具體描述
◎政府引述主計處統計：颱灣上班族的平均薪資將近五萬。這數字錯在哪裏？
◎主管寫預算目標、要你抓年度業績，怎麼推算，大傢會贊美你估計神準？
◎去年比前年成長20%，今年比去年成長30%，所以平均成長25%嗎？錯。
作者米榖學師承日本統計學權威上田太一郎，為資料應用與分析高手，擅長以簡單易懂的方式，替數字盲與沒學過統計的人分析各項資料，他說，這是一套大數據的基本功，教你有說服力的圖錶應該怎麼秀，還能洞察彆人資料的真僞與誤用。
◎說服他人彆硬拗，比起感覺，數據纔是緻勝關鍵
．「部分正確」的資料，比錯誤的資料，更容易誤導人。
「這商品會賣嗎？」、「錶麵很熱銷，但又有多少退貨？」
市場上、公司會議裏，很多被經過巧妙加工的資訊或數字。怎麼分辨真僞？
你需要：2X2交叉分析錶。
．整理資料很重要，為何統計非學不可？
因為隻要有資料，任何人都可以重現或是驗證分析結果，
主管或客戶最常光憑個人經驗法則，就想打槍報告者，
你懂這些入門統計學他就很難否定你的論點。
◎秀字海，入睡隻要3秒，放圖錶，一眼明瞭
．先搞懂，你到底想要說什麼，然後找最能顯現的圖錶來搭配：
直條圖專門用來比大小；摺綫圖顯示長時間的趨勢綫，
圓形圖最適閤秀比例，其他像是堆疊圖、散佈圖和泡泡圖，各有何作用？
◎不規則資料中，找齣規律：平均數、中位數、標準差
．明明就是平均數，為何還是不平等？
平均數代錶的是「平」、「攤」，絕對不錶示「多數人都這樣」，
所以，彆被平均薪資的數字呼攏瞭。你該多看「中位數」，纔知所得資料的重心。
前年成長20%，去年成長30%，所以平均成長25%嗎？錯。正確答案請看書。
兩個工人動作快慢不一，你怎麼估計平均完工時間？怎麼據此算工資？
．標準差幫你釐清現況，為何想像與實際有偏差？
當平均數和中位數都相同，你還得特彆注意離差：全距與標準差，
作者用圖錶分析清楚告訴你。
◎抓業績目標、做預測，用簡單迴歸分析，大傢贊你估好準
．憑數據做預測，不是要你一次就說中。
預料與預測雖然隻差一個字，但商場隻有預測，沒有預料，
而且預測也不可能一次就準確，你得一邊驗證一邊更新。
．看齣圖錶中的暗示，用迴歸分析做預測。
不是所有資料都需要拿來做預測，哪些現象齣現，
這份資料根本沒有預測的必要？或是纔有預測的價值？
作者會教你。
還有，隻要學會哪兩個函數，就能求齣上萬種直接預測值？
比起憑個人經驗與直覺，懂些大數據的基本功，你無往不利。
名人推薦
微軟最有價值專傢、颱灣微軟特約講師劉文琇
資深會計人員、網路人氣作傢贊贊小屋
著者信息
米榖學（Manabu Yoneya）
資料應用與分析的專傢。以統計學權威──已故的上田太一郎為師，在個人營運的網站「Hello! Data Mining」開發、販售資料探勘相關工具，提倡資料探勘。以運用Excel的資料探勘技巧為中心，推動預測與資料分析的指導。
譯者簡介
羅淑慧
國立高雄第一科技大學日文係畢業，曾擔任齣版社編輯，2008年起專職翻譯。譯有《成熟大人的吵架技術》、《關鍵時候的接話藝術》、《我靠捨棄式讀書法上東大》、《看中醫，我該怎麼問問題？》（以上皆為大是文化齣版）。
圖書目錄
推薦序二 當統計學遇到Excel／贊贊小屋
前言 打破「那些數字有什麼依據？」的質疑
第一章 說服他人彆硬拗，比起感覺，數據纔是緻勝關鍵
- 部分正確的資料最常誤導人
- 整理資料很重要，為何統計非學不可？
- 如何建立立刻可供分析或計算的資料？
- 大數據基本功
第二章 秀字海，入睡隻要三秒，放圖錶，一眼明瞭
- 先搞懂，你的圖錶到底要說什麼
- 直條圖：專門用來比大小
- 摺綫圖：顯示長時間的趨勢綫
- 圓形圖：秀比例
- 堆疊圖：比例、趨勢一起看
- 散佈圖：兩個變數的關聯
- 泡泡圖：三個以上的變數關聯
第三章 從不規則資料中，找齣規律：平均數、中位數、標準差
- 明明就是平均數，為何還是不平等？
- 直方圖怎麼讀？怎麼做？
- 平均數機動性最高，可依個案靈活運用
- 掌握中位數，你就能快速找齣資料的核心
- 標準差幫你釐清現況，為何想像與實際有偏差？
第四章 從數據相關性的強與弱，做齣預測
- 為何要先找齣相關性？
- 一秒破解相關性的最強武器：散佈圖
- 一鍵按齣相關係數，一眼看穿關係強弱
- 相關性也可能是假的，專業觀點教你辨真僞
第五章 抓業績目標、做預測，用簡單迴歸分析，大傢贊你估好準
- 憑數據做預測，不是要你一次就說中
- 看齣圖錶中的暗示，用迴歸分析預測
- 利用趨勢綫，找齣迴歸規律
- 用資料分析工具──「迴歸」求齣迴歸式
- 學兩個函數，求齣上萬種直接預測值
後記 統計學是溝通工具
附錄A 專有名詞及函數索引
附錄B 參考與推薦書籍
圖書序言
輕鬆學會統計學入門知識及Excel應用能力
微軟最有價值專傢、颱灣微軟特約講師／劉文琇
這是一本專門為統計初學者所設計的書，使用淺顯易懂的方式來說明。每一個章節都使用情境案例，來敘述事件的前因，並把事件中的重點條列式的標示齣來，讓讀者能學習到在事件中找到關鍵點的技巧。
接著將各項目重點依次說明，並介紹相關的專有名詞，讓初學的讀者在沒有壓力的情況下，容易理解並學習到專業的統計學知識。
在實務範例部分，作者由原始資料建立的結構性來帶入，指導如何建立正確的結構性資料，對於沒有統計或資料庫背景的讀者，從正確的觀念開始建立，是非常好的入門，再加上圖文的說明，更淺顯易懂。
即使沒有Excel基礎也不需要太擔心，作者並沒有使用太難的Excel技巧。在建構完原始資料後，接著帶入的是圖錶製作，並在製作前先說明幾種常用圖錶的使用時機，再搭配完成結果的範例，讓讀者能直接感受到成效。
而一些常見的圖錶問題，在範例中也有提及並為大傢解答，例如：選取資料來源、隱藏空白儲存格設定、時間序列等，就連大傢平日裏最不容易理解的散佈圖、泡泡圖，這種顯示多個變數關聯的圖錶，也有一併示範製作技巧。
此外，在統計學上常用的平均數、中位數、標準差，常見的疑惑和常犯的錯誤，都是重點提到的項目，整篇文章都是用易懂的範例情境說明，讀者不必擔心閱讀睏難的問題，因為書中你不會看見任何艱澀的統計符號。
最重要的是，好的學習不是隻有教你算齣數據，而是在你得到數據之後，能告訴你這些數據所代錶的意義，讓你也能告訴你的聽眾這數據的影響力。相信選擇這本書的讀者，都可以在一個輕鬆有趣的過程中，學會統計學的入門知識，也能得到不錯的Excel應用能力。
推薦序二
當統計學遇到Excel
資深會計人員、網路人氣作傢／贊贊小屋
大學商學院有三門最基本的共同必修：經濟學、會計學、統計學。經濟學分為總體經濟學和個體經濟學，偏嚮社會學科的角度研究經濟行為。會計學是企業的語言，專注於記錄公司的每一筆交易、匯總齣有用的財務報錶。至於統計學，其實是一門類似於數學的學科，相較於前兩門對象特定，統計學抽象而純粹，但也因此和數學一樣具有最高的普遍適用性。
剛開始接觸統計學時，一定會覺得這門學科很厲害。在現今資訊爆炸和資訊焦慮的年代，統計學以嚴謹數學的方式，將一本厚重的電話簿整理歸類，重點總結齣幾個分析數字。如果沒辦法得到完整的電話簿明細，統計學教我們如何選取代錶性樣本，見微知著的描繪齣一大本電話簿的模樣。
然而統計學學習到一定程度，很快會發現數學的東西太多、太復雜瞭，光是「統計學原理」就已經吃不消，更遑論「數理統計」、「高等統計學」等課程。於是畢業之後，那些統計學非常實用的觀念，除非專門從事相關工作，大部分的人可能和我一樣，都還給大學教授瞭。
現在有瞭米榖學這本書，透過工作上最熟悉普遍的Excel，幫助我們再次把統計學找迴來！
米榖學是日本知名資料分析統計的經營顧問，多年來以統計學為核心、以Excel為工具，專注於資料挖掘與分析（Data Mining）這個領域。目前企業培訓之餘，多元經營個人部落格、臉書專頁、YouTube影片，單獨齣瞭2本專著，還和其他作者閤力編著瞭好幾本書。
米榖學這本《用Excel取巧學統計》淺顯易懂，搭配商業範例和Excel實作，一項一項帶齣統計學中最基本、也是最關鍵的觀念應用。
第1章開宗明義告訴大傢，好好引用數據資料能增加報告的說服力，而統計學正是一門研究如何引用數據的學問。第2章介紹瞭6種類型的圖錶重點，配閤詳細的Excel步驟，讓讀者於實地操作中感受圖錶的力量。第3章主題為平均數、中位數、標準差，米榖學透過活潑生動的實例，分享如何編寫Excel函數，快速統計找齣隱藏於資料中的特性。第4章、第5章進入統計學特有的領域：相關係數及迴歸分析，讀完這兩章之後，不但能用Excel輕鬆畫齣統計學課一定有的XY散佈圖，確認兩組資料間的關係強弱，接著進一步以幾種Excel方法，執行簡單的迴歸分析，作為模擬預測的判斷依據。
這本書不但能重新溫習統計學基礎觀念，而且還能學會如何用Excel執行統計分析，幫助讀者在工作上更能有效的運用資料。
前言
打破「那些數字有什麼依據？」的質疑
不論在公司內部或是對外麵客戶，進行簡介、提案、說明或勸說時，當對方提齣質疑，反問你「那些數字有什麼依據？」時，你是否早已經準備好答案來應對？
就算前麵的報告再怎麼精彩，如果在麵對提問時啞口無言，恐怕很難徹底說服對方。
滿腔熱誠遭到否定的潑冷水感受肯定相當不好。而且，越是令自己鬥誌高昂的計畫，受挫的程度就會越加嚴重。當下不僅會有瞬間被拉迴現實的感覺，「數字遠比熱誠重要」的批判言論，更會給人一種人格遭受否定的感覺，因此而大受打擊的人應該不少。
那麼，該怎麼做纔能把熱誠化成具體？所謂的「數據」又該怎麼製作呢？
隨便找些數字來套用，這樣的小技巧並非難事，可是，這種行為是相當危險的。基本上，擁有決策權或是講話比較有影響力的主管，通常都是以具體數字作為決策評估的依據。這個時候，你所需要的就是統計學。說得更白話點，就是分析並有效活用資料的能力。
市麵上有很多標榜初學者專用的書籍，但實際的內容往往仍需要具備某些程度的知識。對討厭數學的人來說，光是看到Σ符號，應該就讀不下去瞭吧？
因此，本書從初學者的角度來介紹統計。雖說是統計學的基礎，不過如果解說範圍拿捏不恰當，也隻會讓初學者一頭霧水，所以本書隻會收錄最低限度的必要資訊。
從0到5，穩紮穩打的學習統計學知識，肯定會比從50一下跳到100進步的更快。首先，隻要讓「什麼都不懂」的自己，可以得到「好像有點懂」的實際感受就OK瞭。因為光是那點程度的知識，就足以在日常業務上發揮齣應有的水準瞭。
另外，Excel的操作也一樣，為瞭讓不瞭解圖錶製作、函數使用的讀者，更容易理解說明內容，本書將透過大量的畫麵截圖進行每個步驟的說明，讓讀者輕鬆學習。
接下來，就先介紹本書各篇章的概略內容吧！
第1章以「資料的處理方式」為主。說明該以何種觀點檢視資料、瞭解數字有哪些種類，以及該如何匯整資料。
第2章介紹直條圖、摺綫圖等各種類型的圖錶，以及各類圖錶的用途和應用範例，同時也將介紹用Excel製作圖錶的操作方法。
第3章介紹以非圖錶方法，掌握資料特徵的平均數、中位數、標準差等的概念和方法。
第4章是資料分析的最終講解。作為第5章將說明的「預測」準備，以及釐清相關關係的方法。
第5章就是「預測」。預測是找齣「數據」的方法。可以利用相關關係的簡單迴歸分析方法，計算齣具體性的數值。
隻要能夠從統計學的知識一路分析到預測階段，並在閱讀本書的時候，一邊動作操作Excel一邊學習，效率肯定會加速提升。
此外，網路上也有「學習用Excel檔」（drive.google.com/drive/folders/1ritYEsyf8OOMVPjG1UrRctJ4Dx7ShkEg）可下載使用。檔案內容以本書刊載的原始資料為主。
隻要依照本書的說明操作原始資料，就能得到完全相同的圖錶或數字，而這樣的結果也能成為學習的動力，同時也能夠自然的理解統計學和Excel的基礎。
圖書試讀
有利於掌握或展現資料的方法之一，就是第2章說明的圖錶。然後，另一個最具代錶性的方法就是，用平均數單一數值來錶示資料。
第3章將從應用、解讀平均數的注意事項開始，針對資料的特色，利用變化程度或分布情況等各種不相同的觀點去說明。
平均數是什麼樣的數字
「平均數就是加總所有數字，然後再除以數字的個數，沒有錯吧？」
沒錯。就平均數的計算方法來說，這樣的說明是正確的。就像字麵所寫的，就是「平」、「攤」的意思。平均數是加總所有數值，再用該值的個數進行除法。
單純平均數 ＝ 所有數值的加總 ÷ 資料個數
從第1章列舉過的平攤餐費，應該就可以輕易理解。不管個人吃掉的餐點價值多少金額，所有人都必須負擔相同的金額，這就是餐飲費的平均數。
這裏希望大傢理解的是，當一個人吃的餐點分量較多或是特彆少時，就會把團體的總金額差距拉大，進而影響平均數。
在這4個人的例子當中，盡管D君一個人吃掉7,000日圓的餐點，卻隻需要支付4,000日圓；A君和B君卻必須支付大於用餐量的金額。
如果A君或B君記得自己吃瞭多少，或許就沒辦法接受。或者，也有人會像D君那樣偷偷的占便宜。
盡管分攤的金額是4,000日圓，但在4個人當中，用餐量超過4,000日圓的隻有一個，絕對不是多數派。
乍看之下，感覺似乎很公平，但事實上，「平均」這個名詞卻是相當不通情理的。
平均數是針對一個群組，用一個數值來錶示其特徵的指標。在此，根據上麵的例子，重新匯整處理平均數時主要的注意事項：
‧平均數未必代錶多數的一方。
‧以平均數為界，未必能夠將群組的人數各分成一半。
我們平時常用的平均數稱為單純平均（算術平均、相加平均）。在Excel中，單純平均可使用AVERAGE函數求齣。
順便提一下搜尋函數的方法，隻要從Excel的資料編輯列，點擊「fx」標記，就可以開啓「插入函數」和說明視窗。可是這種做法有損Excel的操作性，為瞭讓自己能夠更輕鬆的使用Excel，還是想辦法讓自己適應快捷鍵的使用和函數的手動輸入吧！
平均數未必代錶占多數
下列平均儲蓄額的案例，經常在說明平均數的注意事項時，被拿來作為範例。
根據總務省發錶的資料，在2015年當中，2人以上的傢庭平均儲蓄額是1,805萬日圓（約新颱幣493萬元）。
可是現實生活中，多少人有那麼高額的儲蓄？
用戶評價
我一直覺得自己是那種“數字恐懼癥”患者，一看到長串的數字就頭暈，更彆提什麼統計學瞭。所以當我看到《用Excel取巧學統計》這本書的時候，我的第一反應是，“有沒有這麼神奇的書？”。我本身是做文案策劃的，平時接觸的數據不多，但總覺得如果能懂一點統計學，或許能讓我的文案更有說服力，也能更好地理解市場趨勢。這本書真的讓我對Excel和統計學有瞭顛覆性的認識。它沒有用那些晦澀難懂的術語，而是把統計學變成瞭一個個有趣的“小遊戲”，讓你在玩的過程中不知不覺就學會瞭。比如，在講解“概率”的時候，作者會讓你用Excel模擬一些拋硬幣、擲骰子的場景，讓你直觀地感受到概率是如何運作的。我特彆喜歡它關於“數據可視化”的講解，以前我總覺得做圖錶就是把數據點齣來，然後連成綫或者柱子，完全不知道怎麼纔能讓圖錶“說話”。這本書教我如何利用Excel製作齣能夠清晰錶達信息、引人入勝的圖錶，比如如何通過顔色的深淺來錶示數據的變化，如何通過圖錶的形狀來突齣某個關鍵點。而且，它還教會我如何去“讀懂”彆人做的圖錶，識彆其中可能存在的誤導。關於“數據誤用”的章節，更是讓我大開眼界。我從來沒想過，原來數字和圖錶也可以被用來“欺騙”人，這本書讓我學會瞭如何用Excel作為“偵探工具”，去發現數據背後的真相。總的來說，這本書的優點在於它真正做到瞭“取巧”，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，掌握瞭統計學最核心的知識，並且讓你看到瞭Excel這個強大的工具所能帶來的無限可能性。它讓我不再害怕數字，反而覺得數據分析是一件很有趣的事情。
评分每次聽到“大數據”這個詞，我都會覺得好像離我很遙遠，又好像無處不在，總覺得它是個很高深、很專業的東西。我本身從事的是教育行業，雖然不像金融、科技行業那樣天天跟數字打交道，但我也能感受到，如果能更好地理解數據、運用數據，對教學和管理都會有很大的幫助。所以我一直想找一本能讓我快速入門統計學，而且操作性強的書，《用Excel取巧學統計》這本書，就深深吸引瞭我。書名中的“取巧”二字，讓我覺得這本書或許能提供一些省時省力的學習方法，而不是那種枯燥乏味的理論堆砌。讀完這本書，我發現它完全符閤我的期待。作者沒有把統計學講得那麼“高冷”，而是用非常接地氣的方式，將復雜的統計概念與Excel這個我們日常生活中最常用的工具巧妙地結閤起來。我特彆喜歡它在講解“描述性統計”時，不是直接給齣公式，而是通過Excel的實例操作，讓你在“玩”數據中理解均值、中位數、標準差的意義。讓我印象深刻的是，它關於“數據可視化”的章節，作者不僅僅教你如何製作圖錶，更教你如何製作“有力的圖錶”，如何讓圖錶講故事，避免那些容易引起誤解的“陷阱圖”。這對於我來說，太實用瞭，以後在做教學報告或者學生數據分析時，我都能做齣更具說服力的圖錶。還有一個讓我覺得非常受用的部分，就是關於“如何洞察數據中的誤用”。它列舉瞭許多我們在日常生活中可能遇到的，由數據呈現不當或解讀錯誤而造成的誤導，並且教我們如何利用Excel來識彆和規避這些陷阱。這本書讓我看到瞭Excel這個強大工具的另一麵，也讓我對統計學這個領域産生瞭濃厚的興趣。它真的能幫助我們這些非技術背景的人，快速掌握數據分析的基本功，並且提升我們應對信息的辨彆能力。
评分最近真的被各種“大數據”的說法轟炸得有點暈頭轉嚮，總覺得這東西離我很遙遠，又好像無處不在。我本身是做市場企劃的，每天都要麵對海量的用戶數據、銷售數據，但一直以來都感覺自己隻是在“搬磚”，對於這些數字背後到底隱藏著什麼，我真的沒有一個清晰的概念。偶然在書店看到《用Excel取巧學統計》這本書，當時就覺得“取巧”兩個字正是我需要的，我不需要成為統計學專傢，但我需要知道如何更有效地利用手中的數據。讀完之後，我隻能說，這本書完全超齣瞭我的預期。它不是那種乾巴巴的教科書，更像是一位經驗豐富的朋友，手把手教你如何駕馭數據。書中的統計概念講解非常巧妙，不是那種公式堆砌，而是通過Excel的實際操作來讓你理解，比如在講解“離散變量”和“連續變量”時，作者會結閤Excel的函數和圖錶來演示，讓你一目瞭然。我特彆喜歡它關於“數據異常值”的發現和處理的章節，這對我來說簡直是福音。以前我總是對那些看起來不閤邏輯的數字感到頭疼，現在我知道瞭如何用Excel的箱形圖、散點圖來快速定位它們，並且理解瞭不同情況下應該如何處理這些異常值，而不是盲目地刪除或忽略。更讓我驚喜的是，這本書對於“圖錶呈現”的講解，簡直是藝術品級彆的。作者不僅僅教你如何做齣圖錶，更教你如何做齣“有力的圖錶”，如何通過圖錶來“講故事”，如何避免那些容易讓人産生誤解的“陷阱圖”。這對於需要嚮領導匯報、嚮客戶展示數據的我來說，實在是太重要瞭。它讓我明白，一個好的圖錶，不隻是美觀，更是信息傳遞的利器。這本書的語言風格也很輕鬆，雖然涉及統計學，但讀起來一點都不吃力，反而覺得很有趣。它讓我對Excel這個工具有瞭全新的認識，也讓我對如何利用數據做齣更明智的決策充滿瞭信心。
评分老實說，我買這本書之前，對於“統計學”這個詞，腦海裏齣現的永遠是那些復雜的公式和冗長的理論，光是看一眼就覺得頭疼。我一直認為，這東西離我的日常工作太遙遠瞭，而且就算學瞭，也未必能立刻派上用場。但最近工作中需要處理的數據量越來越大，我也開始反思，是不是應該提升一下這方麵的能力。當我偶然看到《用Excel取巧學統計》這本書的時候，書名中的“取巧”二字，以及“大數據的基本功”這種說法，讓我覺得它或許能給我帶來一些不一樣的視角。閱讀這本書的過程，可以說是徹底顛覆瞭我對統計學的認知。它並沒有把統計學講得那麼“高冷”，而是用非常貼近實際生活和工作的方式，把那些復雜的概念變得通俗易懂。我特彆欣賞作者在介紹每一個統計概念時，都會結閤Excel的具體操作來演示，讓你在動手實踐中理解，而不是死記硬背。比如，在講解“數據分布”時，他會教你如何利用Excel的直方圖來觀察數據的分布形態，讓你直觀地感受到數據的集中程度和離散程度。還有關於“抽樣”的章節，通過Excel的隨機數生成器，讓你親身體驗到抽樣統計是如何工作的。最讓我印象深刻的是，書中對“數據誤用”的剖析。作者列舉瞭許多現實生活中我們可能會遇到的，由數據呈現不當或解讀錯誤而造成的誤導，並詳細講解瞭如何利用Excel的工具來識彆和避免這些陷阱。這讓我意識到，掌握統計學的知識，不僅是為瞭更好地利用數據，更是為瞭保護自己不被錯誤的信息所誤導。這本書的講解邏輯非常清晰，從基礎到進階，循序漸進，而且語言風格也很輕鬆幽默，讀起來一點都不枯燥。它讓我看到瞭Excel這個看似普通的工具，在統計分析領域蘊含的巨大潛力，也讓我對如何更有效地利用數據，有瞭全新的認識。
评分這本書真是讓我眼前一亮！我一直覺得統計學是個高深莫測的領域，特彆是那些關於大數據分析的討論，聽起來就讓人覺得遙不可及。我平時工作會接觸到一些數據，但總是感覺自己像個“數據的門外漢”，即使能算齣來一些數字，也不知道這些數字的真正意義在哪裏，更不用說如何從數據中提煉齣有價值的洞察瞭。偶然間看到瞭《用Excel取巧學統計》這本書，書名裏的“取巧”兩個字立刻吸引瞭我，我希望找到一種不需要背誦大量公式、就能掌握統計精髓的方法。讀瞭這本書之後，我纔發現，原來統計學並沒有想象中那麼難，而且Excel真的是一個被嚴重低估的統計分析工具。書裏對基礎統計概念的講解非常直觀，比如均值、中位數、眾數、方差、標準差等等，作者不是直接給齣定義，而是通過Excel的實際操作，讓你在計算和觀察中自然而然地理解它們。我印象最深刻的是，它在講解“相關性”和“因果性”的時候，用瞭非常生動的例子，並且通過Excel的散點圖和趨勢綫來幫助讀者區分，這一點比我之前在其他地方看到的講解都更加清晰易懂。更讓我驚喜的是，這本書對於“如何避免數據誤用”這一點，做得非常齣色。它詳細地分析瞭各種常見的誤導性圖錶和數據解讀方式，並且教你如何用Excel來“拆解”這些誤導，找齣數據背後的真相。這對於我們普通大眾來說，實在是太重要瞭，能夠幫助我們避免被不實信息所濛蔽。書中的圖錶製作部分也給瞭我很多啓發，讓我知道如何纔能做齣既美觀又具有說服力的圖錶，而不是僅僅堆砌一堆數字。這本書就像是一個通往統計學世界的“捷徑”，它用最簡單、最實用的方式，讓你掌握瞭統計學的核心技能，並且讓你看到，原來Excel也能做齣這麼有深度的數據分析。
评分這本書的封麵設計和標題就足以引起許多像我一樣，在工作中經常與數據打交道，但又覺得統計學理論過於抽象的人的興趣。我一直都覺得Excel是個強大的工具，但很多時候隻是把它當成一個電子錶格來處理文字和數字，對於它在統計分析方麵的潛力，一直都沒有完全挖掘齣來。讀瞭《用Excel取巧學統計》之後，我纔真正意識到，Excel不僅僅是一個計算器，它更是我理解和運用統計學的絕佳助手。書中的案例非常貼近我們實際工作中會遇到的場景，比如如何通過Excel來分析銷售數據、用戶行為數據，甚至是市場調研數據。作者並沒有直接給你一套復雜的統計模型，而是通過Excel的各種功能，一步步引導你構建自己的分析框架。我特彆喜歡它對於“數據可視化”的講解，以往我總是覺得做圖錶是一件很頭疼的事情，要麼覺得太單調，要麼又覺得太花哨，不知道如何纔能既準確又吸引人。這本書教會瞭我如何根據數據的特性來選擇最閤適的圖錶類型，比如散點圖如何揭示變量之間的關係，柱狀圖如何比較不同類彆的數值，摺綫圖如何展示趨勢變化。更重要的是，它強調瞭圖錶的“故事性”，教會我如何通過圖錶來講述數據背後的故事，讓數據不再是冰冷的數字，而是能引起共鳴的信息。還有一個讓我非常受用的部分是關於“數據洞察”。作者通過一些具體的例子，演示瞭如何利用Excel的條件格式、排序、篩選等功能，快速地從海量數據中發現潛在的模式、異常值和關鍵信息。這比我過去手動一行行檢查數據效率高太多瞭。這本書的講解邏輯非常清晰，從最基礎的描述性統計，到更高級的推斷性統計，層層遞進，而且每一步都緊密結閤Excel的操作。即使之前完全沒有接觸過統計學，也能通過這本書建立起基本的統計思維。對我來說，這本書不僅僅是一本工具書，更是一本能夠提升我工作效率和數據分析能力的啓濛書。它讓我看到瞭Excel在數據分析領域的無限可能，也讓我對未來如何更好地運用數據充滿信心。
评分一直以來，我都對統計學抱有一種復雜的感情——既覺得它很重要，又覺得它很難。“大數據”這個詞更是讓我覺得遙遠，總覺得那是屬於技術大牛們的範疇。我是一個在傳統行業工作的人，平時接觸的數據量不算特彆大，但我也知道，如果能把這些數據利用好，肯定能提升工作效率，做齣更明智的決策。所以，當我看到《用Excel取巧學統計》這本書時，立刻被它“取巧”和“基本功”的定位所吸引。這本書給瞭我一個全新的視角來看待統計學。它沒有上來就講一堆理論，而是從Excel這個最貼近我們日常工作的工具入手，一點點地引導我們去理解統計學的核心概念。我尤其欣賞書中關於“數據呈現”的講解，以往我做的圖錶總是顯得很“業餘”，不知道如何纔能讓它更具說服力。這本書教我如何選擇最閤適的圖錶類型，如何通過顔色的搭配、文字的排版，讓圖錶能夠更清晰、更有效地傳達信息。還有關於“識彆數據誤用”的部分，我感覺簡直是為我這種非專業人士量身定做的。它列舉瞭很多現實中常見的誤導性數據呈現方式，並且教我如何用Excel來“識破”這些陷阱，做齣更客觀的判斷。這讓我意識到，統計學的知識，不僅僅是為瞭分析數據，更是為瞭保護自己不被錯誤的信息所誤導。書中的語言風格也很輕鬆，沒有那些生澀難懂的專業術語，讀起來一點都不費力，反而覺得像是在跟一位經驗豐富的朋友聊天。它讓我看到瞭Excel的潛力，也讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣。這絕對是一本能幫助我們在數據時代打下堅實基礎的好書。
评分最近在書展上偶然翻到這本《用Excel取巧學統計：大數據的基本功，有力的圖錶，就得這樣呈現》，當時隻是覺得書名很吸引人，大數據、Excel、統計，聽起來都蠻實用的，而且“取巧”這個詞讓人覺得或許能找到一些省時省力的方法，而不是那種枯燥乏味的理論講解。買迴傢後，我花瞭好幾個晚上纔真正沉下心來閱讀。讓我意外的是，這本書的內容遠比我想象的要豐富和深入。它並不是簡單地羅列Excel的統計函數，而是更側重於如何將統計思維融入到日常的數據分析工作中。比如，它在介紹描述性統計時，不僅僅是告訴你要計算均值、中位數、標準差，而是深入剖析瞭這些指標各自代錶的意義，以及在不同情境下應該如何選擇使用。更讓我印象深刻的是，作者對於如何避免數據誤用有著非常獨到的見解。書中列舉瞭很多實際案例，解釋瞭在數據呈現和解讀過程中，有哪些常見的陷阱，以及如何利用Excel的工具來識彆和規避這些問題。例如，在圖錶製作部分，作者強調瞭“為信息而設計”的原則，而不是僅僅為瞭“美觀”而堆砌各種元素。他會教你如何選擇最閤適的圖錶類型來錶達你的數據，如何通過顔色、標簽、坐標軸的調整來清晰地傳達信息，避免誤導讀者。特彆是關於“異常值”的討論，以及如何通過Excel的箱形圖、散點圖等來直觀地發現和處理，這對我平時處理客戶數據時遇到的很多睏惑都豁然開朗。這本書的語言風格也很接地氣，不會用太多晦澀難懂的專業術語，而是用瞭很多生活化的例子來解釋統計概念，讀起來一點都不費力。就算你之前對統計學一竅不通，也能跟著書中的步驟一步步學會。而且，書中提供的很多Excel技巧，比如快捷鍵、條件格式、數據透視錶的妙用，確實能讓你在日常工作中事半功倍。我最喜歡的一點是，它並沒有停留在“如何操作”的層麵，而是引導你去思考“為什麼這麼做”，培養你獨立分析和解決問題的能力。這絕對是一本我未來會反復翻閱的實用寶典，尤其是在麵對海量數據時，能擁有紮實的統計功底和清晰的數據呈現能力，就等於擁有瞭在信息時代的核心競爭力。
评分坦白說，我之前對統計學的印象就是一堆公式和復雜的數學模型，光是想到要花時間去啃那些理論，就覺得望而卻步。所以當我看到《用Excel取巧學統計》這本書的時候，立刻就被“取巧”這兩個字吸引瞭。我希望找到一種更輕鬆、更實用的方式來學習統計學，而不是純粹的學術理論。閱讀這本書的過程，確實給我帶來瞭不少驚喜。它並沒有迴避統計學的核心概念，但卻是用一種非常易於理解的方式來呈現，並且始終圍繞著Excel這個工具。書中的很多例子都非常貼近生活和工作，讓我能夠很容易地將學到的知識應用到實際中。例如，在介紹概率和抽樣的時候，作者並沒有用枯燥的數學證明，而是通過一些生活化的場景，比如抽奬、調查問捲來解釋這些概念，再通過Excel來演示如何進行簡單的模擬和計算。讓我印象最深刻的是關於“數據誤用”的討論。作者列舉瞭許多在新聞報道、廣告宣傳中常見的誤導性圖錶和統計數據，並詳細講解瞭如何通過Excel來分析這些數據，識破其中的陷阱。這讓我意識到，學會分析數據，不僅是為瞭提取有用的信息，更重要的是為瞭保護自己不被錯誤的信息所誤導。書中關於“數據可視化”的部分也給瞭我很多啓發。我一直覺得，一個好的圖錶能夠瞬間抓住重點，傳遞信息，而一本好書則能讓我掌握製作這種圖錶的技巧。這本書教我如何根據數據的類型和想要錶達的主題，選擇閤適的圖錶，如何調整圖錶的細節，讓它更清晰、更具說服力。特彆是關於“趨勢分析”和“對比分析”的圖錶製作，我覺得非常實用。總的來說，這本書的優點在於它將抽象的統計學概念與Excel這個大眾化的工具巧妙地結閤起來，提供瞭一種“學以緻用”的學習路徑。它不僅教會瞭你如何用Excel做統計，更重要的是培養瞭你的統計思維，讓你在麵對數據時，能夠更加自信、更有條理。
评分我一直覺得，想要在職場上有所突破，除瞭專業技能，數據分析能力也是越來越重要的一環。但每次看到那些關於“大數據分析”、“人工智能”的新聞，總覺得那是屬於科技大佬們的領域，跟我這個普通上班族沒什麼關係。所以我一直對統計學保持著一種敬而遠之的態度，總覺得那是需要很高數學功底纔能掌握的學問。直到我無意中翻到瞭《用Excel取巧學統計》這本書，書名裏“取巧”二字，瞬間擊中瞭我的痛點，我一直希望找到一種更高效、更省力的方式來學習。這本書真的給我帶來瞭太大的驚喜！它沒有用那些復雜的數學公式來嚇唬我，而是把統計學拆解成一個個小小的、易於理解的概念，並且始終緊密圍繞著Excel這個我最熟悉的工具。我最喜歡的部分是，它教會瞭我如何從海量的數據中“洞察”齣有用的信息。比如，如何利用Excel的條件格式和排序功能，快速找齣銷售額最高的區域，或者用戶流失最嚴重的用戶群體。這比我之前手動篩選和查找效率高太多瞭。而且，關於“數據可視化”的章節，簡直是為我量身定做的。它讓我明白，一個好的圖錶，不僅僅是美觀，更是能夠清晰地傳達信息、打動人心的工具。作者教我如何根據不同的目的，選擇最閤適的圖錶類型，如何調整圖錶的細節，讓數據“活”起來。還有一個讓我特彆受益的章節，是關於“避免數據誤用”的。它列舉瞭很多我們在新聞、廣告中常見的誤導性圖錶，讓我學會瞭如何用Excel去“拆穿”這些謊言，做齣更客觀、更真實的判斷。這本書就像是一本“數據分析的入門指南”，它讓我看到瞭Excel這個普通工具的強大之處，也讓我對統計學這個原本覺得遙不可及的領域，産生瞭濃厚的興趣。它真的能幫助我們這些職場新人，快速建立起紮實的“大數據基本功”。
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