精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息？

2008年美國總統大選，他成功預測歐巴馬勝選。 50州個別選舉結果，49州預測正確。 35席參議員的勝選者，則全部猜對。 2012年，他再次成功預測歐巴馬勝選， 這次，50州全部命中。 　　他開發的棒球預測系統精準無比， 　　被知名棒球評論媒體收購。 　　他個人更曾運用統計預測的專才， 　　在德州撲克賭局賺進上千萬元。 　　他是奈特．席佛， 　　當代最受矚目的統計與預測鬼才， 　　首次公開精準預測的黃金法則， 　　告訴你為什麼有些預測會成功、有些會失敗？ 　　★出版三個月穩居亞馬遜書店銷售總榜前20 名、商業理財類第1名、政治社會科學類第1名 　　★《紐約時報》暢銷書排行榜前10名 　　★榮登亞馬遜書店2012年度「非文學類」第1名 　　★獲選為亞馬遜書店編輯嚴選2012年度商「商業類」最佳書籍 　　★獲選《華爾街日報》2012「十大最佳非文學類好書」 　　★《紐約時報》書評盛讚：「10年來最重要的一本書」 　　★2009年《時代雜誌》將奈特．席佛列入「世界最有影響力的百大名人」 　　★2012年《滾石雜誌》將奈特．席佛譽為「改變遊戲規則的人」 　　數據不會說話，是你在為它說話。 　　．美國政府長期蒐集許多情報，但為何還是無法預見911恐怖攻擊？ 　　．2007年房市泡沫爆發前，華爾街的金融專家們為何看不見崩盤的警訊？ 　　身處「巨量資料」（big data）時代，照理說我們擁有空前充足的資料，去做各項預測。但各行各業掌握最多資料的專家與決策者，卻都還是不斷做出失敗的判斷，這是怎麼回事？作者奈特．席佛指出，人的解讀比數字更關鍵，而預測最難的部分在於：人要懂得分辨出哪些是無意義的雜訊，哪些才是關鍵的訊號。誤把雜訊當訊號，做出來的預測，自然不會準確，甚至會造成嚴重的謬誤與損失！ 　　數據導向的預測會成功也會失誤，要求更多數據之際，人更應該自我要求。 　　最常出錯的就是過度自信、被稱為「刺蝟」型的預測者，他們很會歸納、喜歡大原則、很有膽識，雖不斷收到新訊息卻很少修改預測，他們做預測常成為一種「表演」，模糊了追求精準預測的動機。(代表人物：成為名嘴的專家、認定自己能翻盤的賭徒。) 　　另外一個大家常犯的錯，是忽略「樣本外」的重大新資訊。假設你從未酒後駕車，肇事紀錄也很低。今晚你喝了酒，請預測今天駕車肇事的機率？如果你拿過去的記錄分析預測，那麼你出事的機率肯