暗數據¶

全書在講述數據可以說是新世界的石油，雖然科學會強調以數據說話，但要注意到收集與規劃數據的是人、過程使用的機台、結果的歸納解釋都會影響數據，因此在解讀數據時需要多加留意。

作者歸納出幾種暗數據

1.我們知道漏掉的數據:已知的未知，表單有人拒絕回答而留空

2.我們不知道漏掉的數據：未知的未知，例如不知道誰會回答，因此沒注意到有些人根本沒回應

3.選擇部分情況；例如特定時間調查存活率問券，卻調查不到已經去世的人

4.自我選擇：例如患者自我選擇是否要被納入統計（中途離開實驗等）

5.漏掉關鍵因素：因為暗數據，找不到真正的關聯，例如裙子短冰淇淋銷量好

6.隨時間而異：結果會因為時空環境不同而變

7.數據的定義：不同的解讀會導致大相徑庭

8.數據的摘要：當數據聚合後，細節度就不再

9.量測誤差與不確定：誤差值

10.反饋與玩弄：當數據收集程序收到數據影響，例如股價泡沫

11.資訊不對稱：內線等

12.刻意弄暗的數據：刻意操弄數據

13.編造與合成數據：可能存在的詐騙行為

暗數據