具体描述
◎政府引述主计处统计：台湾上班族的平均薪资将近五万。这数字错在哪里？
◎主管写预算目标、要你抓年度业绩，怎么推算，大家会赞美你估计神准？
◎去年比前年成长20%，今年比去年成长30%，所以平均成长25%吗？错。
作者米谷学师承日本统计学权威上田太一郎，为资料应用与分析高手，擅长以简单易懂的方式，替数字盲与没学过统计的人分析各项资料，他说，这是一套大数据的基本功，教你有说服力的图表应该怎么秀，还能洞察别人资料的真伪与误用。
◎说服他人别硬拗，比起感觉，数据才是致胜关键
．「部分正确」的资料，比错误的资料，更容易误导人。
「这商品会卖吗？」、「表面很热销，但又有多少退货？」
市场上、公司会议里，很多被经过巧妙加工的资讯或数字。怎么分辨真伪？
你需要：2X2交叉分析表。
．整理资料很重要，为何统计非学不可？
因为只要有资料，任何人都可以重现或是验证分析结果，
主管或客户最常光凭个人经验法则，就想打枪报告者，
你懂这些入门统计学他就很难否定你的论点。
◎秀字海，入睡只要3秒，放图表，一眼明了
．先搞懂，你到底想要说什么，然后找最能显现的图表来搭配：
直条图专门用来比大小；折线图显示长时间的趋势线，
圆形图最适合秀比例，其他像是堆叠图、散佈图和泡泡图，各有何作用？
◎不规则资料中，找出规律：平均数、中位数、标准差
．明明就是平均数，为何还是不平等？
平均数代表的是「平」、「摊」，绝对不表示「多数人都这样」，
所以，别被平均薪资的数字唿拢了。你该多看「中位数」，才知所得资料的重心。
前年成长20%，去年成长30%，所以平均成长25%吗？错。正确答案请看书。
两个工人动作快慢不一，你怎么估计平均完工时间？怎么据此算工资？
．标准差帮你釐清现况，为何想像与实际有偏差？
当平均数和中位数都相同，你还得特别注意离差：全距与标准差，
作者用图表分析清楚告诉你。
◎抓业绩目标、做预测，用简单回归分析，大家赞你估好准
．凭数据做预测，不是要你一次就说中。
预料与预测虽然只差一个字，但商场只有预测，没有预料，
而且预测也不可能一次就准确，你得一边验证一边更新。
．看出图表中的暗示，用回归分析做预测。
不是所有资料都需要拿来做预测，哪些现象出现，
这份资料根本没有预测的必要？或是才有预测的价值？
作者会教你。
还有，只要学会哪两个函数，就能求出上万种直接预测值？
比起凭个人经验与直觉，懂些大数据的基本功，你无往不利。
名人推荐
微软最有价值专家、台湾微软特约讲师刘文琇
资深会计人员、网路人气作家赞赞小屋
著者信息
米谷学（Manabu Yoneya）
资料应用与分析的专家。以统计学权威──已故的上田太一郎为师，在个人营运的网站「Hello! Data Mining」开发、贩售资料探勘相关工具，提倡资料探勘。以运用Excel的资料探勘技巧为中心，推动预测与资料分析的指导。
译者简介
罗淑慧
国立高雄第一科技大学日文系毕业，曾担任出版社编辑，2008年起专职翻译。译有《成熟大人的吵架技术》、《关键时候的接话艺术》、《我靠舍弃式读书法上东大》、《看中医，我该怎么问问题？》（以上皆为大是文化出版）。
图书目录
推荐序二 当统计学遇到Excel／赞赞小屋
前言 打破「那些数字有什么依据？」的质疑
第一章 说服他人别硬拗，比起感觉，数据才是致胜关键
- 部分正确的资料最常误导人
- 整理资料很重要，为何统计非学不可？
- 如何建立立刻可供分析或计算的资料？
- 大数据基本功
第二章 秀字海，入睡只要三秒，放图表，一眼明了
- 先搞懂，你的图表到底要说什么
- 直条图：专门用来比大小
- 折线图：显示长时间的趋势线
- 圆形图：秀比例
- 堆叠图：比例、趋势一起看
- 散佈图：两个变数的关联
- 泡泡图：三个以上的变数关联
第三章 从不规则资料中，找出规律：平均数、中位数、标准差
- 明明就是平均数，为何还是不平等？
- 直方图怎么读？怎么做？
- 平均数机动性最高，可依个案灵活运用
- 掌握中位数，你就能快速找出资料的核心
- 标准差帮你釐清现况，为何想像与实际有偏差？
第四章 从数据相关性的强与弱，做出预测
- 为何要先找出相关性？
- 一秒破解相关性的最强武器：散佈图
- 一键按出相关系数，一眼看穿关系强弱
- 相关性也可能是假的，专业观点教你辨真伪
第五章 抓业绩目标、做预测，用简单回归分析，大家赞你估好准
- 凭数据做预测，不是要你一次就说中
- 看出图表中的暗示，用回归分析预测
- 利用趋势线，找出回归规律
- 用资料分析工具──「回归」求出回归式
- 学两个函数，求出上万种直接预测值
后记 统计学是沟通工具
附录A 专有名词及函数索引
附录B 参考与推荐书籍
图书序言
轻松学会统计学入门知识及Excel应用能力
微软最有价值专家、台湾微软特约讲师／刘文琇
这是一本专门为统计初学者所设计的书，使用浅显易懂的方式来说明。每一个章节都使用情境案例，来叙述事件的前因，并把事件中的重点条列式的标示出来，让读者能学习到在事件中找到关键点的技巧。
接着将各项目重点依次说明，并介绍相关的专有名词，让初学的读者在没有压力的情况下，容易理解并学习到专业的统计学知识。
在实务范例部分，作者由原始资料建立的结构性来带入，指导如何建立正确的结构性资料，对于没有统计或资料库背景的读者，从正确的观念开始建立，是非常好的入门，再加上图文的说明，更浅显易懂。
即使没有Excel基础也不需要太担心，作者并没有使用太难的Excel技巧。在建构完原始资料后，接着带入的是图表制作，并在制作前先说明几种常用图表的使用时机，再搭配完成结果的范例，让读者能直接感受到成效。
而一些常见的图表问题，在范例中也有提及并为大家解答，例如：选取资料来源、隐藏空白储存格设定、时间序列等，就连大家平日里最不容易理解的散佈图、泡泡图，这种显示多个变数关联的图表，也有一併示范制作技巧。
此外，在统计学上常用的平均数、中位数、标准差，常见的疑惑和常犯的错误，都是重点提到的项目，整篇文章都是用易懂的范例情境说明，读者不必担心阅读困难的问题，因为书中你不会看见任何艰涩的统计符号。
最重要的是，好的学习不是只有教你算出数据，而是在你得到数据之后，能告诉你这些数据所代表的意义，让你也能告诉你的听众这数据的影响力。相信选择这本书的读者，都可以在一个轻松有趣的过程中，学会统计学的入门知识，也能得到不错的Excel应用能力。
推荐序二
当统计学遇到Excel
资深会计人员、网路人气作家／赞赞小屋
大学商学院有三门最基本的共同必修：经济学、会计学、统计学。经济学分为总体经济学和个体经济学，偏向社会学科的角度研究经济行为。会计学是企业的语言，专注于记录公司的每一笔交易、汇总出有用的财务报表。至于统计学，其实是一门类似于数学的学科，相较于前两门对象特定，统计学抽象而纯粹，但也因此和数学一样具有最高的普遍适用性。
刚开始接触统计学时，一定会觉得这门学科很厉害。在现今资讯爆炸和资讯焦虑的年代，统计学以严谨数学的方式，将一本厚重的电话簿整理归类，重点总结出几个分析数字。如果没办法得到完整的电话簿明细，统计学教我们如何选取代表性样本，见微知着的描绘出一大本电话簿的模样。
然而统计学学习到一定程度，很快会发现数学的东西太多、太复杂了，光是「统计学原理」就已经吃不消，更遑论「数理统计」、「高等统计学」等课程。于是毕业之后，那些统计学非常实用的观念，除非专门从事相关工作，大部分的人可能和我一样，都还给大学教授了。
现在有了米谷学这本书，透过工作上最熟悉普遍的Excel，帮助我们再次把统计学找回来！
米谷学是日本知名资料分析统计的经营顾问，多年来以统计学为核心、以Excel为工具，专注于资料挖掘与分析（Data Mining）这个领域。目前企业培训之余，多元经营个人部落格、脸书专页、YouTube影片，单独出了2本专着，还和其他作者合力编着了好几本书。
米谷学这本《用Excel取巧学统计》浅显易懂，搭配商业范例和Excel实作，一项一项带出统计学中最基本、也是最关键的观念应用。
第1章开宗明义告诉大家，好好引用数据资料能增加报告的说服力，而统计学正是一门研究如何引用数据的学问。第2章介绍了6种类型的图表重点，配合详细的Excel步骤，让读者于实地操作中感受图表的力量。第3章主题为平均数、中位数、标准差，米谷学透过活泼生动的实例，分享如何编写Excel函数，快速统计找出隐藏于资料中的特性。第4章、第5章进入统计学特有的领域：相关系数及回归分析，读完这两章之后，不但能用Excel轻松画出统计学课一定有的XY散佈图，确认两组资料间的关系强弱，接着进一步以几种Excel方法，执行简单的回归分析，作为模拟预测的判断依据。
这本书不但能重新温习统计学基础观念，而且还能学会如何用Excel执行统计分析，帮助读者在工作上更能有效的运用资料。
前言
打破「那些数字有什么依据？」的质疑
不论在公司内部或是对外面客户，进行简介、提案、说明或劝说时，当对方提出质疑，反问你「那些数字有什么依据？」时，你是否早已经准备好答案来应对？
就算前面的报告再怎么精彩，如果在面对提问时哑口无言，恐怕很难彻底说服对方。
满腔热诚遭到否定的泼冷水感受肯定相当不好。而且，越是令自己斗志高昂的计画，受挫的程度就会越加严重。当下不仅会有瞬间被拉回现实的感觉，「数字远比热诚重要」的批判言论，更会给人一种人格遭受否定的感觉，因此而大受打击的人应该不少。
那么，该怎么做才能把热诚化成具体？所谓的「数据」又该怎么制作呢？
随便找些数字来套用，这样的小技巧并非难事，可是，这种行为是相当危险的。基本上，拥有决策权或是讲话比较有影响力的主管，通常都是以具体数字作为决策评估的依据。这个时候，你所需要的就是统计学。说得更白话点，就是分析并有效活用资料的能力。
市面上有很多标榜初学者专用的书籍，但实际的内容往往仍需要具备某些程度的知识。对讨厌数学的人来说，光是看到Σ符号，应该就读不下去了吧？
因此，本书从初学者的角度来介绍统计。虽说是统计学的基础，不过如果解说范围拿捏不恰当，也只会让初学者一头雾水，所以本书只会收录最低限度的必要资讯。
从0到5，稳扎稳打的学习统计学知识，肯定会比从50一下跳到100进步的更快。首先，只要让「什么都不懂」的自己，可以得到「好像有点懂」的实际感受就OK了。因为光是那点程度的知识，就足以在日常业务上发挥出应有的水准了。
另外，Excel的操作也一样，为了让不了解图表制作、函数使用的读者，更容易理解说明内容，本书将透过大量的画面截图进行每个步骤的说明，让读者轻松学习。
接下来，就先介绍本书各篇章的概略内容吧！
第1章以「资料的处理方式」为主。说明该以何种观点检视资料、了解数字有哪些种类，以及该如何汇整资料。
第2章介绍直条图、折线图等各种类型的图表，以及各类图表的用途和应用范例，同时也将介绍用Excel制作图表的操作方法。
第3章介绍以非图表方法，掌握资料特征的平均数、中位数、标准差等的概念和方法。
第4章是资料分析的最终讲解。作为第5章将说明的「预测」准备，以及釐清相关关系的方法。
第5章就是「预测」。预测是找出「数据」的方法。可以利用相关关系的简单回归分析方法，计算出具体性的数值。
只要能够从统计学的知识一路分析到预测阶段，并在阅读本书的时候，一边动作操作Excel一边学习，效率肯定会加速提升。
此外，网路上也有「学习用Excel档」（drive.google.com/drive/folders/1ritYEsyf8OOMVPjG1UrRctJ4Dx7ShkEg）可下载使用。档案内容以本书刊载的原始资料为主。
只要依照本书的说明操作原始资料，就能得到完全相同的图表或数字，而这样的结果也能成为学习的动力，同时也能够自然的理解统计学和Excel的基础。
图书试读
有利于掌握或展现资料的方法之一，就是第2章说明的图表。然后，另一个最具代表性的方法就是，用平均数单一数值来表示资料。
第3章将从应用、解读平均数的注意事项开始，针对资料的特色，利用变化程度或分布情况等各种不相同的观点去说明。
平均数是什么样的数字
「平均数就是加总所有数字，然后再除以数字的个数，没有错吧？」
没错。就平均数的计算方法来说，这样的说明是正确的。就像字面所写的，就是「平」、「摊」的意思。平均数是加总所有数值，再用该值的个数进行除法。
单纯平均数 ＝ 所有数值的加总 ÷ 资料个数
从第1章列举过的平摊餐费，应该就可以轻易理解。不管个人吃掉的餐点价值多少金额，所有人都必须负担相同的金额，这就是餐饮费的平均数。
这里希望大家理解的是，当一个人吃的餐点分量较多或是特别少时，就会把团体的总金额差距拉大，进而影响平均数。
在这4个人的例子当中，尽管D君一个人吃掉7,000日圆的餐点，却只需要支付4,000日圆；A君和B君却必须支付大于用餐量的金额。
如果A君或B君记得自己吃了多少，或许就没办法接受。或者，也有人会像D君那样偷偷的占便宜。
尽管分摊的金额是4,000日圆，但在4个人当中，用餐量超过4,000日圆的只有一个，绝对不是多数派。
乍看之下，感觉似乎很公平，但事实上，「平均」这个名词却是相当不通情理的。
平均数是针对一个群组，用一个数值来表示其特征的指标。在此，根据上面的例子，重新汇整处理平均数时主要的注意事项：
‧平均数未必代表多数的一方。
‧以平均数为界，未必能够将群组的人数各分成一半。
我们平时常用的平均数称为单纯平均（算术平均、相加平均）。在Excel中，单纯平均可使用AVERAGE函数求出。
顺便提一下搜寻函数的方法，只要从Excel的资料编辑列，点击「fx」标记，就可以开启「插入函数」和说明视窗。可是这种做法有损Excel的操作性，为了让自己能够更轻松的使用Excel，还是想办法让自己适应快捷键的使用和函数的手动输入吧！
平均数未必代表占多数
下列平均储蓄额的案例，经常在说明平均数的注意事项时，被拿来作为范例。
根据总务省发表的资料，在2015年当中，2人以上的家庭平均储蓄额是1,805万日圆（约新台币493万元）。
可是现实生活中，多少人有那么高额的储蓄？
用户评价
每次听到“大数据”这个词，我都会觉得好像离我很遥远，又好像无处不在，总觉得它是个很高深、很专业的东西。我本身从事的是教育行业，虽然不像金融、科技行业那样天天跟数字打交道，但我也能感受到，如果能更好地理解数据、运用数据，对教学和管理都会有很大的帮助。所以我一直想找一本能让我快速入门统计学，而且操作性强的书，《用Excel取巧学统计》这本书，就深深吸引了我。书名中的“取巧”二字，让我觉得这本书或许能提供一些省时省力的学习方法，而不是那种枯燥乏味的理论堆砌。读完这本书，我发现它完全符合我的期待。作者没有把统计学讲得那么“高冷”，而是用非常接地气的方式，将复杂的统计概念与Excel这个我们日常生活中最常用的工具巧妙地结合起来。我特别喜欢它在讲解“描述性统计”时，不是直接给出公式，而是通过Excel的实例操作，让你在“玩”数据中理解均值、中位数、标准差的意义。让我印象深刻的是，它关于“数据可视化”的章节，作者不仅仅教你如何制作图表，更教你如何制作“有力的图表”，如何让图表讲故事，避免那些容易引起误解的“陷阱图”。这对于我来说，太实用了，以后在做教学报告或者学生数据分析时，我都能做出更具说服力的图表。还有一个让我觉得非常受用的部分，就是关于“如何洞察数据中的误用”。它列举了许多我们在日常生活中可能遇到的，由数据呈现不当或解读错误而造成的误导，并且教我们如何利用Excel来识别和规避这些陷阱。这本书让我看到了Excel这个强大工具的另一面，也让我对统计学这个领域产生了浓厚的兴趣。它真的能帮助我们这些非技术背景的人，快速掌握数据分析的基本功，并且提升我们应对信息的辨别能力。
评分最近真的被各种“大数据”的说法轰炸得有点晕头转向，总觉得这东西离我很遥远，又好像无处不在。我本身是做市场企划的，每天都要面对海量的用户数据、销售数据，但一直以来都感觉自己只是在“搬砖”，对于这些数字背后到底隐藏着什么，我真的没有一个清晰的概念。偶然在书店看到《用Excel取巧学统计》这本书，当时就觉得“取巧”两个字正是我需要的，我不需要成为统计学专家，但我需要知道如何更有效地利用手中的数据。读完之后，我只能说，这本书完全超出了我的预期。它不是那种干巴巴的教科书，更像是一位经验丰富的朋友，手把手教你如何驾驭数据。书中的统计概念讲解非常巧妙，不是那种公式堆砌，而是通过Excel的实际操作来让你理解，比如在讲解“离散变量”和“连续变量”时，作者会结合Excel的函数和图表来演示，让你一目了然。我特别喜欢它关于“数据异常值”的发现和处理的章节，这对我来说简直是福音。以前我总是对那些看起来不合逻辑的数字感到头疼，现在我知道了如何用Excel的箱形图、散点图来快速定位它们，并且理解了不同情况下应该如何处理这些异常值，而不是盲目地删除或忽略。更让我惊喜的是，这本书对于“图表呈现”的讲解，简直是艺术品级别的。作者不仅仅教你如何做出图表，更教你如何做出“有力的图表”，如何通过图表来“讲故事”，如何避免那些容易让人产生误解的“陷阱图”。这对于需要向领导汇报、向客户展示数据的我来说，实在是太重要了。它让我明白，一个好的图表，不只是美观，更是信息传递的利器。这本书的语言风格也很轻松，虽然涉及统计学，但读起来一点都不吃力，反而觉得很有趣。它让我对Excel这个工具有了全新的认识，也让我对如何利用数据做出更明智的决策充满了信心。
评分我一直觉得，想要在职场上有所突破，除了专业技能，数据分析能力也是越来越重要的一环。但每次看到那些关于“大数据分析”、“人工智能”的新闻，总觉得那是属于科技大佬们的领域，跟我这个普通上班族没什么关系。所以我一直对统计学保持着一种敬而远之的态度，总觉得那是需要很高数学功底才能掌握的学问。直到我无意中翻到了《用Excel取巧学统计》这本书，书名里“取巧”二字，瞬间击中了我的痛点，我一直希望找到一种更高效、更省力的方式来学习。这本书真的给我带来了太大的惊喜！它没有用那些复杂的数学公式来吓唬我，而是把统计学拆解成一个个小小的、易于理解的概念，并且始终紧密围绕着Excel这个我最熟悉的工具。我最喜欢的部分是，它教会了我如何从海量的数据中“洞察”出有用的信息。比如，如何利用Excel的条件格式和排序功能，快速找出销售额最高的区域，或者用户流失最严重的用户群体。这比我之前手动筛选和查找效率高太多了。而且，关于“数据可视化”的章节，简直是为我量身定做的。它让我明白，一个好的图表，不仅仅是美观，更是能够清晰地传达信息、打动人心的工具。作者教我如何根据不同的目的，选择最合适的图表类型，如何调整图表的细节，让数据“活”起来。还有一个让我特别受益的章节，是关于“避免数据误用”的。它列举了很多我们在新闻、广告中常见的误导性图表，让我学会了如何用Excel去“拆穿”这些谎言，做出更客观、更真实的判断。这本书就像是一本“数据分析的入门指南”，它让我看到了Excel这个普通工具的强大之处，也让我对统计学这个原本觉得遥不可及的领域，产生了浓厚的兴趣。它真的能帮助我们这些职场新人，快速建立起扎实的“大数据基本功”。
评分我一直觉得自己是那种“数字恐惧症”患者，一看到长串的数字就头晕，更别提什么统计学了。所以当我看到《用Excel取巧学统计》这本书的时候，我的第一反应是，“有没有这么神奇的书？”。我本身是做文案策划的，平时接触的数据不多，但总觉得如果能懂一点统计学，或许能让我的文案更有说服力，也能更好地理解市场趋势。这本书真的让我对Excel和统计学有了颠覆性的认识。它没有用那些晦涩难懂的术语，而是把统计学变成了一个个有趣的“小游戏”，让你在玩的过程中不知不觉就学会了。比如，在讲解“概率”的时候，作者会让你用Excel模拟一些抛硬币、掷骰子的场景，让你直观地感受到概率是如何运作的。我特别喜欢它关于“数据可视化”的讲解，以前我总觉得做图表就是把数据点出来，然后连成线或者柱子，完全不知道怎么才能让图表“说话”。这本书教我如何利用Excel制作出能够清晰表达信息、引人入胜的图表，比如如何通过颜色的深浅来表示数据的变化，如何通过图表的形状来突出某个关键点。而且，它还教会我如何去“读懂”别人做的图表，识别其中可能存在的误导。关于“数据误用”的章节，更是让我大开眼界。我从来没想过，原来数字和图表也可以被用来“欺骗”人，这本书让我学会了如何用Excel作为“侦探工具”，去发现数据背后的真相。总的来说，这本书的优点在于它真正做到了“取巧”，让你在轻松愉快的氛围中，掌握了统计学最核心的知识，并且让你看到了Excel这个强大的工具所能带来的无限可能性。它让我不再害怕数字，反而觉得数据分析是一件很有趣的事情。
评分老实说，我买这本书之前，对于“统计学”这个词，脑海里出现的永远是那些复杂的公式和冗长的理论，光是看一眼就觉得头疼。我一直认为，这东西离我的日常工作太遥远了，而且就算学了，也未必能立刻派上用场。但最近工作中需要处理的数据量越来越大，我也开始反思，是不是应该提升一下这方面的能力。当我偶然看到《用Excel取巧学统计》这本书的时候，书名中的“取巧”二字，以及“大数据的基本功”这种说法，让我觉得它或许能给我带来一些不一样的视角。阅读这本书的过程，可以说是彻底颠覆了我对统计学的认知。它并没有把统计学讲得那么“高冷”，而是用非常贴近实际生活和工作的方式，把那些复杂的概念变得通俗易懂。我特别欣赏作者在介绍每一个统计概念时，都会结合Excel的具体操作来演示，让你在动手实践中理解，而不是死记硬背。比如，在讲解“数据分布”时，他会教你如何利用Excel的直方图来观察数据的分布形态，让你直观地感受到数据的集中程度和离散程度。还有关于“抽样”的章节，通过Excel的随机数生成器，让你亲身体验到抽样统计是如何工作的。最让我印象深刻的是，书中对“数据误用”的剖析。作者列举了许多现实生活中我们可能会遇到的，由数据呈现不当或解读错误而造成的误导，并详细讲解了如何利用Excel的工具来识别和避免这些陷阱。这让我意识到，掌握统计学的知识，不仅是为了更好地利用数据，更是为了保护自己不被错误的信息所误导。这本书的讲解逻辑非常清晰，从基础到进阶，循序渐进，而且语言风格也很轻松幽默，读起来一点都不枯燥。它让我看到了Excel这个看似普通的工具，在统计分析领域蕴含的巨大潜力，也让我对如何更有效地利用数据，有了全新的认识。
评分这本书真是让我眼前一亮！我一直觉得统计学是个高深莫测的领域，特别是那些关于大数据分析的讨论，听起来就让人觉得遥不可及。我平时工作会接触到一些数据，但总是感觉自己像个“数据的门外汉”，即使能算出来一些数字，也不知道这些数字的真正意义在哪里，更不用说如何从数据中提炼出有价值的洞察了。偶然间看到了《用Excel取巧学统计》这本书，书名里的“取巧”两个字立刻吸引了我，我希望找到一种不需要背诵大量公式、就能掌握统计精髓的方法。读了这本书之后，我才发现，原来统计学并没有想象中那么难，而且Excel真的是一个被严重低估的统计分析工具。书里对基础统计概念的讲解非常直观，比如均值、中位数、众数、方差、标准差等等，作者不是直接给出定义，而是通过Excel的实际操作，让你在计算和观察中自然而然地理解它们。我印象最深刻的是，它在讲解“相关性”和“因果性”的时候，用了非常生动的例子，并且通过Excel的散点图和趋势线来帮助读者区分，这一点比我之前在其他地方看到的讲解都更加清晰易懂。更让我惊喜的是，这本书对于“如何避免数据误用”这一点，做得非常出色。它详细地分析了各种常见的误导性图表和数据解读方式，并且教你如何用Excel来“拆解”这些误导，找出数据背后的真相。这对于我们普通大众来说，实在是太重要了，能够帮助我们避免被不实信息所蒙蔽。书中的图表制作部分也给了我很多启发，让我知道如何才能做出既美观又具有说服力的图表，而不是仅仅堆砌一堆数字。这本书就像是一个通往统计学世界的“捷径”，它用最简单、最实用的方式，让你掌握了统计学的核心技能，并且让你看到，原来Excel也能做出这么有深度的数据分析。
评分一直以来，我都对统计学抱有一种复杂的感情——既觉得它很重要，又觉得它很难。“大数据”这个词更是让我觉得遥远，总觉得那是属于技术大牛们的范畴。我是一个在传统行业工作的人，平时接触的数据量不算特别大，但我也知道，如果能把这些数据利用好，肯定能提升工作效率，做出更明智的决策。所以，当我看到《用Excel取巧学统计》这本书时，立刻被它“取巧”和“基本功”的定位所吸引。这本书给了我一个全新的视角来看待统计学。它没有上来就讲一堆理论，而是从Excel这个最贴近我们日常工作的工具入手，一点点地引导我们去理解统计学的核心概念。我尤其欣赏书中关于“数据呈现”的讲解，以往我做的图表总是显得很“业余”，不知道如何才能让它更具说服力。这本书教我如何选择最合适的图表类型，如何通过颜色的搭配、文字的排版，让图表能够更清晰、更有效地传达信息。还有关于“识别数据误用”的部分，我感觉简直是为我这种非专业人士量身定做的。它列举了很多现实中常见的误导性数据呈现方式，并且教我如何用Excel来“识破”这些陷阱，做出更客观的判断。这让我意识到，统计学的知识，不仅仅是为了分析数据，更是为了保护自己不被错误的信息所误导。书中的语言风格也很轻松，没有那些生涩难懂的专业术语，读起来一点都不费力，反而觉得像是在跟一位经验丰富的朋友聊天。它让我看到了Excel的潜力，也让我对统计学产生了浓厚的兴趣。这绝对是一本能帮助我们在数据时代打下坚实基础的好书。
评分最近在书展上偶然翻到这本《用Excel取巧学统计：大数据的基本功，有力的图表，就得这样呈现》，当时只是觉得书名很吸引人，大数据、Excel、统计，听起来都蛮实用的，而且“取巧”这个词让人觉得或许能找到一些省时省力的方法，而不是那种枯燥乏味的理论讲解。买回家后，我花了好几个晚上才真正沉下心来阅读。让我意外的是，这本书的内容远比我想象的要丰富和深入。它并不是简单地罗列Excel的统计函数，而是更侧重于如何将统计思维融入到日常的数据分析工作中。比如，它在介绍描述性统计时，不仅仅是告诉你要计算均值、中位数、标准差，而是深入剖析了这些指标各自代表的意义，以及在不同情境下应该如何选择使用。更让我印象深刻的是，作者对于如何避免数据误用有着非常独到的见解。书中列举了很多实际案例，解释了在数据呈现和解读过程中，有哪些常见的陷阱，以及如何利用Excel的工具来识别和规避这些问题。例如，在图表制作部分，作者强调了“为信息而设计”的原则，而不是仅仅为了“美观”而堆砌各种元素。他会教你如何选择最合适的图表类型来表达你的数据，如何通过颜色、标签、坐标轴的调整来清晰地传达信息，避免误导读者。特别是关于“异常值”的讨论，以及如何通过Excel的箱形图、散点图等来直观地发现和处理，这对我平时处理客户数据时遇到的很多困惑都豁然开朗。这本书的语言风格也很接地气，不会用太多晦涩难懂的专业术语，而是用了很多生活化的例子来解释统计概念，读起来一点都不费力。就算你之前对统计学一窍不通，也能跟着书中的步骤一步步学会。而且，书中提供的很多Excel技巧，比如快捷键、条件格式、数据透视表的妙用，确实能让你在日常工作中事半功倍。我最喜欢的一点是，它并没有停留在“如何操作”的层面，而是引导你去思考“为什么这么做”，培养你独立分析和解决问题的能力。这绝对是一本我未来会反复翻阅的实用宝典，尤其是在面对海量数据时，能拥有扎实的统计功底和清晰的数据呈现能力，就等于拥有了在信息时代的核心竞争力。
评分这本书的封面设计和标题就足以引起许多像我一样，在工作中经常与数据打交道，但又觉得统计学理论过于抽象的人的兴趣。我一直都觉得Excel是个强大的工具，但很多时候只是把它当成一个电子表格来处理文字和数字，对于它在统计分析方面的潜力，一直都没有完全挖掘出来。读了《用Excel取巧学统计》之后，我才真正意识到，Excel不仅仅是一个计算器，它更是我理解和运用统计学的绝佳助手。书中的案例非常贴近我们实际工作中会遇到的场景，比如如何通过Excel来分析销售数据、用户行为数据，甚至是市场调研数据。作者并没有直接给你一套复杂的统计模型，而是通过Excel的各种功能，一步步引导你构建自己的分析框架。我特别喜欢它对于“数据可视化”的讲解，以往我总是觉得做图表是一件很头疼的事情，要么觉得太单调，要么又觉得太花哨，不知道如何才能既准确又吸引人。这本书教会了我如何根据数据的特性来选择最合适的图表类型，比如散点图如何揭示变量之间的关系，柱状图如何比较不同类别的数值，折线图如何展示趋势变化。更重要的是，它强调了图表的“故事性”，教会我如何通过图表来讲述数据背后的故事，让数据不再是冰冷的数字，而是能引起共鸣的信息。还有一个让我非常受用的部分是关于“数据洞察”。作者通过一些具体的例子，演示了如何利用Excel的条件格式、排序、筛选等功能，快速地从海量数据中发现潜在的模式、异常值和关键信息。这比我过去手动一行行检查数据效率高太多了。这本书的讲解逻辑非常清晰，从最基础的描述性统计，到更高级的推断性统计，层层递进，而且每一步都紧密结合Excel的操作。即使之前完全没有接触过统计学，也能通过这本书建立起基本的统计思维。对我来说，这本书不仅仅是一本工具书，更是一本能够提升我工作效率和数据分析能力的启蒙书。它让我看到了Excel在数据分析领域的无限可能，也让我对未来如何更好地运用数据充满信心。
评分坦白说，我之前对统计学的印象就是一堆公式和复杂的数学模型，光是想到要花时间去啃那些理论，就觉得望而却步。所以当我看到《用Excel取巧学统计》这本书的时候，立刻就被“取巧”这两个字吸引了。我希望找到一种更轻松、更实用的方式来学习统计学，而不是纯粹的学术理论。阅读这本书的过程，确实给我带来了不少惊喜。它并没有回避统计学的核心概念，但却是用一种非常易于理解的方式来呈现，并且始终围绕着Excel这个工具。书中的很多例子都非常贴近生活和工作，让我能够很容易地将学到的知识应用到实际中。例如，在介绍概率和抽样的时候，作者并没有用枯燥的数学证明，而是通过一些生活化的场景，比如抽奖、调查问卷来解释这些概念，再通过Excel来演示如何进行简单的模拟和计算。让我印象最深刻的是关于“数据误用”的讨论。作者列举了许多在新闻报道、广告宣传中常见的误导性图表和统计数据，并详细讲解了如何通过Excel来分析这些数据，识破其中的陷阱。这让我意识到，学会分析数据，不仅是为了提取有用的信息，更重要的是为了保护自己不被错误的信息所误导。书中关于“数据可视化”的部分也给了我很多启发。我一直觉得，一个好的图表能够瞬间抓住重点，传递信息，而一本好书则能让我掌握制作这种图表的技巧。这本书教我如何根据数据的类型和想要表达的主题，选择合适的图表，如何调整图表的细节，让它更清晰、更具说服力。特别是关于“趋势分析”和“对比分析”的图表制作，我觉得非常实用。总的来说，这本书的优点在于它将抽象的统计学概念与Excel这个大众化的工具巧妙地结合起来，提供了一种“学以致用”的学习路径。它不仅教会了你如何用Excel做统计，更重要的是培养了你的统计思维，让你在面对数据时，能够更加自信、更有条理。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有