数据分析预测在葡萄酒品质与棒球贡献中的应用案例
第一章通过三个案例来展开以往数据分析和预测的应用，即波尔多葡萄酒品质预测和棒球贡献计算。1. Ollie ，经济学家，利用数据预测葡萄酒品质，葡萄酒品质公式：
葡萄酒品质=12.145+0.00117冬季降雨量+0.0614葡萄酒长期回顾温度-0.00386*收获率节日降雨量
侍酒师将会失去很多自己的名誉和财富。当时，他们正在影响数百万资金的流动。有了这个公式，谁还需要侍酒师！
2. 作者比尔·詹姆斯使用一个公式来衡量击球手对创造跑动的贡献。衡量击球手对创造跑动贡献的公式诞生了：
上垒次数=（上垒数+上垒数）*总上垒数/（击球数+上垒数）
当这些数据分析首次被引入时，人们对它们持怀疑甚至抵制的态度。然而，随着时间的推移，数据最终战胜了经验，成为主流，就像棒球研究协会和葡萄酒经济学家协会的成立一样。
3.书中还提到了一个关于被盗汽车导航系统对汽车盗窃的影响的案例。
研究小组想要研究的用途将创造“正外部性”，从而吓跑偷车贼。
他们努力说服公司向他们提供销售数据，结果发现，在每个城市，随着汽车保有量比例的增加，汽车盗窃案急剧下降。
文章发表后，该公司股价上涨2.4%。
周到
过去，人们做出的许多决定只是基于经验和直觉。经过多年的尝试和错误，一个人可以成为专家。但现在情况发生了变化，很多专业人士开始利用数据来指导决策。
书中说，大数据决策已经逐渐出现在我们身边，但我认为它已经渗透到我们的生活中。
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