具體描述
統計（Statistics）的意義，是針對研究計畫之目的，將事前預先規劃且已收集到的資料，運用各種分析方法，進行有係統的整理分析，找齣變數之間的影響性或關聯性，並歸納齣影響結果的重要原因。而這些原因的發現，將有助於縮減未來不確定的狀況，較精準的聚焦於關鍵因素，從而提高管理決策的品質，有效協助管理決策的製定與執行。換言之，統計實務是將統計觀念應用於實際的事務或現象上的估計或預測，再藉由所得到的估計或預測的結果，作為決策的參考。而統計學即是透過樣本資料所得到的分析結果，推論母體特性的一門學科，也就是介紹「統計」相關科學與技術理論的學問。所以，統計實務是在實踐統計學的應用，利用母體的一部分資料（即樣本），透過統計的方法與理論，找齣可以得知母體參數或未來趨勢的模型或估計數值。
美國學者高德納（Donald Ervin Knuth） 於2012 年提齣大數據資料分析應涵蓋四個要素（4V），即資料成長數量（Volume）、資料成長速度（Velocity）、資料多元化（Variety）及資料真實性（Veracity）。數據資料
在4V 的運作狀態下，可作為創造決策的參考。現今人們的生活型態，包括食、衣、住、行、育、樂，時時刻刻都充滿著新的數據資料，若能善用統計及大數據觀念，將可大幅改善管理決策。網路及消費資料愈來愈受到全球重視，已有許多企業運用大量數據分析進行有效的行銷策略，顯見大數據分析已逐漸成為未來行銷的新趨勢。例如：
1.電信業者透過數以韆萬計的客戶資料，能分析齣多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業。
2.電信業者把手機位置信息和互聯網上的信息結閤，為顧客提供附近的餐飲店或提供末班車信息服務。
3.專業服裝業透過Twitter 和Facebook 收集社交信息並進行分析，得齣必須保留兩類有價值的顧客：高消費者和高影響者，讓用戶進行口碑宣傳。
因此，麵對經濟及社會的急遽變化，僅靠傳統的經驗與直覺，已不一定能做齣最正確的決策模式。而透過統計完成數據資料的詮釋與分析，可以挖掘資料所隱含的訊息，預測未來的市場及産品的發展趨勢，降低經營不確定性的風險。
本書是統計實務與大數據應用的入門書，共分為三大部分。
第一部分共計三章，即第一章至第三章，為描述性統計的介紹，可使學生及實務工作者瞭解大多數企業及機構，常用的描述性統計分析。包括：資料尺度、資料型態、常用統計圖形及資料初步分析。
第二部分共計四章，即第四章至第七章，為統計推論基本概念及常用基礎統計分析，以作為大數據分析之基礎。包括：機率理論、條件機率、常態分配及簡易的無母數統計方法、統計估計、研究假設及檢定、相關分析及迴歸分析。
相關分析探討兩變數之間的綫性關聯性。若為正相關，錶示一個變數上升（或下降），另一個變數也會上升（或下降）；若為負相關，錶示一個變數上升（或下降），另一個變數也會下降（ 或上升）。迴歸分析探討一個或多個自變數，對一個目標變數正嚮或反嚮的影響關係。
第三部分共計六章，即第七章至第十二章，為常用的大數據分析概念及技術。包括：大數據概述、大數據「分類」模型之決策樹（Decision Trees）、羅吉斯迴歸（Logistic Regressions）及貝氏機率分類法（Bayes Probability Classification）。大數據「分群」模型之叢集分析（Cluster Analysis）及類神經網路（Neural Network）。大數據「關聯與預測」模型分析之關聯規則（Association Rule）及時間序列（Time Series）。最後，第十二章為進階統計實務之發展，探討統計資訊的演進、統計深度學習、統計機器學習及人工智慧。
本書特色
本書之特點有三：
1 本書兼顧實務描述性資料分析、基本統計實務分析及常用大數據分析技術。
2 本書為使內容易於閱讀、理解及教學，故盡量以圖錶、案例及數學公式詳細分項說明。
3 本書所有實作範例（包含大數據分析技術），皆以EXCEL 軟體之函數及公式為之，以達到易學易用之效。
本書初衷是期望將統計實務及大數據分析，進行有係統的分析與整理，俾有助於大學生、研究生及管理實務工作者，釐清觀念並增進應用知識。然鑒於本書撰寫之時，全球許多政府、企業及研究機構，刻正進行大數據理論及實務應用之更新及發展。因所學有限，全書內容或有掛一漏萬、文字不當之處，冀祈各界先進不吝賜教，是所至盼。
著者信息
古永嘉
現職：國立颱北大學 企業管理學係教授
學曆：美國德州大學阿靈頓分校企管博士
經曆
•颱灣期貨交易所董事
•經濟部商業司 SIIR 服務業創新研發召集委員
•青年創業總會經營管理主任委員
•商業總會經貿諮詢委員
•國營事業經營績效審議委員
•多傢上市櫃公司董事或監察人
•上市及上櫃審議委員
楊誌清
學曆：國立政治大學統計學博士
經曆
•中華創新資訊與應用統計學會祕書長
•中華市場研究協會 祕書長
•淡江大學兼任助理教授
•中國文化大學兼任助理教授
圖書目錄
1-1 統計實務的意義
1-2 數據資料的尺度與型態
1-3 數據資料來源
1-4 統計實務的分類
第２章 常用統計圖形
2-1 資料的量測尺度
2-2 檢視資料的分布—如何以統計圖錶呈現
第３章 資料初步分析
3-1 資料總體描述
3-2 單變數的集中程度之衡量
3.3 單變數分散程度之衡量
3-4 單變數分布形狀之衡量
3-5 兩變數之間關係之衡量
3-6 兩變數綫性關係衡量
第４章 機率與統計
4-1 為何需要懂機率及統計
4-2 機率理論
4-3 條件機率
4-4 機率分配
4-5 常態分配
4-6 中央極限定理
4-7 無母數統計
第５章 估 計
5-1 估計方法
5-2 母體平均數
5-3 母體變異數
5-4 母體比例
第６章 研究假設及檢定
6-1 假設檢定的本質與邏輯
6-2 統計顯著性差異
6-3 統計檢定程序
6-4 檢定的種類
第７章 相關與迴歸分析
7-1 相關分析
7-2 簡單綫性迴歸
7-3 多元綫性迴歸
第８章 大數據導引
8-1 大數據定義與概述
8-2 大數據應用
8-3 大數據分析方法
第９章 大數據分析— 分類模型
9-1 決策樹
9-2 羅吉斯迴歸
9-3 貝氏機率分類
第10章 大數據分析— 分群模型
10-1 集群分析
10-2 類神經網路
第11章 大數據分析— 關聯與預測模型
11-1 關聯規則
11-2 時間序列
第12章 進階統計實務
12-1 統計資訊的演進
12-2 統計深度學習
12-3 統計機器學習
12-4 人工智慧
附錶
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
一直以來，我總覺得自己被Excel的一些基礎功能“束縛”瞭，雖然每天都在使用，但感覺自己隻能做一些“加減乘除”的事情，無法真正發揮Excel在數據分析方麵的潛力。尤其是在接觸到“大數據”這個概念後，我更是覺得自己的技能遠遠不夠。我希望找到一本能夠係統地、循序漸進地指導我如何利用Excel來進行大數據分析的書。這本書的名字《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》正好符閤我的需求。我希望這本書不僅僅是教我一些Excel的公式和函數，而是能真正帶我進入統計學的大門，讓我理解數據背後的邏輯。比如，我希望它能教會我如何用Excel來做迴歸分析，理解自變量和因變量之間的關係，並且能夠用這個模型來預測未來的趨勢。我也很好奇，如果我的數據量達到瞭Excel能夠處理的上限，這本書是否會提供一些解決方案，比如如何優化數據結構、如何使用Excel的某些高級功能來提高處理效率。我很期待它能提供一些關於數據清洗和數據預處理的實用技巧，因為很多時候，數據的質量直接影響到分析結果的準確性。總而言之，我希望通過這本書，我能夠從一個Excel的使用者，蛻變成一個能夠獨立進行數據分析的“數據玩傢”，讓Excel在我手中發揮更大的能量。
评分我一直對數據分析很感興趣，但總覺得缺乏一個好的入門途徑。市麵上關於Excel的書籍很多，但很多都隻是教一些基礎的公式和功能，對於如何進行深入的統計分析，特彆是大數據分析，幾乎沒有涉及。而那些關於統計學的書籍，又往往太過理論化，讓我望而卻步，不知道如何將這些理論應用到實際操作中。所以，當我在網上看到這本《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》時，我感覺找到瞭一個完美的結閤點。我希望這本書能夠把我一直以來模糊的概念變得清晰起來。例如，我想知道“大數據”到底是什麼，在Excel中，我們能做到怎樣程度的“大數據分析”。這本書會不會教我如何利用Excel來進行數據挖掘？如何發現數據中的隱藏模式？如果書中能夠提供一些實際的案例，比如如何分析客戶流失數據，如何預測銷售趨勢，那就太棒瞭！我非常期待它能教我如何利用Excel的圖錶功能，製作齣既美觀又能清晰傳達信息的數據可視化報告。我也很好奇，對於那些Excel本身可能難以直接處理的海量數據，這本書會不會提供一些變通的方法或者與Excel結閤的其他工具的初步介紹。我希望這本書能夠讓我從一個Excel使用者，變成一個Excel數據分析師，能夠用數據說話，用數據驅動決策。
评分我是一名電商運營，每天都要麵對大量的銷售數據、用戶行為數據，但如何從中找齣規律、優化運營策略，一直讓我感到頭疼。我嘗試過學習一些數據分析的工具，但感覺門檻比較高，而且操作起來並不像Excel那麼順手。所以，當我在網上看到這本《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》時，就覺得它太適閤我瞭！“大數據分析”聽起來很厲害，而“Excel實務應用與操作”則讓我看到瞭希望。我希望這本書能教我如何利用Excel來分析用戶的購買行為，比如如何計算用戶生命周期價值，如何進行用戶畫像，如何分析商品之間的關聯性，以便我能更好地進行産品推薦和營銷推廣。我也期待它能講解一些關於數據可視化方麵的知識，如何用Excel製作齣既美觀又能準確傳達信息的圖錶，讓我能夠更直觀地嚮團隊展示我的分析結果。此外，對於“大數據”這個概念，我希望這本書能夠提供一些Excel能操作的思路和技巧，讓我即使麵對海量數據，也能有所準備，而不是感到無從下手。我非常好奇它是否會講解如何使用Excel來做一些簡單的預測模型，比如基於曆史銷售數據來預測未來的銷售額，這對我來說將是非常有價值的。
评分這本書的名字聽起來就好吸引人，尤其是“大數據分析－EXCEL實務應用與操作”這個副標題，簡直就是為我量身打造的！我一直在思考，我們每天在Excel裏處理那麼多的數據，但到底有多少是被真正有效利用瞭呢？很多時候，我們隻是把數據錄入、做個簡單的錶格，然後就結束瞭，錯失瞭很多潛在的洞察。特彆是“大數據”這個詞，聽起來就很宏大，好像離我們很遠，但實際上，我們身邊無時無刻不在産生大數據，從購物網站的交易記錄，到社交媒體的用戶互動，再到企業內部的運營數據。問題在於，我們怎麼纔能用我們熟悉的Excel，去觸碰到這些大數據，並從中提取有價值的信息呢？我希望這本書能夠填補這個空白。我期待它能從最基礎的統計概念講起，但不是那種枯燥的理論堆砌，而是直接聯係到Excel的操作。比如說，講到平均數、中位數、眾數，它能立刻告訴我怎麼在Excel裏計算，並且解釋在什麼情況下應該使用哪種指標。更進一步，我希望它能教我如何利用Excel來處理更復雜的問題，比如數據可視化，如何用圖錶清晰地展示數據趨勢和模式。我也很想知道，如果我的數據量比較大，Excel會不會處理不過來？這本書會不會提供一些應對大數據量的Excel技巧，比如數據透視錶的高級用法，或者一些數據清洗的技巧，來讓Excel跑得更順暢？我非常好奇它會不會講到一些Excel裏隱藏的、但對於大數據分析非常有用的功能，我之前可能隻知道皮毛，這本書能讓我深入瞭解。
评分這本書的書名讓我眼前一亮，尤其是“EXCEL實務應用與操作”這幾個字，對我來說非常重要。我一直覺得，統計學雖然很厲害，但如果不能落實到具體的工具和操作上，就很難真正發揮作用。我是一名産品經理，每天都需要接觸大量的用戶反饋、産品使用數據，但如何從這些數據中挖掘齣真正有價值的洞察，並轉化為産品改進的方嚮，一直是我需要提升的地方。很多時候，我隻能做一些比較基礎的數據統計，比如統計用戶點擊率、留存率，但對於更深層次的分析，比如用戶行為的驅動因素、産品功能的優化空間，卻感到無從下手。所以，我非常期待這本書能夠將統計學的理論與Excel的實操完美結閤。我希望它能教我如何利用Excel來分析用戶行為數據，比如如何進行用戶路徑分析，如何識彆用戶流失的關鍵節點。我也希望它能講解一些關於A/B測試的統計原理和Excel操作方法，這對我來說非常實用。更進一步，我希望它能帶領我瞭解一些“大數據分析”的思維方式，即使我處理的數據量並不是“海量”，但學習這些方法也能幫助我更全麵地看待和分析問題。我希望這本書能讓我學會如何用數據來說話，為産品決策提供更堅實的支持。
评分這本書我真的找瞭很久瞭！我平時工作上會接觸到一些數據，但一直以來都是憑感覺和一些很基礎的圖錶來分析，效率不高，而且總覺得不夠專業，無法深入挖掘數據的價值。市麵上關於統計學的書很多，但很多都講得太理論化，看得我頭昏腦脹，離實際應用太遠，根本不知道怎麼套用到自己的Excel裏。我希望找到的是那種可以直接上手、操作性強的，能告訴我“下一步該怎麼做”的書。尤其是大數據分析這個概念，聽起來就很厲害，但怎麼用Excel這個我們平時最常用的工具來處理，我一直很睏惑。看到這本書的書名，我當時就眼睛一亮，覺得這可能就是我一直在找的！“Excel實務應用與操作”這幾個字讓我看到瞭希望，說明它不是那種高高在上的理論書籍，而是貼近我們工作實際的。我非常期待它能教我如何利用Excel進行更有效的統計分析，特彆是針對大數據。我希望它能詳細講解各種統計方法的Excel操作步驟，最好配有清晰的截圖和實例，讓我一步一步跟著學。如果書中能包含一些實際案例，比如如何分析銷售數據、用戶行為數據，那就更完美瞭！我非常好奇它會如何將復雜的統計概念轉化為Excel裏的具體功能和公式，比如一些我之前聽說過但不知道怎麼用的函數，像VLOOKUP、INDEX/MATCH、SUMIFS等等，希望這本書能把它們解釋清楚，並且教我如何在實際分析中使用它們。另外，對於大數據這個概念，我希望它能提供一些Excel能處理的大數據分析的思路和技巧，而不是讓我去學Python或R這種我暫時學不瞭的工具。總之，我抱持著非常高的期待，希望能通過這本書，大幅提升我的數據分析能力，讓我在工作中能更自信、更專業地處理數據。
评分這本書的封麵設計和書名就給瞭我一種“實用、專業”的感覺，這正是我一直在尋找的。我是一名基層管理者，每天需要處理各種各樣的工作報告和數據，從財務報錶到運營指標，都需要我去理解和分析。但是，我一直覺得自己的數據分析能力還有很大的提升空間，很多時候，我隻能看到錶麵現象，卻無法深入挖掘數據背後的原因和趨勢。尤其是“大數據分析”這個概念，雖然聽起來很厲害，但我總覺得它離我的Excel世界太遠瞭，不知道該如何將兩者結閤。這本《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》恰好就打中瞭我的痛點。我希望這本書能夠係統地講解統計學中最實用、最核心的知識點，並且能夠以Excel作為載體，直接給齣操作步驟和方法。我不需要那些純理論的、晦澀難懂的公式推導，我更關心的是“怎麼做”，以及“為什麼這麼做”。我期待它能教我如何利用Excel來有效地進行描述性統計分析，比如如何計算各種均值、方差、標準差，以及它們在實際中的意義。我也希望它能指導我如何用Excel來進行推斷性統計，比如如何做假設檢驗，如何進行迴歸分析，並且在Excel裏有清晰的操作指引。如果書中能包含一些關於數據清洗、數據整理的技巧，那將是錦上添花瞭，因為我平時處理的數據往往都比較混亂。總而言之，我希望這本書能成為我Excel數據分析的“葵花寶典”，讓我能夠更從容、更專業地應對工作中的數據挑戰。
评分對於我這樣的非統計學專業齣身的人來說，統計學一直是一個有些遙不可及的領域。雖然我明白數據的重要性，也知道Excel的強大功能，但總感覺兩者之間隔著一層“翻譯官”，不知道如何真正把統計學理論轉化為Excel的具體操作。這本《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》的書名，就像是為我量身定做的“橋梁”。我希望這本書能從最基礎的統計概念講起，但不是那種乾巴巴的理論，而是立刻就能看到它在Excel裏的具體體現。比如，講到“方差”這個概念，我希望能直接看到如何在Excel裏計算，並且解釋在什麼場景下，方差的大小代錶瞭什麼。我也非常期待它能教授我一些更進階的統計方法，比如如何用Excel進行相關性分析，找齣兩個變量之間的內在聯係，這對於我理解市場數據非常有幫助。我還希望這本書能夠提供一些數據清洗的技巧，因為在實際操作中，數據的準確性往往是最大的挑戰。如果書中能包含一些關於Excel數據透視錶的進階應用，或者如何利用Excel來進行一些簡單的實驗設計和分析，那將是極好的。我希望通過這本書，我能真正理解統計學在數據分析中的作用，並且能夠熟練地運用Excel來解決實際問題。
评分我之前對統計學一直都有一種“敬而畏之”的感覺，覺得它太深奧瞭，離我的實際工作太遠瞭。我本身是做市場營銷的，每天都要跟大量的客戶數據、銷售數據打交道，但我一直都是用最原始的方法，比如Excel的篩選、排序、簡單的圖錶，來做分析。每次看到一些數據報告裏齣現的統計術語，我都會感到有點無所適從，覺得自己無法真正理解數據的背後含義。所以，當我在書店看到這本《統計學：大數據分析－EXCEL實務應用與操作》時，真的像是看到瞭救星！“大數據分析”這幾個字讓我覺得這本書緊跟時代潮流，而“Excel實務應用與操作”則讓我看到瞭希望，因為它說明這本書是接地氣的，是可以直接用到我的工作中的。我最想知道的是，這本書會不會教我一些，即使我沒有深厚的統計學背景，也能理解和掌握的統計方法，並且能夠直接在Excel裏完成操作。比如說，如何用Excel來做A/B測試的分析，如何評估營銷活動的效果，如何對用戶進行分群等等。我非常期待它能提供一些實用的模闆或者函數組閤，讓我能夠快速地套用到我的實際場景中。我還希望這本書能教我如何用Excel來解讀和呈現“大數據”，即使我的數據量並沒有到“巨量”的程度，但學習分析大數據的思維方式和方法，肯定能幫助我更好地理解我現有的數據。我希望這本書能讓我在數據分析這件事上，從“摸石頭過河”變成“有章可循”。
评分這本書的書名本身就給我一種“耳目一新”的感覺，讓我覺得它不僅僅是一本關於統計學的書，更是一本實實在在的“工具書”。我從事的行業需要處理大量的客戶反饋和市場調研數據，雖然我們一直在收集，但如何有效地從中提煉有價值的信息，一直是個難題。很多時候，我們隻能做一些很錶麵的統計，比如計算一下問捲的迴收率、好評率，但卻無法深入瞭解客戶的真實需求和偏好。所以我一直想找一本能夠幫助我利用Excel進行更深入數據分析的書。這本書的書名中的“大數據分析”讓我覺得它很前沿，“EXCEL實務應用與操作”則讓我覺得它很接地氣。我非常希望這本書能夠從統計學的基本原理齣發，但不是那種純粹的理論講解，而是直接將其轉化為Excel的具體操作。比如，當講到假設檢驗時，我希望它能告訴我如何在Excel裏設置一個假設檢驗的步驟，以及如何解讀分析結果。我也希望能學習到一些關於時間序列分析、相關性分析等更高級的統計方法，並且知道如何在Excel裏實現。如果書中能包含一些關於數據降維、特徵選擇的初步介紹，並且說明如何用Excel來輔助完成，那將是一個巨大的驚喜。我期待這本書能夠幫助我把零散的數據變成有用的洞察，從而為我的工作帶來更實際的價值。
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