1.金融预测家和未来学家、亚马逊畅销书作者杰森?6?1辛克 全新力作 2.理解物联时代，避免风险陷阱 洞察价值内涵，穿透数据迷雾

对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。 我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略—且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。 在本书中，杰森?6?1辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。

杰森?6?1辛克（Jason Schenker ） 金融预测家和未来学家之一。彭博新闻社对其在诸多领域的预测准确性有极高的评价，包括原油价格、天然气价格、工业金属价格、贵金属价格、外汇汇率和美国经济指标等。 作为远望经济公司(Prestige Economics LLC )总裁,辛克为机构投资者、个人投资者、上市公司和中央银行提供咨询服务；作为未来主义研究所的主席,辛克培训企业顾问、高管和金融专业人士,将新兴技术及其风险和机遇纳入其长期战略规划种。辛克还是领英学习的指导老师,并专门开设了企业金融风险管理审计和尽职调查的课程。 他出版了多本著作,其中《机器人的工作：“敌托挪”还是“乌托邦” 》 (Jobs for Robots：Between Robocalypse and Robotopia)、《大宗商品价格101》 (Cammodiy Prices 101)、《抗衰退》 (Recession-Proof)和《选举衰退》(Electing Recession) 为亚马逊畅销书。 辛克于2018年6月被投资百科评为“全球影响力TOP100财务顾问”之一。

绪论 01 迷雾 第 1 章 本书创作缘由 第 2 章 科技进步中的数据变革 第 3 章 数据挑战 02 数据通用的最优策略 第 4 章 数据处理的最优策略 第 5 章 从劣势中寻找优势 第 6 章 数据领域取得个人佳绩的三大法宝 03 数据收集的最优策略 第 7 章 选择变量 第 8 章 何时考虑创造数据 第 9 章 如何创造数据 第 10 章 坚持事实，展现事实 04 数据分析的最佳准则 第 11 章 无用之数 第 12 章 选择性忽视 第 13 章 获得认可是关键 05 数据展示的最优策略 第 14 章 演示数据：少写字，多作图 第 15 章 讲故事 第 16 章 切勿过分标新立异 第 17 章 这次从未不同 第 18 章 犯错 06 危险的数据 第 19 章 数据滥用 第 20 章 假新闻的现状 第 21 章 假新闻的未来 第 22 章 数据分析的竞赛 总结 致谢