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會分析是基本功,看懂結果才最強:所有工作都離不開數據,一張Excel教你如何提預算、估風險、分析市場,讓數字力成為你的超能力

會分析是基本功,看懂結果才最強:所有工作都離不開數據,一張Excel教你如何提預算、估風險、分析市場,讓數字力成為你的超能力

「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本

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內容簡介

大數據時代,所有資料都能被分析,
但分析出的結果,是否符合你原本目的?
輸入資訊,0.5秒就跑出圖表,
但這是該加碼還是該收手的訊息,你看懂了嗎?

所有工作實務都脫離不了數字,
會解讀就會活用!
本書用一張Excel教你輕鬆搞定!

  所謂的資料科學(Data Science),就是利用數據分析來解決問題。
  面對龐雜的數據,該怎麼做才能將之消化成能進行決策的關鍵?
  別以為只有統計專家或數理高手才做得到,
  就算沒學過統計學,抓住本書6重點,你也能立刻上手,讓數據產生真正實用的價值。

  1.    先有目的,再開始蒐集資料,順序不能顛倒
  被數字包圍,埋首於分析時,經常會演變成追求分析「結果」。但不管最後得到多詳細、多明確的結果,如果不符合「目的」,其實就是白忙一場。你得學會「成立假設」,抓住4個重點,蒐集過程才不會走偏。

  2.    加工資料、適度分解,重點就會跳出來
  蒐集到的資料通常是絕對值,不妨透過「比例形式」加工,和其他資料組合對比,就能變成更實用的情報。然後再依基軸(例如時間、性別、地區)分解,原本隱藏住的特徵就會清楚浮現,分析角度也會變得更寬廣。

  3.    發揮「平均數」的功用,掌握市場大方向
  投入一個新商品時,最先考慮的是是否有發展希望。這時可以將「平均數」當作代表值,再乘以其他變數,就能大致掌握市場規模,並且判斷投入資本需多少年才能回收,倒過來計算時,也能得知多少銷售量才能達到收益目標。
  ★小撇步:在Excel中輸入=AVERAGE(),或直接選取函數公式,即可算出平均值。

  4.    將數據可視化(圖表化),才能發現潛在風險
  光靠平均數還不夠,透過「偏差值」更能檢視營運狀況。利用直方圖將離散程度視覺化,推估風險衝擊程度,就能做出合理假設並模擬最壞狀況。如此一來,不僅能提升資料質感,說服力也瞬間倍增。
  ★小撇步:在Excel中輸入=STDEV(),或直接選取函數公式,即可算出標準偏差值。

  5.    善用相關分析,把錢花在刀口上
  花了錢宣傳,自然希望大有成效。假設現在有三種促銷策略可選:電視廣告、送折價券、店內舉辦特別活動,哪種方案的效益最高?該怎麼評估?確認資料的「相關性」強弱關係,就能找出利潤最大化的方案。。
  ★小撇步:在Excel中輸入=CORREL(),或直接選取函數公式,即可算出相關係數。

  6.    拿出數據加上清楚表達,簡報才不會功虧一簣
  拿出數據,會增加簡報的可信度,但「分析」和「傳達」可是兩件不同的事。若只是將所有分析資料都秀出來,容易讓重點失焦,恐怕聽眾也會一頭霧水。建議你可用簡短句子引導出重點,並同時展示出自己和競爭對手的比較關係,才有機會讓簡報變成正式提案。

本書特色

  •AI時代必備的數據分析力,絕不能錯過!
  •從蒐集資料、分析應用到簡報提案,上班族必備技能一次學會!
  •強化數字力,就等於培養多樣化思考能力!
 

作者介紹

作者簡介

柏木吉基


  1972年出生,日本神奈川縣人。慶應義塾大學理工學部畢業後,進入日立製作所工作。取得美國Goizueta Business School的MBA學位。2004年進入日產汽車工作。任職於海外行銷&銷售部門後,成為組織開發部企業改革小組經理。在董事的領導下,參與「新公司、新組織的成立方案」、「全球業務流程分析、評價、改善」、「人才養成計畫」、「人、物等的全球資源最適化」等的經營課題解決企畫案。平日就在推廣思考決策論(Decision Science)。走遍全世界120個國家,舊東海道五百公里。

推薦者簡介

齊立文


  《經理人月刊》總編輯、鄭宗記  政大商學院副院長

審定者簡介

胡智超


  經歷:
  1.台南大學教育系測驗組。
  2.台南大學測驗統計研究所碩士班。
  3.台灣南部地區資優學生甄選(含縮修)題庫資源之擴充與管理:96/03/01~98/06/30負責自然科(可google「資優 GISA」, 7/1到隔年2月在國小實習和考教師檢定)。
  4.99-101年度攜手計畫課後扶助方案學生評量計畫:99/03/01~99/07/31負責英文科(3月回研究所完成論文時加入此計畫。於8月初去當兵,離開計畫)。
  5.國家華語能力測驗電腦適性化題庫研發計畫(華測會):100/09/07~101/08/14(退伍後隔天便進入華測會擔任測驗統計分析師)。
  6.國立彰化特殊教育學校:101/08/22~迄今,擔任國小部導師。

  *3、4、5皆是擔任測驗統計分析的工作,主要工作是測驗的預試、描述統計(古典測驗理論)、組卷、難度分析(試題反映理論)、結論和結案報告。3、4是研究所時擔任助理,兼任助理工作如上所述,與專任助理(正職)之差別在於不包含與各縣市聯絡人與學校溝通和施測計畫。5是畢業後之工作,與另一名測驗統計分析師一起處理華測會所有測驗相關事宜。

譯者簡介

黃瓊仙


  輔仁大學日文系畢業。熱愛文字工作的專職譯者,希望讓讀者感受輕鬆、愉悅的閱讀經驗。
 

目錄

前言  數字力,就是你的超能力

序章  善用數字做企畫,就能變成正式提案
﹝序  幕﹞先有目的,才開始蒐集資料
鎖定範圍,培養分析時的思考力
設定假設,分析就不會走偏
分析必須符合目的,否則再厲害都沒意義
4個重點,成立有效的假設
利用「金字塔結構圖」,讓邏輯更順暢
﹝專  欄﹞廣泛網羅資料,找出關聯性

第 一 章  有目的地蒐集資料,數據才有價值
﹝第一幕﹞資料不是蒐集到就好,重點在於如何使用
清楚真正需要什麼,就不怕假設錯誤
資料蒐集重點① 連假設範圍周邊的資料也蒐集
資料蒐集重點② 鎖定「主軸」,蒐集到的資料才派得上用場
資料蒐集重點③ 選擇適當範圍,才能得到精準結論
資料蒐集重點④ 出現「離群值」,不代表錯誤結果
為資料加工,讓分析角度變寬廣
﹝專  欄﹞比較資料時,要以「相對值」表示

第 二 章  創造收益前,務必分析大局
﹝第二幕﹞擬定策略前,先掌握市場大方向
市場規模有多大?該怎麼算?
平均數不等於最讓人安心的中位數
「中位數」是瞭解自我市場定位的關鍵
如何讓平均數發揮最大功效?
﹝專  欄﹞使用公開資料時,須留意可信度

第 三 章  風險不是愈小愈好,重點在於精準掌控  
﹝第三幕﹞數據可視化,發現潛在風險
透過標準差計算風險
利用Excel算出標準差
標準差在實務上的意義是……
風險有多大?離散程度會告訴你
離散程度具體化,就用直方圖
2步驟製作直方圖,數據意義一目瞭然
以向上(下)擺動值,預估風險範圍
考量2因素,風險狀況更準確
6個理由,說明標準差如何活用於實務
﹝專  欄﹞2個公式,簡單分析母體資料

第 四 章  錢要花在刀口上,靠相關分析就對了
﹝第四幕﹞利用過去的資料,思考未來的策略
什麼策略能花最少錢,創造最大效益?
相關係數:決定資料的強弱關聯
捨棄複雜公式,Excel能輕鬆解讀分布圖
怎樣的相關係數,才叫有相關性?
如何分析相關性,最大化利潤?
避免分析做白工,你得注意……
電視廣告V.S.折扣券,哪個最能增加營業額?
﹝專  欄﹞這樣做,一次能分析多種組合

第 五 章  達成目標需要多少預算?
﹝第五幕﹞做出判斷的關鍵,在於「反推」思考
單一迴歸分析,導出X、Y的關係
成立迴歸分析法,前提是……
簡報時,直線分析圖最容易被理解
雷聲大也可能雨點小,相關係數和斜率沒有絕對關係  
迴歸分析法應用① 從斜率值看出成本效應
迴歸分析法應用② 看清非原因造成的結果
迴歸分析法應用③ 分解資料後再進行分析
迴歸分析法應用④ 當作計算KPI的工具
﹝專  欄﹞單一迴歸分析與多元迴歸分析,哪個較好用?

第 六 章  為什麼簡報要這樣做、那樣表達?
﹝最終幕﹞不能只是秀出資料,還要清楚傳達
分析和傳達,就是不同兩件事
3個方法,簡潔傳達重要訊息
將分析資料視覺化,放大效果
使用「可以比較」的軸別,作為依據
邊執行邊確認,才不會偏離主軸目的
﹝專  欄﹞鎖定範圍於影響度最高的資料

結語  拿出數據,一擊就中
 

前言

數字力,就是你的超能力


  「我想成為數字解讀能力很強的商務人士。」

  這句話背後涵蓋了許多事。任何人都一樣,要將腦海裡知曉的事物與每天工作的自己連結在一起,確實很難。應該很多人有這種感嘆吧?

  數字只要再加點東西,就能獲得看不到的情報。這個「數字加工法」就叫做「統計」或「資料分析」。不管你手邊有無資料,如果不懂這個「加工方法」,許多情況下,其實你已經錯過了寶貴資訊。

  那麼,如果有訣竅和技巧能降低數字的整理難度,可以更有效地使用統計數字或資料分析數字,不是很棒嗎?可是,就算閱讀過市面上多本傳授統計和分析方法的書籍,卻還是無法加以活用的人,應該不少吧?

  「統計」或「資料分析」只是一個名詞稱號,其實個中方法所涵蓋的範圍很廣,沒有真正的極限標準。

  不過,還是要學會基本常識,那就是除了部分專門行業,商務人士在一般商業現場會用到的方法。

  首先將焦點鎖定於方便使用的方法,學會有效的應用訣竅及思考模式後,慢慢地,你會覺得學會這些方法是「值得」且「聰明」的作法。

  基於這樣的考量,本書傳授的方法從「平均分析法」到「單一迴歸分析法」都網羅了。每個方法只要使用Excel,就可以立刻得知分析結果。

  本書重點如下:
  (1)看到眼前的資料,如何跨出第一步並加以利用。
  (2)「分析結果」的效率使用方法。
  (3)透過分析,創造具說服力的故事情節。

  整體而言,本書以「製作事業計畫書」為例,介紹資料的實用使用方法。不過,本書並不是事業計畫書製作方法的教學指南書籍,請各位諒解。

  如果本書能成為讓你變成「擁有優異數字解讀能力商務人士」的入門書,深感榮幸。

2013年4月 柏木吉基
 

詳細資料

  • ISBN:9789869466561
  • 叢書系列:view
  • 規格:平裝 / 224頁 / 15 x 21 x 1.12 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

◎分析必須符合目的,否則再厲害都沒意義

整理以假設為前題的思考模式優點:

(1)省略不必要的分析

如果一開始就想好「該調查哪些資料」,就會知道需要什麼樣的資料、該如何取得資料,並減少摸索的時間。同時也能省略修正、無謂的分析等步驟,縮短作業時間。如此一來,就能利用多餘的時間進行多面相的分析,完成更加精準(品質更優)的報告。

(2)確認分析目的

即便是多麼明確與精準的分析結果,如果不符合目的,將毫無意義。被一堆數字包圍,終日埋頭於分析作業,等回過神時,才發現根本忘了「因為想知道什麼而調查」的原始目的,只是一味追求分析結果而已。不知在什麼時候,已忘了「分析目的」是什麼。

假設要找出營業額變少的原因,辛苦調查某商品的銷售資料,發現三十歲世代男性消費者,與二十歲世代女性消費者的消費行為趨勢類似。如果以此為依據進行分析,搞不好會出現好結果,可是對於當初所設定「找出營業額減少原因」的目的,將成效不彰。

(3)從大局著想,利於制定論述

假設也可以說是為了達到目的所使用的手段。譬如,以「調查營業額下滑原因」為目的時,可以透過假設,針對商品、店鋪、整個市場等幾個線索(觀點)架構假設理論。將多項假設的分析結果予以組合,就能針對目的提出多面相、多方位的觀點,導出更具說服力的答案(論述)。

•2個重點,做出完美假設

看似完美的假設方法,也有必須注意的重點:

(1)錯失課題的風險

假設方法的第一步是設定目的或課題。換句話說,如果是相同的資料,當其中隱藏著更重要或更有利的情報時,可能會在最初階段就忘了要成立假設,因而沒找出其他重要的情報。

「假設方法」與「網羅方法」是對立的概念。網羅方法不會限定目的或課題,而是從片面,開始針對蒐集到的情報進行網羅式分析。相較於假設方法,需要花費更多時間與心力,但是能意外發現答案的可能性更高。

假設方法的焦點只鎖定於與目的有關的事物(只是假設的理論),這些事物就是分析範圍。因為方向明確,很可能會有錯過遺落於路邊的寶貴情報之風險。

(2)偏差風險

假設不過是檢證前的「想法念頭」而已。這樣的假設多少會夾雜個人的主觀想法,難免會有受到當事者成見或偏見所影響的風險。

會員評鑑

3.5
1人評分
|
1則書評
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立即評分
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3.5
|
2022/02/25
書評:會分析是基本功,看懂結果才最強:所有工作都離不開數據,一張Excel教你如何提
「それ、根拠あるの?」と言わせないデータ・統計分析ができる本

* 本篇書評為基於日本版所寫(電子書日特販)

總評價: ★★★✫☆
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通用性: ★★★✫☆
實用價值: ★★★☆☆
內容深度: ★★★✫☆
內容密度: ★★★☆☆
敘事易讀性: ★★★✫☆

註:星等意義可參照 Amazon 美國版或日本版的書評狀況。
深度密度等,為對於:從書名與書籍系列推斷之,預想目標讀者程度為相對參照。
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【內容】
本書的重點為以下幾項
● 所述內容,以「找答案」「提案」類型的資料佐證分析為對象。
● 作分析要目標導向。瞭解「只&必」需要哪些資料以完成目標,再去找資料,才有效率。
● 雖找資料分析資料過程是目標導向,但不要變選擇性Data Mining或不自覺的偏誤。
● 需要基本統計知識與概念。大部份的情況下,指腦中有個分布圖。
● 商業上一些條件不合統計基本假設(非同質、未來亦不同過往)要自行調整。
● 瞭解不確定性,與手上資料的限制。
● 資料的呈現方式,要充份考慮到閱讀對象(通常為高階主管)的喜好、慣例、背景。

延伸:以下為書評者意見
● 註:另一典型問題是:新東西根本沒有過往資料、或競品無資料,要自己找代用項類推。
● 註:迴歸分析不是只有線性迴歸。按業界之知識經驗,可能需選用線性以外的迴歸分析。
● 註:迴歸分析除資料可得性外(如行銷與對手活動),亦多注意時間差、與其調整影響。


【實用價值】
本書性質如標題所言,為實用導向。屬於此領域的初階書籍。

但作者寫書時,用語用句非常不精簡。大概就是那種把夾雜口語、虛擬對話、與作者自言自語當做改善易讀性的寫法。

對實務人員較可能喚起注意的,大概是要把偏態與標準差拉出來看,或直接畫圖。至於子要素類別統計這部份,通常是受限於取得資料的粒度與內容,有子分類的話通常自然會作分別報。

至於其他的資料詳細應用,直接看統計學的書會比較快(精簡確實、有機率表)。製圖的部份,就找專講Excel操作技法的書。本書比較像兩邊都各塞專用書的1/3。

至於書名標題中的「看懂結果」這邊,中文書名可能會有些誤導。其對於「資料呈現方式」,如PowerPoint/書面資料安排的技術部份講得非常少。


【比較基礎參考:類似讀物】
● 假說思考:培養邊做邊學的能力,讓你迅速解決問題
● 顧問成功的秘密
● 麥肯錫 新人培訓七堂課
● Google 圖表簡報術
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