我能從報表談業績！：做生意不能沒有的數字sense，統計專家教你用簡單概念分析業務趨勢與現況

作者序
分析資料，真的很有用！
……而且，只需要懂一點點數學就夠了！

1 從數字中淘金
什麼是商業資料分析？它難不難？這種分析值多少錢？

2 "好模型"看穿一堆資料
面對每天累積的商業數字，趕快為自己量身打造一套分析計畫吧！

3 要把資料分析到多深？
不是數學研究，而是用「你會的數學」幫助你就夠了！

4 拿來用的數學
喘口氣，這一章我再告訴你，「數學焦慮症」患者可以不用看到資料就頭昏……

5 統計的預測魔法
幫助你看待「未來性」的統計基本概念

6 試算表立大功
這種表格，讓商業世界的數字動了起來！

7 微積分，用與不用？
除非你遇上大型的分析才用得上，但至少你能懂點它的用處……

8 神經網路的新手課
一種能快速整頓你資料問題的捷徑！

9 別忘了基本邏輯
數字之外，助你分析、推論更精確的理智技術

10 資料庫的妙用
如何把你的商業資料運用結構化？

11 企業裡常見的統計迷思
破除公司裡的錯誤數據結論

12 真實世界裡的統計
一些關於現實數字分析的應用真理……

作者序

　　「資料」這種東西到處都存在。而且很多資料中往往蘊含有利可圖的趨勢與模式。然而你如果從沒修過很深的數學課程，你能對這些資料採取什麼行動呢？因為無法預料「資料中的趨勢」，有很多大公司裡的員工、投資者與小型企業主都身陷困境。他們經常責怪自己數學不好。這種理由以前也許還對，但現在已有許多易於使用的軟體與統計新方法的突破，使這些人也能夠掌握趨勢分析與預測了。

　　你正在看的這本書，就是針對「現在就需要得到資料分析成果的人」所寫的，它能讓你不用投入數年、接受正式數學訓練，也可以嘗試建立數學預測模型。

　　本書將聚焦於「可快速讓你分析自己最了解的資料，並從資料發展出商業模式。」我的目標是要讓讀者能替自己的事業或投資環境，發展出可行的數學模型。

　　運用「少量數學」進行「快速資料分析」的這個概念，聽來也許有點像「不勞而獲」，而且會令你有些懷疑；這類主題的基本指南類書籍經常充斥空洞的承諾。然而，我要告訴你，這不是「不勞而獲」，這些分析當中仍有權衡取捨的判斷，但賴以權衡取捨的背景正是你在特定商業領域的知識，而不是高等數學。這種運作方式是：數學家和統計學家是通才，而（我假定）你是某個商業或投資領域的專家。通才數學家和統計學家運用某些模型建立階段的數學挑選資料，並用很多模型建立後一階段的數學技巧與統計量測法驗證模型。

　　而你們這些「專家們」可在模型建立前，運用知識與對商業的通曉以挑選出適當的資料。你也可以在模型建立後的階段，不用高等數學而是使用真實數據來比較模型。在模型建立階段本身，通常可借助電腦完成不帶「微積分」或「高等統計學」的知識來完成。總之，若你真正了解你的領域，則你可運用「遠少於你以為會用到的數學，建立起那個領域的資料模型。」

　　假定你是個成年人，你的數學技巧非常生疏，或者在修完「代數II」這門課後，你已經有十年沒接觸數學。假定現在你想以大學統計學課程繼續深造完數學學程，那你的任務可艱鉅了。因為你需要回顧代數學，然後註冊並通過三角幾何學、微積分預備課程、微積分和統計學這些課程的考試，這可能就需要你花兩到三年時間、修習四到六門課才能完成。

　　但是，若你只想為自己的事業或投資開始分析資料，那這樣的深造時間未免太久了。因此，你需要一個替代方案，一個快很多的方案。這本書的方案就要提供你一條替代途徑，這途徑對於統計軟體的倚賴，更甚於對你數學技能的倚賴。（當然，你還是需要若干數學基本知識才能了解模型與執行軟體。但整體來說，本書的方案需要具備「代數II」的程度，包括多項式、分數、分配律等基本數學觀念，我們在後面會詳細解釋。)

　　尤其，本書是以真實世界的個案研究與範例解兄，這些範例讓你對「如何看待自己的資料」、「該使用哪些軟體技巧」，以及「對於資料分析，你預期能得到什麼？」都有清楚概念。

　　畢竟你有自己獨特的資料與需求，所以你必須想出如何分析這些資料與需求的構想，這些構想讓你得以思索你的獨特問題。就如作家約翰．史坦貝克（John Steinbeck）做的一句形容最貼切：「構想就像野兔，你若抓到一對，並學會怎樣馴養牠們，則很快就會有一打。」