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文科生也看得懂的工作用統計學:商務前線的最強武器!在大數據時代聞一知十,洞燭先機!

文科生也看得懂的工作用統計學:商務前線的最強武器!在大數據時代聞一知十,洞燭先機!

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9789863775140
本丸諒
李貞慧
楓書坊
2019年8月26日
120.00  元
HK$ 102
省下 $18
 
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ISBN:9789863775140
  • 叢書系列:圖解雜學系列
  • 規格:平裝 / 223頁 / 14.8 x 21 x 1.11 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    圖解雜學系列


  • [ 尚未分類 ]











      ∼搭起文科和理科橋樑∼

      「讓工作和生活變順利,幸福機率最高」的解答,

      就是統計學!




      「對於追求效率的公民而言,統計思維總有一天會和讀寫能力一樣必要。」

      ——美國著名科幻作家 H.G.威爾斯



      但對不以資料分析為業的人來說,學習統計學有什麼好處?



      ◎對學生而言:

      了解【平均數】、【中位數】、【眾數】,

      製作問卷時能判斷資料的可信度,

      上台報告時,更能運用「圓餅圖」、「柱形圖」直觀地呈現研究結果。



      ◎對上班族而言:

      在開會的時候,說「就我的經驗來看……」難免會讓人覺得主觀。

      然而,善用【統計分析】、【多變量分析】來說明,有根據地推理,

      就會產生不容辯駁的說服力!

     

      ◎對決策者而言:

      【貝氏統計學】能讓決策不再無條件固守過去的常識,

      有條理的指出「效率最高的對策是什麼」,

      找到成功的最短路徑!



      ——統計學,就是這種替自己壯膽的友軍!



      肩負著「搭起文科和理科橋樑」這使命,

      本書用極簡的敘述、圖表,甚至人物對話,

      教導沒接觸過統計學的大家理論和概念,

      即便是文科生,循著8個章節,

      都能如福爾摩斯般抽絲剝繭,做出信心水準99%的預測。

    ?

      從【平均數、變異數】?【常態分配】?【由樣本「估計」母體特徵】?【假設檢定】,

      無論是「管制倉儲」、「估計收視率」、「計算問卷發送數目」甚至「到大賣場買菜」,

      都能運用極簡統計,推論出風險最低、成本最小、成功率最高的結果。



      Google首席經濟學家Hal Varian:

      「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家。」

      一旦推開統計學大門,就會發現工作聽一知十,成效昇華到另一個境界。

      為了降低阻力,書中將以最親民的方式表現重要的統計概念,

      可謂讓人對統計恐懼之心煙消雲散的吉祥之物!



    本書特色



      ◎只要加減乘除,就學得會初階統計:

      以「搭起文科和理科橋樑」為使命,僅使用圖片和簡單算數說明統計學概念,讓你不知不覺攻克統計的山嶺!



      ◎8大章節,啟動統計即戰力:

      【平均數】、【變異數】、【統計分析】、【多變量分析】工作中可即時使用的初階運用方式,大幅拉開你與同儕的距離!



      ◎即便工作不是分析資料,仍能靠統計大幅提升幸運值血條:

      身處在大數據時代,左右成功與失敗的「運氣」,全是靠統計學計算出來的。這本書,就是提升幸運氣場的吉祥之物!


     





    .前言?? ?



    .序章?? ?垃圾資料只能分析出垃圾!?? ?

    .1?? ?只有900戶的資料也行嗎?

    .2?? ?那份資料可信嗎??? ?

    .3?? ?統計學到底有什麼用??? ?

    .4?? ?了解統計學用處的三個問答題?? ?



    .第一章?? ?欲速則速!一口氣讀完統計學!?? ?

    .1?? ?把「統計學地圖」記在腦海中?? ?

    .2?? ?將原始資料整理成一個代表值──?述統計學1?? ?

    .3?? ?資料離散的程度?──?述統計學2?? ?

    .4?? ?用樣本來思考──推論統計學1?? ?

    .5?? ?如同福爾摩斯的推理──推論統計學2?? ?

    .6?? ?先假設再驗證──推論統計學3?? ?

    .7?? ?什麼是統計分析、多變量分析??? ?

    .8?? ?傳統統計學VS貝氏統計學?? ?



    .第二章?? ?避免資料和圖表讓自己出糗!?? ?

    .1?? ?連續資料和非連續資料??? ?

    .2?? ?用尺度分類資料!?? ?

    .3?? ?名目尺度就是「北海道=1」……這種分配的資料?? ?

    .4?? ?順序尺度就是有「順序」的資料?? ?

    .5?? ?區間尺度和比例尺度??? ?

    .統計學講座──百分比和點的區別?? ?

    .6?? ?難以啟齒的「圓餅圖的禁忌」?? ?

    .統計學講座──南丁格爾「極座標圓餅圖」?? ?



    .第三章?? ?先理解「平均數、變異數」!?? ?

    .1?? ?「平均數」是代表值中的代表??? ?

    .2?? ?最不受異常值影響的「中位數」?? ?

    .3?? ?資料最多的「眾數」?? ?

    .統計學講座──被用來解讀密碼的「眾數」?? ?

    .4?? ?平均數、中位數、眾數三者的位置關係??? ?

    .5?? ?代表離散程度的「四分位數、箱形圖」?? ?

    .6?? ?由平均數到變異數?? ?

    .7?? ?用「變異數」來計算離散程度?? ?

    .8?? ?由「變異數」到「標準差」?? ?

    .9?? ?計算「標準差」?? ?

    .統計學講座──天氣預報「和往年一樣」指的是平均數?中位數??? ?



    .第四章?? ?體驗常態分配!?? ?

    .1?? ?將資料化為次數分配表?? ?

    .2?? ?如果發現雙峰型直方圖……?? ?

    .3?? ?由直方圖到分配曲線?? ?

    .4?? ?移動常態分配(1)變更平均數?? ?

    .5?? ?移動常態分配(2)變更標準差?? ?

    .6?? ?用常態分配來看機率?? ?

    .7?? ?以「管制圖」管理品質?? ?

    .統計學講座──用Excel畫出常態分配曲線的步驟?? ?

    .8?? ?二個不同的常態分配合而為一??? ?

    .9?? ?標準常態分配真是太好用了!?? ?

    .10?? ?試著比較二個不同的群組?? ?

    .統計學講座──彭加勒和麵包店不講情義的攻防戰?? ?



    .第五章?? ?由樣本「估計」母體特徵?? ?

    .1?? ?要「估計」什麼??? ?

    .2?? ?先來整理統計學用語?? ?

    .3?? ?「點估計」是瞎貓碰上死耗子??? ?

    .4?? ?「平均數的平均」分配和中央極限定理?? ?

    .5?? ?用區間來表示的「區間估計」

    .6?? ?樣本多又會如何改變??? ?

    .7?? ?信心係數99%時的區間估計?? ?

    .8?? ?t分配、X2分配

    .9?? ?如何估計收視率??? ?

    .10?? ?問卷回收幾份才行??? ?

    .統計學講座──Student t分配



    .第六章?? ?先假設,再用機率判斷正確與否?? ?

    .1?? ?假設檢定的始祖是品茶婦人??? ?

    .2?? ?什麼是假設檢定??? ?

    .3?? ?什麼是單尾檢定?雙尾檢定??? ?

    .4?? ?假設檢定的步驟

    .5?? ?檢定時要小心二種誤差?? ?



    .番外篇?? ?「人的直覺」其實一點兒也不可靠??? ?

    .1?? ?獎品在哪邊?1/2的機率??? ?

    .2?? ?應該怎麼看罕病的陽性反應??? ?

    .統計學講座──真是令人意外!橫綱的體重「不到平均數」??? ?



    ?





    前言?? ?



      統計學與我的關係──其實和多數統計學的研究人員,或者是以統計為專長的人相比,不論是在經歷或是專業方面,我和他們都大為不同。首先我想先讓讀者們了解這一點。



      我是一位商業書籍出版社的編輯,到目前為止,我經手編輯的統計學相關書籍已超過30本。日本雖然有為數眾多的編輯,但光就統計學相關書籍來看,這個數量應可擠進前十。



      我編輯過的書籍遍及統計學的各種領域,由統計學、多變量分析、統計分析等大範圍主題,一直到如何用Excel統計,或者是迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典、不要被統計數據迷惑等讀物都有,而且我也持續在統計學領域中,尋找可能暢銷的主題,並累積出大量經驗。



      在這個過程中,我個人也累積了一些始料未及的經驗。其中之一就是「統計學(數學)」和「統計分析」的差異。以前我曾多次協助某大學教授整理「統計、機率」等入門書籍,但當我向教授邀稿,「這次想請您寫一本統計分析的書籍」時,卻被教授拒絕了。



      理由是「本丸先生,如果主題是統計學,甚至是統計、機率,我都可以寫,但統計分析我就沒辦法了。因為那不是數學啊。」



      這也成為日後我去思考「統計學和統計分析差那麼多嗎?『不是數學』是什麼意思?」的契機。



      第二個讓我始料未及的經驗,則是一個突如其來的轉機,讓我有機會更深入「和資料共處」。這個轉機就是我由公司的書籍部門,被調到雜誌部門,而且負責的雜誌還是「資料專業誌(月刊)」。不論是以前或現在,資料專業誌在出版界都算是稀有物種(商品)。



      在雜誌部門工作七年,前二年我是主編見習生,之後五年我一直擔任主編。其間雖歷經「雜誌寒冬」的時代,但很幸運的是當時這本雜誌的銷量,成功成長至一•五倍左右(目前暫時停刊中,其實也相當於永久停刊了)。



      因為這本資料專業誌,我接觸到「獨家問卷調查」。這本雜誌每月都會針對全日本企業,進行「獨家問卷調查」,然後以特集方式刊登調查結果。因為這本稀有物種的資料專業誌,我還有幸接觸到更為罕見的問卷調查工作(大多數資料雜誌只刊登已公開的資料)。



      丟臉的是,當時我沒有任何資料處理的基礎,其他編輯同仁告訴我「這一題是複選題吧。那就不能用圓形圖來處理哦」時,我還回問「為什麼不行?」請同仁教我;或者是去請專家評論時,被專家指出「這個問題的答案選項是這些?這樣作答的條件不夠充分喔」的問題……



      因為在問卷、圖形處理等「統計學以前」的階段,不斷地接受基礎指導,所以我才能慢慢地邊做邊理解資料處理的內容。



     之後因為個人因素,我辭掉出版社的工作,現在是一位獨立編輯,同時我也以科普作家的身份,撰寫數學書籍(編輯+科普作家) 。



      因為擔任編輯時有幸長期接觸統計學,我得以和知名統計學大師們一起工作(他們也為我審核本書內容)。此外我也在雜誌、網路上執筆撰稿,因此有機會見到寫出統計學暢銷書的統計專家、統計學會大老等先進,直接向他們請益,請他們為我解惑。



      再者,其實除了統計學專家,也有許多其他領域的專家們,傳授我統計學相關實踐手法。例如行銷專家教我獨家的新市場估計方法(類似費米估計的方法)。此外還有人教我航太領域發現基本粒子的統計學手法(比商業領域更嚴謹)、豐田汽車關係人士提供工廠最重要的資料給我,還讓我去參觀工廠等。



      我和統計學的緣份越來越深厚,也讓我深入體驗到統計學的趣味、深奧和困難。



      為了不是天天分析資料的人所寫的統計學



      世界上有不少人靠資料分析為生,許多研究人員發表論文時也會用到統計學,不過除此之外的人呢?大部分的人就算會用Excel,直接把統計學用在工作中的人應該還是少數吧。



      統計學(對自己)到底有什麼用?有這種想法的人可能出乎意料地多。



      說穿了,許多人可能根本就沒有在國高中學過統計學的記憶。因此就算自學,也不是很清楚「這個項目到底有什麼用?到底為什麼要這麼寫?」甚至覺得自己越來越深陷在統計學的迷宮中(自己現在到底在哪裡?)吧。



      就在我有這些想法時,神吉出版編輯部找去,並說服我「活用許多統計學書籍的編輯經驗,為受統計學所擾的人,寫一本深入淺出的統計學書籍,告訴讀者們統計學的重點在哪裡、怎麼做才能理解難以理解的部分、理解到什麼程度即可吧?」這也就成了本書誕生的契機。



      說到統計學書籍,市售書籍絕大多數的確都由數學專家執筆(這也是理所當然的),幾乎沒有像我這種經歷的人去寫統計學書籍。既然如此,那就一不做二不休,用我編輯的歷練整理出一本簡單明暸的統計學書籍吧。這樣才稱得上是負起標榜「搭起文科和理科橋樑」的科普作家責任吧。



      我真是太天真了(被騙了)!一開始動筆,編輯部就不停地提出意見:「說明太艱深了!」「(會話中的)晚輩的問題太難,會話根本無法成立」「最好不要出現公式,Σ(Sigma)當然最好不要用,最好連分數都……(咦?連分數都不要用?)」(後來編輯部也知道這樣不行,決定「可以用分數」)。每次一收到編輯的意見,我就要打掉重練。



      我原本很有自信,可以「寫得很簡單明暸」,可是編輯的意見徹底擊潰了我的自信。



      最後本書得以付梓,完全要歸功於神吉出版的古川有衣子小姐,以及編輯部部長大西啟之適時的叱責和鼓勵。特別是古川小姐懷抱對這個主題的熱情,每每收到原稿,一定詳讀後提出意見,告訴我哪裡不行,還跟我一起思考解決方案。在此我要對兩位致上最高的謝意。



      此外如果因為我個人對統計學的理解不足,內容不正確,而造成讀者困擾的話,那就本末倒置了。



      因此我很厚臉皮地拜託過去長期讓我擔任責編,編輯出版統計學書籍,可說是「統計學泰斗」的統計學專家,為我檢查本書內容。 專家在百忙之中花時間詳讀本書,也給了我許多回饋。



      再者,埼玉大學名譽教授岡部恒治還給了我許多內容相關的建議,長谷川愛美小姐並仔細地為我校對。



      在此我要對所有協助過我的人表達感謝之意。本書如有任何錯誤或思慮不全之處,都是我的責任。



      本書最重視的是要讓讀者們對統計學的內容有概念。同時以我自己的風格,「用一句話來總結內容」,給讀者們提示。



      我希望讀者們心中的「統計學迷霧」能因此淡化,甚或煙消雲散,如副標所示,讓本書成為讀者們跨進統計學的「第一步」。果真如此,對以「搭起文科和理科橋樑」的科普作家自居的我來說,就是至高無上的光榮了。


    2018年初春

    本丸諒




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