作者：米妮
链接：https://www.zhihu.com/question/60241622/answer/375636098
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我本科学的统计，现在在Google做商业分析。
在这里推荐一本关于统计的、唯一一本我读了两遍的科普书：Naked Statistics。
（豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/19941764/Naked Statistics）
注：链接是英文版的，大家可以自行寻找中文版。
假设大家都是做数据统计的（至少是感兴趣），那么不妨来回答一下这个简单的问题：
如何向卖油条老张用一句话解释什么叫假设检验？
这本书帮助了我从直观/本质上理解统计学的重要概念。原来统计可以这么直观！
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安利一下我的读后感。
做数据分析的这一行的同学有没有感觉到，工作中用需要用到概率统计知识和学校里学的往往存在脱节？个人认为，这个脱节主要表现在两个方面：
学校对概率统计的教学方式不强调直观理解。我本科是北大数学系的，但是当年最开始学统计的时候非常痛苦，就是因为完全没有意识到概率是一个无比重视直观的学科。不从直观角度理解、记忆基本概念，学起来很难。
数据分析的工作中需要如何把你的分析过程/结果用直观的语言讲给别人听，包括领导或者业务伙伴。可惜的是，学校并不是注重这方面能力的培养。无法把数据分析的结果解释清楚，本质上还是因为对概率统计概念没有足够的直观理解。
这本书帮我解决了这两个问题。给大家介绍几个这本书的特点：
作者用通俗易懂、幽默的语言解释了统计的基本概念，从基本的概率空间、到描述性统计（均值，方差）、到统计建模（回归模型）。作者强调直观，举了很多例子进行讲解。比如2008年经济危机，就是对违约风险的分布做出了错误的假设（不应该是正态，而是长尾的）。
作者帮助大家认识到了很多统计在现在工作、生活中被滥使用的例子，包括一些耳熟能详的悖论（比如monty hall problem），也包括一些商业中的真实案例（百事可乐做的广告夸大自己的效果）等等。
作者也介绍了一些比较新的商业案例，比如Netflix如何通过数据分析来预测你喜欢看的电影。
