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本书是整合统计学与微软公司普及率很高的Excel试算表软体多种统计功能。并随书附赠统计辅助软体，帮助读者解决繁杂的统计演算及查表的困扰。内容架构完整，包括：统计学概论、叙述统计、机率概论、离散机率分配、连续机率分配、抽样及抽样分配、统计估计、统计推论、变异数分析与卡方检定共十一章。

商业数据分析实战指南 本书特色： 聚焦实战，拒绝空泛： 本书摒弃了冗长枯燥的理论推导，专注于如何运用现代商业工具，快速、有效地解决实际工作中的数据问题。 工具集成，一站式学习： 涵盖当前职场最主流的两大分析利器：Python（重点是Pandas和Matplotlib库）和现代BI（商业智能）工具Tableau。 案例驱动，深度剖析： 选取了市场营销、运营优化、风险控制、财务预测等多个领域的经典商业场景，通过“提出问题—数据准备—分析建模—结果可视化—业务建议”的完整流程进行深度讲解。 流程化思维培养： 不仅教你工具怎么用，更重要的是培养读者结构化的数据分析思维，从数据收集到最终决策支持的闭环管理能力。 内容结构与深度概述： 第一部分：数据驱动决策的基础与思维框架（约300字） 本部分首先建立现代商业分析的必要性，阐述数据分析在企业战略制定中的核心地位。我们将深入探讨“分析思维”的构建，包括如何定义清晰的业务问题（Why）、选择合适的分析方法（What）、以及如何将分析结果转化为可执行的业务洞察（So What）。 数据素养的重塑： 区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的业务应用场景。 分析项目管理： 如何从零开始规划一个数据分析项目，包括资源评估、时间线设定和利益相关者沟通策略。 数据伦理与质量： 初步了解数据隐私、合规性要求，以及评估数据可靠性的基础标准。 第二部分：Python在商业分析中的高效应用（约600字） 本部分侧重于使用Python生态中的核心库，实现复杂数据操作和定制化报告生成。这不是一门编程语言教学，而是以解决商业问题为导向，快速掌握数据处理的“快捷键”。 Pandas数据清洗与转换的艺术： 高效处理缺失值（Imputation策略的多维度考量，例如基于时间序列的插值而非简单均值替代）。 数据结构重塑：熟练运用 `pivot_table` 和 `melt` 进行多维交叉分析，尤其针对日志数据和交易记录的处理。 时间序列分析基础：日期与时间戳的处理，计算时间窗口内的关键指标（如滚动平均、周同比、月环比）。 数据聚合与特征工程： 基于业务逻辑的特征构建：例如，计算客户生命周期价值（CLV）的简化模型、RFM（近因、频率、金额）模型的Python实现。 分组计算的精细化控制：使用 `groupby().agg()` 组合多个聚合函数，一次性输出复杂的摘要统计表。 数据可视化与报告初探（Matplotlib/Seaborn）： 不仅仅是绘制图表，而是选择“对业务最有效”的图表类型。如何利用颜色、标注和布局强调分析的重点结论，而非仅仅展示数据分布。 第三部分：BI工具的直觉化数据探索与仪表板设计（约450字） 本部分将深入Tableau（或同类主流BI工具，如Power BI）的应用，重点在于将复杂的计算转化为任何人都能理解的交互式仪表板。 连接与数据准备： 高效处理不同数据源的连接（Join与Relationship的业务选择差异）， LOD（固定计算）表达式在多粒度分析中的关键作用。 交互式分析设计： 掌握参数控制、动作（Actions）和筛选器的构建，让用户能够“玩转”数据，自我发现问题。 仪表板的故事叙述： 优秀仪表板的五项原则：焦点明确、导航清晰、性能优化、一致性设计。重点剖析如何为高层管理、运营团队和一线员工设计不同深度的“视图”。 性能调优技巧： 针对大数据量仪表板加载缓慢的问题，介绍提取（Extract）与实时连接（Live Connection）的权衡，以及预聚合的策略。 第四部分：高级主题与商业应用场景（约150字） 最后一部分将案例化地展示如何综合运用前述技能解决实际问题。 A/B测试结果的科学解读： 如何利用统计学基础（无需深入公式）判断A/B测试结果是否具有统计显著性，避免“假阳性”决策。 客户流失预警模型的数据准备： 将分类模型所需的输入变量，从原始数据集中高效提取和清洗出来，为预测奠定基础。 本书的目标读者： 初中级数据分析师： 希望系统化学习工具链，并从“会做图”迈向“会讲故事”的专业人士。 业务部门管理者（市场、运营、财务）： 渴望掌握数据分析工具，以便能更有效地指导团队、独立进行探索性分析的领导者。 数据科学领域的学习者： 寻求快速将编程技能应用于具体商业场景的实践派。 通过本书的学习，你将掌握的不仅仅是工具的使用技巧，更是一种结构化的、以商业价值为导向的数据分析工作方法论。

作者简介

赵元和

　　经历：
　　国立成功大学土木工程学系助教
　　中国石油公司资讯处程式设计师、系统分析与设计师、组长、副处长等职。
　　专精IBM大型电脑主机系统分析与设计、个人电脑视窗软体的软体设计与包装、网际网路平台大小型异质电脑系统整合与介面设计等。

　　学历：
　　美国密西西比州立大学电脑科学研究所硕士
　　国立成功大学水利工程系学士

　　着作：
　　图解作业研究（附光碟）
　　作业研究（附光碟）
　　商用数学
　　管理数学

序
第一章　统计学概论
第二章　叙述统计(统计表与统计图)
第三章　叙述统计(常用统计量)
第四章　机率概论
第五章　离散机率分配
第六章　连续机率分配
第七章　抽样与抽样分配
第八章　统计估计
第九章　假设检定
第十章　变异数分析
第十一章　卡方检

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學與EXCEL》的出現，簡直是打了我這個「Excel小白」一個措手不及，但又是那種很開心的措手不及！坦白說，我之前對統計學的認知，僅止於國中數學課本裡偶爾出現的平均數、中位數，還有那種「聽起來好像很厲害但不知道在幹嘛」的名詞，比如標準差、迴歸分析。而Excel，我平常就是用來做簡單的表格、計算一些數字，頂多做個簡單的圖表，對於它更深層的功能，我一直覺得很神秘，也不知道從何下手。所以，當我看到這本書的書名時，第一反應是：「這不是我需要的嗎？！」而且，它的內容似乎真的從基礎開始講起，針對Excel的操作步驟，不會講得太過專業，而是用比較白話的方式引導讀者。我特別看重的一點是，書裡對於每一個統計概念的介紹，都緊接著會說明如何在Excel中實現。這對我來說太重要了，因為我需要「看得到、摸得到」的實際操作，而不是只有理論。我希望書裡面的每一個範例，都能讓我跟著一步一步做，並且在完成後，能真正理解這個統計方法在解決什麼問題，以及Excel是如何幫助我完成的。我個人非常害怕那種「只講理論、不講做法」的書，或者「只講做法、沒有理論支撐」的書，這本似乎找到了很好的平衡點。我對書裡介紹的「資料清理」和「資料視覺化」這兩個部分特別感興趣，因為我經常覺得自己的數據很多，但不知道怎麼整理，也不知道怎麼呈現才能讓別人一眼就看懂。如果這本書能教我如何用Excel把雜亂的數據變成有意義的資訊，那絕對是物超所值。我對書中關於「假設檢定」的說明也充滿好奇，這個詞聽起來就很有挑戰性，但我相信透過Excel，它應該會變得更容易理解和應用。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，《統計學與EXCEL》這本書，真的是一本讓我既興奮又有點小壓力的書。興奮是因為，我一直覺得統計學是個很高深的學問，但同時也知道它在各個領域都非常重要，而Excel又是我工作中的必備技能，能把兩者結合，絕對是學習的捷徑。但我同時也有點壓力，因為我擔心書中的內容會不會太過專業，或者Excel的操作會不會太過複雜，讓我學了之後還是霧裡看花。不過，從書名來看，它似乎提供了我一個非常實際的切入點，讓我知道，原來統計學並不是只能在黑板上寫滿公式，而是可以透過我熟悉的Excel來實踐。我最期待的，是書中能夠詳細介紹如何利用Excel來進行「資料探索性分析」，像是如何快速地計算各種統計量、如何利用Excel的圖表功能來觀察數據的分布和離散程度，例如如何製作直方圖、箱型圖來了解數據的特性。這對我來說非常重要，因為在實際處理數據時，我常常不知道從何下手，而這些基本的探索性分析，就能幫助我對數據有一個初步的認識。此外，我也對書中是否會涵蓋「迴歸分析」的應用感到好奇。我知道迴歸分析可以幫助我們找出變數之間的關係，並進行預測，但一直覺得它很難學。如果能透過Excel的實操來學習，我相信會大大降低學習門檻。我希望書中能夠提供很多「手把手」的教學，讓我在操作Excel的過程中，也能理解背後的統計原理。我還希望能學到如何利用Excel來進行「假設檢定」，這是我一直覺得很玄的東西，如果能透過實際的數據分析來理解，我想會很有幫助。總之，我希望這本書能讓我在Excel的世界裡，輕鬆地掌握統計學的精髓，並將其應用到我的工作和生活中。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學與EXCEL》這本書，我的心情就像發現了一本「武功秘籍」！我一直覺得統計學就像是一門深奧的學問，充斥著各種我聽不懂的名詞和公式。但同時，我也知道統計學在各個領域都非常重要，尤其是在現今這個大數據時代。而Excel，卻是我日常工作中最常用的工具，我習慣用它來做各種數據處理和分析。所以，當我看到這本書名時，我立刻燃起了學習的熱情！我最期待的是，這本書能夠引導我如何利用Excel，將那些聽起來遙不可及的統計概念，變得觸手可及。我希望書中能有詳細的步驟，教我如何用Excel進行「描述性統計」，例如如何計算「平均值」、「標準差」、「變異數」等等，並且如何利用Excel的強大圖表功能，將數據「視覺化」，做出各種清晰易懂的圖表，讓我能夠快速掌握數據的特點。更讓我期待的是，書中是否會深入介紹如何利用Excel來進行「推論性統計」，像是「假設檢定」和「迴歸分析」。我知道這些是更進階的統計方法，但相信透過Excel的輔助，會大大降低學習難度。我希望書中能有大量的實例，最好是貼近生活和職場的，這樣我才能更有感，也更有動力去學習。例如，如何用Excel分析市場調查數據，找出產品的優勢和劣勢，或是如何用Excel來預測銷售量，制定更有效的行銷策略。如果書中還能教我一些「資料清理」和「數據篩選」的技巧，那就更完美了，因為很多時候，數據的品質直接影響到分析的結果。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到這本《統計學與EXCEL》，我真的迫不及待想好好跟你分享一下我的初步感受。老實說，我平常對於統計學這塊，總是覺得有點遙遠，腦海中浮現的都是那些密密麻麻的公式和符號，光是想到就覺得頭痛。但這次，我鼓起勇氣，想說結合Excel這個我平常也常用到的工具，也許能讓統計學變得親切一些。翻開書，第一印象是排版很舒服，沒有那種教科書的死板感，字體大小、行距都剛剛好，閱讀起來不容易疲勞。而且，看到它開頭就強調Excel在統計分析中的實用性，而不是一味地灌輸理論，這點真的讓我眼睛一亮。我一直覺得，學一個東西，如果能立刻看到它的應用，那會更有動力。書裡面的案例，看起來都是很貼近生活或職場的，像是市場調查、銷售數據分析等等，這些都讓我聯想到自己工作中可能遇到的問題，也因此對書裡要講的內容產生了濃厚的興趣。我特別期待的是，書中會不會有一些循序漸進的步驟，帶領我從零開始，一步一步地在Excel裡完成統計分析，而不是直接丟給我一堆高深的技巧。畢竟，我不是統計系的學生，我的目標是能用Excel解決實際問題，而不是成為統計學家。所以，我希望這本書能像一位耐心細致的老師，引導我進入統計的世界，讓我在操作Excel的同時，也能慢慢理解背後的邏輯。我還注意到，書裡可能包含了一些圖表製作的技巧，這對我來說也很重要，因為一份清晰的圖表，往往比長篇大論更能說明問題，尤其是在向別人匯報數據的時候。總之，從第一眼的接觸，我就感覺這本書是為像我一樣，希望將統計學與實務結合的讀者量身打造的。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學與EXCEL》的出現，真的是解決了我長久以來的一個痛點。我承認，我對統計學的恐懼感，是源於那些抽象的概念和複雜的公式。每次看到「機率」、「抽樣」、「估計」這些詞，就覺得腦袋一片空白。但Excel，卻是我在日常工作中每天都會用到的「好朋友」。我可以用它來做簡單的計算，製作表格，甚至畫一些基本的圖表。所以，當我看到這本書的書名時，我立刻就產生了一種「終於有救了」的感覺！我最希望從這本書中學到的是，如何利用Excel這個工具，把統計學那些「看得到」的實際應用呈現出來。我希望能看到書中詳細介紹如何利用Excel來計算「平均值」、「標準差」、「變異數」等基本描述性統計量，並且能夠透過Excel的圖表功能，將這些數據視覺化，例如製作長條圖、圓餅圖、折線圖等等，這樣一來，數據的意義就會變得一目了然。更重要的是，我非常期待書中能夠介紹如何利用Excel來進行「推論性統計」，例如「假設檢定」和「迴歸分析」。我知道這些是更進階的統計方法，但如果能透過Excel的引導，一步一步地學習，我相信會比單純閱讀理論要容易得多。我希望書中能有大量的實例，最好是貼近我們生活或工作情境的，這樣我才能更有感，也更有動力去學習。我還希望書裡能夠教我如何利用Excel來做「預測」，比如根據過去的銷售數據，預測未來的銷售趨勢，這對我來說非常有價值。如果書中還能觸及一些「資料清理」和「數據篩選」的技巧，那更是太棒了，因為很多時候，數據的品質直接影響到分析的結果。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學與EXCEL》這本書，我感覺自己好像挖到寶了！我一直覺得統計學是一門非常實用的學問，但是要從零開始學起，又覺得有點壓力，總覺得那些公式和理論太過艱澀。而Excel，卻是我每天都會接觸到的工具，我用它來做各種簡單的計算和數據整理。所以，當我看到這本書時，我就覺得這是一個非常棒的結合，能夠讓我在熟悉Excel的同時，也能慢慢理解統計學的奧秘。我最期待的，是書中能夠引導我如何利用Excel，將那些抽象的統計概念變得具體可見。例如，我希望書中能詳細介紹如何利用Excel來計算「標準差」、「變異數」等統計量，並且能夠透過Excel的圖表功能，將這些數據視覺化，例如製作直方圖、箱型圖，讓我能夠更直觀地了解數據的離散程度和分佈情況。同時，我也對書中是否會涵蓋「迴歸分析」的實務應用感到非常好奇。我知道迴歸分析在預測和關聯性分析中非常重要，但一直覺得很難入門。如果能透過Excel的操作來學習，我相信會大大降低我的學習門檻。我希望書中能有大量的實例，並且步驟清晰，讓我能夠一步一步跟著操作，同時也能理解背後的統計原理。我還希望能學到如何利用Excel來進行「假設檢定」，這是我一直覺得很抽象的統計概念，如果能透過實際的數據分析來理解，我想會非常有幫助。如果書中還能觸及一些「資料清理」和「數據篩選」的技巧，那就更完美了，因為我經常會遇到各種格式不一、內容缺失的數據，如何有效地處理這些數據，也是我一直以來面臨的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學與EXCEL》簡直是我一直在尋找的「救星」！老實說，我對統計學的印象，就是那些複雜的公式和符號，每次看到都覺得頭昏眼花。但是Excel，卻是我每天都會用到的工具，我用它來處理各種數據，製作報表。所以，當我看到這本書的書名時，我立刻覺得這是我需要的！我最期待的就是，這本書能教會我如何利用Excel，把那些抽象的統計概念「具象化」。我希望書中能有詳細的步驟，教我如何用Excel計算「平均數」、「標準差」、「變異數」等等，並且能夠利用Excel的圖表功能，把這些數據「畫」出來，例如製作長條圖、折線圖，讓我一目了然地看出數據的趨勢和分布。更重要的是，我希望書中能夠介紹如何利用Excel來進行「推論性統計」，比如「假設檢定」和「迴歸分析」。我知道這兩者非常實用，但一直覺得很難學。如果能透過Excel的操作來學習，我相信會簡單很多。我特別希望書中能提供很多真實的案例，最好是跟我工作相關的，這樣我學起來會更有感覺，也更容易理解。例如，如何用Excel分析銷售數據，預測未來的銷售趨勢，或是如何用Excel來分析客戶的滿意度，找出影響滿意度的關鍵因素。如果書中還能介紹一些「資料清理」和「數據篩選」的技巧，那更是太好了，因為我經常會遇到各種格式不一、內容缺失的數據，如何有效地處理這些數據，對我來說非常重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學與EXCEL》簡直就是為我這種「數學恐懼者」量身打造的！我一直對統計學感到有些畏懼，總覺得那些複雜的公式和理論讓人望而卻步。但是，Excel卻是我每天都離不開的得力助手，我用它來處理各種數據，製作報表，對它的操作也算是比較熟悉。所以，當我看到這本書將統計學與Excel巧妙地結合在一起時，我真的覺得，這是一個讓我能夠輕鬆入門統計學的好機會！我最期待的，就是書中能夠透過Excel的操作，讓統計學不再那麼抽象。我希望書中能夠詳細介紹如何利用Excel來計算各種「描述性統計量」，像是平均數、中位數、眾數、標準差、變異數等等，並且能夠利用Excel的圖表功能，將這些數據視覺化，例如製作長條圖、圓餅圖、折線圖，讓我可以一目了然地觀察數據的分佈和趨勢。更重要的是，我非常期待書中能夠介紹如何利用Excel來進行「推論性統計」，像是「假設檢定」和「迴歸分析」。我知道這些是更進階的統計方法，但如果能透過Excel的引導，一步一步地學習，我相信會比單純閱讀理論要容易得多。我希望這本書能夠提供清晰的步驟和大量的實例，最好是貼近我們生活或工作情境的，這樣我才能更有感，也更有動力去學習。我還希望書裡能夠教我如何利用Excel來做「預測」，比如根據過去的銷售數據，預測未來的銷售趨勢，這對我來說非常有價值。如果書中還能包含一些關於「資料清理」和「數據篩選」的內容，那更是錦上添花，因為我經常會遇到各種格式不一、內容缺失的數據，如何有效地處理這些數據，也是我一直以來面臨的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學與EXCEL》的書名，真的是讓我眼睛為之一亮，而且還有一點點小小的驚喜。我一直覺得，統計學這個領域，對我來說就像一個遙不可及的知識寶庫，裡面有很多很重要的工具和概念，但總是隔著一層神秘的面紗，讓我望而卻步。而Excel，則是我每天都會接觸到的工具，從簡單的文書處理到一些基礎的數據整理，我都離不開它。所以，當這兩者結合在一起，我立刻覺得這是一本「寶藏」！我最期待的就是，這本書能讓我看到，如何利用Excel這個我熟悉的工具，去解開統計學的奧秘。我不太確定書裡會不會介紹到一些進階的統計方法，像是「多變量分析」或是「時間序列分析」等等，但我相信，即便是基礎的統計概念，如果能透過Excel的圖表和函數來呈現，也會比單純的公式來得更直觀、更容易理解。我特別希望能從書中學到如何利用Excel來進行「迴歸分析」，因為這在很多職場情境下都非常實用，可以幫助我們預測未來的趨勢。同時，我也很好奇書裡會不會提到一些「假設檢定」的實務應用，這是我一直覺得很抽象的統計概念，如果能透過Excel的操作來學習，相信會大大提升我的理解程度。另外，我還希望書中能夠包含一些「抽樣方法」和「信賴區間」的介紹，這些都是統計學中非常核心的概念，能夠幫助我們更好地理解數據的代表性和不確定性。我希望這本書不只是簡單的Excel操作教學，更能讓我對統計學有更深一層的認識，並學會如何將這些知識應用到實際工作中。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學與EXCEL》這本書，我心裡最大的感受就是「期待」！畢竟，統計學這個科目，對我來說一直以來都是一個有點「高冷」的存在。我曾經嘗試過翻閱一些統計學的教科書，但那些密密麻麻的公式和理論，真的讓我感到力不從心，常常看到一半就放棄了。然而，Excel卻是我在工作和生活中都離不開的工具，我每天都會用它來整理數據、製作報表，對它的各種函數和功能也算是比較熟悉。所以，當我看到這本書將統計學和Excel結合在一起時，我真的覺得這是一個非常「接地氣」的學習方式！我最期待的就是，這本書能夠引導我如何利用Excel，將那些原本看起來很複雜的統計概念，變得更加直觀和易於理解。我特別希望書中能夠詳細介紹如何利用Excel來進行「描述性統計」，像是計算平均數、中位數、眾數、標準差等等，並且能夠透過Excel的圖表功能，將這些數據視覺化，讓我可以更清楚地看到數據的分佈和趨勢。此外，我也對書中可能會介紹的「推論性統計」方法感到非常好奇，例如如何利用Excel來進行「假設檢定」和「迴歸分析」，這兩者在實際應用中都非常重要，能夠幫助我們從樣本數據推論出總體的情況，或者找出變數之間的關係。我希望這本書能夠提供清晰的步驟和範例，讓我能夠一步一步跟著操作，並且在操作的過程中，也能夠逐漸理解這些統計方法的原理和應用。如果書中還能包含一些關於「資料清理」和「數據探勘」的內容，那更是錦上添花，因為我經常會遇到各種格式不一、內容缺失的數據，如何有效地處理這些數據，也是我一直以來面臨的挑戰。