![[समीक्षा] Dark Data: Why What You Don't Know Matters (David J. Hand) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548601/c1a-085k3-6z037076i56o-7t3hpg.jpg)
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Dark Data: Why What You Don't Know Matters (David J. Hand)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0691234469?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Dark-Data%3A-Why-What-You-Don%26%23039%3Bt-Know-Matters-David-J-Hand.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/dont-believe-everything-you-think-expanded-edition/id1766786823?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Dark+Data+Why+What+You+Don+039+t+Know+Matters+David+J+Hand+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B07W99HX3N/
#डार्कडेटा #चयनपक्षपात #स्वचयन #मापनअनिश्चितता #डेटासेपरेनिष्कर्ष #DarkData
डेविड जे. हैंड की पुस्तक डार्क डेटा, व्हाइ व्हाट यू डोंट नो मैटर्स, आँकड़ों, निर्णयों और ज्ञान की सीमाओं पर केंद्रित एक लोकप्रिय विज्ञान तथा सांख्यिकी पुस्तक है. इसका मुख्य विचार सरल लेकिन दूरगामी है. जिन तथ्यों को हम देख नहीं रहे, एकत्र नहीं कर रहे, माप नहीं पा रहे, या गलत ढंग से समझ रहे हैं, वे भी हमारे निष्कर्षों को प्रभावित करते हैं. हैंड डार्क डेटा की तुलना खगोलविज्ञान के डार्क मैटर से करते हैं, जो प्रत्यक्ष दिखाई नहीं देता लेकिन प्रभाव डालता है. पुस्तक बताती है कि बड़ी मात्रा में उपलब्ध डेटा, पूर्ण ज्ञान का प्रमाण नहीं है. सर्वेक्षण, चिकित्सा, विज्ञान, व्यापार, नीति और मशीन लर्निंग में गलत निर्णय अक्सर इसलिए होते हैं क्योंकि विश्लेषण केवल उपलब्ध रिकॉर्ड पर टिक जाता है. वास्तविक उदाहरणों और पंद्रह प्रकारों की व्यावहारिक वर्गीकरण-पद्धति के माध्यम से हैंड पाठक को यह पूछना सिखाते हैं कि डेटा में कौन अनुपस्थित है, क्या बदला है, किसने डेटा चुना है, और किन सीमाओं के बाहर निष्कर्ष निकाला जा रहा है.
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डेविड जे. हैंड की पुस्तक डार्क डेटा, व्हाइ व्हाट यू डोंट नो मैटर्स, आँकड़ों, निर्णयों और ज्ञान की सीमाओं पर केंद्रित एक लोकप्रिय विज्ञान तथा सांख्यिकी पुस्तक है. इसका मुख्य विचार सरल लेकिन दूरगामी है. जिन तथ्यों को हम देख नहीं रहे, एकत्र नहीं कर रहे, माप नहीं पा रहे, या गलत ढंग से समझ रहे हैं, वे भी हमारे निष्कर्षों को प्रभावित करते हैं. हैंड डार्क डेटा की तुलना खगोलविज्ञान के डार्क मैटर से करते हैं, जो प्रत्यक्ष दिखाई नहीं देता लेकिन प्रभाव डालता है. पुस्तक बताती है कि बड़ी मात्रा में उपलब्ध डेटा, पूर्ण ज्ञान का प्रमाण नहीं है. सर्वेक्षण, चिकित्सा, विज्ञान, व्यापार, नीति और मशीन लर्निंग में गलत निर्णय अक्सर इसलिए होते हैं क्योंकि विश्लेषण केवल उपलब्ध रिकॉर्ड पर टिक जाता है. वास्तविक उदाहरणों और पंद्रह प्रकारों की व्यावहारिक वर्गीकरण-पद्धति के माध्यम से हैंड पाठक को यह पूछना सिखाते हैं कि डेटा में कौन अनुपस्थित है, क्या बदला है, किसने डेटा चुना है, और किन सीमाओं के बाहर निष्कर्ष निकाला जा रहा है.
