统计学看起来很枯燥，其实却非常有趣。它是数学大家庭的一员，却不像数学那般高冷，它的亲民体现在生活中的方方面面，天气预报，彩票预测......
网络时代的到来带来了信息爆炸，各种各样的数据呈现在我们面前，等待我们去梳理、分类，挖掘获取有用的信息。大数据已经渗透我们的生活，并在不知不觉改变着我们的生活。
上网时不断推送的各种购物信息，推荐的电影信息，甚至餐厅推荐，不得不说，网络有时候比你的朋友对你更了解，它知道你喜欢什么类型的电影，最近读了什么书，买了什么东西，准备买什么，你生活的方方面面它都一清二楚，在网络面前，有时候我们是透明的。
该书结合生活中的各种事例阐述统计学的基本理论，例如从网上电影推荐系统说起，讲述了相关性和相关系数的概念，即为对电影喜好相同的某一类人群，推荐其人群喜欢而作者还未看过的电影，则推荐的准确率要高很多。而从买彩票和买股票的长期均值和期望来看，买股票的利润要远远高于买彩票，而买彩票长远看总是亏本的。
有时候，直觉会欺骗人，比如蒙提霍尔悖论（三门理论），利用统计学，则可以解释清楚。
当然，也不要盲从统计学，因为统计学使用的不恰当，往往会给人错误的指导。或者说利用数据统计说谎很容易，利用数据统计说出实情却很难。因为数据统计涉及的内容太多，样本的准确性，统计方法的正确性，任何一个小小的偏差，就会导致结论的错误。
比如婴儿猝死症案件，不能用群体性的概率去估计单个个体的概率，在群体中1%的概率，可能因为基因或其他因素，在某个个体身上概率就是100%。
而08年的金融风暴则是混淆了统计的准确性和精确性，数据的精确并不代表数据的准确，而一堆不准确的精确数据导致的后果可能是灾难性的。
实际生活中的数据统计，往往面临着准确取样的困难。所以不能从数据的表面去妄测事情的因果。比如统计发现爱喝茶的人比爱喝酒的人身体更健康，就推论喝茶有利身体健康。而实际上，爱喝茶的人可能在生活习惯等方面与爱喝酒的人是有本质的不同的，他们是完全不同的两类人，这样得出上面的结论就是不准确的。
另外一个事例，美国某个城市的肺结核病人比较多，就由此推测该城市空气污染严重，不适合肺部健康。而实际上是该市蓝天绿草，空气质量非常好，非常有利于肺部健康，正是因为如此，很多肺结核病人来此地疗养，就显得此地的肺结核病人非常多。所以很多时候表面的因果关系其实是相反的。
书的末尾，再次强调了，使用数据一定要非常审慎，因为得出一个正确结论的难度要比错误结论的难度大很多。
