許多關鍵時刻的重要問題，並不是動動手指就能搞定。為什麼從Google、Apple、微軟到SpaceX面試時，都要問那些怪問題？因為，真正重要的不是答案，而是大腦思路──看面試者如何取捨眼前資訊，並找到可行方法。放下計算機，跟著最會說故事的數學家，從最基本的邏輯上手，小至餐廳帳單、大至浩瀚宇宙，都比人早一步得到答案。不管是數據分析還是市場觀察，一本書抓住問題根本，逐步建立看清大局的全方位思考力。
內容節錄
《世界上有多少隻貓？：超速估算出一切事物，讓你看清大局的數字反應力》
反映真實的粗略資訊（節錄自第1章〈你以為的精確，其實很危險〉）
在2017年5月的大選中，倫敦肯辛頓選區（Kensington）出現了令人震驚的結果。現任議員是保守黨，上次選舉的得票狀況很好。但週五一早，有消息指出結果太接近，將重新計票。幾個小時後，又宣布需要第二次重新計票。情況依然無法解決，選務人員只能休息幾個小時，然後隔天回來繼續進行第三次重新計票。
最終，選舉監察官確認了選舉結果：工黨的科德（Emma Dent Coad）擊敗了保守黨的博維克（Victoria Borwick）。
不過差距非常小。科德僅以20票之差勝選，她得到16,333票，而博維克得到16,313票。
你可能會認為，假如有個連個位數都可以相信的數字，那必定是經過數算而得出的數字。
然而事實是，就算像計票這種基本的事情也容易出錯。計票員可能不小心拿起兩張黏在一起的選票。他們很累的時候也可能犯錯，數著「28，29，40，41……」，又或者，他們可能會覺得選票上有太多標記，而喊出廢票──但其他計票員可能會接受。
根據過往經驗，一些選務官員估計人工計票的誤差會在約1/5,000（或0.02%）的範圍內，所以在像肯辛頓這種選舉中，每次計票的結果可能會有多達10票的差異。
每次重新計票的結果通常會略有不同，但依然無法保證哪一次計票的數字才是正確的──假如真有一個正確數字的話。（在以激烈聞名的2000年美國大選中，佛羅里達州的選舉結果最終取決於一項裁決，即未完全打孔、有紙片殘留的投票卡是否屬於有效票。）
一般來說，如果計票時的錯誤不足以影響結果，那就不會啟動重新計票。所以結果越接近，就越有可能重新計票。英國大選曾經發生過兩次重新計票七次的事件，兩次都是在1960年代，最終的差距皆少於10票。
這一切都表明，在宣布像科德這樣的候選人得票為16,333票時，實際上應該用更模糊的表達方式：「極可能在16,328到16,338票之間」（或者簡寫為16,333 ± 5）。
如果連實體選票數量這種相對容易確定的數字都無法相信，那麼我們怎麼可能準確計算出其他更難捉摸的事物呢？
在2018年，美國的兩個卡羅萊納州被佛羅倫斯颶風襲擊，這場巨大風暴使某些地方的雨量高達50英寸。在一片混亂中，有大量的房屋都停電了好幾天。9月18日，CNN的新聞如下：
根據美國能源資訊管理局的數據，週一上午停電的用戶數量為511,000人。其中，北卡羅萊納州有486,000人，南卡羅萊納州有15,000人，維吉尼亞州有15,000人。不過在週一晚間，北卡羅萊納州的停電用戶已經降為342,884人。
在這則簡短的報導中，大部分篇幅所引用的數字單位是千。但突然我們在最後看到，無電可用的人數已經下降到342,884。就算這個數字是真的，也只在整理出的當下幾秒內，因為停電用戶的數量是不斷變化的。
就連週一上午北卡羅萊納州的數字486,000也有點可疑，這個數字包含了三個有效數字；而另外兩個州則是15,000──這看起來像是以5,000為單位，經四捨五入得出的。如果把這些數字加總，就能發現：15,000 + 15,000 + 486,000 = 516,000。比新聞開頭的總數511,000高出5,000。
所以在引用這些資料時有選擇的空間。他們可以給出一個範圍（「大約在300,000到350,000之間」），或者直接將數字四捨五入，只留下一個有效數字，再加上「大約」這個限定詞（「大約是500,000」）。這可以清楚說明，這些並不是確定的數字，無法經由重新計算來還原。
事實上，有時候甚至連說「大約」也沒辦法。
英國國家統計局（The Office for National Statistics）每個月都會公布最新的英國失業數據。這當然有新聞價值。失業率的波動是經濟狀態的一個良好指標，與每個人息息相關。2018年9月，統計局公布英國失業人數比上月下降55,000人，降至1,360,000人。
問題在於這個數據並不是很可靠，國家統計局對此也有自知之明。他們在公布2018年的失業數據時，還補充了一個細節，就是他們有95%的信心，這個數據的誤差值會在69,000以內。換句話說，失業人數減少了「55,000正或負69,000」，表示實際上可能減少了多達124,000人，也可能增加了14,000人。假如事實是失業人數增加，那新聞風向會完全不同。
如果誤差幅度已經大於你所引用的數字，那你根本沒有理由繼續引用，更別提引用超過一個有效數字了。他們最好的說法是：「上個月的失業人數可能有下降，人數可能落在大約50,000人。」
一個約整過、不太精確的數字，往往會比一個精確的數字更能反映真實狀況。以上就是一個好例子。
