我們每天都會接觸到龐大的數據量，但多數人未必知道如何正確地解讀。
大數據感覺太遙遠，多數人無從取得，也沒有工具和技術來處理；但小數據卻在你我身邊、每分每秒影響著我們每一個決定和觀念的形成。從食品標籤到天氣預報，從你的銀行帳戶到你的醫生的辦公室，影響著你的健康、錢包、工作和人際關係，這些和我們每一天的生活密切相關的數據，就稱之為小數據。
在這本《一次看懂小數據》中講述了我們該如何解讀每天接觸到的資料，將複雜的問題變得更簡單和直觀？如何避免陷入面對數據常犯的錯誤與盲點？
「如果能更好地理解、更有自信且謹慎的解讀與使用這些小數據，就能做出更好的決策。」
這是作者，約翰．強森，在書中提出的核心概念。
他是麻省理工學院的經濟學博士，同時也是統計與數據方面的專家，擅長以簡單直接的方式檢視複雜精密的概念。目前身為艾吉沃斯經濟諮詢公司的總裁兼執行長，協助企業將複雜的內部數據集合轉換成策略性、可據以為行動的資訊。服務的範圍涵跨各種不同的商業層面，包括人力資源、財務、行銷、製造與商業情報。
「比起了解大數據，我們更應該學會理解小數據。」
這是我在閱讀完這本書後，希望分享給你的一句話。
但是要如何更好的理解小數據呢？我歸納整理了三個重點，可以幫助你知道如何更好地面對與使用看到的數據：
- 數據無所不在，生活中容易誤解的小數據
- 看到的數據不一定都可以用，三個問題做出正確判斷
- 解讀日常生活中的數據，避免被誘導與誤解的五個提醒
▌數據無所不在，生活中容易誤解的小數據
書中提到的小數據，指的就是統計量。
像是平均數、標準差這些我們常聽到的統計量，是將一組數據轉化為一個數值，所以稱做「小」數據，幾乎每天都會出現在生活與工作上。
但我們真的正確理解它嗎？還是誤解或誤用了這些小數據所要傳達的意思？
舉例來說，常見的「平均數」代表什麼，你清楚嗎？
很多人覺得平均數能夠代表完整數據的一切，事實上並非如此。
平均數只是一個標準，是敘述統計中的一個統計量，就如同標準差、中位數一樣，都只是從單一維度來衡量一組數據，來展現大致的輪廓，但無法顯現每一筆數據的相異之處。
比方說，當我們聽到某間公司的薪資平均數為六萬元，可以代表整間公司的薪資水準嗎？你可能會說，公司中也許有些員工的薪資水準可以達到二十萬元或更高也不一定。
沒錯！平均數是看不見一組數據中的個體差異，所以不能代表數據的一切。
這是關於平均數，我希望你能理解的第一件事。另外，還有三個問題是我們看到「平均數」出現時應該思考的：
- 我們看到的是哪一種平均數？
- 平均數的計算過程中，所有數據都有被平等對待嗎？
- 離群值對於平均數所帶來的影響有多大？
如果你在運用平均數時想過這些問題，恭喜你具備一定程度的數據思維。但如果你是第一次看見這些問題，或許是與統計不太熟，但也可能因此誤解了日常所看到的平均數而不自知。
