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比利戰爭【完整新譯本】
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輕鬆搞懂數字爆的料:不需統計背景,也能練就數據解讀力
沒有庫存
訂購需時10-14天
9789863206972
戴文波特
錢莉華
天下文化
2015年3月26日
117.00 元
HK$ 99.45
詳
細
資
料
ISBN:9789863206972
叢書系列:
財經企管
規格:軟精裝 / 286頁 / 25k正 /
財經企管
分
類
商業理財
>
會計/統計
>
統計學
同
類
書
推
薦
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內
容
簡
介
數字,是簡練有力的說服;分析,是精準有據的思考。
在這個資料舖天蓋地的世界,沒有分析力,哪來競爭力?
目
錄
推薦序 多吃「數」,有益健康??? ?吳仁麟?? ??? ?
第1章?? ?人人必備分析力?? ?
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量化分析與大數據的崛起
量化分析對決策的重要性
量化分析思考三階段與六步驟
缺乏分析性思考的危險
第2章?? ?建構問題?? ??
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步驟1:確認問題
步驟2:檢視既有發現
案例:全視線光學
案例:人民控訴柯林斯案
第3章?? ?解答問題?? ??
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步驟3:建立模型(選擇變項)
步驟4:蒐集資料
步驟5:分析資料
案例:選擇權評價模型
案例:孩子是誰的?
第4章?? ?溝通與行動??
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步驟6:說明結果與採取行動
用資料漂亮說故事
案例:南丁格爾的成功溝通
案例:孟德爾的失敗溝通
案例:替婚姻算算命
案例:FICO評分
案例:超市尋找價值定位
第5章?? ?量化分析與創意??
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創意分析思考四階段
案例:阿基米德與真假皇冠
案例:啤酒和尿片
案例:語言能力與阿茲海默症
案例:內線交易疑案調查
第6章?? ?鍛練數字分析腦??
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量化態度
量化習慣
量化分析師
案例:用分析力爭取獎學金
案例:休士頓火箭隊的量化思考高手
第7章?? ?與量化分析師共事
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商業決策者的分析責任分工
對分析專家應有的期望
案例:思科的需求預測分析
案例:默克尋找最佳銷售陣容
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致謝?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?
各章注釋?? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ??? ?
序
推薦序
多吃「數」,有益健康? 吳仁麟 聯合報系媒體創新研發中心總監
數字會說話,說的卻不一定是真話。
但是,1是1,2是2,每個數字看起來都如此天真無邪,怎麼會說謊呢?其實,問題不在數字,而在於人。同樣一堆數字,不同的人有不同的解讀,所產生的結果自然不同。
數字的解讀大有學問
比如說,「屢戰屢敗」和「屢敗屢戰」都同樣是四個字,甚至每個字長都得一模一樣,但是讀起來的感覺就完全不一樣。前者讓人感覺很吐血,後者讓人感覺很熱血。又比如,根據美國婦女投票行為的調查研究發現,選舉時,每22個老婆裡,只有1個投票和老公投的候選人不一樣。同樣一件事,也可以解讀成,每22個老公裡,只有1個投票和老婆投的候選人不一樣。前者感覺很沙文主義,後者感覺得女性主義。
所以,解讀數字這件事可是有學問的,大家要特別小心。像以上這個例子就告訴全天下的老公,某些數字解讀對了就可以上天堂,某些數字解讀錯了你就得跪算盤。然而,老公解讀錯數字頂多跪算盤,但在某些時空裡,數字解讀錯誤可是人命關天的事。
1854年10月,英國參與克里米亞戰爭,南丁格爾(沒錯,就是你知道的那位南丁格爾女士)前往俄國的克里米亞半島,在英國營區裡協助救護和醫療工作。南丁格爾發現,醫院裡的死亡率高達43%,很多軍人沒有戰死,而是受傷被送進醫院後感染而死。
於是,南丁格爾開始做統計和調查,發現在戰爭的第一個冬天,士兵死於院內感染的人數竟然是戰場死亡人數的十倍。她用這些數字說服英國政府派出專業團隊來改善戰地醫院的環境,也使英軍的死亡率大幅降低。試想,如果南丁格爾沒有做這些數字統計,還會有多少英國阿兵哥會枉死在醫院裡?
數字的現代啟示
所以,解讀數字這件事實在太重要了,這本書所談的,就是解讀數字的方法,同時也告訴我們幾件事:
● 這個世界有愈來愈多的數字:臉書每天會多出10億筆資料,YouTube每天會播出20多億部影片,每天Google會有50億筆查詢。更可怕的是,這些天文數字背後,還會長出更多解讀和註記這些數字的數字。
● 這些數字影響世界,也影響我們:當數字像細菌一樣,愈來愈多且無所不在,我們的日子就很難不受數字影響。現在,美國職棒大聯盟的每一家球隊都用數字分析來打球,像紐約洋基隊就聘用了21位統計學家。甚至,有人還用大數據來預測總統大選和奧斯卡獎的結果。數字對我們的影響愈來愈大,也愈來愈深。
● 如果我們不去掌握運用這些數字,別人就會運用這些數字來掌握我們:這裡指的別人,通常指的是和我們有著重大利害關係的人,當中有些是友人(像您的同事或同業),有些是敵人(像競爭對手)。當他們掌握數字能力比您強,您應該也可以預知未來會發生什麼劇情了。
當然,除了以上這些內容,這本書也談了一些運用數字的原則和方法,而且告訴我們一個好消息:未來地球上會多出150萬個工作機會,因為企業會需要至少150萬名資料分析經理人(但我們也應該省思,多出這150萬個工作機會的同時,又有多少工作會消失?)
數字會說話,但是??
看完這本書,相信您的感覺會和我一樣:
● 數字會說話,但是說的不一定是有用的話。
● 數字會說話,但是說的不一定是對的話。
● 數字會說話,但是數字所說的並不是神話。
數字有話要說,但你要先成為數字的知音,才能讓數字暢所欲言,而你也才能聽得懂,更能聽得對。
書
評
其 他 著 作