A hospice intensivist

12/22的時候想說訂個玩具給小孩當聖誕禮物
不過因為運費實在很貴，還是選最便宜的運送方式就好

預計到貨時間是12/31到1/8，變成新年禮物


訂購後還可以選要美金結帳還是新台幣
匯率是1比33.3，真的有夠貴



想不到12/26就送到了
宅配的打來，我還在想最近有訂東西嗎？


上次在國外訂東西已經是2年前了，基本上還是覺得在台灣買比較方便。
但這次的體驗，只能說亞馬遜太強大了…

樣本=母體的時代來臨，若是樣本夠大，可以彌補抽樣的誤差

資料數量比資料品質更重要，與其要求完全精確，還 不如快速掌握大致輪廓、或是抓住發展趨勢。 谷歌翻譯良好的原因，不在於演算法更為聰明，而是輸入更多資料，接受雜亂。

相關性。只要知道正是如 此，不用智道為何如此也沒關係。
 用假說來挑選該檢驗那些變數，實在不是很有效率的做法。只要將巨量資料交付相關分析(correlation analysis)。
書中舉的例子是為什麼我們這樣生活，那樣工作中提到的塔吉特能預測誰家女兒未婚懷孕。 
相關性 之所以強大而重要，不只是因為能提供觀點，還因為這些觀點相對明確。但如果任意把因果關係帶速來，恐怕會模糊甚至誤導了這些觀點。

P.152 Big data的價值
Use of mobile phones and risk of brain tumours: update of Danish cohort study
http://www.bmj.com/content/343/bmj.d6387

大數據的風險，就是用過去來分析未來，就像美國隊長的劇情一樣，博士發明了一個演算法可以找出可能會威脅hydra的人，所以要將航母升空，把那些可能威脅的人事先解決。
不依賴資料分析的例子，就是賈伯斯說的「除非你拿出東西給顧客看，不然他們不知道自己要什麼。」


書中最常提到的公司就是google, amazon。其他也有提到的就是微軟，Visa和萬事達卡、推特、臉書…。

甚至連對沖基金公司，也和湯森路透合作，提供像是樂觀、陰鬱、快樂、恐懼、憤怒等情緒的資料。再將資料放入演算法模型藉以獲利。
也因為大數據，統計學家、資料庫管理人員，機器學習都被視為未來的夢幻工作。

美國著名的心理學家沃爾特•米歇爾和他的學生曾經做了一個有名的心理學實驗。4歲大的小孩子在房間內有兩個選擇，第一個是現在就可以吃一個小的巧克力餅乾，第二個是等15分鐘後可以得到2塊更大的餅乾。但是這個15分鐘對小孩來說是很難忍受的，因為在房間裡面的桌上就擺著一塊塊好吃的的巧克力餅乾，而且在房間內並沒有任何可以轉移小孩注意力的玩具或圖畫書。

大約有一半的小孩可以使他們的注意力不被這種誘惑給吸引，最後他們可以得到2塊大的餅乾。10年後，研究人員發現，這群能夠抗拒誘惑的小孩在考試成績上會勝過另一組小孩。因為他們可以重新分配他們的注意力而不被眼前的東西給誘惑。

抽菸也是如此，吸入尼古丁，只要8秒就能到達腦部，馬上就能使得心情愉快、增強工作時的注意力，是一種立即性的獎賞。這時候我們不會想到保持身體健康是一個更大的獎賞。

日本大津秀一醫師和他的1000名臨終病患訪談，寫了一本書叫做「死前會後悔的25件事」其中最常被提到的就是「不重視健康」和「沒有戒菸」。很多人在健康的時候表示，就算抽菸會生病，也是我自己的選擇。但是在生病後，不管是癌症、心臟病、或肺氣腫，反而會說「早知道會得癌症，我就不抽菸……」「沒想到肺氣腫這麼痛苦，要是從前不抽菸就好了……」

戒菸有許多好處。戒菸3個月後心肺功能即可增加，戒菸9個月後咳嗽和喘的症狀都可以改善，戒菸1年後心臟病的機率也隨之下降。了解戒菸的重要性，了解戒菸帶來的好處，正是戒菸的第一步。不抽菸，就是最好的養生法！戒菸，從現在開始！

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延伸閱讀： 上等阶层与下等阶层
                     Thinking Fast and Slow