《The Bold Ones: The Lawyers》，其他作品，美国出品，1969年上映。
一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工编剧严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统
萨提亚接管微软正好是我离开那年。在微软的5年里，股票一直处在二三十美元上下。当时离开我们team去HP的同事更自嘲说，微软还好，HP股价早就腰斩了。14年年初，萨提亚出任CEO，很多媒体都喜欢引用他那句在牛粪里寻找玫瑰花。这部剧里我看到这句话所处的背景，和我之前理解的很不一样。这四年，微软的股票从不到三十涨到一百一，翻了4倍。可只要听到微软二字，好多国人的印象是老去的公司，毁了诺基亚的公司，比不上国内BAT。是的，国内民企越来越有钱，越来越开得起工资，的确微软的前同事们也纷纷跳槽去了BAT或者开始自己创业。微软的四倍市值是默默发生的，甚至连我都是在股票过接近九十的时候才有所察觉。微软，显然越来越低调，越来越务实。曾经在公司内部我们看到市场部的很多酷炫的技术宣传视频，可是一直不明白为什么我们不能像Google那样把这些酷炫视频也发布给普通大众来宣传自己。从萨提亚这部剧上我似乎找到了原因。微软是一家用技术帮助其他人变得更好的公司，是长远来看其他人会给予客观公正生评价的公司，而不是只图眼前利益靠噱头吸引眼球的公司。不论我们曾经有多抱怨公司内耗，但在微软的每一个人都是以公司为自豪的。不仅仅是我们的一流的工作环境福利待遇，更是一群踏实 爱交流 没有那么多办公室政治的同事和朋友，我们的内耗和争吵每次都是为了更好的服务我们的客户，而很少是因为派系之争。我们看到组织架构上的重叠和不必要的损耗，我们看到我们在实现某个idea上获得资源的困难和低效，每一个人都期待从上至下的某种改变，而这一切萨提亚似乎做到了。我不是微软的脑残粉，但我也会作为曾经服役并且在微软成长过五年的员工维护微软的利益。有时我也会在朋友圈抱怨一下微软的并购，立刻便会有一帮已经离开微软的同事蹦出来为微软说话，说我离开微软久了已经不理解微软的战略了，他们似乎没觉得自己也不在微软了。。。。这就是微软的魅力。
4星半吧，故事反转很精彩，部分内容有铺垫，想要展现人物的成长。这些都很棒。但是，人物刻画有点生硬，有些方面的细节感觉不够。另外，我是被所谓的“老人变坏了”这个命题吸引来的，但是文里面很少提到这个，这个只是个引子而已。内容还是很不错的，希望能看到有个作品是专门讲“坏人变老了还是老人变坏了”这个社会问题。
影评评论
一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工编剧严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统
萨提亚接管微软正好是我离开那年。在微软的5年里，股票一直处在二三十美元上下。当时离开我们team去HP的同事更自嘲说，微软还好，HP股价早就腰斩了。14年年初，萨提亚出任CEO，很多媒体都喜欢引用他那句在牛粪里寻找玫瑰花。这部剧里我看到这句话所处的背景，和我之前理解的很不一样。这四年，微软的股票从不到三十涨到一百一，翻了4倍。可只要听到微软二字，好多国人的印象是老去的公司，毁了诺基亚的公司，比不上国内BAT。是的，国内民企越来越有钱，越来越开得起工资，的确微软的前同事们也纷纷跳槽去了BAT或者开始自己创业。微软的四倍市值是默默发生的，甚至连我都是在股票过接近九十的时候才有所察觉。微软，显然越来越低调，越来越务实。曾经在公司内部我们看到市场部的很多酷炫的技术宣传视频，可是一直不明白为什么我们不能像Google那样把这些酷炫视频也发布给普通大众来宣传自己。从萨提亚这部剧上我似乎找到了原因。微软是一家用技术帮助其他人变得更好的公司，是长远来看其他人会给予客观公正生评价的公司，而不是只图眼前利益靠噱头吸引眼球的公司。不论我们曾经有多抱怨公司内耗，但在微软的每一个人都是以公司为自豪的。不仅仅是我们的一流的工作环境福利待遇，更是一群踏实 爱交流 没有那么多办公室政治的同事和朋友，我们的内耗和争吵每次都是为了更好的服务我们的客户，而很少是因为派系之争。我们看到组织架构上的重叠和不必要的损耗，我们看到我们在实现某个idea上获得资源的困难和低效，每一个人都期待从上至下的某种改变，而这一切萨提亚似乎做到了。我不是微软的脑残粉，但我也会作为曾经服役并且在微软成长过五年的员工维护微软的利益。有时我也会在朋友圈抱怨一下微软的并购，立刻便会有一帮已经离开微软的同事蹦出来为微软说话，说我离开微软久了已经不理解微软的战略了，他们似乎没觉得自己也不在微软了。。。。这就是微软的魅力。
4星半吧，故事反转很精彩，部分内容有铺垫，想要展现人物的成长。这些都很棒。但是，人物刻画有点生硬，有些方面的细节感觉不够。另外，我是被所谓的“老人变坏了”这个命题吸引来的，但是文里面很少提到这个，这个只是个引子而已。内容还是很不错的，希望能看到有个作品是专门讲“坏人变老了还是老人变坏了”这个社会问题。