工作一定要用到的统计：如何证明自己正确研判？别人的报告哪里有破绽？产品热卖是方法对了或只是凑巧？光有大数据还不够，只有统计才能给你答案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 商业分析
• 数据思维
• 批判性思维
• 决策分析
• 产品分析
• 报告分析
• 大数据
• 实战指南

◎新技术或是新商品的效能，被人批评说只是偶然，你怎么证明自己？
　　◎「本公司年终奖金平均六个月」，老板没撒谎，为什么员工根本不可能领到？
　　◎形状不规则的一小块建地，我怎么精确计算面积？
　　◎经济成长GDP很难保一，但餐饮业整体营收却大幅成长两成，

　　所以餐饮业值得投入？其实，这是台湾年轻人低薪的原因。为什么？
　　统计可以告诉你。

　　在网路时代，只要会用电脑和读取工具，就能蒐集到大量数据，
　　大家莫不被大数据的可能性给惊呆了，
　　但统计才是让大数据说出真相、派上用场的关键。

　　作者涌井良幸毕业于筑波大学数学系，涌井贞美毕业于东大理学科研究所。
　　他用只需要国中程度的数学能力加上图解，就能拥有工作上一定用得到的统计能力。

　　◎爆量资讯时代，学统计才能以简驭繁。
　　蒐集数据不难，只要懂一点统计的基本原理，你就能检定验证各种假设：品牌忠诚度提高了吗？支持率4成4的候选人为什么输给支持率4成3的？奶茶和茶奶真的喝得出来？装瓶机器误差很大吗？

　　按计算机很麻烦，本书教你一步步用Excel，立刻能把资料处理成真相。

　　◎懂这些基础知识，就抓到统计的精髓，别让「平均」二字唬弄了你。
　　‧资料有两种：数字与文字，而文字的资料可以用数值替换，作者教你如何整理成高度说服力的表格和图表，看出变数彼此的关系与特质。

　　‧认识平均数、中数、众数。大部分报告只提平均数，会造成偏颇──

　　平均薪资5万的公司待遇很好？可能是一位主管月薪30万，10位员工都领22K。  
　　两家公司平均待遇都是4万，但有提到各自的变异数和标准差吗？
　　这数字让你看到平均数和事实误差有多大。

　　◎统计、随机抽样，和母体的机率，讲这个你就比别人专业！
　　‧随机抽样不等于随便抽样。
　　为什么民调抽样有效样本1000人还不足以代表全国？
　　但为什么有些抽样数目不到30，代表性却很高？

　　‧除此之外，将数据「标准化」，可以让不能比的两组数据变得可以比较，像是比较全班国文和数学考试的成绩表现、两个国家国民的购买力等等。

　　◎资料分析应用，绝对会让简报看起来很漂亮。
　　用图表方便看出两件事情的相关性：
　　‧散布图，容易找出异常数字、连计算都不必，就帮助你不误判。
　　‧股市线图其实不难懂，根本就是统计图。
　　‧把混乱的资料分组、画长条图，可以很快抓出其中的规律和秩序。

　　◎估计与检定，让你不随便相信媒体说的话。
　　‧媒体告诉你的任何数字，该相信吗？家庭主妇有多少零用钱、棒球选手的打击率、学生的算术能力提升……媒体报导是否正确，看用什么统计方法就知道。

　　‧工作上的大小事，如问卷调查结果、用机器工作的误差、大人和小孩对食物的偏好，估计和检定能给你「有把握」答案。

　　◎回归分析、变异数分析和贝氏定理，绝对是你升职加薪的好伙伴
　　想要找出各种变数的相对关系，只要运用这３种方式就行了。
　　‧用回归分析做预测，像透天厝变多，汽车的销售会增加多少、住宅数与年收入对卖车影响程度、用电越来越兇，将来每户每月用电量可能多少……。

　　‧变异数分析证明现象非偶然，证明你策略用对、而非运气好；证明新老师或新的教学方法，真的有效……。

　　‧贝氏定理可以提高推论准度：健康检查准确度、如何判断这是不是垃圾邮件……。

　　本书逐步图解Excel的操作步骤，
　　当别人还在为大数据如何解释而伤脑筋，你已逼近真相的最核心。

各界推荐

　　疯狂卖客网站创办人／江鑑修
　　黛安芬国际股份有限公司营业处前副总经理／王静逸
 

洞察数据背后的逻辑：构建坚实决策框架的实用指南 本书聚焦于如何运用科学的思维方式，对信息进行批判性审视和深入分析，从而在复杂多变的环境中做出精准的、可被验证的判断。我们不探讨具体工具的使用，而是深入挖掘支撑有效分析和决策的核心逻辑，帮助读者建立起一套严谨的思维体系。 在信息爆炸的时代，我们被海量数据和各种“结论”所包围。无论是商业策略的制定、科学研究的推进，还是日常问题的解决，我们都渴望得到一个“确定的答案”。然而，真正的挑战在于如何区分表面的现象与深层的规律，如何构建一个既能抵御偏见又能经受住时间检验的论证。本书旨在提供一套实用的方法论，帮助读者穿越迷雾，直达洞察的核心。 第一部分：理解不确定性与偏差的本质 我们生活在一个充满不确定性的世界。任何单一的观察或初步的结果都可能只是偶然的巧合。本书首先要建立一个基础认识：任何结论的得出，都必须建立在对潜在误差和随机性的深刻理解之上。 1. 告别“绝对正确”的幻觉： 许多人在寻求“正确答案”时，无意中陷入了确定性思维的陷阱。我们将探讨概率思维如何重塑我们的决策观。你不需要知道未来会发生什么，但你需要知道在当前信息下，不同结果发生的可能性权重是多少。这包括对先验概率和后验概率的审慎评估，理解贝叶斯定理在日常决策中的直观应用，而非复杂的数学推导。 2. 辨识思维的陷阱： 为什么我们总是倾向于相信那些支持我们已有观点的证据？我们将详细剖析认知偏差对信息处理的侵蚀作用。重点关注确认偏误（Confirmation Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）以及锚定效应（Anchoring Effect）。本书将提供一套“反向检查清单”，教你如何系统性地质疑自己的初步判断，主动搜寻与自己假设相悖的证据，从而确保分析的全面性。 3. 现象与本质的距离： 很多时候，我们看到的只是一个“热点”或一个“成功案例”。本书将引导读者剥离表面的光鲜，关注驱动这些现象背后的机制。一个产品大卖，是市场趋势使然，是营销策略的胜利，还是仅仅因为竞争对手的失误？关键在于建立一个有效的“归因模型”，将观察到的结果分解到不同的影响因子上，并评估它们各自的贡献度。 第二部分：构建稳固的论证结构 一个好的判断需要一个无可指摘的论证结构来支撑。这不仅仅是关于数据本身，更是关于数据是如何被组织、关联和解释的。 1. 建立有效的对比组： 检验任何判断是否正确的黄金标准，是找到一个合理的“对照组”（Control Group）。如果没有对照组，你所看到的“效果”就无法确定是否是你的干预措施带来的。本书将探讨如何设计和识别有效的对比框架，即使在资源有限的情况下，也要创造出“反事实”的思考场景，以检验假设的可靠性。例如，在评估一项新的流程改进时，我们如何界定“没有进行改进”的状态？ 2. 区分相关性与因果性： 这是所有分析中最常犯的错误之一。我们强调，相关性只是因果性的必要条件，但绝非充分条件。我们将深入研究如何通过系统性的观察和排除法来逐步逼近因果链条。重点讨论如何识别混杂变量（Confounding Variables）和中介变量（Mediating Variables），理解它们如何扭曲我们对“A导致B”的简单判断。 3. 论证的透明化与可复现性： 一个经得起推敲的论证必须是“透明”的。这意味着你的推理步骤必须清晰到足以让一个持怀疑态度的人能够跟随你的逻辑，并尝试在不同背景下进行验证。本书将指导读者如何清晰地记录假设、数据来源、处理方法以及最终的推理路径，从而增强论证的说服力和可信度。 第三部分：批判性地审视外部信息 我们接收到的信息大多是经过他人处理和包装的。要做出正确的判断，必须具备强大的信息过滤和解构能力。 1. 报告的“软肋”探测： 别人的报告，无论看起来多么专业，都必然存在其局限性。本书将提供一套系统性的“漏洞扫描器”。这包括：数据采样的代表性（样本是否足够随机和全面？）、指标设定的合理性（选取的指标是否真正反映了目标？例如，只看点击率而忽略转化率），以及结论的过度推断（是否将特定情境下的成功推广到了一个更广的范围？）。 2. 识别“叙事陷阱”： 人类天生喜欢听故事。许多报告的缺陷不在于数据本身，而在于其强加于数据的“故事线”。我们将教授如何识别那些为了迎合听众或特定利益而构建的“完美叙事”，并将其还原为原始的、未经修饰的数字和逻辑链条。学会提问：“如果结果是相反的，这个故事会如何被讲述？” 3. 评估信息的“成本”： 信息的价值与其获取和处理的成本相关。在评估他人的分析时，要反问：为得出这个结论，他们忽略了哪些难以获取或昂贵的数据？这种“信息差”往往是判断出现偏差的根本原因。通过理解信息获取的壁垒，我们可以更客观地评价现有结论的完整性。 结语：从信息消费者到逻辑构建者 本书的核心目标是培养一种持续的、审慎的分析习惯。它不是一本教你如何操作软件的速成手册，而是一部引导你进行深度思考的“元认知”指南。真正的洞察力不是来源于掌握最新的“热词”，而是源于对证据的尊重、对逻辑的坚持，以及永不停止质疑“我是否遗漏了什么”的求知欲。掌握这些方法论，你将能够更自信地驾驭复杂环境，构建出真正能解释世界、指导行动的坚实判断框架。

作者简介

涌井良幸

　　1950年出生，筑波大学数学系毕业，目前从事高中教职，以及从事电脑演算法与统计学研究。

　　有多部统计学相关着作，如《用贝氏统计学作为道具》；另和弟弟贞美合着有《图解回归分析》、《图解多变量分析》（以上由日本实业出版社出版）、《史上最强图解：这样一定懂！统计学》、《用Excel学统计分析》（以上为Natsume社出版）等。

涌井贞美

　　涌井良幸的弟弟。1952年出生，于东京大学理学科研究所硕士毕业后，进入富士通株式会社工作。其后，曾担任日本神奈川县立高等学校教师，现为自由作家，活跃于各书籍以及杂志的写作工作。

　　已在台湾出版《身边常见的现代化生活科技：读完变身「上知天文、下知地理」的小博士！》（与哥哥良幸合着）。

译者简介

林信帆

　　台大工商管理学系毕业，日本国立九州大学经济学硕士，取得中国生产力中心第十届中日同步口译人才培训研习班结业证书，擅长中日对译，目前专职从事医学、核能、光电、机械设备、电机工程、金融商业、美容等口笔译工作。

　　译有《你是将才，怎么被看见？》、《苹果、亚马逊都在学的丰田进度管理》、《一人开公司也能搞定的财务管理实务》（皆为大是文化出版）。
 

本书结构图
前言　只要国中程度的数学就能看懂
 
Chapter 0　爆量资讯，学统计以简驭繁
1. 为什么统计现在成了显学？
2. 理解隐藏在资料背后的本质
3. 人类的文明史，其实就是统计出来的历史
专栏一　「开放资料」藏好料，可以挖宝
 
Chapter 1  分析资料，懂这些基础知识就够用
4. 资料有两种：量化和质化
5. 整理成表格，就可以看出资料有什么特征
6. 表格画成图，特征更是一目了然
7. 平均数：资料中最重要的代表值
8. 中位数、众数：帮你看出资料的五官轮廓
9. 变异数、标准差：看出资料的离散程度
10. 变异、变异数的大小，显示资料所含不确定性
11. 散布图：以视觉凸显两个变数的关系
12. 相关系数：用数字表示两个变数相关程度
13. 交叉分析？就是把清单整理成列联表啦
专栏二  两个以上变数对结果的影响，用多变量分析
 
Chapter 2　统计、随机抽样、与正确描述母体的机率
14. 别讲大概，要说机率：一件事可能发生的程度
15. 随机变数，就是用数字表示你的试验结果
16. 统计学的目的：想知道随机变数的出现机率
17. 随机变数的平均数与变异数计算
18. 数字排排站。机率分配的P值、百分位数
19. 标准化：看似不能比的两组数据变得可以比较
20. 随机抽样不是随便抽样：才足以预测全体样貌
21. 母数：用以表现母体特质的数字
22. 抽样取得估计量，希望和母数一致
23. 自由度：让抽样「不偏」母数
24. 误差总是或多或少，误差值会呈现常态分配
25. 中央极限定理，让好的抽样逼近真理
26. 样本平均数定理，重复多次抽样就知道母体什么样
27.  95%的信心水准，认为这就是母体平均数
专栏三　回归分析：归纳既有事实，预测未来可能结果
 
第3章估计，与检定你的估计
28. 用点估计太笃定，用区间估计有信心
29. 区间估计，来自样本的统计量
30. 我有九成五的把握……
31. 对估计有信心，因为世事多属常态分配
32. 样本相同，想提高信心水准、信赖区间就放宽
33. 其实我们常常用统计来检定想法的对错
34. 想法正确却遭到舍弃的机率：显着水准
35. 想否决的假设，想证明为真的假设
36. 事实的检定，永远面临型一与型二错误
专栏四　因素分析：原因看似很多，共同因素可能只有一个
 
Chapter 4　预测：回归分析、证明某现象并非偶然：变异数分析、提高推论准度，生活中最常用：贝式定理
37. 简单回归分析：用单一变数来预测另一变数
38. 复回归分析：用两个以上的变数来预测
39. 判定系数，判定回归模型配适度
40. 调整自由度，删除无助于预测的变数
41. 证明某现象并非偶然，用变异数分析
42. 变异数分析的关键：组内离散与组间离散程度
43. 变异数分析三步骤
44. 计算琐碎，Excel一秒完成
45. 变异数分析的原理：去同存异
46. 两个变数对结果的影响：无重复试验
47. 重复试验下，分析两个变数对结果的影响
48. 变异数分析Excel代劳，但要弄懂名词定义
49. 情人的加分扣分，请遵照贝氏定理
50. 贝氏定理超实用，先看懂四名词
51. 看似绕口令，其实是推理
52. 贝氏定理：随着资料增加，推论越加准确
专栏五　主成分分析，把一堆变数归纳成几个
 
Chapter 5　资料分析应用实例
53. 如何调查两件事情的相关性
54. 用散布图剔除异常数字，以免误判
55. 股市线图，根本就是统计图解
56. 统计图解，看出差异和变动
57. 分组、画长条图，找出混乱资料的秩序
专栏六　区别分析：怎样的性能条件，价格能定到极致？
 
Chapter 6　活用机率、抽样，与描述母体之前……
58. 赌博之前，先算期望值
59. 地皮形状不规则，怎么计算面积？
60. 人生有好运坏运，想得到公平结果，你得……
61. 为什么醉汉总是能走回家？
62. 抽样至少要超过30个的统计学根据
63. 全国性大调查，样本多少才够？
专栏七　集群分析：把众多受访者，按照特性分成几群
 
Chapter 7　活用估计与检定
64. 什么情况下会发生这种事？用最大概似估计法
65. 家庭主妇有多少零用钱？抽大样本
66. 只能抽小样本，如何检定假设？
67. 母体变异数一向如此，推估目前平均数
68. 推估单身比率、市场占有率的方法
69. 选民支持率的调查，抽样1000人误差颇大
70. 上班族的零用钱差异程度
71. 调查吸菸率、支持率是否升高
72. 学生算术能力提升了吗？这样检定
73. 新生儿体重变轻了？如何检定
74. 最近十天你睡够了吗？这样检定
75. 调查两地上班族的零用钱是否相等
76. 比较两选手的打击率
77. 装瓶机器误差很大吗？这样检定
78. 老板给我的「粉」，量总是不稳定吗？
79. 骰子是否公正？检查方法跟你想的不一样
80. 某地男女比例是否失衡
81. 奶茶和茶奶，真的喝得出来？
82. 大人和小孩喜欢的料理不同吗？
专栏八　质化问题，可以数量化分析
 
Chapter 8　回归分析、变异数分析和贝氏定理怎么用
83. 透天厝变多，汽车销售会增加多少辆？
84. 住宅户数与年收入对卖车影响程度
85. 用电越来越兇，将来每户每月用电高达几度？
86. 策略用对了，不是运气好的证明方式
87. 新老师或是新方法，真的有效吗？
88. 营养品或睡眠对肤质的影响（无重复实验）
89. 营养品或睡眠对肤质的影响（重复实验）
90. 下注，猜袋中白球有几颗
91. 健康检查准确度95%，其实很低喔
92. 有了线索，要不要改变猜测？
93. 线索可以提高猜中机率的证明
94. 电脑如何判断垃圾邮件？用贝氏定理
95. 用贝氏定理来猜天气，准度大增
 
附录A：用Excel来计算百分位数与各种分配的p值
附录B：用Excel做回归分析、变异数分析

序

只要国中程度的数学就能看懂

　　时间如果倒转回一百年前，一般人应该没有机会接触到统计资料！近年来，随着社会资讯化的快速发展，现在的我们是生活在资讯的洪流中。所以对现代人来说，处理资讯的统计能力已经是不可或缺的知识。特别是学习统计所得到的以下两种能力，更是必要的常识。

　　第一种就是取得各种资料时，能加以活用的能力。因为在资讯化时代不能正确运用手中资讯的人，不论是在工作上或人生中，都会处于无法做出适当判断的状况。

　　第二种则是分辨资料分析结果的能力。一看到四面八方来的统计资料，大多数人都会以为正确无误而全盘接受。事实上统计资料一定内含提供者的主观意识，有时甚至是有意捏造的假资料，所以接受资料的人必须有能力分辨提供者的用意。

　　一直以来，日本文科学生当中也有不少人因为高中、大学入学考试不考，选择放弃学习数学，这么一来数学的程度就停留在国中。还好现在这个现象慢慢在改善了。

　　本书是统计的超级入门书，国中程度的人都看得懂。非常希望读者们都能利用本书，学会统计的素养，让大家在现代社会中活得更聪明。
 

只要国中程度的数学就能看懂
 
时间如果倒转回100年前，一般人应该没有机会接触到统计资料！近年来，随着社会资讯化的快速发展，现在的我们是生活在资讯的洪流中。所以对现代人来说，处理资讯的统计能力已经是不可或缺的知识。特别是学习统计所得到的以下两种能力，更是必要的常识。
 
第一种就是取得各种资料时，能加以活用的能力。因为在资讯化时代不能正确运用手中资讯的人，不论是在工作上或人生中，都会处于无法做出适当判断的状况。
 
第二种则是分辨资料分析结果的能力。一看到四面八方来的统计资料，大多数人都会以为正确无误而全盘接受。事实上统计资料一定内含提供者的主观意识，有时甚至是有意捏造的假资料，所以接受资料的人必须有能力分辨提供者的用意。
 
一直以来，日本文科学生当中也有不少人因为高中、大学入学考试不考，选择放弃学习数学，这么一来数学的程度就停留在国中。还好现在这个现象慢慢在改善了。
 
本书是统计的超级入门书，国中程度的人都看得懂。非常希望读者们都能利用本书，学会统计的素养，让大家在现代社会中活得更聪明。
 
为什么统计现在成了显学？
 
为什么统计学现在这么受到重视？
 
近年来随着电脑的功能越来越强大，大家可以说都生活在资讯的洪流中，所以这个时代又被称为资讯化时代。每天在推特或脸书等网路社群上，都会产生庞大的资料，正所谓是「大数据时代」。在这种时代，统计分析能力之所以重要，有以下两个理由：
 
第一就是取得各种资料时，能加以活用的能力。在资讯社会中，如果不知道如何活用庞大的数据，资料就只不过是一座垃圾山。不过只要有一点统计分析能力，就可以把这座山变成资讯的宝山。在资讯化时代，不能正确活用手中资讯的人，不论是在工作上或人生中，都会无法做出适当的判断。
 
第二则是分析结果的能力。现在来自四面八方的统计资料，常经过一些人的解释后，便会公布在大众传媒上。问题是这些人的解释并不一定正确。甚至有人会故意捏造不实的解释。所以，英国政治家班杰明‧迪斯雷利斩钉截铁的表示，统计是比该死的谎言更大的谎言。不过只要有一点统计分析能力，就可以戳破扭曲的解释。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对统计学有点敬而远之，总觉得那是一门高深莫测的学问，跟我的日常工作离得有点远。没想到这本《工作一定要用到的统计》完全颠覆了我的看法！作者的文笔非常轻松有趣，就像在跟你一位经验丰富的朋友聊天，娓娓道来统计学在我们工作中的重要性。最让我惊喜的是，它并没有直接丢给我一堆公式和理论，而是从我们最关心的问题出发：如何证明自己的判断是对的？别人报告里的数据是不是真的可靠？一个产品的成功，到底是因为方法正确，还是纯粹的运气？这些问题，我每天都在思考！书里花了很大篇幅讲解如何解读数据，如何识别报告中的“陷阱”，甚至是如何利用统计学去“侦测”出潜在的风险和机会。我最印象深刻的是关于“抽样误差”和“显著性检验”的讨论，它让我明白，不是随便几个数字就能代表全部，背后需要有科学的依据。现在，我再也不敢轻易相信那些“未经证实”的结论了，面对那些看似光鲜亮丽的报表，我学会了多问一句“为什么”，并且知道该往哪个方向去寻找答案。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数字相对敏感的职场人士，过去也接触过一些关于数据分析的书籍，但总是感觉少了点什么，不够“落地”。直到我读到这本《工作一定要用到的统计》，才真正体会到统计学在我们日常工作中的“威力”。这本书最让我惊艳的地方在于，它并没有将统计学包装成一个遥不可及的学科，而是把它拆解成了一套非常实用的“工作工具”。作者深入浅出地讲解了如何利用统计学来“反驳”不合理的论点，如何“识别”别人报告里的漏洞，以及如何“判断”产品成功到底是实力还是运气。书里有一段关于“假设检验”的阐述，让我恍然大悟，原来很多时候我们所谓的“经验之谈”，都可能是一种“统计上的巧合”。现在，每当我看到一些令人难以置信的销售数字，或者听闻某个“绝妙”的营销策略，我都会下意识地用书里教的方法去审视，看看背后是不是真的有坚实的统计学依据，还是只是一种“幸存者偏差”的幻觉。

评分☆☆☆☆☆

以前我总觉得，现在时代已经进入大数据时代了，只要收集足够的资料，自然就能找到答案。但这本书《工作一定要用到的统计》狠狠地给了我一巴掌，让我明白，光有大数据，就像有一堆散乱的零件，没有统计学这个“组装手册”，它就只是一堆废铁。作者用非常生活化的语言，解释了为什么统计学才是真正能够将数据转化为洞察的关键。他举例说明，一个产品卖得好，到底是营销策略奏效，还是刚好碰上市场趋势，亦或是竞争对手失误？这些问题，单靠数字是无法直接告诉你的，你必须运用统计学的思维，去抽丝剥茧，找出背后的真正驱动力。这本书最让我欣赏的一点是，它强调的是“实战应用”，而不是纯理论。书中的案例都非常贴近我们在商业环境中所遇到的实际问题，像是如何评估新产品上市的成功率，如何衡量不同推广渠道的效果，甚至是如何预测客户流失的可能性。读完之后，我感觉自己脑中那些模糊的商业直觉，终于有了可以量化的工具来支撑和验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书《工作一定要用到的统计》绝对是我近年来读过最有价值的一本书，特别是对于我们这些在职场上需要不断证明自己、评估他人、以及做出关键决策的人来说。作者以一种非常接地气的方式，将统计学从一门“数学科”升华为了一门“职场思维方式”。他提出的“如何证明自己正确研判”以及“别人的报告哪里有破绽”，这些都是我们每天都在面对的挑战。我特别喜欢书中对于“如何区分方法对了还是凑巧”的探讨，这让我意识到，很多时候我们以为的“成功秘诀”，可能只是昙花一现的运气。这本书教会了我，光有大数据是不够的，只有运用统计学的思维，才能真正挖掘出数据背后的深层含义，才能做出更明智的决策。我现在看任何一份商业报告，都会不自觉地带着批判性的眼光，去寻找报告中可能存在的“统计盲点”，并且能够更有信心地去提出自己的观点，因为我知道，我手中握有更强大的“统计武器”。

评分☆☆☆☆☆

这本《工作一定要用到的统计》真是让我大开眼界！身为一个在广告行销界打滚多年的资深人士，我常常为了一个活动或一档推广活动的成效，跟团队争论得面红耳赤。到底是我们创意太屌，还是客户运气好？过去，我们只能凭感觉、凭经验，顶多就是看看数字，但数字背后的真相，到底藏在哪里？这本书就像为我打开了一扇新世界的大门。它不是那种枯燥乏味的学术讲义，而是用非常贴近我们实际工作场景的例子，来解释统计学是如何成为我们“救命仙丹”的。我尤其喜欢作者处理“相关性”和“因果性”的段落，过去很多时候我们都会不小心混淆这两个概念，结果做出错误的决策。书中举的几个案例，像是产品上市后的销售数据分析，或者线上广告投放成效的评估，都讲得非常透彻，让我茅塞顿开，原来过去那些“直觉”背后，是可以有严谨的统计学来支撑或推翻的。现在看别人递上来的报告，我都会忍不住偷偷拿书里讲的技巧去套用，看看有没有什么地方可以再深入挖掘，或者哪里其实是“看起来很美”的数字游戏。