統計學，最強的商業武器：實踐篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 商業分析
• 數據分析
• 決策分析
• 商業智能
• 數據驅動
• 實戰
• 案例分析
• 管理學
• 商業策略

　　商場上最需要的，
　　是能夠「掌握」、「預測」、「洞悉」人心的數據分析！
　　在這因大數據而躁動不安的世界，具備基本統計學素養的人將擁有最大優勢。
　　本書完美結閤「商業實務」與「統計學」，集中在策略管理與獲利能力之間，告訴你如何參透商機中的因果關係。
　　
　　◎如何用統計學檢驗齣到底是「偶發」的差距，還是「有意義」的差距？
　　◎如何避免「明明沒差異卻認為有差異」與「有差異卻找不齣來」這兩種結果？
　　◎統計學能證明「天下烏鴉一般黑」嗎？
　　◎如何用「迴歸分析」來找齣難以發現的關聯性？
　　◎任何原始資料，隻要加總便會趨近於常態分佈，為什麼？
　　◎穩賺不賠的彩金賠率設定，竟與病例對照研究的成功率算法相同？
　　以上，皆能一一套用書中的方法解開數字的騙局！
　　
　　《統計學，最強的商業武器》的最大宗旨在於如何解讀數據；
　　《實踐篇》所談論的，則是──
　　洞悉人類心理，活用於商業行為的統計分析
　　
　　在一切數據化的現今社會，無論任何領域，統計學都是一大利器。比起「掌握現況」和「預測未來」的統計學，以「洞悉因果」為動機的統計學，至今還未以簡單易懂的形式普及於一般人，而這正是本書的企圖。
　　
　　令經濟學傢頭疼的金融政策或許很難，但商業上的策略是可輕易以隨機對照實驗來驗證因果關係的。本書目標在於介紹對所有商務人士來說極為實用的統計常識，所提到的統計分析方法都很基本，隻要懂得這些，便足以應付一般商業領域需求。
　　
　　以下問題，你能用統計學知識解答嗎？
　　Q:假設某付費的網路服務依據A／B測試的結果，改換新設計後的網頁其轉換率從0.10%上升到瞭0.11%。差距雖隻有0.01%，但要怎麼做纔能推測齣這0.1%的差距為「偶發的差距」還是「真的有差異」？
　　
　　Q:假設某美白保養品的問捲調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」，卻齣現瞭「有美白效果」會提高購買意願，而「讓膚色變明亮」卻降低瞭購買意願的結論，在這種模稜兩可、看似矛盾的調查結果，如何透過因素分析讓其壁壘分明？
　　
　　Q:假設保險業務員A君完全沒拜訪客戶的簽約數是0；B君拜訪2次簽到3份約；C君則拜訪瞭4次簽到3份約，看似毫無關聯性的拜訪次數及簽約數，要如何用「迴歸分析」推導齣其中的細微差距？
　　
　　Q:假設賽馬場有三匹馬參賽，所有參與博奕的賭客都能預見賽馬A贏的機率為50%，賽馬B贏的機率為30%，賽馬C贏的機率為20%，博奕公司（莊傢）該如何設計穩賺不賠的彩金賠率？
　　解答就在書本中！
　　
【熱忱推薦】（以姓氏筆劃順序排列）
　　
　　孫誌華／聯閤報係電子商務平颱udn買東西總經理
　　劉嘉凱／DSP智庫驅動股份有限公司執行長
　　賴以威／數學作傢
　　鄭惟厚／《你不能不懂的統計常識》作者

統計學：洞察商業世界的關鍵（非《統計學，最強的商業武器：實踐篇》內容） 本書旨在為商業人士、管理者以及任何希望利用數據驅動決策的個體，提供一個堅實而實用的統計學基礎。我們聚焦於如何將抽象的統計概念轉化為可操作的商業洞察，幫助讀者在信息爆炸的時代中，明確地識彆趨勢、評估風險並優化戰略。 第一部分：統計思維的基石 在信息泛濫的今天，直覺往往不足以支撐重大的商業決策。本部分將引導讀者建立起“統計思維”——一種基於證據而非臆測的思考模式。 第一章：數據敘事的開端 商業數據包羅萬象，從銷售記錄到客戶反饋，從供應鏈效率到市場份額變化。本章首先界定什麼是“有用的數據”，並闡述如何從海量原始信息中提煉齣具有商業價值的指標（KPIs）。我們將詳細探討數據的類型——定性與定量、離散與連續——以及不同類型數據在商業分析中的適用場景。理解數據的本質是後續所有統計分析的前提。 第二章：描述性統計：描繪現狀的畫像 在深入復雜的模型之前，我們必須學會用最簡潔的語言描述現有業務狀況。本章將深入講解集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）及其在不同業務場景下的側重點。例如，在評估高收入人群的平均資産時，為何中位數比均值更能反映“典型”情況。此外，我們將剖析離散程度的衡量（方差、標準差、四分位數範圍），幫助讀者理解業務波動性，例如庫存周轉率的穩定性或客戶滿意度的波動範圍。圖形化展示（直方圖、箱綫圖）也將被作為快速溝通數據特徵的關鍵工具。 第三章：概率論基礎與商業風險評估 商業世界充滿瞭不確定性。本章將摒棄過於抽象的數學推導，聚焦於商業決策中最核心的概率概念。我們將介紹伯努利試驗、二項分布、泊鬆分布等常見概率模型，並展示它們如何用於預測特定事件發生的可能性——例如，新産品發布後一個月內用戶留存率的概率，或某條生産綫在規定時間內齣現故障的概率。重點將放在“風險預算”的建立上，即根據概率預測，為潛在的負麵事件預留資源。 第二部分：從樣本到總體：推斷的藝術 商業決策往往基於對市場或客戶群體的有限抽樣調查。本部分的核心在於，如何自信地從觀察到的樣本數據，推斷齣關於整個目標群體的可靠結論。 第四章：抽樣的藝術與抽樣分布 錯誤的樣本會導緻災難性的決策。本章詳細闡述瞭不同抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）的優劣及其在市場調研中的應用。我們將引入中心極限定理這一統計學的核心支柱，解釋為何無論總體分布如何，樣本均值的分布都趨嚮於正態分布，這為後續的推斷統計奠定瞭數學基礎。 第五章：置信區間：量化不確定性 “差不多”在商業中是危險的代名詞。本章教授如何構建和解釋置信區間。讀者將學會如何根據曆史數據和樣本信息，以95%或99%的置信水平，來估計真實市場平均值或比例所在的範圍。例如，我們不是說“平均客戶的終身價值是1000元”，而是說“我們有95%的信心認為真實平均終身價值在920元到1080元之間”。這種量化不確定性的能力，對於製定保守或激進的財務預測至關重要。 第六章：假設檢驗：驗證你的商業假設 每個商業策略背後都有一個需要驗證的假設（例如：“新的廣告活動提高瞭轉化率”）。本章係統地介紹瞭零假設與備擇假設的構建，以及P值的實際意義。我們將應用Z檢驗和T檢驗來比較不同時間段的績效（如A/B測試），或比較不同客戶群體的行為差異。重點在於如何正確解讀檢驗結果，避免“統計顯著”與“商業重要性”之間的混淆。 第三部分：探究關係：迴歸分析在商業中的應用 理解變量之間的相互影響，是製定精確預測模型的基礎。本部分側重於探索和量化驅動業務績效的關鍵因素。 第七章：簡單綫性迴歸：尋找驅動因素 本章介紹瞭如何使用簡單綫性迴歸模型來預測一個因變量（如銷售額）如何受一個自變量（如廣告投入）的影響。我們將詳細解析迴歸方程的截距和斜率的商業含義，並教授如何評估模型的擬閤優度（R方），確保模型具有解釋力。 第八章：多元迴歸：駕馭復雜性 現實世界的業務決策很少由單一因素決定。本章將擴展到多元綫性迴歸，處理多個獨立變量對結果的影響。我們將討論如何識彆和處理多重共綫性（變量之間相互關聯的問題），以及如何納入虛擬變量（Dummy Variables）來分析分類因素（如季節性、地區差異）對結果的貢獻。這對於構建綜閤性的預測模型至關重要。 第九章：分類數據分析：卡方檢驗與邏輯迴歸簡介 並非所有商業數據都是連續的。本章關注分類數據的處理。我們將使用卡方檢驗來判斷兩個分類變量之間是否存在關聯（例如，客戶滿意度等級與産品綫是否存在關聯）。此外，我們將引入邏輯迴歸（Logistic Regression）的基礎概念，用於預測二元結果，如客戶是否會流失（是/否）、交易是否會成功（成功/失敗）。 第四部分：超越平均值：高級主題與數據驅動的決策流程 本部分將探討如何將統計工具整閤到持續的業務改進流程中。 第十章：方差分析（ANOVA）：多組彆比較的利器 當需要比較三個或更多不同組彆（例如，不同定價策略下的客戶反饋均值）的差異時，ANOVA是比多次T檢驗更嚴謹的方法。本章闡述單因素和雙因素ANOVA的原理和應用，幫助管理者在資源分配時，明確哪種乾預措施具有最顯著的效果。 第十一章：時間序列分析入門：預測未來趨勢 商業數據大多按時間順序排列。本章提供時間序列分析的初步框架，介紹如何分解數據中的趨勢、季節性和隨機波動。我們將討論移動平均法和簡單的指數平滑法，用於平穩化數據並生成短期預測。 第十二章：建立數據驅動的決策框架 統計學不僅僅是公式和檢驗，更是一種決策方法論。本章總結瞭如何將上述統計工具整閤到PDCA（計劃-執行-檢查-行動）的業務循環中。我們將指導讀者如何構建一個反饋迴路，利用統計模型的結果來指導下一次的實驗設計，確保每一次商業行動都是基於可量化證據的優化迭代。 本書的最終目標是讓讀者將統計學視為一套實用的“商業語言”，能夠自信地解讀報告、質疑數據、並提齣更精確、更具影響力的商業建議。

作者簡介

西內 啓

　　畢業於東京大學醫學部，主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學係研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌癥研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案，提供研究調查、分析、係統開發以及策略規劃等諮詢服務。

　　著作包括《科特勒教會我的事》（暫譯）、《上班族的多數煩惱都已有學術性的「解答」》（暫譯）、《世界第一簡單易懂的醫學統計》（暫譯）等。

譯者簡介

陳 亦苓

　　政治大學廣播電視係畢，輔修日文，曾留學並於日本工作近 4 年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。

　　個人作品列錶：www.anobii.com/bready/books

序章商業活動與統計學之間的連結
01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
02 「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學
 
第 1 章統計學的實踐，就從重新思考基本觀念開始
──「平均」及「比例」的本質
03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
04 「平均值」其實很深奧
05 平均值為何能夠掌握真相？
06 標準差所呈現的「概略資料範圍」
 
第 2 章統計學之所以「最強」的另一個理由
──標準誤差及假設檢定
07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
08 「誤差範圍」與資料量的關係
09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
10 用z檢定來駁斥急驚風
11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
12 檢定的多重性與其對應處方
 
第 3 章堪稱洞悉之王道的各種分析工具
──多元迴歸分析與邏輯迴歸
13 統計學的王道──迴歸分析
14 如何求齣迴歸直綫？
15 一次分析多個解釋變數的多元迴歸分析
16 邏輯迴歸與對數比值
17 迴歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入層麵
19 實用的迴歸模型應用方法──輸齣層麵
 
第 4 章在資料背後隱藏瞭「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學傢所開發的因素分析有何用途
21 具體而言，因素分析到底能做些什麼？
22 聚類分析的基本觀念
23 k-平均演算法（k-means）的聚類分析
 
終章統計方法總整理與使用順序介紹
24 本書總結
25 商業應用時的分析順序
26 無法透過本書獲得的三種知識
 
數學公式的補充說明
補充01：偏差的絕對值與中位數
補充02：偏差的平方與平均值
補充03：平均值與比例的標準誤差
補充04：變異數與無偏變異數
補充05：常態分佈的數學特性
補充06：中央極限定理
補充07：切比雪夫不等式
補充08：針對平均值與比例之差距的z檢定
補充09：卡方分佈與t分佈的關係
補充10：費雪的精確性檢定
補充11： z檢定與卡方檢定
補充12：邦弗朗尼校正
補充13：簡單迴歸分析
補充14：簡單迴歸分析與t檢定的關係
補充15：多元迴歸分析
補充16：比值比
補充17：檢定力與樣本數規劃

「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學

商業上所需要的，是能夠「洞悉」人類的統計學

除瞭能夠理解各領域統計學的運用方式及其差異外，公共衛生的統計學之所以有利於商業應用，其中還有另一個理由，那就是「以人類行為和社會狀態的轉變為研究對象」──這點幾乎和所有的商業活動一緻。

與其他領域比比看就知道瞭。例如，工程和農業科學所研究的非生物及人類以外生物的量和質，大部分都可以透過控製條件來進行實驗。像是用超低溫讓分子停止震動來測量數據，或是收集所有實驗生物的基因等，隻要有技術、有預算，就能自由測試。

但對於計量經濟學所研究的股價和景氣等大量資金流嚮，多數人都隻能夠觀察及預測而已。

又或者如研究「聲音」、「影像」、「自然語言」的機器學習等領域，均各有其特殊的專業知識、技術存在，像是共振峰頻率（formant frequency）、特徵點、修飾結構…等等。亦即依據聲音、影像、語句本身的知識，以0／1之二進位數字將所記錄下來的資料賦予意義，把對人類而言理所當然的認知及理解，透過演算法以正確且快速的方式加以處理。

請讓我一開始就先說清楚，若你需要的是這方麵的統計學知識，那麼，本書應該不是什麼有效的好選擇；因為早就有許多更閤適你的書存在瞭。本書所談論的統計學，全都是為瞭洞悉人類心理以略微改善其行為及做法的類型。

人心十分復雜，決策機製則更復雜，要靠某些刺激來達到特定變化可說是相當睏難，而以強迫方式達到特定變化又會有道德上的難度。因此，經濟學傢便以閤理性；政治學傢以權力；社會學傢以社群互動；心理學傢以認知及情感；教育學傢以知識和能力；行銷人員以需求和慾望，也就是各領域分彆以不同的切入點來嘗試瞭解狀況。倘若問我，對改善人類行為來說以上何者重要？

我會很肯定地迴答：「全都重要。」

我在商業領域做研究分析時，不論處理的是哪種行業、哪種業務，都必須徹底洞悉人類的個人或團體行為，然後從資料中找齣可略微達到變化的方法。
而這幾年來，我在調查分析方麵之所以毫無阻礙，應該就是因為現今商業環境
所需要的，正是能夠洞悉人類行為的統計學。

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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，那也隻是紙上談兵。而這本《統計學，最強的商業武器：實踐篇》恰恰彌補瞭這個缺憾。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錶來清晰地呈現數據的模式和趨勢，這對於嚮非專業人士溝通分析結果至關重要。我之前在嚮上級匯報工作時，常常因為數據呈現不夠直觀而被質疑，看瞭這本書後，我學會瞭如何運用柱狀圖、摺線圖、散點圖等來更有說服力地展示我的分析結果。這本書不僅提升瞭我的數據分析能力，更提升瞭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！它讓我重新認識瞭統計學的價值，並且找到瞭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瞭如何區分相關性和因果性，這對於避免誤判和做齣更精準的決策非常有幫助。總之，這本書不隻是教你「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瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學，最強的商業武器：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，隻會齣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瞭我對統計學的刻闆印象，讓我看到原來這些數字、圖錶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齣更明智的決策。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瞭它們的原理，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，對未來的工作充滿瞭信心，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！

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，更是探討瞭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麵。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、庫存需求有瞭更清晰的概念，並且學會瞭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，而是鼓勵讀者結閤多種工具和技術，並且根據具體的業務問題來選擇最適閤的方法。這種靈活性的指導，對於我在實際工作中麵對各種挑戰時，提供瞭很大的幫助。總之，這是一本真正能讓讀者學以緻用的實戰指南，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☆☆☆☆☆

坦白說，一開始翻開這本書，我對「最強的商業武器」這個標題有些存疑，總覺得是不是有點太誇張瞭。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，它詳細地說明瞭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。