回归分析
第12章    强制警告标示—常见的回归错误
第13章    就读哈佛会改变你的一生吗？—方案评估
附录        统计软体
 

评分☆☆☆☆☆

这本书彻底颠覆了我对统计学“高冷”的固有印象。它不是那种堆砌公式、让你头昏脑涨的教科书，而是更像一本引人入胜的“数据侦探小说”。作者非常擅长用讲故事的方式来讲解复杂的统计概念，每一个概念的引入都伴随着一个生动有趣的故事，让我仿佛置身于一个充满谜团的数据世界，迫不及待地想要解开它们。尤其让我印象深刻的是关于“抽样误差”的章节，作者用一个简单的投票场景，就将抽样误差的产生原因和影响解释得淋漓尽致。他强调了样本的选择至关重要，一个有偏见的样本，即使再大的样本量，也无法得出有代表性的结论。这让我联想到我们在工作中经常做的市场调研，以前总觉得样本量越大越好，现在才明白，样本的代表性才是关键。书里还讲到了很多关于“平均数”的陷阱，比如一个公司里，少数高薪员工可以把平均工资拉高，但大多数员工的实际收入可能并没有那么高。作者通过一个个生活化的例子，让我深刻体会到，单一的平均数往往会掩盖数据的真实分布情况，需要结合中位数、众数等其他指标才能更全面地了解数据。整本书读下来，一点也不觉得枯燥，反而充满了发现的乐趣。作者的语言幽默风趣，时不时冒出的金句更是让人拍案叫绝。它不仅传授知识，更激发了我对数据背后故事的好奇心，让我开始主动去思考，每一个数字背后，究竟隐藏着怎样的真相。这对于我这种非统计学专业出身的人来说，简直是一份宝藏。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学都有一种莫名的恐惧感，觉得它离我太远，太抽象。但这本书的出现，彻底打消了我的顾虑，甚至让我开始喜欢上统计学。作者的叙事方式非常独特，他没有生硬地灌输公式和理论，而是将统计学的概念融入到一个个引人入胜的故事和案例中。我特别喜欢他讲解“样本容量”和“样本代表性”的对比，用一个简单的例子就让我明白，即使样本容量再大，如果样本本身存在偏差，也无法得出有意义的结论。这让我反思很多时候我们在做调研时，过分追求数字，却忽略了样本本身的质量。书中关于“偏差”的讲解也让我受益匪浅，他用各种生活中的例子，比如从众心理、幸存者偏差，来阐述偏差是如何影响我们的判断的。这让我意识到，在分析数据时，时刻警惕各种潜在的偏差至关重要。整本书的语言风格非常轻松幽默，读起来一点也不费力，作者的比喻和类比都非常恰当，让我能够轻松地理解那些原本以为很复杂的统计概念。更重要的是，这本书不仅仅是传授统计学知识，更重要的是，它教会了我如何用一种批判性的思维去审视数据，如何从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的洞察。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一种新的“思维工具”，能够更清晰地看到数据的真相，并做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，原本以为统计学离我生活很遥远，枯燥乏味，但这本书却以一种极其生动有趣的方式，将统计学的精髓呈现在我面前。开篇就用“每个数据背后都有戏”这个极具吸引力的主题，瞬间抓住了我的注意力。它并没有直接抛出晦涩难懂的公式，而是从我们日常生活中接触到的各种现象入手，比如电视上的民意调查、商品广告里的“销量第一”，甚至是社交媒体上的热搜话题，都巧妙地引入了统计学的概念。作者的语言风格非常接地气，没有丝毫说教的味道，更像是一位经验丰富的伙伴，手把手地教你如何透过表象看本质。例如，在讲到“相关性不等于因果性”时，他举了一个关于冰淇淋销量和溺水人数同时上升的例子，形象地说明了这两个看似有关联的事件，实际上可能都与另一个隐藏因素——炎热的天气——有关。这种抽丝剥茧的分析过程，让我深刻理解到，我们不能轻易被表面的数字所迷惑，而要深入探究数据产生的背景和逻辑。我特别喜欢作者对于“幸存者偏差”的解读，通过二战时期飞机弹孔的分析，将一个看似冷冰冰的统计学概念，阐释得活灵活现状。这让我意识到，在日常工作中，我们常常因为只关注“成功者”的经验，而忽略了那些“失败者”的教训，从而导致决策的偏差。这本书的魅力在于，它不仅仅教会你如何理解统计学，更重要的是，它教会你如何用统计学的思维去审视世界，培养一种批判性思考的能力。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“统计学慧眼”，能够更清晰地辨别信息的真伪，做出更明智的判断。我强烈推荐这本书给所有对数据感到好奇，或者希望提升自己分析能力的朋友。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数字和图表感到有些困惑，总觉得它们是冰冷的、难以捉摸的。直到我读了这本书，我才意识到，原来数据背后隐藏着如此丰富的故事，而统计学正是解开这些故事的钥匙。这本书的作者绝对是一位“说故事”的高手，他用生动有趣的语言，将统计学中最核心的概念，如“偏差”、“抽样”、“回归”等，都描绘得栩栩如生。我尤其喜欢他讲解“幸存者偏差”的那个案例，通过飞机返航的弹孔分析，让我深刻理解了“你看到的不一定是全部”这个道理。这让我联想到很多时候，我们只关注成功者的经验，而忽略了那些失败者的教训，从而导致自己的决策陷入困境。书中对于“相关性”和“因果性”的区分，更是让我醍醐灌顶。以前我常常把两者混为一谈，现在才明白，很多时候我们看到的“同时发生”，并不代表“互相导致”。这种清晰的辨析，让我能够更理性地分析问题，避免被表面的数据所迷惑。整本书的结构安排也非常合理，从基础概念的引入，到更复杂的统计方法的讲解，都循序渐进，让我能够轻松地跟上作者的思路。而且，作者的语言风格非常幽默，时不时冒出的金句，都让人忍俊不禁，读起来一点也不枯燥。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“数据透视眼”，能够更敏锐地捕捉到数据中的信息，并从中做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我近几年来读到的最实在、最接地气的一本关于统计学的书。我一直认为统计学是离我生活很遥远的专业知识，但这本书让我彻底改观。作者以一种极其巧妙的方式，将那些看似复杂的统计概念，用生活中最常见的例子一一剖析。我印象最深刻的是关于“平均数陷阱”的部分，作者用了一个关于公司员工平均工资的例子，让我深刻理解到，单一的平均数往往会掩盖数据的真实分布，而我们需要结合中位数、众数等指标来更全面地理解数据。这种洞察力真的让我佩服。他还详细地讲解了“相关性”和“因果性”的区别，让我明白，很多时候我们看到的“同时发生”，并不代表“互相导致”。这种严谨的分析思路，让我能够更理智地看待各种信息，避免被表面的数据所迷惑。书中的语言风格非常幽默，读起来一点也不枯燥，作者的比喻和类比都非常生动形象，让我能够轻松地理解那些原本以为很抽象的统计概念。而且，这本书不仅仅是传授知识，更重要的是，它教会了我如何用一种批判性的思维去审视数据，如何从信息中提炼出有价值的洞察。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一种新的“语言”，能够听懂数据在“说话”，并从中解读出它们想要传递的真正信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次让我重塑对“数据”认知的奇妙旅程。我之前一直认为，统计学是一门与我无关的学科，是属于专业人士的领域，充斥着各种晦涩难懂的公式和图表。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种极其平易近人的方式，将统计学的精髓娓娓道来，让我深刻体会到“每个数据背后都有戏”的含义。他巧妙地运用了大量的现实案例，比如市场调查中的猫腻、广告中的统计误导，甚至是社会新闻里的数据陷阱，都成为了讲解统计学原理的绝佳素材。让我印象深刻的是关于“置信区间”的讲解，作者没有直接给出复杂的公式，而是用一个生动的故事，解释了为什么我们不能仅仅依赖一个点估计，而需要一个范围来表示数据的可靠性。这让我明白了，任何统计结果都存在不确定性，而理解这种不确定性，对于做出正确的判断至关重要。他还深入浅出地讲解了“相关性”和“因果性”的区别，让我意识到，很多时候我们看到的关联，可能只是表面的巧合，背后隐藏着更深层次的逻辑。这种分析问题的角度，让我受益匪浅，在面对各种信息时，都能多一份审慎，少一份盲从。这本书的文字流畅而富有感染力，作者的洞察力更是惊人，总能在看似平常的现象中挖掘出统计学的奥秘。读完之后，我感觉自己仿佛掌握了一种新的“语言”，能够听懂数据在“说话”，并从中解读出它们想要传递的真正信息。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样长期在信息洪流中摸爬滚打的人来说，这本书简直是一股清流。它没有华丽的辞藻，没有复杂的理论，只有最实在、最有用的数据解读智慧。作者仿佛一位经验丰富的向导，带领我穿越那些看似杂乱无章的数据迷宫，教会我如何辨别方向，如何找到关键的线索。其中关于“统计显著性”的解释，我反复看了好几遍。作者用一个生动的比喻，将原本抽象的P值概念，化为了我们能够理解的“数据中的噪音”和“真实信号”的区分。他强调，我们不能仅仅因为一个结果“统计上显著”，就盲目相信它，而要结合实际情况，判断这个结果是否具有实际意义。这一点对我启发很大，很多时候，我们可能会被一些“看起来很科学”的统计结果所误导，而忽略了更深层次的逻辑和常识。这本书还详细地讲解了“回归分析”的原理，并用生活中常见的例子，比如房屋价格与面积、学业成绩与学习时间之间的关系，来解释模型是如何构建的。让我明白，看似复杂的统计模型，其实是对现实世界的一种简化和抽象，关键在于理解模型背后的假设和局限性。我尤其赞赏作者对于“数据可视化”的重视，他强调好的图表不仅能够清晰地展示数据，更能讲述一个引人入胜的故事。书中穿插的很多图表示例，都做得非常精美，且各有侧重，让我学到了很多关于如何用图表来有效沟通数据的技巧。总而言之，这本书是一本真正能够提升个人认知能力的书籍，它教会我如何用更理性的眼光去看待数据，如何从信息中提炼出有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学都抱着一种敬而远之的态度，觉得它是一门非常枯燥、高深的学科。但这本书彻底打破了我的这种刻板印象。作者以一种极其生动有趣的方式，将统计学的核心理念呈现在我面前，让我惊叹于数据背后的逻辑和智慧。他善于运用各种生活化的场景来解释统计学原理，比如从电视上的广告，到街头的问卷调查，都成为了他讲解统计学知识的绝佳素材。我尤其喜欢他对“概率”的解读，他用掷骰子的例子，让我深刻理解了随机事件的可能性，以及如何用数字来量化不确定性。这让我意识到，在很多决策中，我们都需要考虑概率的因素，而不是仅仅凭直觉。书中关于“数据可视化”的讲解也让我受益匪浅，他强调了好的图表能够清晰地传达信息，而糟糕的图表则容易误导读者。他分享了很多优秀的图表示例，让我学到了如何用图形来更有效地沟通数据。整本书的语言风格非常幽默风趣，读起来一点也不枯燥，时不时还会被作者的比喻逗得捧腹大笑。更重要的是，这本书不仅仅是传授统计学知识，更重要的是，它教会了我如何用一种批判性的思维去审视数据，如何从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的洞察。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一种新的“超能力”，能够更好地理解世界，并做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得自己在统计学方面是个“小白”，对各种图表和数字都有些畏惧。但这本书的出现，让我觉得统计学原来也可以这么有趣！作者的叙事方式非常独特，他没有生硬地灌输知识点，而是将一个个统计学原理融入到生活化的场景中，让我仿佛在听一个充满智慧的故事。比如，在讲“正态分布”时，他并没有一开始就抛出钟形曲线，而是从身高、体重等我们身边司空见惯的现象开始，一点点引导读者去发现数据分布的规律。这种循序渐进的方式，让我能够轻松地理解那些原本以为很复杂的概念。我最喜欢的是书中关于“假设检验”的部分，作者用一个简单的“猜硬币”游戏，将零假设和备择假设的概念解释得一清二楚。他强调，我们不能轻易地否定一个普遍接受的观点，而是要用足够强的证据来支持我们提出的新观点。这让我在日常决策中，也开始更加谨慎地对待那些看似“颠覆性”的结论。这本书的语言风格非常轻松幽默，读起来一点也不费力，时不时还会被作者的比喻逗得哈哈大笑。而且，它不仅仅局限于统计学的理论，更重要的是，它教会了我如何将统计学思维应用到实际生活中，如何去质疑那些看似确凿的数字，如何去发现隐藏在数据背后的真相。这本书就像一把钥匙，为我打开了数据世界的大门，让我不再对统计学感到陌生和恐惧，反而充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期阅读中最具启发性的一本书。我一直认为自己对数据分析一窍不通，但这本书却以一种极其友好的方式，让我逐渐走近统计学的世界。作者的叙事风格非常独特，他将统计学的知识融入到一个个引人入胜的故事和案例中，让我感觉像是在阅读一本精彩的侦探小说，而统计学则是解开谜团的线索。我特别欣赏作者对于“样本选择”的强调，他用生动的例子说明了，一个有偏见的样本，即使样本量再大，也无法得出具有代表性的结论。这让我联想到很多新闻报道中的民意调查，我开始反思，这些调查的样本是如何抽取的，是否存在潜在的偏差。书中关于“平均数”的讨论也让我大开眼界，我意识到，单一的平均数往往会掩盖数据的真实分布，需要结合中位数、众数等其他指标才能更全面地了解数据。作者还深入浅出地讲解了“相关性”和“因果性”的区别，让我明白，即使两个变量表现出强烈的关联，也不能轻易断定它们之间存在因果关系。这种严谨的分析方法，让我受益匪浅。整本书的语言风格轻松幽默，读起来一点也不费力，作者的比喻和类比都非常贴切，让我能够轻松地理解那些原本抽象的统计概念。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一种新的思维方式，能够以更批判性的眼光看待数据，并从中做出更明智的判断。