统计学，最强的商业武器：实践篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　商场上最需要的，
　　是能够「掌握」、「预测」、「洞悉」人心的数据分析！
　　在这因大数据而躁动不安的世界，具备基本统计学素养的人将拥有最大优势。
　　本书完美结合「商业实务」与「统计学」，集中在策略管理与获利能力之间，告诉你如何参透商机中的因果关系。
　　
　　◎如何用统计学检验出到底是「偶发」的差距，还是「有意义」的差距？
　　◎如何避免「明明没差异却认为有差异」与「有差异却找不出来」这两种结果？
　　◎统计学能证明「天下乌鸦一般黑」吗？
　　◎如何用「回归分析」来找出难以发现的关联性？
　　◎任何原始资料，只要加总便会趋近于常态分佈，为什么？
　　◎稳赚不赔的彩金赔率设定，竟与病例对照研究的成功率算法相同？
　　以上，皆能一一套用书中的方法解开数字的骗局！
　　
　　《统计学，最强的商业武器》的最大宗旨在于如何解读数据；
　　《实践篇》所谈论的，则是──
　　洞悉人类心理，活用于商业行为的统计分析
　　
　　在一切数据化的现今社会，无论任何领域，统计学都是一大利器。比起「掌握现况」和「预测未来」的统计学，以「洞悉因果」为动机的统计学，至今还未以简单易懂的形式普及于一般人，而这正是本书的企图。
　　
　　令经济学家头疼的金融政策或许很难，但商业上的策略是可轻易以随机对照实验来验证因果关系的。本书目标在于介绍对所有商务人士来说极为实用的统计常识，所提到的统计分析方法都很基本，只要懂得这些，便足以应付一般商业领域需求。
　　
　　以下问题，你能用统计学知识解答吗？
　　Q:假设某付费的网路服务依据A／B测试的结果，改换新设计后的网页其转换率从0.10%上升到了0.11%。差距虽只有0.01%，但要怎么做才能推测出这0.1%的差距为「偶发的差距」还是「真的有差异」？
　　
　　Q:假设某美白保养品的问卷调查题目为「有美白效果」、「让肤色变明亮」、「改善肤色暗沉」，却出现了「有美白效果」会提高购买意愿，而「让肤色变明亮」却降低了购买意愿的结论，在这种模稜两可、看似矛盾的调查结果，如何透过因素分析让其壁垒分明？
　　
　　Q:假设保险业务员A君完全没拜访客户的签约数是0；B君拜访2次签到3份约；C君则拜访了4次签到3份约，看似毫无关联性的拜访次数及签约数，要如何用「回归分析」推导出其中的细微差距？
　　
　　Q:假设赛马场有三匹马参赛，所有参与博奕的赌客都能预见赛马A赢的机率为50%，赛马B赢的机率为30%，赛马C赢的机率为20%，博奕公司（庄家）该如何设计稳赚不赔的彩金赔率？
　　解答就在书本中！
　　
【热忱推荐】（以姓氏笔划顺序排列）
　　
　　孙志华／联合报系电子商务平台udn买东西总经理
　　刘嘉凯／DSP智库驱动股份有限公司执行长
　　赖以威／数学作家
　　郑惟厚／《你不能不懂的统计常识》作者

统计学：洞察商业世界的关键（非《统计学，最强的商业武器：实践篇》内容） 本书旨在为商业人士、管理者以及任何希望利用数据驱动决策的个体，提供一个坚实而实用的统计学基础。我们聚焦于如何将抽象的统计概念转化为可操作的商业洞察，帮助读者在信息爆炸的时代中，明确地识别趋势、评估风险并优化战略。 第一部分：统计思维的基石 在信息泛滥的今天，直觉往往不足以支撑重大的商业决策。本部分将引导读者建立起“统计思维”——一种基于证据而非臆测的思考模式。 第一章：数据叙事的开端 商业数据包罗万象，从销售记录到客户反馈，从供应链效率到市场份额变化。本章首先界定什么是“有用的数据”，并阐述如何从海量原始信息中提炼出具有商业价值的指标（KPIs）。我们将详细探讨数据的类型——定性与定量、离散与连续——以及不同类型数据在商业分析中的适用场景。理解数据的本质是后续所有统计分析的前提。 第二章：描述性统计：描绘现状的画像 在深入复杂的模型之前，我们必须学会用最简洁的语言描述现有业务状况。本章将深入讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其在不同业务场景下的侧重点。例如，在评估高收入人群的平均资产时，为何中位数比均值更能反映“典型”情况。此外，我们将剖析离散程度的衡量（方差、标准差、四分位数范围），帮助读者理解业务波动性，例如库存周转率的稳定性或客户满意度的波动范围。图形化展示（直方图、箱线图）也将被作为快速沟通数据特征的关键工具。 第三章：概率论基础与商业风险评估 商业世界充满了不确定性。本章将摒弃过于抽象的数学推导，聚焦于商业决策中最核心的概率概念。我们将介绍伯努利试验、二项分布、泊松分布等常见概率模型，并展示它们如何用于预测特定事件发生的可能性——例如，新产品发布后一个月内用户留存率的概率，或某条生产线在规定时间内出现故障的概率。重点将放在“风险预算”的建立上，即根据概率预测，为潜在的负面事件预留资源。 第二部分：从样本到总体：推断的艺术 商业决策往往基于对市场或客户群体的有限抽样调查。本部分的核心在于，如何自信地从观察到的样本数据，推断出关于整个目标群体的可靠结论。 第四章：抽样的艺术与抽样分布 错误的样本会导致灾难性的决策。本章详细阐述了不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优劣及其在市场调研中的应用。我们将引入中心极限定理这一统计学的核心支柱，解释为何无论总体分布如何，样本均值的分布都趋向于正态分布，这为后续的推断统计奠定了数学基础。 第五章：置信区间：量化不确定性 “差不多”在商业中是危险的代名词。本章教授如何构建和解释置信区间。读者将学会如何根据历史数据和样本信息，以95%或99%的置信水平，来估计真实市场平均值或比例所在的范围。例如，我们不是说“平均客户的终身价值是1000元”，而是说“我们有95%的信心认为真实平均终身价值在920元到1080元之间”。这种量化不确定性的能力，对于制定保守或激进的财务预测至关重要。 第六章：假设检验：验证你的商业假设 每个商业策略背后都有一个需要验证的假设（例如：“新的广告活动提高了转化率”）。本章系统地介绍了零假设与备择假设的构建，以及P值的实际意义。我们将应用Z检验和T检验来比较不同时间段的绩效（如A/B测试），或比较不同客户群体的行为差异。重点在于如何正确解读检验结果，避免“统计显著”与“商业重要性”之间的混淆。 第三部分：探究关系：回归分析在商业中的应用 理解变量之间的相互影响，是制定精确预测模型的基础。本部分侧重于探索和量化驱动业务绩效的关键因素。 第七章：简单线性回归：寻找驱动因素 本章介绍了如何使用简单线性回归模型来预测一个因变量（如销售额）如何受一个自变量（如广告投入）的影响。我们将详细解析回归方程的截距和斜率的商业含义，并教授如何评估模型的拟合优度（R方），确保模型具有解释力。 第八章：多元回归：驾驭复杂性 现实世界的业务决策很少由单一因素决定。本章将扩展到多元线性回归，处理多个独立变量对结果的影响。我们将讨论如何识别和处理多重共线性（变量之间相互关联的问题），以及如何纳入虚拟变量（Dummy Variables）来分析分类因素（如季节性、地区差异）对结果的贡献。这对于构建综合性的预测模型至关重要。 第九章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归简介 并非所有商业数据都是连续的。本章关注分类数据的处理。我们将使用卡方检验来判断两个分类变量之间是否存在关联（例如，客户满意度等级与产品线是否存在关联）。此外，我们将引入逻辑回归（Logistic Regression）的基础概念，用于预测二元结果，如客户是否会流失（是/否）、交易是否会成功（成功/失败）。 第四部分：超越平均值：高级主题与数据驱动的决策流程 本部分将探讨如何将统计工具整合到持续的业务改进流程中。 第十章：方差分析（ANOVA）：多组别比较的利器 当需要比较三个或更多不同组别（例如，不同定价策略下的客户反馈均值）的差异时，ANOVA是比多次T检验更严谨的方法。本章阐述单因素和双因素ANOVA的原理和应用，帮助管理者在资源分配时，明确哪种干预措施具有最显著的效果。 第十一章：时间序列分析入门：预测未来趋势 商业数据大多按时间顺序排列。本章提供时间序列分析的初步框架，介绍如何分解数据中的趋势、季节性和随机波动。我们将讨论移动平均法和简单的指数平滑法，用于平稳化数据并生成短期预测。 第十二章：建立数据驱动的决策框架 统计学不仅仅是公式和检验，更是一种决策方法论。本章总结了如何将上述统计工具整合到PDCA（计划-执行-检查-行动）的业务循环中。我们将指导读者如何构建一个反馈回路，利用统计模型的结果来指导下一次的实验设计，确保每一次商业行动都是基于可量化证据的优化迭代。 本书的最终目标是让读者将统计学视为一套实用的“商业语言”，能够自信地解读报告、质疑数据、并提出更精确、更具影响力的商业建议。

作者简介

西内 启

　　毕业于东京大学医学部，主修生物统计学。曾任东京大学大学院医学系研究科医疗传播学领域的助理讲师、大学医院医疗资讯网路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究员等职务。目前则为各种以数据资料为基础的社会创新专案，提供研究调查、分析、系统开发以及策略规划等谘询服务。

　　着作包括《科特勒教会我的事》（暂译）、《上班族的多数烦恼都已有学术性的「解答」》（暂译）、《世界第一简单易懂的医学统计》（暂译）等。

译者简介

陈 亦苓

　　政治大学广播电视系毕，辅修日文，曾留学并于日本工作近 4 年。目前为自由译者，擅长资讯类英翻中、日翻中。

　　个人作品列表：www.anobii.com/bready/books

序章商业活动与统计学之间的连结
01 商业与统计学之间为何存在着鸿沟
02 「掌握」、「预测」，以及「洞悉」的统计学
 
第 1 章统计学的实践，就从重新思考基本观念开始
──「平均」及「比例」的本质
03 「洞悉」型统计学的三项必要知识
04 「平均值」其实很深奥
05 平均值为何能够掌握真相？
06 标准差所呈现的「概略资料范围」
 
第 2 章统计学之所以「最强」的另一个理由
──标准误差及假设检定
07 介于急惊风与慢郎中之间的「最强」思维
08 「误差范围」与资料量的关系
09 为贫乏言论画上休止符的假设检定
10 用z检定来驳斥急惊风
11 用于少量资料的t检定与费雪的精确性检定
12 检定的多重性与其对应处方
 
第 3 章堪称洞悉之王道的各种分析工具
──多元回归分析与逻辑回归
13 统计学的王道──回归分析
14 如何求出回归直线？
15 一次分析多个解释变数的多元回归分析
16 逻辑回归与对数比值
17 回归模型的总结与补充
18 实用的回归模型应用方法──输入层面
19 实用的回归模型应用方法──输出层面
 
第 4 章在资料背后隐藏了「什么」
──因素分析与聚类分析
20 心理学家所开发的因素分析有何用途
21 具体而言，因素分析到底能做些什么？
22 聚类分析的基本观念
23 k-平均演算法（k-means）的聚类分析
 
终章统计方法总整理与使用顺序介绍
24 本书总结
25 商业应用时的分析顺序
26 无法透过本书获得的三种知识
 
数学公式的补充说明
补充01：偏差的绝对值与中位数
补充02：偏差的平方与平均值
补充03：平均值与比例的标准误差
补充04：变异数与无偏变异数
补充05：常态分佈的数学特性
补充06：中央极限定理
补充07：切比雪夫不等式
补充08：针对平均值与比例之差距的z检定
补充09：卡方分佈与t分佈的关系
补充10：费雪的精确性检定
补充11： z检定与卡方检定
补充12：邦弗朗尼校正
补充13：简单回归分析
补充14：简单回归分析与t检定的关系
补充15：多元回归分析
补充16：比值比
补充17：检定力与样本数规划

「掌握」、「预测」，以及「洞悉」的统计学

商业上所需要的，是能够「洞悉」人类的统计学

除了能够理解各领域统计学的运用方式及其差异外，公共卫生的统计学之所以有利于商业应用，其中还有另一个理由，那就是「以人类行为和社会状态的转变为研究对象」──这点几乎和所有的商业活动一致。

与其他领域比比看就知道了。例如，工程和农业科学所研究的非生物及人类以外生物的量和质，大部分都可以透过控制条件来进行实验。像是用超低温让分子停止震动来测量数据，或是收集所有实验生物的基因等，只要有技术、有预算，就能自由测试。

但对于计量经济学所研究的股价和景气等大量资金流向，多数人都只能够观察及预测而已。

又或者如研究「声音」、「影像」、「自然语言」的机器学习等领域，均各有其特殊的专业知识、技术存在，像是共振峰频率（formant frequency）、特征点、修饰结构…等等。亦即依据声音、影像、语句本身的知识，以0／1之二进位数字将所记录下来的资料赋予意义，把对人类而言理所当然的认知及理解，透过演算法以正确且快速的方式加以处理。

请让我一开始就先说清楚，若你需要的是这方面的统计学知识，那么，本书应该不是什么有效的好选择；因为早就有许多更合适你的书存在了。本书所谈论的统计学，全都是为了洞悉人类心理以略微改善其行为及做法的类型。

人心十分复杂，决策机制则更复杂，要靠某些刺激来达到特定变化可说是相当困难，而以强迫方式达到特定变化又会有道德上的难度。因此，经济学家便以合理性；政治学家以权力；社会学家以社群互动；心理学家以认知及情感；教育学家以知识和能力；行销人员以需求和慾望，也就是各领域分别以不同的切入点来尝试了解状况。倘若问我，对改善人类行为来说以上何者重要？

我会很肯定地回答：「全都重要。」

我在商业领域做研究分析时，不论处理的是哪种行业、哪种业务，都必须彻底洞悉人类的个人或团体行为，然后从资料中找出可略微达到变化的方法。
而这几年来，我在调查分析方面之所以毫无阻碍，应该就是因为现今商业环境
所需要的，正是能够洞悉人类行为的统计学。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始翻開這本書，我對「最强的商業武器」這個標題有些存疑，總覺得是不是有點太誇張了。但隨著閱讀的深入，我越來越感受到這句話的份量。書中並沒有一味地灌輸理論，而是透過大量的實例，像是如何分析客戶的購買行為、如何評估新產品上市的成功機率、如何偵測詐欺交易等等，來展現統計學在商業決策中的不可或缺性。我印象特別深刻的是關於「A/B測試」的章節，它詳細地說明了如何透過實驗設計和數據分析來驗證不同方案的優劣，這對於網站優化、廣告投放等領域來說，簡直是神助攻。而且，作者在解釋一些較為複雜的概念時，並沒有使用過於學術的語言，反而會用一些生動的比喻和圖示來幫助理解，讓整個閱讀過程非常愉快，沒有感受到絲毫的壓力。這本書讓我深刻體會到，在資訊爆炸的時代，如果不懂得如何解讀和運用數據，就很容易在商業戰場上落後。它不僅是一本關於統計學的書，更像是一本教你如何在這個數據驅動的時代裡生存和發展的指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排真的非常人性化，它讓學習統計學不再是個艱難的任務。作者善於將複雜的概念拆解成易於理解的部分，並且總是伴隨著實際的商業應用場景。我非常欣賞它在講解「異常值檢測」時，不僅僅是介紹方法，更是探討了異常值產生的原因以及它們對分析結果的影響，這讓我的理解更加全面。書中關於「時間序列分析」的介紹，也讓我對如何預測未來的銷售趨勢、庫存需求有了更清晰的概念，並且學會了如何運用這些預測來優化供應鏈管理。我最喜歡的一點是，作者並沒有止步於教導單一的分析方法，而是鼓勵讀者結合多種工具和技術，並且根據具體的業務問題來選擇最適合的方法。這種靈活性的指導，對於我在實際工作中面對各種挑戰時，提供了很大的幫助。總之，這是一本真正能讓讀者學以致用的實戰指南，它讓我看到統計學在商業決策中的巨大潛力，也激勵我去不斷學習和探索。

评分☆☆☆☆☆

這本書的「實踐篇」三個字，真的名副其實！我一直覺得學習理論知識很重要，但如果不能落地應用，那也只是紙上談兵。而這本《統計學，最强的商業武器：實踐篇》恰恰彌補了這個缺憾。它沒有浪費篇幅去講述一些與實際應用距離遙遠的數學證明，而是直指核心，告訴我們如何利用統計學來解決商業上的實際問題。書中提供的那些操作指南和範例，都非常具體，彷彿作者就站在你旁邊，一步一步教你如何操作。我特別欣賞作者對於「數據視覺化」的強調，他告訴我們如何透過圖表來清晰地呈現數據的模式和趨勢，這對於向非專業人士溝通分析結果至關重要。我之前在向上級匯報工作時，常常因為數據呈現不夠直觀而被質疑，看了這本書後，我學會了如何運用柱狀圖、折線圖、散點圖等來更有說服力地展示我的分析結果。這本書不僅提升了我的數據分析能力，更提升了我與人溝通協作的效率，真的是一舉兩得。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，曾經在統計學課堂上昏昏欲睡的人來說，這本書簡直是一場及時雨！它讓我重新認識了統計學的價值，並且找到了將它融入日常工作的方法。書中很多觀點都讓我耳目一新，比如「數據並不能直接告訴你答案，你需要透過適當的分析方法去挖掘其中的奧秘」這種說法，讓我意識到光是收集數據是不夠的，更重要的是懂得如何分析。作者在探討如何運用統計學來預測客戶流失率的時候，提供的步驟非常清晰，從數據的收集、清理、到模型的建立和評估，環環相扣，非常實用。我尤其喜歡書中關於「因果推斷」的討論，這是一個我之前從未深入思考過的領域，作者用簡單的例子說明了如何區分相關性和因果性，這對於避免誤判和做出更精準的決策非常有幫助。總之，這本書不只是教你「是什麼」，更是教你「怎麼做」，讓我對如何運用統計學解決商業難題有了全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學，最强的商業武器：實踐篇》真的是讓我眼睛一亮！原本以為統計學是那種枯燥乏味的學科，只會出現在課堂上和論文裡，沒想到它在商業世界裡竟然能扮演這麼重要的角色。這本書最大的魅力就在於它徹底打破了我對統計學的刻板印象，讓我看到原來這些數字、圖表背後蘊藏著如此強大的洞察力。書中的案例都非常貼近實際商業情境，像是如何利用數據分析來優化行銷策略、預測市場趨勢，甚至是如何在競爭激烈的環境中做出更明智的決策。我特別喜歡書中提到的一些統計方法，例如迴歸分析和假設檢定，作者用非常淺顯易懂的方式解釋了它們的原理，並且重點放在如何實際應用，而不是深究那些複雜的數學公式。這對於我這種非統計專業背景的讀者來說，簡直是福音！看完這本書，我感覺自己好像擁有一把解鎖商業秘密的鑰匙，對未來的工作充滿了信心，也更加期待能夠將書中的知識應用到實際工作中，看看能不能真的讓業績更上一層樓！