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　　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

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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