你有沒有發現，購物平臺總是把你曾購買過的、持續瀏覽過的及曾放入購物車的相關產品，源源不斷地夾雜在新事物中推送給你，讓你混個眼熟後，不由自主地下單。
瀏覽器頁面也一樣，你剛看過丁真，丁真便撲面而來，你掃了一眼鄭爽，鄭爽便層出不窮。
你記不記得，前不久曝光的某外賣平臺“宰熟”事件，兩部手機同一地點同時下單，會員的費用居然比新用戶的還要貴。
在處處留痕的網絡世界，後臺裏，你的喜好會隨着你的行動軌跡昭然若揭，你自己可能還矇在鼓裏時，機器已經比你更瞭解你自己。
國際象棋大師卡斯帕羅夫的直覺就輸給了大數據
這只是最普通的日常現象。實際上，統計學，作爲一門技術，“你以爲不能算的，其實也可以算。”以匪夷所思的方式“突破經驗壁壘，用數據理性解決問題。連接現代社會底層邏輯的量化思維方式。”，會讓你腦洞大開。
去年，朋友的孩子成績上了二本線，孩子執意要去遠方的普通學校上大學，本來很民主很溫柔的她，一改往日作風，斬釘截鐵，以不提供經濟援助爲由，強行讓孩子放棄好高騖遠的不切實幻想，在本省城選擇了一所高校學統計學專業，因爲內地的親戚力推這個專業，因爲她預估了這門專業的美好前景。
不管你願不願意，以統計學爲核心的數據分析正在影響和改變着我們的生活。
帶着強烈的好奇心，我讀了美國計量經濟學家，耶魯大學法學院和管理學院教授，成就卓著，風靡全美的伊恩·艾瑞斯的相關作品——《魔鬼統計學》。
本書分爲八個章節，名稱都很耐人尋味。
第一章誰在替你思考?
第二章反直覺:隨機化與最優解。
第三章概率之國
第四章醫生該如何看待詢證醫學？
第五章傳統專家vs算法方程。
第六章世界正在迅速數字化。
第七章我們找到樂趣了嗎？
第八章未來需要的人才。
在“預言”——“數據分析師的崛起”部分，阿森費爾特通過公式推算葡萄酒品質，引起傳統品酒師們的羣起而攻之，可事實是，他的預 測與事實總是驚人的吻合。另一個例子是對球員的判定，傳統的肉眼觀察法被詹姆斯基於數據的分析挑戰。他們倆的公式分別是:
葡萄酒品質=12.145+0.00117✘冬季降水量+0.0614✘生長季平均氣溫–0.00386✘收穫期降水量
製造得分=（擊球數+保送數）✘總壘數/（打數+保送數）
兩個不同領域，靠專家的觀察還是定量數據，是核心爭議點。比起側重主觀的有時無法證僞的說法似乎更科學，成本更低。它能通過分析大小、速度和規模的某種組合，在看似無關的事物之間發現實證關聯。。
數據的興起並不僅限於葡萄酒和棒球兩個行業，像馬車和火車的競爭一樣，直覺和經驗知識正一次又一次輸給數據分析。越來越多的人和行業在以大數據爲依據做出決策。當然，凡事沒有絕對，在作者看來，最優秀、最聰明人既瞭解統計學，又擁有專業知識。
統計學簡直無所不能
婚戀交友網站可以通過統計學，對愛好，性格等諸多因素進行系統分析，然後推送給你與你深度相似的人，讓你看見他（她）就有似曾相識，相見恨晚的感覺。系統可能還會考慮性格互補的因素，推薦給你能夠吸引你的異性，讓你耳目一新，情有獨鍾。
企業招聘時的問卷調查等分析，可以釐清員工特質，評估應聘者的三張基本性格特徵:責任心，親和性和外向性。進而判斷他是否能夠勝任崗位，幫助他們尋找與工作崗位最爲匹配的員工。
統計數據讓超市知道哪一些商品在哪個時期最暢銷，讓賭場知道顧客的“痛點”是多少，以便在這時派出幸運大師或由服務生帶他們去就餐，以確保他不會輸紅眼，下次再來“小du怡情”。讓航空公司知道那些顧客能讓他們獲益最大化。