庫存狀況
「香港二樓書店」讓您 愛上二樓●愛上書
我的購物車 加入會員 會員中心 常見問題 首頁
「香港二樓書店」邁向第一華人書店
登入 客戶評價 whatsapp 常見問題 加入會員 會員專區 現貨書籍 現貨書籍 購物流程 運費計算 我的購物車 聯絡我們 返回首頁
香港二樓書店 > 今日好書推介
二樓書籍分類
 
統計學,最強的商業武器〔商務篇﹞:把數據資料轉換成獲利能力的智慧

統計學,最強的商業武器〔商務篇﹞:把數據資料轉換成獲利能力的智慧

沒有庫存
訂購需時10-14天
9789578787094
西內?
陳亦苓
悅知文化
2018年3月23日
120.00  元
HK$ 102  






ISBN:9789578787094
  • 規格:平裝 / 384頁 / 14.8 x 21 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計學

















      日本統計?會2017年受獎作品! 掀起商務人士重讀統計學熱潮的暢銷續作!

      系列書累計銷量48萬冊突破! 文組也看得懂的「市場分析實用書」登場!



      活躍於「商業」×「統計學」之最前線的第一人, 說明如何運用數據來改善企業經營主幹── 競爭策略、人力資源、行銷、營運管理。



      與其掉入「不論就統計學而言再怎麼政治正確,都沒有價值」的陷阱,

      更應該透過統計學來發掘「連自家公司都還不知道的獲利點子」,將數據轉換為價值。



      本書以一般商務人士及經營管理者為對象,沒有艱澀的數學算式,

      而是養成該從怎樣的切入點來洞悉數據之間因果關係的能力。



      除了因應讀者們呼聲最高的「行銷」領域之外, 還包括了「競爭策略」、「人力資源」及「營運管理」的實用案例,

      市場上唯一結合企業管理×統計學的商業書籍!

      從此不再單純倚賴感覺,而能精準找到更具希望的策略。



      ■ 探討「今後的市場規模是否會增長」及「能否在該市場中取得佔有率」的黃金組合。

      ■ 一般的「面試」其實沒什麼用?基於科學證據,得知怎樣的人才可為公司帶來更多獲利。

      ■ 從人口統計資料,找出理想市場區隔的方法,再針對重要客戶進行4P定位分析。

      ■ 在改善採購、物流、技術發展、服務等領域的同時,也消除存在於企業營運系統的「瓶頸」。

      

      本書提出任何人、任何組織,只要加以遵循,

      在某個程度上應該都能妥善分析的研究設計雛形。

      一旦擁有這個架構,就能將難以化為日常語言的內隱知識,

      與數據連結,進而產生新的見解。



    專文推薦



      林啟峰 | 富邦媒體科技總經理

      大約20年多前,在我擔任行銷長一職時,便與大數據結緣,當時稱之為CRM技術。透過CRM所能匯集到的數據,大多是交易性資料及個人基本資料。除了當時的系統處理能力不夠完善之外,對於數據收集的運用也沒有很創新的概念,更不確定是要用祼數據,還是使用經過處理後的數據,也因此不知如何就現有的數據來分析市場及客群,甚至不確定所收集到的數據是不是必要的。因而,只好用非常大的暫存空間,將所有看似能用的數據全都備存起來。但其實,無法分析數據背後的含意,就算存放再多的數據都是沒有用的。

      大數據演變到現在技術愈來愈進步,數據的運用也更是廣泛。尤其在網路時代,透過數據來分析了解市場趨勢,是企業經營很重要的方針。例如:在行銷方面,透過數據的分析,可針對不同性別、年齡,甚至職業別等,採取不同的宣傳方式,以及產品規劃,更能針對目標族群拓展銷售及發開商品。



      這本書最棒的地方在於,一開始就先將一些企業策略做了很簡單的分析,包含總體策略、競爭策略等,這對於許多經營者及決策型主管是十分受用的。此外,作者在書中也十分強調「人力」的重要性,而這個部分身為主管的我也是感同深受。書中不但很詳細的介紹了人才評選的方法,甚至還幫忙企業詳細規劃「人才」的適性。作者將「人事統計學」分析的十分完整,這對商管書來說十分罕見。



      此外,本書在「行銷」的部分,也有很棒的論點,尤其是從「瓶頸開始著手」的分析,這在經營管理上是經常會碰到的問題。當企業的成長開始下降時,往往都需要回頭重新評估是什麼讓公司的成長變慢了,這時過往的數據就是最好的分析依據。



      這是一本不管是在做行銷、競爭策略,營運管理的人,都十分受用的一本書。能在這市場找到藍海,以及發現最大的市場占有率,這絕對是各大企業一直在努力的目標。



      鄭惟厚 | 《統計第一門課-觀念與應用》作者、美國愛荷華大學統計博士、淡江大學數學系教授

      統計,是從數據當中找出有用資訊的科學,可應用在各式各樣的領域。商業領域無處不是數字,業界當然更可以利用合適的統計方法,幫助公司獲取更大的利益。然而,商業界對統計的功能是否有充分認知、並且普遍執行呢?很遺憾,答案應是否定的。



      有很強的工具卻把它放著不用,豈不奇怪?這和我們長久以來的統計教學方式以及教科書有絕對的關係。商務人士若想了解統計的功能,隨便打開一本統計教科書的話,立刻會被一堆恐怖的數學符號和公式打敗了。因為統計教科書的內容多半是在教統計方法、甚至理論,想要從這些書裡了解如何實際應用,門都沒有。



      統計系畢業的專業人才,理論上應該會用統計方法解決問題了吧?然而學校多半只注重考試,學生只要會用公式計算出答案,要畢業不難。但若丟給他一個實際問題,要求他用統計方法找答案,恐怕只會得到瞠目結舌的反應。因為統計教科書教的東西、和如何解決實際問題之間,有著太大的鴻溝。



      終於有學者出書來填補上述鴻溝了,那就是西內啟先生所寫的《統計學,最強的商業武器〔商務篇〕》。正常利用統計工具的場景應是這樣的:先有問題,然後把它具體表達成合適的研究課題,再考慮針對該課題,應怎樣蒐集數據以及運用哪種統計方法來進行分析。大部分教科書討論的只是上述過程最後一步的分析,而《統計學,最強的商業武器〔商務篇〕》這本書給了我們全套:從問題開始,到做出結論!



      西內先生文字淺白易懂,譯者譯筆極佳,整本書讀起來非常流暢,連我這不懂商業的人都學了許多,商務人士肯定應該要拜讀。這本《統計學,最強的商業武器〔商務篇〕》是西內先生系列書的第三本,若讀完有興趣,前兩本也肯定值得一讀。



      學統計而想進入商界的人,更是一定要讀這本書,除了能夠迅速了解統計可如何應用在商界問題之外,當主管給你問題、要你分析時,才能夠跟主管有效溝通,而不至於雞同鴨講。



    誠摯推薦



      ?田和成 |《假設思考》作者、前BCG日本代表、早?田大學商校教授

      藝術與科學是經營上不可或缺的要素,坊間有不少分別論述其一領域的書籍,本書作者則獨樹一格,提倡在傳統上被歸類為「藝術」的領域當中,也帶入了統計學這項科學知識,兼具獨特性與實用性。



      入山章? |《全球經營學學者的當前想法》作者、早?田大學商校副教授

      商校的課程上,我一再傳授「如何在實際商場活用經營學分析手法」的方法給學生,但是沒想到西內先生已經搶先我一步,將這些方法有趣地呈現在書本上了,真是被擺了一道啦!





    ?


     





    序章 別用「感覺」和「案例」來分析

    01商務人士所不知道的「研究設計」技術

    常見的數據運用失敗案例�不靠個人感覺的研究設計�改善「主幹」而非「枝葉」

    02本書的內容架構

    本書所涵蓋的四大主題�本書中的說明步驟與一些關鍵詞



    第1章 用於經營策略的統計學

    03以數據引導策略

    顧問們就愛矩陣圖�矩陣分析的兩個限制

    04經營策略的理論背景? 波特的SCP理論

    經營策略的代表性理論�簡單漂亮的五力分析�日本企業的發展反駁了波特的理論

    05經營策略的理論背景? 經營策略理論的合適性問題

    著眼於企業內部優勢的傑伊?巴尼�波特與巴尼,誰才是對的?�經營策略的統計分析史

    06針對經營策略的分析步驟? 設定分析的目標對象

    統計學式的策略制定方法�橫向的市場分析�縱向的市場分析�非連續型的市場分析

    07針對經營策略的分析步驟? 思考應分析哪些變數

    針對商業人士的系統性回顧入門

    08針對經營策略的分析步驟? 收集必要的數據資料

    首先從公開的客觀資料著手�為何要以資產報酬率來代表「有多賺錢」?�當分析的目標對象包括未上市公司時�針對調查研究公司的聰明下單法�收集具主觀元素之資料時的注意事項�資料的統整方法

    09針對經營策略的分析步驟? 分析與結果的判讀解析

    簡單的加總統計的兩個限制�運用逐步排除法和人眼來做變數選擇�分析結果的解析實例與基礎知識�更仔細的分析方法,以及不建議過度仔細分析的原因�與其嚴謹驗證,不如採取快速的小規模行動

    10本章總結

    統計學補充專欄Ⅰ:關於變異量成分分析或是混合效果模型



    第2章 用於人事的統計學

    11有雇到優秀的人才嗎?

    所謂「人才甚於策略」之事實�基於科學證據的Google聘僱流程�一般的「面試」其實沒什麼用

    12一般智力與權變理論

    「會唸書的人工作也做得好」具有三成的正確性�經由領導力研究所發現的權變理論�從整合分析看見的「工作取決於合適性」�只看重「俐落爽朗高學歷」是非常可惜的

    13針對人事的分析步驟? 設定分析的目標對象

    只要有幾十個人就可進行分析�分析單位的擴展及分割方式

    14針對人事的分析步驟? 思考應分析哪些變數

    人事的成果設定是相當困難的�所謂「納入隨機性」的技巧�

    廣泛收集各種可能的解釋變數

    15針對人事的分析步驟? 收集必要的數據資料

    挖掘出埋藏在公司裡的數據�成果設定的注意事項:妥善補足缺乏的數據�解釋變數相關資料的擴充:人格特性的測量方式

    16針對人事的分析步驟? 分析所取得之資料

    高度相關的解釋變數要做「變數縮減」�兩個相關項目的得分可合併計算�有數個項目彼此相關時,就採取「因素分析」�接著就決定要用多元回歸分析還是邏輯回歸

    17針對人事的分析步驟? 對分析結果做出解釋

    邏輯回歸的解讀方法複習�有無「違反經驗或直覺的結果」呢?�應採取的行動:「改變」�應採取的行動:「替換」�人力資源管理措施的可能選擇—「HPWP」

    18本章總結

    統計學補充專欄Ⅱ:「設限」與「截斷」



    第3章 用於行銷的統計學

    19行銷策略與顧客中心主義

    iPhone的需求真的是無法以研究得知的嗎?�仿效藍海策略的做法�統計學能夠戰勝天才的原因

    20現代行銷的基礎知識

    科特勒的行銷定義與常見的誤解�以誰為對象做生意?�要賣什麼,又要如何賣?

    21針對行銷的分析步驟? 準備相關資料以釐清「要賣給誰?」

    行銷的數據分析最少要做三輪�除了「極不可能的對象」外,全都是分析目標�首先分析單一來源的數據資料

    22針對行銷的分析步驟? 進行分析以釐清「要賣給誰?」

    不使用多元回歸分析和邏輯回歸的理由�建議採用「聚類分析」�找出良好的市場區隔正是聚類分析之目的

    23針對行銷的分析步驟? 準備相關資料以釐清「要賣什麼?」

    定位=要賣什麼?�好的定位要靠質化調查與量化調查的搭配組合�證實了行銷的力量的「真相運動」

    24針對行銷的分析步驟? 運用整合行為理論的質化調查

    涵蓋了許多學術成果的整合行為理論�問題與調查問卷的具體製作方法

    25針對行銷的分析步驟? 分析數據並做解釋以釐清「要賣什麼?」

    你可從分析知道些什麼?�這次要用多元回歸分析或邏輯回歸�思考定位的兩個方法

    26針對行銷的分析步驟? 進行分析以釐清「4P」

    了解市場區隔中的目標對象�以試作樣品或傳單進行行銷測試

    27本章總結

    統計學補充專欄Ⅲ:決策樹分析與隨機森林



    第4章 用於營運管理的統計學

    28戴明所帶來的全新「管理」方式

    造就了西南航空的成功的營運改善�創造出kaizen並支援了比爾?柯林頓的統計學家�該對付的是「在變動性背後造成影響的原因」

    29從部分最佳到整體最佳

    沈睡在公司內的廣大改善新領域�從「瓶頸」開始著手

    30價值鏈與各部門的一般準則

    價值鏈的概念�具體的成果與分析單位

    31從業務用資料到分析用數據

    首先從既有的資料開始分析�將資料轉化為可分析的形式�連結數據資料

    32數據資料的品質提升與處理要點

    所謂「完美資料」的陷阱�感覺到「侷促」就對了�不必勉強思考「假設」

    33「為了洞察而分析」和「為了預測而分析」

    何謂「為了預測而分析」�「為了洞察而分析」時,你的內隱知識便會成為武器�「為了預測而分析」之所以困難的兩個理由�失敗的Google流感病患預測

    34自回歸模型與交叉驗證

    自回歸模型概述�要小心過度學習�採取交叉驗證

    35本章總結

    統計學補充專欄Ⅳ:運用了集體智慧的預測手法



    謝辭

    參考文獻





    ?




    其 他 著 作