具體描述
◎你看好某項産品能暢銷，老闆迴：「你有什麼依據？」你要怎麼讓他信？
◎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
◎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
作者簡介
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）。
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
推薦序一 輕鬆學會統計學的入門知識及Excel應用能力／劉文琇
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
第二章 秀字海，入睡隻要三秒，放圖錶，一眼明瞭
第三章 從不規則資料中，找齣規律：平均數、中位數、標準差
第四章 從數據相關性的強與弱，做齣預測
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
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
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
推薦序一
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。
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
明明就是平均數，為何還是不平等？
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？
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？
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