【编辑推荐】
1. 这本书向你传授在生活和工作中积累微小优势的技巧，倡导用数据优化工作和生活，做出更好决策，逆转你的人生。
2. 作者基于大量数据科学的前沿研究成果，从婚姻、育儿、运动、财富、创业、运气、外貌、快乐、痛苦9个方面，阐述了数据分析与我们直觉相悖的结论。语言诙谐幽默，将前沿的科学研究成果变得生动有趣、易于理解，对读个人有启发性。
3. 谷歌前数据科学家、哈佛大学经济学博士、《人人都在说谎》作者的新书，丹尼尔·平克、亚当·格兰特等人一致荐，万维钢《精英日课》深入解读！
4. 随书附赠大幅思维导图，全彩印刷，帮你理清思路，用数据思维获取你想要的生活。
【内容简介】
做出重大决策往往是困难的，这时人们通常依赖直觉，做自己感觉对的事情，比如和谁约会、结婚，婚后住在哪里，选择做什么让自己在生活中获得快乐。但是，如果我们的直觉从根本上是错误的呢？
在过去的10年中，学者们挖掘了大量的数据资料：来自数十万份约会档案的数据，揭示了令人惊讶的成功约会的策略；数以亿计的税务记录数据，揭示了抚育孩子长大的适宜地点；数以百万计的职业轨迹数据，解答了关于职业晋升的谜题。
基于这些数据和研究，这本书从婚姻、育儿、运动天赋、财富积累、创业、运气、外貌、快乐、痛苦9个方面，阐述了数据分析与我们直觉相悖的结论。由此，作者得出一个结论：别相信直觉。这本书倡导用数据优化工作、生活，教你用数据思维获取自己想要的生活，做出更好决策，逆转你的人生。
【作者简介】
赛思·斯蒂芬斯-达维多维茨
谷歌公司前数据科学家，宾夕法尼亚大学沃顿商学院客座讲师，《纽约时报》特约专栏作家。
他在斯坦福大学获得哲学学士学位，并以美国大学优等生的身份毕业，2013年获得哈佛大学经济学博士学位。他用新的大数据源揭示了不为人知的行为和态度，这一研究发现登上了《公共经济学》杂志和其他知名刊物。他的图书代表作是《人人都在说谎》。
【目录】
前 言 数据极客的自助书 / V
第一章 婚姻中的人工智能 / 001
人们想要什么样的伴侣 / 006
代表感情幸福的特征是什么 / 021
“问题不在你，在我”：数据科学如是说 / 022
外貌被高估了 / 025
爱情中的尤基利斯 / 027
最可能让人幸福的伴侣人选 / 031
人与人之间看似随机且不可预测的联系 / 034
第二章 数据化育儿：成为伟大父母的秘诀 / 039
父母对孩子的整体影响 / 041
社区的影响 / 054
数据告诉我们：社区最重要 / 061
好的社区是什么样的 / 062
为什么成年人的榜样作用会如此强大 / 067
让孩子接触正面榜样 / 068
第三章 运动天赋：什么最有可能造就一名成功的运动员 / 071
为你上大学保驾护航？ / 077
双胞胎研究 / 081
篮球基因 / 085
棒球和橄榄球：基因不那么重要 / 087
马术和跳水：基因的影响几乎不存在 / 088
第四章 财富积累：谁是真正的隐形富豪 / 093
关于富人的数据 / 095
富人拥有自己的企业 / 097
富人拥有赢利的企业 / 099
成为一个名人的想法有多疯狂 / 105
避免价格竞争 / 108
远离全球化商业巨头 / 114
第五章 创业：如何走上成功之路 / 119
神话一：年轻人的优势 / 121
神话二：局外人的优势 / 125
神话三：边缘人的力量 / 128
反—反直觉的想法 / 130
信任数据：在成功之路上要有耐心 / 134
第六章 运气：如何让运气为你所用 / 137
艺术，一个学习如何把握运气的行业 / 146
蒙娜丽莎效应：最受欢迎的作品最幸运 / 148
达·芬奇效应：你创造了什么并不重要，重要的是你的身份 / 151
斯普林斯汀定律：四处旅行，寻找你的运气 / 152
毕加索定律：越努力越幸运 / 161
相亲市场中的毕加索定律 / 164
就业市场中的毕加索定律 / 171
第七章 外貌：书呆子改头换面 / 173
你的外貌：很重要 / 174
你的外貌：不断变化 / 180
世界上最书呆子气的改造动机 / 183
不用关电脑，三步让你变迷人 / 184
第八章 快乐：改变人生的魔法 / 191
误判未来是否快乐 / 192
误判过去是否快乐 / 195
认知偏见扰乱了记忆中的快乐和痛苦 / 198
iPhone：革命性的工具使“手机令人痛苦”的说法令人信服 / 200
带来快乐的全部活动 / 205
被低估和被高估的活动 / 208
我讨厌这样做，但是…… / 211
想要快乐：放下这本书？ / 212
第九章 痛苦：现代生活中的悲惨陷阱 / 215
工作陷阱 / 224
“忽视朋友或恋人”的陷阱 / 229
社交媒体陷阱 / 231
体育运动陷阱 / 232
酒精陷阱 / 237
不够亲近大自然的陷阱 / 241
结 语 / 251
致 谢 / 255
附 录 / 259
注 释 / 263
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