用数据进行有效的对话——《数据对话：建立你的数据流利度》

书名：《数据对话：建立你的数据流利度》

作者：马丁·埃普勒 / 法比耶纳·宾兹利

出版社：中国人民大学出版社

这是一本大数据科普读物，旨在帮助读者建立一种称为数据流利度的技能、常掌握一系列有效的数据分析交流技巧，从而能够清晰、准确地表达数据的含义并挖掘数据潜在的价值。

在数字化时代背景下，掌握大数据知识技能有助于我们更好的了解社会的发展，这也能促进我们更好的工作和生活。活到老学到老，不是只有科研人员等专业人士才需要掌握数据知识，为了顺应时代发展，掌握理解数据成为一项人们重要的技能，所以这本大数据科普读物是最好的选择。

这本科普读物通俗易懂，利用对话、图表等方式来帮助读者理解，有认识数据和数据交流两大模块，详细介绍有关数据概念、数据处理、数据建模以及数据展示等技能知识。

本书一共有十三章，每一章都以数据对话的形式将读者带入实际情境中，引出相关专业知识概念，并列出关键要点，最后总结出人们容易掉入的分析陷阱和交流陷阱，从而来帮助读者清晰地讨论数据。     

要掌握运用数据，首先要理解统计数据的相关知识，了解最基本的定量和定性数据，是分类的还是连续的，分析它的集中趋势（众数、中位数、均值），变量的分布、分散程度等等。

掌握了基本的统计数据知识后，我们就能用数据模拟世界去预测结果，用数据去分析事物之间的相关关系，在庞大的数据里找到各个变量之间存在的复杂关系、相关程度，这就需要用到一种分类方法——聚类分析，简单来说就是依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。

我们在数据收集、分析和沟通过程中存在的偏差会让数据存在一定的失真，我们要检测数据的失真程度，这样才能更好的去数据交流。

要进行数据交流，就要学会将数据以简明、合适的形式进行可视化，遵循整理、强调、故事化、参与、赋予意义、不失真的六个原则，通过数据叙事画布（有趣的开头、充实的内容、鼓舞人心的结尾）进行数据展示。

这本书不止让我们认识数据，还让我们学会数据交流，让我们在工作中进行有效的对话，而不是没有边界的胡乱瞎扯。