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統計學,最強的商業武器:實踐篇

Statistics, literacy for the next generation: Professional

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內容簡介

  全日本累計銷量突破37萬冊!
  一出版,即引爆商務人士重讀「統計學」熱潮!
  台灣×日本年度暢銷商管書──
  《統計學,最強的商業武器》最強續篇!
  
  商場上最需要的,
  是能夠「掌握」、「預測」、「洞悉」人心的數據分析!
  在這因大數據而躁動不安的世界,具備基本統計學素養的人將擁有最大優勢。
  本書完美結合「商業實務」與「統計學」,集中在策略管理與獲利能力之間,告訴你如何參透商機中的因果關係。
  
  ◎如何用統計學檢驗出到底是「偶發」的差距,還是「有意義」的差距?
  ◎如何避免「明明沒差異卻認為有差異」與「有差異卻找不出來」這兩種結果?
  ◎統計學能證明「天下烏鴉一般黑」嗎?
  ◎如何用「回歸分析」來找出難以發現的關聯性?
  ◎任何原始資料,只要加總便會趨近於常態分佈,為什麼?
  ◎穩賺不賠的彩金賠率設定,竟與病例對照研究的成功率算法相同?
  以上,皆能一一套用書中的方法解開數字的騙局!
  
  《統計學,最強的商業武器》的最大宗旨在於如何解讀數據;
  《實踐篇》所談論的,則是──
  洞悉人類心理,活用於商業行為的統計分析
  
  在一切數據化的現今社會,無論任何領域,統計學都是一大利器。比起「掌握現況」和「預測未來」的統計學,以「洞悉因果」為動機的統計學,至今還未以簡單易懂的形式普及於一般人,而這正是本書的企圖。
  
  令經濟學家頭疼的金融政策或許很難,但商業上的策略是可輕易以隨機對照實驗來驗證因果關係的。本書目標在於介紹對所有商務人士來說極為實用的統計常識,所提到的統計分析方法都很基本,只要懂得這些,便足以應付一般商業領域需求。
  
  以下問題,你能用統計學知識解答嗎?
  Q:假設某付費的網路服務依據A/B測試的結果,改換新設計後的網頁其轉換率從0.10%上升到了0.11%。差距雖只有0.01%,但要怎麼做才能推測出這0.1%的差距為「偶發的差距」還是「真的有差異」?
  
  Q:假設某美白保養品的問卷調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」,卻出現了「有美白效果」會提高購買意願,而「讓膚色變明亮」卻降低了購買意願的結論,在這種模稜兩可、看似矛盾的調查結果,如何透過因素分析讓其壁壘分明?
  
  Q:假設保險業務員A君完全沒拜訪客戶的簽約數是0;B君拜訪2次簽到3份約;C君則拜訪了4次簽到3份約,看似毫無關聯性的拜訪次數及簽約數,要如何用「回歸分析」推導出其中的細微差距?
  
  Q:假設賽馬場有三匹馬參賽,所有參與博奕的賭客都能預見賽馬A贏的機率為50%,賽馬B贏的機率為30%,賽馬C贏的機率為20%,博奕公司(莊家)該如何設計穩賺不賠的彩金賠率?
  解答就在書本中!
  
【熱忱推薦】(以姓氏筆劃順序排列)

  
  孫志華/聯合報系電子商務平台udn買東西總經理
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  賴以威/數學作家
  鄭惟厚/《你不能不懂的統計常識》作者
 

作者介紹

作者簡介

西內 啟


  畢業於東京大學醫學部,主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學系研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案,提供研究調查、分析、系統開發以及策略規劃等諮詢服務。

  著作包括《科特勒教會我的事》(暫譯)、《上班族的多數煩惱都已有學術性的「解答」》(暫譯)、《世界第一簡單易懂的醫學統計》(暫譯)等。

譯者簡介

陳 亦苓


  政治大學廣播電視系畢,輔修日文,曾留學並於日本工作近 4 年。目前為自由譯者,擅長資訊類英翻中、日翻中。

  個人作品列表:www.anobii.com/bready/books
 

目錄

序章商業活動與統計學之間的連結
01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
02 「掌握」、「預測」,以及「洞悉」的統計學
 
第 1 章統計學的實踐,就從重新思考基本觀念開始
──「平均」及「比例」的本質
03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
04 「平均值」其實很深奧
05 平均值為何能夠掌握真相?
06 標準差所呈現的「概略資料範圍」
 
第 2 章統計學之所以「最強」的另一個理由
──標準誤差及假設檢定
07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
08 「誤差範圍」與資料量的關係
09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
10 用z檢定來駁斥急驚風
11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
12 檢定的多重性與其對應處方
 
第 3 章稱洞悉之王道的各種分析工具
──多元回歸分析與邏輯回歸
13 統計學的王道──回歸分析
14 如何求出迴歸直線?
15 一次分析多個解釋變數的多元回歸分析
16 邏輯回歸與對數比值
17 回歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入層面
19 實用的迴歸模型應用方法──輸出層面
 
第 4 章在資料背後隱藏了「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學家所開發的因素分析有何用途
21 具體而言,因素分析到底能做些什麼?
22 聚類分析的基本觀念
23 k-平均演算法(k-means)的聚類分析
 
終章統計方法總整理與使用順序介紹
24 本書總結
25 商業應用時的分析順序
26 無法透過本書獲得的三種知識
 
數學公式的補充說明
補充01偏差的絕對值與中位數
補充02偏差的平方與平均值
補充03平均值與比例的標準誤差
補充04變異數與無偏變異數
補充05常態分佈的數學特性
補充06中央極限定理
補充07切比雪夫不等式
補充08針對平均值與比例之差距的z檢定
補充09卡方分佈與t分佈的關係
補充10費雪的精確性檢定
補充11 z檢定與卡方檢定
補充12邦弗朗尼校正
補充13簡單回歸分析
補充14簡單回歸分析與t檢定的關係
補充15多元回歸分析
補充16比值比
補充17檢定力與樣本數規劃
 

詳細資料

  • ISBN:9789865617288
  • 規格:平裝 / 448頁 / 25k正 / 14.8 x 21 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

「掌握」、「預測」,以及「洞悉」的統計學

商業上所需要的,是能夠「洞悉」人類的統計學


除了能夠理解各領域統計學的運用方式及其差異外,公共衛生的統計學之所以有利於商業應用,其中還有另一個理由,那就是「以人類行為和社會狀態的轉變為研究對象」──這點幾乎和所有的商業活動一致。

與其他領域比比看就知道了。例如,工程和農業科學所研究的非生物及人類以外生物的量和質,大部分都可以透過控制條件來進行實驗。像是用超低溫讓分子停止震動來測量數據,或是收集所有實驗生物的基因等,只要有技術、有預算,就能自由測試。

但對於計量經濟學所研究的股價和景氣等大量資金流向,多數人都只能夠觀察及預測而已。

又或者如研究「聲音」、「影像」、「自然語言」的機器學習等領域,均各有其特殊的專業知識、技術存在,像是共振峰頻率(formant frequency)、特徵點、修飾結構…等等。亦即依據聲音、影像、語句本身的知識,以0/1之二進位數字將所記錄下來的資料賦予意義,把對人類而言理所當然的認知及理解,透過演算法以正確且快速的方式加以處理。

請讓我一開始就先說清楚,若你需要的是這方面的統計學知識,那麼,本書應該不是什麼有效的好選擇;因為早就有許多更合適你的書存在了。本書所談論的統計學,全都是為了洞悉人類心理以略微改善其行為及做法的類型。

人心十分複雜,決策機制則更複雜,要靠某些刺激來達到特定變化可說是相當困難,而以強迫方式達到特定變化又會有道德上的難度。因此,經濟學家便以合理性;政治學家以權力;社會學家以社群互動;心理學家以認知及情感;教育學家以知識和能力;行銷人員以需求和慾望,也就是各領域分別以不同的切入點來嘗試了解狀況。倘若問我,對改善人類行為來說以上何者重要?

我會很肯定地回答:「全都重要。」

我在商業領域做研究分析時,不論處理的是哪種行業、哪種業務,都必須徹底洞悉人類的個人或團體行為,然後從資料中找出可略微達到變化的方法。
而這幾年來,我在調查分析方面之所以毫無阻礙,應該就是因為現今商業環境
所需要的,正是能夠洞悉人類行為的統計學。

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