Trong các cuộc khảo sát truyền thống, mọi người thường nói dối để tỏ ra tốt đẹp hơn, nhưng họ lại thành thật một cách tàn nhẫn khi ẩn danh trên mạng. Everybody Lies (2017), được viết bởi một cựu Data Scientist của Google, khám phá cách dữ liệu tìm kiếm (Search Data) khổng lồ có thể được sử dụng để nghiên cứu những chủ đề nhạy cảm như sự thiên vị, sức khỏe tâm thần, và tình dục.
Tại sao cuốn sách này là bắt buộc cho Data Scientist và Marketer Việt Nam? Sách cung cấp một cái nhìn sâu sắc về Data Mining và cách phân tích dữ liệu vô chủ (unsolicited data) để tạo ra các Insight có giá trị kinh doanh và xã hội:
Sức mạnh của Dữ liệu mới: Phân tích sự khác biệt giữa "Old Data" (Dữ liệu khảo sát) và "New Data" (Dữ liệu tìm kiếm, Mạng xã hội) để tìm ra sự thật.
Hành vi ẩn danh: Sử dụng các truy vấn Google để xác định xu hướng ẩn giấu của người dùng mà các công cụ đo lường truyền thống không thể phát hiện.
Ứng dụng thực tế: Minh họa cách Big Data có thể dự đoán xu hướng dịch bệnh, hành vi bầu cử và các mối quan tâm kinh tế.
Đối với các chuyên gia Data Analyst và Chiến lược Kinh doanh tại Hà Nội và TP.HCM muốn hiểu rõ động lực mua hàng, xu hướng xã hội và tâm lý khách hàng một cách chân thực nhất, cuốn sách này cung cấp bộ công cụ tư duy vô giá.
