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假精確時代:大數據的合法詐騙,讓你上鉤還服服貼貼
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假精確時代:大數據的合法詐騙,讓你上鉤還服服貼貼

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商品簡介
作者簡介
目次
書摘/試閱

商品簡介

如何讓人相信一句非常荒誕的話?加上一個數字就可以了!
「資料夠多,你想要有什麼結果,大數據就能給你什麼結果。」
你被數據欺騙的次數,可能比你吃的米還多!

◎人類的「正常體溫」是多少?
德國物理學家卡爾宣稱,他為100萬人測量了精確體溫,在統計了體溫結果以後,最終得出結論:正常體溫應該是37℃!
但其實,卡爾測量的是腋溫,並不適用其他部位測量體溫,這就體現出,這一數字結論本身帶有某種偏差。
「正常體溫」的定義並不精確,甚至是主觀臆想,但這種典型的「假精確」,幾百年來人們卻深信不疑。

◎職場上的加薪陷阱,你看出來了嗎?
老闆有一天良心發現,決定為每一位員工加5%!全體員工歡騰,覺得自己終於能「出頭天」了,更加賣力上班……
幫員工加薪?小心是老闆的「變相自肥」!
老闆的年薪是2000萬元,以5%計算,老闆能加薪100多萬!
「這一年每個人都能加薪5%」,遠遠比「我的加薪是你的幾百倍」溫柔得多,儘管這兩句話本質一樣!

◎你看到的,都是對我有用的數據
該網站訪問量日成長率達800%──其實該網站1月3日訪問量只有10,而一月4日訪問量到達90。
有35%的被調查者購買了本產品──這個例子一般會用在公司強調產品的受歡迎程度。但公司顯然刻意隱瞞了另一點,那就是消費者購買後,有80%的人強烈要求退貨!

◎比詐騙集團更恐怖的,是大數據時代的合法詐騙
本書全面介紹了各種類型的數據陷阱,剖析詳細生動的案例,最後列出了幾項避免數據陷阱的妙招,幫助大家在工作、讀書學習、購物等日常生活中,更容易辨識出數據騙局!

在這個假精確時代,你還甘心被騙走這麼多錢跟時間嗎?

作者簡介

李凱,數學與應用數學系,高級軟體工程師,擔任過數據分析師、專案經理等職務。主要從事大數據環境下的商業數據分析,設計酒店、金融證券、建築和行動通訊等多個行業。

前言
世界上有三種謊言:謊言、該死的謊言和統計數字。
首先要掌握事實,然後你可以隨意歪曲它們。
——馬克‧吐溫
我們生活在一個資訊大爆炸的年代,周圍充斥著越來越多的資訊。我們要做的就是如何儲存與提取資訊。資訊如此之多,真假莫辨,好多人全盤接收,結果吃了虧。不過,吃一塹長一智,人們對周圍的資訊越來越有免疫力,質疑聲從來沒有斷過。
應了那句老話,「道高一尺,魔高一丈」,虛假資訊總會在不知不覺中侵入我們的大腦,影響我們的決策。
數字作為資訊的一種,其中蘊藏的陷阱不知有多少,數都數不清。這些數字陷阱隱藏得很深,如果稍不注意,就會掉入其中,損失慘重。
當看到我說的這句話時,你可能會驚呼一聲:「對,我就遭遇過一次數字陷阱!」
當我問你時,你可能會提起你在商店購買蔬菜時的缺斤短兩,也可能會提到在商場購買商品的時候遇到的折扣陷阱。你會後悔,太不應該追逐眼前的小利了,結果落入商家設計好的陷阱中。
你可能只是遇到過少量的數字陷阱,並不清楚這大千世界數字陷阱何其之多。在看完本書之後,不要害怕,但請在今後擦亮你的眼睛,找到我提出的這些陷阱,維護好自己的利益。
數字陷阱整體來說分為兩種類型,一種是人為故意製造的陷阱,目的很明確,就是為了欺騙大家,增加自己的利益。另一種就是人們無意中製造的數字陷阱。可能是因為認知能力不夠,也可能是在哪一方面有所疏忽,數字陷阱就悄無聲息的來到我們的面前,我們再走一步,就會落入其中,而結果往往正是那樣。
數字一出現,往往會讓最冷靜的頭腦發熱,做出衝動的事情或者不理智的決定。二十世紀發生在美國的「麥卡錫主義」就很好的詮釋了這一觀點。
一九五〇年二月九日,美國參議員約瑟夫•麥卡錫宣稱美國政府徹底被共產黨黨員滲透。他偽造了一份名單,上面有兩百零五名隱藏在美國政府裡的共產黨黨員,但他並沒有給出準確的名字,只是拿出了一個看似確切的數字。
不僅如此,這個數字不是一成不變的。他一開始聲稱名單上有五十七人,在二月二十日他又改口說有八十一個不忠誠的隱患人員。麥卡錫很明顯沒能一次性編造出這些數字來。事實上,早在一九四七年,美國政府就對國會中的一百零八位職員進行了「忠誠度調查」。他們的忠誠度備受懷疑。至一九四八年,僅有五十七人仍受僱於國會。
我們可以試想是這份調查洗清了這五十七人的冤屈,也可以像麥卡錫一樣說他們是「政府承認的共產黨員」。「八十一人」這個數據正是從這份涉及一百零八人的調查中得出的。與此同時,另一份一九四六年呈遞給國會的報告得出共有兩百零五個共產黨黨員,那份報告證實兩百八十四個有潛在安全隱患的人員中已有七十九人被裁。
美國政府加緊防禦,匆忙要求麥卡錫證實他的數字來源。麥卡錫卻絲毫不在意這件事。他只是輕描淡寫的說:「我不回應指控,畢竟我才是控方。」
他的名單影響如此重大,以至於這種效應形成了一個專有名詞「麥卡錫主義」,專用於指製造冤假錯案的慣用做法。麥卡錫作為一個典型的反面教材,也告訴了我們數字可以怎樣被濫用。他只是隨意的扔給擔驚受怕的大眾幾個數字,就使他們恐懼起來,並引起一場政治迫害。
本書意在揭開數字陷阱的面紗,還你一個真實的數據世界,爭取將生活中、廣告裡、單位機構營運,乃至現今最炙手可熱的網路世界,將各個方面的數字陷阱一網打盡,幫助你遠離欺騙,維護自身的利益。數字陷阱不可怕,它就是一隻紙老虎,只要我們掌握正確的方法,堅持理智,這種陷阱很快就會被填平,讓我們一馬平川的大踏步前進。
在即將到來的大數據時代,數字陷阱還會有其他更加隱蔽的表現形式,應用本書所講述的方法,我們一起來辨別,並提高我們的「數字免疫」能力。

目次

前 言
第一章 數字也會說謊
一、數字並不是你看起來那麼龐大
(一)網路上的「大數字」
(二)教育中的「大數字」
(三)生活中的「大」數字
(四)缺乏對比,數字大小未可知
二、這些數字是捏造出來的
(一)網路造假
(二)票房造假
(三)胡亂預測
三、看穿數字中的「假精確」
(一)廣告中的「假精確」
(二)生活中的「假精確」
四、數字真實,包裝後也會認不出
(一)你看到的,都是對我有用的
1.醫學研究中的「最優選擇」
2.經濟數據中的「最優選擇」
3.商業上的「最優選擇」
4.媒體報導上的「最優選擇」
(二)指鹿為馬,無效的比較
1.生活中的數字陷阱
2.票房中的數字陷阱
3.工作中的數字陷阱
(三)改一改,數據變了樣
1.平均值,典型值?
2.圖表,徒有其表
五、拙劣的數字謊言
(一)廣告中的數字謊言
(二)網路中的數字謊言
(三)投資中的數字謊言
(四)所謂的「公式」
第二章 風險中的數字陷阱
一、虛假的「小」風險
(一)科學中的「小」風險
(二)金融中的「小」風險
二、虛假的「大」風險
(一)科學上的「大」風險
(二)生活上的「大」風險
三、風險也分相對與絕對
(一)科學上的風險
(二)生活上的風險
四、科學謠言扎根於數字陷阱
(一)「大」數字
(二)風險「相對論」
(三)關聯不是因果
(四)毫無意義的比較
(五)離開劑量談毒性?請不要耍流氓
第三章 注意:迴歸分析也有陷阱
一、數字相關≠因果聯繫
(一)醫學上的數字陷阱
(二)網路上的數字陷阱
1.機緣巧合產生的相關關係
2.聯合變動
3.顯著相關性,變量之間毫無影響
二、A和B,哪個是因?哪個是果?
(一)科學界的因果倒置
(二)經濟上的因果倒置
(三)學習上的因果倒置
(四)廣告上的因果倒置
(五)教育上的因果倒置
三、遺漏變量,分析有誤差
(一)學校考試成績中的數字陷阱
(二)健康上的數字陷阱
(三)機率上的數字陷阱
1.環境謬誤——假設整體的機率就是個體的機率
2.獨立性謬誤——需要證明獨立性,卻假設獨立性先驗存在
3.檢察官謬誤
四、無關變量太多,結果無意義
五、預測趨勢胡亂分析,結果很可笑
第四章 統計調查,數字陷阱的重災區
一、樣本數據不足,離正確結論失之千里
二、資料不相配,何談正確結論
(一)媒體的不相配數據
(二)廣告中的不相配數據
(三)醫學上的不相配數據
(四)公司營運中的不相配數據
三、樣本選取錯誤,系統誤差不可避免
四、人性弱點,被調查者不一定說真話
五、問題問得好,被調查者才會答得好
第五章 廣告中的數字陷阱
一、徵才廣告有隱情,虛假薪資誘人心弦
二、商品折扣增加四〇%,你是否心動?
三、裝潢陷阱玩弄低價數字遊戲,你能看清嗎?
1.展開面積≠投影面積
2.單位不同,小心有詐
3.外牆面積與內牆面積
4.圖紙與預算書中的尺寸要一致
四、公司產品滿意度九九‧八%,幌子不少
五、廣告中的辛普森悖論
(一)藥物 vs 安慰劑
(二)考試成績
(三)吸菸與健康問題
六、數字形式巧變樣,感覺不一樣
(一)模糊字眼
(二)「大」數字
(三)精確數字
七、價格就怕比,弄得消費者沒主意
(一)第一個數字
(二)消費者的中庸之道
(三)我們只是缺少一個購買的理由
八、特價房屋,特價可能只是錯覺
第六章 網際網路的數字陷阱
一、婚戀網站陷阱多,機器人帳號遍地開花
二、網路金融,產品收益說得不可靠
(一)年化收益率一六%?零風險?
(二)貨幣基金收益八%?
(三)高收益吸睛,文字遊戲?
三、你的粉絲究竟有多少是虛假的?
四、網際網路的KPI,內幕真不少
1.用戶註冊數
2.活躍用戶數
3.用戶瀏覽數
五、網路上有排行,灌水太多不可靠
(一)品牌榜
(二)暢銷榜
(三)信譽榜
(四)排名應有准入門檻
(五)網路平台當擔責
六、直播平台很熱門,隱情很多,湊成堆出現
七、流傳二十多年的假數據,是時候拆穿了
八、網路數據造假為何頻頻出現?
第七章 企事業單位營運的數字陷阱
一、學校考生真是不同凡響,你關注上榜人數的背後了嗎?
二、藥價下降了,你覺得醫藥費真的會少嗎?
三、霧霾減輕了,真的是車輛限行的原因嗎?
四、電視收視率有那麼簡單嗎?
(一)收視率的玄機
(二)收視率為零?
(三)收視率 vs 收視占比
五、上市公司融資額,造假危險且愚蠢
(一)上市潛力股公司
(二)上市企業所投公司
六、高鐵上座率大於百分之百,有的車廂還沒人?
七、可恨的誘餌式標題,死亡率可不能這麼對比
第八章 生活中的數字陷阱
一、攤販找你小錢,先不要著急走開
(一)耍賴裝傻
(二)障眼法
(三)墊秤
(四)耍秤
二、步數多,健康也不一定會來
1.步數≠運動強度
2.生活步數≠運動步數
三、有折扣就便宜?可沒有那麼好的事
(一)折扣陷阱
(二)贈品陷阱
四、體重減輕,減肥就成功?
(一)越減越肥
(二)失戀減肥
(三)紋絲不動的體重數字
(四)瘦卻乾癟著
(五)身材好,體重卻沒變
五、視力度數就一定可靠?小心近視
六、葡萄酒看年份,這種常識不可輕信
七、前面有坑,小心掉入中獎陷阱
八、二手車看里程數,多長心眼別被糊弄
第九章 避免數字陷阱有妙招
一、大數據的困局,N≠所有
二、大數據,用小規模實驗求證
三、尋找偏差,不要被權威迷惑
(一)有意識的偏差
(二)無意識偏差
(三)將資料與權威人士劃清界限
四、問自己,是否遺漏了什麼?
(一)缺乏比較
(二)遺漏原因
五、拆穿偷換概念的把戲
(一)統計口徑不同
(二)口頭回答不可靠
(三)目的不同
(四)無理比較
(五)標榜第一
(六)文字遊戲
六、用提問將毫無意義的數據打回原形

書摘/試閱

第一章
數字也會說謊
有人說,如果你想要讓人相信一句非常荒誕的話,只需要在裡面加上一個數字就可以了。這句話看似非常不可靠,你可能會不屑一顧,但你一定在生活中也時常受到這樣的欺騙。數字,本身是非常讓人信任、充滿精確性的符號,卻在欺騙上頗有造詣。這其實不是數字的錯,而是由於人的意識、認知而造成的。
一、數字並不是你看起來那麼龐大

老師拿來了一大袋糖果,我估計能分五六塊吧……
二〇一三年中國GDP為九點二四萬億美元……
每六個人可以讓互不相識的兩個人建立聯繫……
天文數字,是我們在形容一個數字非常大時經常使用的詞語。這個詞語道出了我們對大數字的敬仰之心,似乎數字的大已經超出人類認知的尺度。但是在我們看到那些所謂的天文數字時,我們首先要問自己一句話:「這個數字大不大?」
數字後面有很多零,會讓很多人覺得這個數字非常大,但這樣的數字除了吸引人們的注意以外,還可能是要提出警告。但就數字本身而言,這是毫無意義的。
(一)網路上的「大數字」

行動網路時代,春節是幾家大型網路平台的紅包爭奪戰場。用戶在此期間樂此不疲的搶紅包。搶紅包儼然成了春節的符號化活動,風頭甚至蓋過了春晚。
但在搶紅包過程中,大家可能發現了一個有趣的現象:公司派出一千萬元甚至上億元的紅包,但你就是搶不到,就算搶到了也只是一至二元,甚至是幾分錢或者是代金券。可能你的手都快戳破螢幕了,手指都磨紅了,眼圈都脹紫了,收穫就是不大,空歡喜一場。
這就是「大數字」的假象。
雖然紅包金額總量在一千萬元,幾乎每一個用戶在剛開始的時候,都會天真的在意識深處認為自己能單獨搶到這個一千萬元,可是不要忘了,這個紅包是面對數億網友發送的,這樣算下來的話,平均每個人分到的金額就是幾毛錢或幾分錢。
更令你感到諷刺的是,你搶中的金額非常少,但它還可能是代金券,而且代金券不是零食、日用品的代金券,而可能是波音飛機、知名汽車或者出國旅遊的代金券,真是氣死你不償命啊!
說白了,這是由某網路公司不正確的紅包玩法所導致的,就算發送五億元的紅包,平均下來每個用戶也只能分到幾塊錢而已。作為用戶的我們也不必較真,在下次看到的時候擺正心態,圖個樂子就好了。
(二)教育中的「大數字」

二〇〇七年一月,英國政府宣布,即將在小學投入一千萬英鎊的預算,目的是「振興小學的音樂教育」。這個數字看起來很大,但是不要忽視學生的數量。英國總共有一千萬名學生,一半是小學生,將一千萬英鎊分給五百萬個小學生,平均每名小學生只有兩英鎊,那這樣還怎麼振興他們的音樂教育呢?恐怕連聽一場兒童音樂會都不能吧?
也許當你聽到全國性的數字時,大腦中立刻會失去判斷能力。你認為自己只是一個老老實實做本分生意的人,那個可是上千萬甚至上億的數字啊。可是,你要知道,那個數字不全都是你的,你要學會把它個人化,你得將它平均劃分,而不是拿來和自己的帳戶餘額相比。因為,不管餅多大,如果每個人只能分到一粒碎渣的話,那這張餅就是小的。
數字的大與小是相對的,剛剛我們說過了「大」數字的小,接下來我們談一談「小」數字的大。
在二〇〇五年,英國的一家報紙在頭版刊登了一則消息,稱政府打算將退休年齡提高兩歲。這篇報導稱,假如政府通過這項法案,那麼原本可以領到退休金的老人中,每五人就會有一人來不及領退休金便去世。五分之一,這個數字看起來不大吧,可是英國全國的老年人人數眾多,由於基數很大,透過這個比例算出來的數也不會小。
(三)生活中的「大」數字

看下面這個問題:
假如某件商品增加五〇%的量,但不加價;另一件同款商品降價三三%,你會選擇哪一個?

大部分自以為很聰明的消費者會毫不猶豫的選擇第一種商品,因為它的數字看起來更大。
但事實可不是這樣的。
《經濟學人》雜誌將這種現象稱為「增數盲點」。其實商品增加五〇%的量不加價和降價三三%是一樣的。研究者特地做了一項實驗,詢問消費者你想要加量五〇%的商品還是降價三三%的商品?大部分消費者看到這個數字,竟然感覺價格是一模一樣的,但事實是降價三三%更划算一些。
這個現象不僅反映了人們對大數有錯覺,更能反映出人們懶得將數字計算出來。
衣服在打折時,連續打兩次折,第一次打八折,第二次打八五折,其實總共打了六折。但是,大部分消費者卻認為兩次打折比六折還要便宜。這說明,大部分人不願意去計算結果,才會被數字誤導。
其實,只要帶上計算機,看到數字先按一下計算機,算出結果,就不至於被數字誤導了。
(四)缺乏對比,數字大小未可知

讓我們來看下面的數字:
1F、0.1g、3600000J、380000km
第一印象上,你會覺得前兩個數字很小,後兩個數字很大。但是答案正好相反。
1F其實是一法拉,是電容的量。由於我們對這種事物不熟悉,所以總會主觀臆斷,只看絕對數字。其實1F很大,地球電容差不多就是1F,而一般電容的單位是μF,即10-6F(十萬分之一法拉)。
「g」是一個重量單位,克,這我們都知道,但越是熟悉的事物越容易遭遇陷阱。如果說這個數量出現在查酒駕時就是很大的數字了。因為每百毫升血液裡酒精含量達到八十毫克即為醉酒駕車,而零點一克則遠遠超出了規定的範圍。
「0」經常集群跟在某一個數字後面虛張聲勢,看起來是一個天文數字。其實3600000J只是一度電而已。
380000km是地球到月球的距離,看起來很遠,是吧?但要是放到宇宙這個範圍內,這個距離就跟沒有距離一樣。
新聞報導中經常會出現天文數字:一個港口年吞吐量××噸,一個天文數字;今年保障性住房規劃建設有××面積,一個天文數字;人的腦容量相當於××本書,一個天文數字……這些天文數字已經遠遠超出我們的認知範圍,我們甚至連數量級都猜不準。電視上公布這些數字就像對小學生講微積分一樣可笑。你興奮的說著,我只有張著嘴感嘆。可見,缺少對比的絕對數字在不經意間誤導了你,給你下了圈套。
不過,有時一些看起來微不足道的小數也有可能變成天文數字,事情剛開始時的事實並不是真正的事實,因為它的後續發展可能會使你始料不及。
西洋棋的一則傳說恰恰說明了這個問題。
傳說西洋棋是由古印度人發明的,發明者是一個印度教宗師兼數學家,名叫希薩。
當時的古印度國王非常愛玩,下令在全國張貼招賢榜,尋找能人為他製造一個奇妙的遊戲取樂,如果誰能完成這個任務,誰就會得到重賞。
希薩揭了招賢榜,獻上一種棋,棋盤上有六十四個空格,棋子是國王、皇后、大臣、士兵、騎士、城堡之類不同的角色。下棋時,玩家要經過一番智謀,將對方的國王將死才能決定勝負,這個遊戲讓國王玩得不亦樂乎。高興之餘,國王問希薩:「我很喜歡你發明的這個棋,所以要重重賞你。你說吧,想要什麼?」
希薩說:「真金、白銀、寶石,這些我都不需要,只希望國王賞賜我一些麥粒,我就非常開心了。」
國王聽了以後笑得合不攏嘴。因為他認為黃金、寶石這些貴重的東西才值錢,麥粒到處都是,能有什麼價值。笑完之後,國王問希薩究竟要多少麥粒。
希薩說:「請大王在我獻上的六十四格棋盤上的第一格上放上一粒麥粒,第二格上放上兩粒麥粒,第三格上放上四粒麥粒,第四格上放上八粒,如此一格一格加上去,每一格比前一格多加一倍,一直加到第六十四格。我要這些格子上的所有麥粒。」
國王一聽,原來就是幾粒麥粒而已,就不假思索的答應了,下令管倉庫的大臣如數贈予。
管倉庫的大臣一經計算,天哪,這還了得,這可是一個不小的數目啊。他把這件事告訴給國王,但國王不信,又召見算師。算師也仔細的算了一遍,果然如管倉庫的大臣所言,數目驚人!所需麥子的數目為264-1,也就是說,就算把印度所有的麥子賞給希薩也不夠,甚至這樣說也不為過,就算全世界的麥子也不夠。
現在讓我們也算一算看:
第一個格子裡是一粒,第二個格子裡是兩粒,一共有三粒,即:2×2-1=3。
又加上第三個格子中的四粒,一共是七粒,即:2×2×2-1=7。
再加上第四個格子上的八粒,共有十五粒,即:2×2×2×2-1=15。
也就是:24-1=15。
所以,從第一格到第四格的麥粒數就等於二的四次方減去一。
那麼,從第一格到第六十四格的麥粒數,將等於二的六十四次方減去一,即:
2×2×……×2(64個)-1=264-1=18,446,744073,709,551,615。
一立方公尺的麥子有一千五百萬粒,18,446,744073,709,551,615粒麥子約有一萬兩千億立方公尺。全世界兩千年生產的麥子加在一起也沒有這個數目大。
原來希薩運用了數學上的幾何級數,那是把二作為基數倍數,棋盤上的格數作為這個基數倍數的乘方,即二的N次方。
這一次國王不得不食言了,但這很損害國王聲譽,令國王感到左右為難。
國王看到自己實在無法滿足希薩的要求,打算下令把他殺了。這時,糧食大臣想出了一個主意。他勸國王還是照原來說過的話去辦,依舊賞給希薩那個數目的麥粒。但是,既然希薩要求的麥子精確到粒,賞賜也應該嚴格執行,讓希薩自己一粒一粒的從國王的倉庫裡數出他所要求的數目,第一個格子上放一粒麥粒,第二個格子上放兩粒,第三個格子上放四粒……直到第六十四格放滿為止。一粒也不能多,一粒也不准少。一秒能數兩粒,一分鐘能數一百二十粒,一小時也只能數出七千兩百粒,每天數上十小時,也只能拿到七萬兩千粒麥粒。數上一年,也只有兩千萬至三千萬粒。也只有一立方公尺至二立方公尺的麥粒。要全部數清國王賞賜給他的麥粒,要兩千多億年呢。
就這樣,希薩給國王出的難題,又被聰明的糧食大臣回敬了回去。國王沒有食言,也沒有付清賞賜的天文數目的麥子。不過希薩的「無理要求」也差點讓自己命喪黃泉。
下面我們來看一看文章開頭的例子。
老師拿來了一大袋糖果,我估計能分五六塊吧——一大袋糖果能有幾塊?但班級裡可是有幾十名學生呢,平均分下來,估計每人也只能得到一至兩塊糖。
二〇一三年中國GDP為九點二四萬億美元——曾有過這樣的說法:「多麼小的問題乘以十三億,都會變得很大;多麼大的經濟總量,除以十三億,都會變得很小。」我想,這句話非常恰當的指出了GDP大總量下的小分量,因為中國人均GDP只有四點六六萬元,在全世界排名七十三位。
每六個人可以讓互不相識的兩個人建立聯繫——六這個數字很小吧,但要想認識任何一位陌生的朋友,中間最多只需要透過六個朋友就能達成目的,也就是說,只需要六步。但如果中間的每一步距離都很大,這六步可能是世界上最遙遠的距離。
大數字有時就是紙老虎,只要你夠細心,善於思索,數字的大並不是如表面所示。小數字有時可能也未必像你想得那樣渺小,當它的概念以另外一種方式解讀時,它的規模比那些所謂的「大」數字不知大多少。

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