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情報致富的EXCEL統計學:上班有錢途,下班賺更多,大數據時代早一步財富自由的商業武器

情報致富的EXCEL統計學:上班有錢途,下班賺更多,大數據時代早一步財富自由的商業武器

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9789865480165
涌井良幸,涌井貞美
陳?利
方言文化
2021年7月14日
143.00  元
HK$ 121.55  






ISBN:9789865480165
  • 叢書系列:閱讀新視野
  • 規格:平裝 / 304頁 / 14.8 x 21 x 1.52 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    閱讀新視野


  • 電腦資訊 > 辦公軟體應用 > Excel











    股票該抱還是賣?業績好壞怎麼看?產品銷量如何估?

    大數據時代,海量資料就是取之不盡的金礦山!

    挖出獲利關鍵情報,你需要統計學!



      ˙朋友告訴我,某支股票大家都說會漲。大家是誰?如何判斷此情報可不可信?

      ˙連號彩券和隨機彩券,哪張更容易中獎?兩者的差異何在?

      ˙如何根據新品廣告預算和銷售員人數,精準預測銷售額,讓我更快業績達標?



      大學沒修過統計,以為就此田無溝水無流?

      出社會後,才發現統計和任何事都有關係,更是未來更有錢途的關鍵!

      本書收錄大量圖解、EXCEL實作,加上豐富案例、測驗,

      以最簡單、最有效率的方式教你讀懂統計學,挖出獲利關鍵情報。

      想早一步財富自由?統計是你絕不能缺少的商業武器!



      ★早一步財富自由,就一定得看懂數字的騙局!



      生活中處處是統計,舉凡:

      股票價格波動、經濟成長率、GDP、政府支持率、失業率、

      網路媒體文章、產品廣告、電視、報紙、天氣預報……

      想賺錢,看不懂數據背後的意義怎麼行?不信?下列提問你答得出來?



      ˙勞工的平均所得較去年成長3%,為什麼我的薪水一點都沒漲?

      ˙去年的薪資中位數為每月4萬元,平均數為每月5萬元,兩個數字為什麼不一樣?

      ˙內閣支持率過半?每家電視臺的調查結果都不一樣,這中間有人動了手腳嗎?



      有了統計學基礎,就再也不會被數字或謊言迷惑,你將具備以下能力:



      ˙掌握獲利關鍵情報,正確預測未來發展。

      ˙正確閱讀新聞訊息,精準辨識箇中真偽。

      ˙工作不再誤判數據,看穿圖表說謊真相。



      ★掌握統計工具,上班就像挖寶,越做越有錢途!



      中位數、標準差、信賴水準、迴歸分析、貝氏定理、相關係數……

      別被一堆專有名詞嚇跑,搞懂定義與用途即可,剩下的計算都可以交給EXCEL處理!



      ˙主管給我一堆資料,要我計算平均數和標準差。平均數我略懂,但標準差是什麼?

      資料的差值平方和,經處理過後便是標準差,

      算出標準差才能知道資料的分布狀況,判斷風險所在,正確避險並買進。

      →在EXCEL輸入=STDEV( ),便能求出。



      ˙上頭要我透過部門的廣告費用資料,預估商品未來銷售量,我完全沒經驗啊……

      沒經驗就要靠工具!迴歸分析可以幫助你建立模型,正確預估未來的數值。

      →在EXCEL輸入=INTERCEPT( ),就能輕鬆計算。



      ˙增加廣告預算、聘用更多銷售人員,哪個做法更能提升銷售額?還是兩個都試?

      公司沒這麼多資源讓你多方試錯!這時使用相關係數就好。

      →在EXCEL輸入=CORREL( ),數值越接近1,表示兩者的關聯性越強。



      學會EXCEL統計學,你將正確掌握賺錢情報,搶占先機!

      上班工作快又有效率,下班投資無往不利!



    本書特色



      ?用最基本的統計學概念教你看懂致富情報,各式計算EXCEL一鍵結果就出來。

      ?大量圖解、豐富案例,以最有效率、最簡單的方式快速看懂,從沒修過統計也不怕。

      ?超值收錄EXCEL實作練習,工作會用到的函數全都有,今天學,明天上班立刻能用!



    專業推薦



      數感實驗室共同創辦人�臺師大電機系副教授 賴以威

      《我在微軟學到的模組簡報技術》作者�為你而讀執行長 蘇書平

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    前言

    本書的使用方法



    序章∼寫在學習統計之前

    序章1 到底是什麼統計學?

    序章2 生活充滿統計,以及致富線索

    專欄 世界三大謊言

    序章3 升職、加薪都離不開統計學

    序章4 改變視角、早一步占得先機

    序章5 面對統計數據,掌握工具、冷靜分析

    專欄 錯誤的統計不會消失

    序章6 超困難的計算,交給電腦就好

    專欄 從古埃及就開始使用統計學了

    序章7 測驗時間:你跟統計有多熟?

    專欄 老學不會統計?問題不在你身上



    第1章 統計學的基礎∼情報致富的祕密,從資料整理開始

    1-1 原始數據是統計學的命脈∼「個別數據」很重要

    專欄 原始資料、次級資料、開放式資料與封閉式資料

    1-2 統計資料種類多,你確定有看懂?∼數量資料與質的資料

    專欄 質的資料與數量資料的進一步分類

    1-3 以表單彙整資料才清楚∼資料整理是有規則的

    1-4 把表單變圖表,資料更清晰∼直方圖與次數分配曲線

    專欄 圖表是否會隨著縮小組距而消失?

    1-5 看懂各式圖表,數據不誤判∼圓餅圖、長條圖、折線圖……

    1-6 一個數字就能展現資料特徵∼代表值與離散程度

    專欄 什麼是峰度與偏度?

    1-7 生活中最常見的「平均數」

    1-8 利用「中位數」避免極端值干擾

    1-9 生產商品,看「眾數」更適合

    1-10 平均數、中位數、眾數與圖表

    專欄 L型分配中的平均數、中位數與眾數

    1-11分散程度如何影響資料判斷?

    專欄 四分位差(Quartile Deviation, QD)

    1-12 統計學中最重要的「變異數」

    專欄 變異數會因單位不同而改變

    1-13 變異數的分身「標準差」

    專欄 數學上較易處理的差值平方和與變異數

    1-14 使用標準化統一規格

    1-15 數值經過標準化才有意義

    專欄 學校老師最愛把統計數字掛在嘴邊

    1-16 人生也有標準差與偏差值嗎?



    第2章 機率的基本概念∼買樂透、抽樣調查、預測未來全是機率

    2-1 推論統計學的基礎:機率

    專欄 隨機抽樣是推論統計學的重要概念

    2-2 世界處處充滿隨機資訊

    專欄 透過Excel體驗隨機

    2-3 可在生活中驗證的「統計機率」

    2-4 一般說的機率是指「數學機率」

    專欄 小小骰子,其實大有學問

    2-5 用隨機變數,把文字化為數字

    2-6 從相對次數分配到機率分配

    2-7 隨機變數的平均數、變異數、標準差

    2-8 機率分配的女王:常態分配

    專欄 常態分配中的機率和標準差σ

    2-9 容易使人受騙的母體、樣本與抽樣

    專欄 隨機撥號抽樣法(RDD法)

    2-10 樣本該不該放回去?∼放回抽樣、不放回抽樣

    專欄 不同的樣本,抽取方式的總數量各是多少?

    2-11 母體分配和樣本分配

    2-12 推論統計學的重要工具∼中央極限定理

    專欄 生活中的小遊戲也跟隨機分配大有關聯



    第3章 推論統計學∼讓你聞一知十、搶占先機,工作處理快又有效率

    3-1 搞懂統計,對工作大有助益

    3-2 只用一個數據就能推估全體∼點估計

    專欄 內閣支持率會隨媒體立場而有巨大差異

    3-3 抽樣區間也是關鍵∼區間估計

    3-4 區間估計的公式怎麼來?∼從中央極限定理推導

    3-5 信賴水準到底是什麼意思?∼信賴水準95%、99%

    3-6 優良的估計量必須具備不偏性

    專欄 具備不偏性、一致性和有效性,才是良好估計量

    3-7 變數並不代表可任意變動∼自由度

    3-8 以100人的資料推估全體(區間估計實例1:大樣本)

    3-9 以10人的資料推估全體(區間估計實例2:小樣本)

    3-10 比例的區間估計(區間估計實例3:母體比例)

    3-11 用上帝視角檢視估計∼區間估計真的準確嗎?



    第4章 統計的假設檢定∼推翻原本的假設,不被數據誤導

    4-1 判斷資料的重要方法:統計檢定

    4-2 設定拒絕域,驗證資料正確性

    專欄 假設檢定同樣以機率分配為基礎

    4-3 小心疏忽和含糊的錯誤∼檢定的兩個錯誤

    4-4 統計檢定的四個步驟

    專欄 硬幣正反面的重量不一樣?

    4-5 以100人的資料進行母體平均數假設檢定(假設檢定實例1:大樣本)

    4-6 以10人的資料進行母體平均數假設檢定(假設檢定實例2:小樣本)

    專欄 司徒頓t分配

    4-7 以100人的比率推估母體比例假設檢定(假設檢定實例3:母體比例)

    4-8 用上帝視角檢視檢定∼如何捨棄或接受虛無假設?

    專欄 什麼是變異數分析?



    第5章 用相關分析找出資料關聯性∼提升業績、預測銷售都靠它

    5-1 將變數間的關係視覺化∼相關圖(散布圖)

    專欄 小心,假相關騙了你

    5-2 用正負值判斷變數間的相關性∼共變異數

    5-3 廣告預算下得越多,銷售額就越高嗎?∼相關係數

    5-4 用表單呈現兩變數間的關係∼交叉表

    專欄 可同時分析多個變數的多變量分析



    第6章 預測未來的迴歸分析∼職場上不可或缺的武器

    6-1 以廣告預算預測銷售額:簡單線性迴歸分析

    6-2 你的預測準確度有多高?:判定係數

    6-3 以廣告預算及銷售員人數預測銷售額:複迴歸分析

    專欄 為什麼要取名「迴歸」?

    6-4 用經營者視角般分析公司:迴歸分析應用

    專欄 調整自由度,判定係數更精準



    第7章 AI時代最被看重的貝式統計學∼從丟硬幣到大數據都用得上

    7-1 丟硬幣出現正反面的機率,並非正好一半

    專欄 科摩哥洛夫的機率公理

    7-2 貝式定理必備的符號和術語

    7-3 賭博、醫療都派得上用場:超厲害的貝式定理

    專欄 貝氏定理發現者:湯瑪士.貝葉斯

    7-4 什麼!機率會隨著經驗改變?

    7-5 垃圾郵件終結者:貝氏過濾法

    專欄 在現代社會大放異彩的貝式定理



    附錄

    附錄1 序章7的統計測驗答案

    附錄2 LINEST函數的使用方式

    附錄3 各式機率分配簡介

    附錄4 排列組合簡介? ?

    附錄5 獨立試驗與重複試驗? ?

    附錄6 中央極限定理的實例說明

    附錄7 用貝氏定理計算硬幣的機率問題

    附錄8 如何將「資料分析」工具新增至Excel?

    附錄9 1-3節的測驗解答



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    前言



      隨著電腦以及各種優秀的多功能軟體普及,從前難以計算的統計資料,現今已逐漸被大多數的人們廣泛運用。如此的結果,讓統計學這種把現代生活中所能看到的各項數據,以不同角度進行分析的學問,變成了一種廣受現代人歡迎的流行學科。此外,隨著IT科技的迅速發展,使得那些與以往截然不同的龐大資訊量,在這個世界上相互流通傳播,所謂的「大數據時代」(Big Data)已然來到你我的生活。



      想要在這樣的時代中生存下來,有關統計學的學習已經變成不可或缺的要素之一。有兩個主要原因,第一個原因,是為了要使用統計學進行數據(資料)分析。若我們能學習並了解如何應用相關統計學知識的話,就可以積極地統整那些,充斥在IT社會中,堆積如山的龐大資料,例如:GDP、股票價格波動、經濟成長率、政府支持率、失業率和產品廣告等,使它們變成一座大寶庫。



      第二個原因,是為了正確解讀第三者所製作的統計資料。在這社會上,充斥著許多你我雖然不知道,但實際上卻包含各式錯誤的統計分析資料。如果我們無法將這些錯誤揪出來的話,便容易在會議或商談時造成誤判,進而導致更多嚴重的後果。因此,出了社會才正是人們學習統計學的大好時機。



      此外,在過去電腦尚未普及的年代,統計數據是一項困難且非常麻煩的研究;人們運用算盤或計算機,日日夜夜重複著無趣的計算,真是一件相當乏味的事。然而,現今社會則不一樣,你可以運用身邊的電腦軟體(例如:Excel)進行複雜的計算過程,輕輕鬆鬆就可以完成統計與分析作業。只要確實具備統計學基本常識,任何人都能從大量的數據中獲得豐富情報,並從中找出財富自由的線索。



      這本書收錄大量圖解、Excel實作加上豐富案例和測驗,以最簡單、有效率的方式讓讀者輕鬆理解統計學。不過,它並不僅僅是單純的教科書而已,還是一個實用的商業武器,使你能夠正確預測未來、不被數據誤導、正確掌握賺錢情報,搶占先機。希望這本書,能成為各位讀者拉開與同事的差距、升職加薪的助力,那將會是我最大的榮幸。

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