二手車 詐騙的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

假精確時代：大數據的合法詐騙，讓你上鉤還服服貼貼

為了解決二手車 詐騙的問題，作者李凱 這樣論述：

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 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   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。  

二手車 詐騙進入發燒排行的影片

電子商務民事法律問題研究

為了解決二手車 詐騙的問題，作者高翊葶 這樣論述：

電子商務為傳統的商業帶來交易模式的改變，不但為消費者提供了即時性、互動性、個人化的方式來購買商品，同時也相對降低了企業營運的成本。由於傳統的契約規範無法足夠因應電子商務所帶來的消費爭議，如何建構相關法制以符合知識經濟之需求成為世界各國政策研擬之重點。 本論文從民事法律的角度出發，透過提出電子商務民事法律爭議問題，來探討目前我國電子商務與消費者保護之相關法律制度。本文共分為七章，茲分別說明如下：第一章為緒論，說明本文之研究範圍主要為企業對客戶與客戶對客戶兩種型態之電子商務相關民事法律與消費者保護問題。第二章之內容為簡要說明電子商務之意義與類型。第三章為國際組織與各國電子商務之相關立法，其

中包含聯合國、歐盟、經濟暨合作發展組織、德國、美國、日本、中國大陸與我國有關電子商務與電子簽章相關規範之概要介紹。第四章為我國與中國大陸電子商務消費者保護法律制度之探討，其中包含民法、消費者保護法、公平交易法中電子商務消費者保護相關規定與行政監督機制之概要介紹。第五章為網路交易與交易安全，內容討論網路交易與行為能力、網路交易之定型化契約以及網路交易安全等問題。第六章為本文之核心內容，探討個人隱私權保護、網路不實廣告、消費者契約解除權、拍賣網站之法律責任與網站標價錯誤等民事法律問題。並輔以學說與近年相關實務判決來加以討論。第七章為本文之結論與建議。

擁抱次貸：金融科技 化解中國危局

為了解決二手車 詐騙的問題，作者張化橋 這樣論述：

　　金融科技，會吞掉整個銀行業？      　　恰恰相反，中國的金融科技令銀行業逃過一劫，化解了地球上最大的信貸泡沫！ 　　幾十年來，中國信貸業和次貸業都超級旺盛，製造了地球上最大的信貸泡沫！但與一些分析師所作的末日判斷不同，信貸泡沫一直沒有破滅！ 　　被譽為「最佳中國分析師」的張化橋，在本書為你細心分析箇中因由： 　　原來，大量的非銀行金融機構為銀行業扮演了先驅敢死隊，而大量的創業者亦把金融科技引入次貸領域，促進次貸業發展，吸納了幾乎所有的次級借款人，卻給銀行留下了優質的客戶。 　　的確，信貸業亂象頻生，一萬多家小額貸款企業，給政府監管造成困難，也令大量投資者和

借款人造成損失，詐騙犯和違約者也確實讓整個行業元氣大傷，但這形勢有利有弊。 　　如果中國次貸行業的企業扮演著銀行的水管工的角色，給銀行排污堵漏；如果金融科技能夠讓中國金融業變得更安全可靠、成本更低和效率更高，這些混亂和困難就都值得了。 　　作者亦向讀者展示了次貸業內龍頭公司的商業模式，顯現其機遇與挑戰並存的現狀。 　　本書賣點 　　暢銷財經書作者張化橋的最新著作，再次觸及中國的信貸泡沫問題，為中國次貸（Subprime credit）的前景作最新分析及預測。 　　本書以最熱的金融科技（FinTech）為主軸，作者以第一身的經濟及見聞，詳述中國金融科技界的最新發展。 　　書中包括多位

中國金融科技界前線人士的訪問，亦就多間金融科技公司作詳盡介紹，如馬雲旗下的螞蟻金服、剛於美國上市的趣店，以及騰訊旗下的微眾銀行等，有助讀者了解中國的金融科技界。