具体描述
统计（Statistics）的意义，是针对研究计画之目的，将事前预先规划且已收集到的资料，运用各种分析方法，进行有系统的整理分析，找出变数之间的影响性或关联性，并归纳出影响结果的重要原因。而这些原因的发现，将有助于缩减未来不确定的状况，较精准的聚焦于关键因素，从而提高管理决策的品质，有效协助管理决策的制定与执行。换言之，统计实务是将统计观念应用于实际的事务或现象上的估计或预测，再借由所得到的估计或预测的结果，作为决策的参考。而统计学即是透过样本资料所得到的分析结果，推论母体特性的一门学科，也就是介绍「统计」相关科学与技术理论的学问。所以，统计实务是在实践统计学的应用，利用母体的一部分资料（即样本），透过统计的方法与理论，找出可以得知母体参数或未来趋势的模型或估计数值。
美国学者高德纳（Donald Ervin Knuth） 于2012 年提出大数据资料分析应涵盖四个要素（4V），即资料成长数量（Volume）、资料成长速度（Velocity）、资料多元化（Variety）及资料真实性（Veracity）。数据资料
在4V 的运作状态下，可作为创造决策的参考。现今人们的生活型态，包括食、衣、住、行、育、乐，时时刻刻都充满着新的数据资料，若能善用统计及大数据观念，将可大幅改善管理决策。网路及消费资料愈来愈受到全球重视，已有许多企业运用大量数据分析进行有效的行销策略，显见大数据分析已逐渐成为未来行销的新趋势。例如：
1.电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业。
2.电信业者把手机位置信息和互联网上的信息结合，为顾客提供附近的餐饮店或提供末班车信息服务。
3.专业服装业透过Twitter 和Facebook 收集社交信息并进行分析，得出必须保留两类有价值的顾客：高消费者和高影响者，让用户进行口碑宣传。
因此，面对经济及社会的急遽变化，仅靠传统的经验与直觉，已不一定能做出最正确的决策模式。而透过统计完成数据资料的诠释与分析，可以挖掘资料所隐含的讯息，预测未来的市场及产品的发展趋势，降低经营不确定性的风险。
本书是统计实务与大数据应用的入门书，共分为三大部分。
第一部分共计三章，即第一章至第三章，为描述性统计的介绍，可使学生及实务工作者了解大多数企业及机构，常用的描述性统计分析。包括：资料尺度、资料型态、常用统计图形及资料初步分析。
第二部分共计四章，即第四章至第七章，为统计推论基本概念及常用基础统计分析，以作为大数据分析之基础。包括：机率理论、条件机率、常态分配及简易的无母数统计方法、统计估计、研究假设及检定、相关分析及回归分析。
相关分析探讨两变数之间的线性关联性。若为正相关，表示一个变数上升（或下降），另一个变数也会上升（或下降）；若为负相关，表示一个变数上升（或下降），另一个变数也会下降（ 或上升）。回归分析探讨一个或多个自变数，对一个目标变数正向或反向的影响关系。
第三部分共计六章，即第七章至第十二章，为常用的大数据分析概念及技术。包括：大数据概述、大数据「分类」模型之决策树（Decision Trees）、罗吉斯回归（Logistic Regressions）及贝氏机率分类法（Bayes Probability Classification）。大数据「分群」模型之丛集分析（Cluster Analysis）及类神经网路（Neural Network）。大数据「关联与预测」模型分析之关联规则（Association Rule）及时间序列（Time Series）。最后，第十二章为进阶统计实务之发展，探讨统计资讯的演进、统计深度学习、统计机器学习及人工智慧。
本书特色
本书之特点有三：
1 本书兼顾实务描述性资料分析、基本统计实务分析及常用大数据分析技术。
2 本书为使内容易于阅读、理解及教学，故尽量以图表、案例及数学公式详细分项说明。
3 本书所有实作范例（包含大数据分析技术），皆以EXCEL 软体之函数及公式为之，以达到易学易用之效。
本书初衷是期望将统计实务及大数据分析，进行有系统的分析与整理，俾有助于大学生、研究生及管理实务工作者，釐清观念并增进应用知识。然鉴于本书撰写之时，全球许多政府、企业及研究机构，刻正进行大数据理论及实务应用之更新及发展。因所学有限，全书内容或有挂一漏万、文字不当之处，冀祈各界先进不吝赐教，是所至盼。
著者信息
古永嘉
现职：国立台北大学 企业管理学系教授
学历：美国德州大学阿灵顿分校企管博士
经历
•台湾期货交易所董事
•经济部商业司 SIIR 服务业创新研发召集委员
•青年创业总会经营管理主任委员
•商业总会经贸谘询委员
•国营事业经营绩效审议委员
•多家上市柜公司董事或监察人
•上市及上柜审议委员
杨志清
学历：国立政治大学统计学博士
经历
•中华创新资讯与应用统计学会祕书长
•中华市场研究协会 祕书长
•淡江大学兼任助理教授
•中国文化大学兼任助理教授
图书目录
1-1 统计实务的意义
1-2 数据资料的尺度与型态
1-3 数据资料来源
1-4 统计实务的分类
第２章 常用统计图形
2-1 资料的量测尺度
2-2 检视资料的分布—如何以统计图表呈现
第３章 资料初步分析
3-1 资料总体描述
3-2 单变数的集中程度之衡量
3.3 单变数分散程度之衡量
3-4 单变数分布形状之衡量
3-5 两变数之间关系之衡量
3-6 两变数线性关系衡量
第４章 机率与统计
4-1 为何需要懂机率及统计
4-2 机率理论
4-3 条件机率
4-4 机率分配
4-5 常态分配
4-6 中央极限定理
4-7 无母数统计
第５章 估 计
5-1 估计方法
5-2 母体平均数
5-3 母体变异数
5-4 母体比例
第６章 研究假设及检定
6-1 假设检定的本质与逻辑
6-2 统计显着性差异
6-3 统计检定程序
6-4 检定的种类
第７章 相关与回归分析
7-1 相关分析
7-2 简单线性回归
7-3 多元线性回归
第８章 大数据导引
8-1 大数据定义与概述
8-2 大数据应用
8-3 大数据分析方法
第９章 大数据分析— 分类模型
9-1 决策树
9-2 罗吉斯回归
9-3 贝氏机率分类
第10章 大数据分析— 分群模型
10-1 集群分析
10-2 类神经网路
第11章 大数据分析— 关联与预测模型
11-1 关联规则
11-2 时间序列
第12章 进阶统计实务
12-1 统计资讯的演进
12-2 统计深度学习
12-3 统计机器学习
12-4 人工智慧
附表
图书序言
图书试读
用户评价
我一直对数据分析很感兴趣，但总觉得缺乏一个好的入门途径。市面上关于Excel的书籍很多，但很多都只是教一些基础的公式和功能，对于如何进行深入的统计分析，特别是大数据分析，几乎没有涉及。而那些关于统计学的书籍，又往往太过理论化，让我望而却步，不知道如何将这些理论应用到实际操作中。所以，当我在网上看到这本《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》时，我感觉找到了一个完美的结合点。我希望这本书能够把我一直以来模糊的概念变得清晰起来。例如，我想知道“大数据”到底是什么，在Excel中，我们能做到怎样程度的“大数据分析”。这本书会不会教我如何利用Excel来进行数据挖掘？如何发现数据中的隐藏模式？如果书中能够提供一些实际的案例，比如如何分析客户流失数据，如何预测销售趋势，那就太棒了！我非常期待它能教我如何利用Excel的图表功能，制作出既美观又能清晰传达信息的数据可视化报告。我也很好奇，对于那些Excel本身可能难以直接处理的海量数据，这本书会不会提供一些变通的方法或者与Excel结合的其他工具的初步介绍。我希望这本书能够让我从一个Excel使用者，变成一个Excel数据分析师，能够用数据说话，用数据驱动决策。
评分一直以来，我总觉得自己被Excel的一些基础功能“束缚”了，虽然每天都在使用，但感觉自己只能做一些“加减乘除”的事情，无法真正发挥Excel在数据分析方面的潜力。尤其是在接触到“大数据”这个概念后，我更是觉得自己的技能远远不够。我希望找到一本能够系统地、循序渐进地指导我如何利用Excel来进行大数据分析的书。这本书的名字《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》正好符合我的需求。我希望这本书不仅仅是教我一些Excel的公式和函数，而是能真正带我进入统计学的大门，让我理解数据背后的逻辑。比如，我希望它能教会我如何用Excel来做回归分析，理解自变量和因变量之间的关系，并且能够用这个模型来预测未来的趋势。我也很好奇，如果我的数据量达到了Excel能够处理的上限，这本书是否会提供一些解决方案，比如如何优化数据结构、如何使用Excel的某些高级功能来提高处理效率。我很期待它能提供一些关于数据清洗和数据预处理的实用技巧，因为很多时候，数据的质量直接影响到分析结果的准确性。总而言之，我希望通过这本书，我能够从一个Excel的使用者，蜕变成一个能够独立进行数据分析的“数据玩家”，让Excel在我手中发挥更大的能量。
评分我之前对统计学一直都有一种“敬而畏之”的感觉，觉得它太深奥了，离我的实际工作太远了。我本身是做市场营销的，每天都要跟大量的客户数据、销售数据打交道，但我一直都是用最原始的方法，比如Excel的筛选、排序、简单的图表，来做分析。每次看到一些数据报告里出现的统计术语，我都会感到有点无所适从，觉得自己无法真正理解数据的背后含义。所以，当我在书店看到这本《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》时，真的像是看到了救星！“大数据分析”这几个字让我觉得这本书紧跟时代潮流，而“Excel实务应用与操作”则让我看到了希望，因为它说明这本书是接地气的，是可以直接用到我的工作中的。我最想知道的是，这本书会不会教我一些，即使我没有深厚的统计学背景，也能理解和掌握的统计方法，并且能够直接在Excel里完成操作。比如说，如何用Excel来做A/B测试的分析，如何评估营销活动的效果，如何对用户进行分群等等。我非常期待它能提供一些实用的模板或者函数组合，让我能够快速地套用到我的实际场景中。我还希望这本书能教我如何用Excel来解读和呈现“大数据”，即使我的数据量并没有到“巨量”的程度，但学习分析大数据的思维方式和方法，肯定能帮助我更好地理解我现有的数据。我希望这本书能让我在数据分析这件事上，从“摸石头过河”变成“有章可循”。
评分这本书的书名让我眼前一亮，尤其是“EXCEL实务应用与操作”这几个字，对我来说非常重要。我一直觉得，统计学虽然很厉害，但如果不能落实到具体的工具和操作上，就很难真正发挥作用。我是一名产品经理，每天都需要接触大量的用户反馈、产品使用数据，但如何从这些数据中挖掘出真正有价值的洞察，并转化为产品改进的方向，一直是我需要提升的地方。很多时候，我只能做一些比较基础的数据统计，比如统计用户点击率、留存率，但对于更深层次的分析，比如用户行为的驱动因素、产品功能的优化空间，却感到无从下手。所以，我非常期待这本书能够将统计学的理论与Excel的实操完美结合。我希望它能教我如何利用Excel来分析用户行为数据，比如如何进行用户路径分析，如何识别用户流失的关键节点。我也希望它能讲解一些关于A/B测试的统计原理和Excel操作方法，这对我来说非常实用。更进一步，我希望它能带领我了解一些“大数据分析”的思维方式，即使我处理的数据量并不是“海量”，但学习这些方法也能帮助我更全面地看待和分析问题。我希望这本书能让我学会如何用数据来说话，为产品决策提供更坚实的支持。
评分这本书的名字听起来就好吸引人，尤其是“大数据分析－EXCEL实务应用与操作”这个副标题，简直就是为我量身打造的！我一直在思考，我们每天在Excel里处理那么多的数据，但到底有多少是被真正有效利用了呢？很多时候，我们只是把数据录入、做个简单的表格，然后就结束了，错失了很多潜在的洞察。特别是“大数据”这个词，听起来就很宏大，好像离我们很远，但实际上，我们身边无时无刻不在产生大数据，从购物网站的交易记录，到社交媒体的用户互动，再到企业内部的运营数据。问题在于，我们怎么才能用我们熟悉的Excel，去触碰到这些大数据，并从中提取有价值的信息呢？我希望这本书能够填补这个空白。我期待它能从最基础的统计概念讲起，但不是那种枯燥的理论堆砌，而是直接联系到Excel的操作。比如说，讲到平均数、中位数、众数，它能立刻告诉我怎么在Excel里计算，并且解释在什么情况下应该使用哪种指标。更进一步，我希望它能教我如何利用Excel来处理更复杂的问题，比如数据可视化，如何用图表清晰地展示数据趋势和模式。我也很想知道，如果我的数据量比较大，Excel会不会处理不过来？这本书会不会提供一些应对大数据量的Excel技巧，比如数据透视表的高级用法，或者一些数据清洗的技巧，来让Excel跑得更顺畅？我非常好奇它会不会讲到一些Excel里隐藏的、但对于大数据分析非常有用的功能，我之前可能只知道皮毛，这本书能让我深入了解。
评分我是一名电商运营，每天都要面对大量的销售数据、用户行为数据，但如何从中找出规律、优化运营策略，一直让我感到头疼。我尝试过学习一些数据分析的工具，但感觉门槛比较高，而且操作起来并不像Excel那么顺手。所以，当我在网上看到这本《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》时，就觉得它太适合我了！“大数据分析”听起来很厉害，而“Excel实务应用与操作”则让我看到了希望。我希望这本书能教我如何利用Excel来分析用户的购买行为，比如如何计算用户生命周期价值，如何进行用户画像，如何分析商品之间的关联性，以便我能更好地进行产品推荐和营销推广。我也期待它能讲解一些关于数据可视化方面的知识，如何用Excel制作出既美观又能准确传达信息的图表，让我能够更直观地向团队展示我的分析结果。此外，对于“大数据”这个概念，我希望这本书能够提供一些Excel能操作的思路和技巧，让我即使面对海量数据，也能有所准备，而不是感到无从下手。我非常好奇它是否会讲解如何使用Excel来做一些简单的预测模型，比如基于历史销售数据来预测未来的销售额，这对我来说将是非常有价值的。
评分这本书的书名本身就给我一种“耳目一新”的感觉，让我觉得它不仅仅是一本关于统计学的书，更是一本实实在在的“工具书”。我从事的行业需要处理大量的客户反馈和市场调研数据，虽然我们一直在收集，但如何有效地从中提炼有价值的信息，一直是个难题。很多时候，我们只能做一些很表面的统计，比如计算一下问卷的回收率、好评率，但却无法深入了解客户的真实需求和偏好。所以我一直想找一本能够帮助我利用Excel进行更深入数据分析的书。这本书的书名中的“大数据分析”让我觉得它很前沿，“EXCEL实务应用与操作”则让我觉得它很接地气。我非常希望这本书能够从统计学的基本原理出发，但不是那种纯粹的理论讲解，而是直接将其转化为Excel的具体操作。比如，当讲到假设检验时，我希望它能告诉我如何在Excel里设置一个假设检验的步骤，以及如何解读分析结果。我也希望能学习到一些关于时间序列分析、相关性分析等更高级的统计方法，并且知道如何在Excel里实现。如果书中能包含一些关于数据降维、特征选择的初步介绍，并且说明如何用Excel来辅助完成，那将是一个巨大的惊喜。我期待这本书能够帮助我把零散的数据变成有用的洞察，从而为我的工作带来更实际的价值。
评分对于我这样的非统计学专业出身的人来说，统计学一直是一个有些遥不可及的领域。虽然我明白数据的重要性，也知道Excel的强大功能，但总感觉两者之间隔着一层“翻译官”，不知道如何真正把统计学理论转化为Excel的具体操作。这本《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》的书名，就像是为我量身定做的“桥梁”。我希望这本书能从最基础的统计概念讲起，但不是那种干巴巴的理论，而是立刻就能看到它在Excel里的具体体现。比如，讲到“方差”这个概念，我希望能直接看到如何在Excel里计算，并且解释在什么场景下，方差的大小代表了什么。我也非常期待它能教授我一些更进阶的统计方法，比如如何用Excel进行相关性分析，找出两个变量之间的内在联系，这对于我理解市场数据非常有帮助。我还希望这本书能够提供一些数据清洗的技巧，因为在实际操作中，数据的准确性往往是最大的挑战。如果书中能包含一些关于Excel数据透视表的进阶应用，或者如何利用Excel来进行一些简单的实验设计和分析，那将是极好的。我希望通过这本书，我能真正理解统计学在数据分析中的作用，并且能够熟练地运用Excel来解决实际问题。
评分这本书的封面设计和书名就给了我一种“实用、专业”的感觉，这正是我一直在寻找的。我是一名基层管理者，每天需要处理各种各样的工作报告和数据，从财务报表到运营指标，都需要我去理解和分析。但是，我一直觉得自己的数据分析能力还有很大的提升空间，很多时候，我只能看到表面现象，却无法深入挖掘数据背后的原因和趋势。尤其是“大数据分析”这个概念，虽然听起来很厉害，但我总觉得它离我的Excel世界太远了，不知道该如何将两者结合。这本《统计学：大数据分析－EXCEL实务应用与操作》恰好就打中了我的痛点。我希望这本书能够系统地讲解统计学中最实用、最核心的知识点，并且能够以Excel作为载体，直接给出操作步骤和方法。我不需要那些纯理论的、晦涩难懂的公式推导，我更关心的是“怎么做”，以及“为什么这么做”。我期待它能教我如何利用Excel来有效地进行描述性统计分析，比如如何计算各种均值、方差、标准差，以及它们在实际中的意义。我也希望它能指导我如何用Excel来进行推断性统计，比如如何做假设检验，如何进行回归分析，并且在Excel里有清晰的操作指引。如果书中能包含一些关于数据清洗、数据整理的技巧，那将是锦上添花了，因为我平时处理的数据往往都比较混乱。总而言之，我希望这本书能成为我Excel数据分析的“葵花宝典”，让我能够更从容、更专业地应对工作中的数据挑战。
评分这本书我真的找了很久了！我平时工作上会接触到一些数据，但一直以来都是凭感觉和一些很基础的图表来分析，效率不高，而且总觉得不够专业，无法深入挖掘数据的价值。市面上关于统计学的书很多，但很多都讲得太理论化，看得我头昏脑胀，离实际应用太远，根本不知道怎么套用到自己的Excel里。我希望找到的是那种可以直接上手、操作性强的，能告诉我“下一步该怎么做”的书。尤其是大数据分析这个概念，听起来就很厉害，但怎么用Excel这个我们平时最常用的工具来处理，我一直很困惑。看到这本书的书名，我当时就眼睛一亮，觉得这可能就是我一直在找的！“Excel实务应用与操作”这几个字让我看到了希望，说明它不是那种高高在上的理论书籍，而是贴近我们工作实际的。我非常期待它能教我如何利用Excel进行更有效的统计分析，特别是针对大数据。我希望它能详细讲解各种统计方法的Excel操作步骤，最好配有清晰的截图和实例，让我一步一步跟着学。如果书中能包含一些实际案例，比如如何分析销售数据、用户行为数据，那就更完美了！我非常好奇它会如何将复杂的统计概念转化为Excel里的具体功能和公式，比如一些我之前听说过但不知道怎么用的函数，像VLOOKUP、INDEX/MATCH、SUMIFS等等，希望这本书能把它们解释清楚，并且教我如何在实际分析中使用它们。另外，对于大数据这个概念，我希望它能提供一些Excel能处理的大数据分析的思路和技巧，而不是让我去学Python或R这种我暂时学不了的工具。总之，我抱持着非常高的期待，希望能通过这本书，大幅提升我的数据分析能力，让我在工作中能更自信、更专业地处理数据。
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