統計直覺/數據感
我是一名二年級本科生，正在學習數學，我一直在與我的一位教授談論數學能力和統計能力之間的區別。他提出的一個關鍵區別是“數據意識”，他將其解釋為技術能力的結合，同時在一組我非正式地稱為“常識約束”的範圍內操作，即在不忽視問題的現實中很多理論。這是我正在談論的一個例子，它出現在 Gowers 的博客上：
在英國的幾個地方，警方收集了交通事故發生地點的統計數據，確定了事故黑點，在那裡放置了測速攝像頭，並收集了更多的統計數據。安裝測速攝像頭後，這些黑點的事故數量明顯呈下降趨勢。這是否最終表明測速攝像頭可以改善道路安全？
在談判遊戲中主張隨機策略的同一個人，基本上已經知道了這個問題的答案。他說不，因為如果你挑選出極端情況，那麼如果你再次進行實驗，你會認為它們不會那麼極端。我決定從這個問題快速開始，因為沒有太多要說的了。但我告訴人們我有一個計劃，那就是做一個虛假的心靈感應實驗。我會讓他們猜測 20 次拋硬幣的結果，我會嘗試通過心靈感應向他們傳送。然後我會選擇表現最好的三個和最差的三個，然後再次擲硬幣，這一次請最好的幫我把答案傳給最差的。人們可以很容易地看到，性能有望得到改善，而這與心靈感應無關。
我要問的是如何通過有關該主題的任何出版物（如果存在）或通過其他用戶發現有助於開發此技能的內容**來更多地了解這種“數據意識” 。**如果這個問題需要澄清，我很抱歉；如果是這樣，請發布您的問題！謝謝。
我首先要說的是，我們不應該輕視數學。它是統計理論發展的重要工具，統計方法得到理論證明。理論還告訴你哪裡出了問題以及哪些技術可能更好（例如更有效）。所以我認為數學知識和思維對於成為一名優秀的統計學家很重要（幾乎是必要的）。但這絕對是不夠的。我認為評論中引用的書籍很好。讓我給其他一些。
理解數據 II：數據可視化、高級數據挖掘方法和應用的實用指南
Hahn 和 Snee 的書特別有價值和有趣，因為他們都是具有數學技能和實踐經驗的著名工業統計學家。