懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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今野紀雄

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统计学
数据分析
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数据思维
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具体描述

擁有統計力，就能提升解決問題的能力

用圖像思考分析「現在」，用數學邏輯演算「未來」

用最不燒腦的方式學習統計學！

【設計生活化情境題】+【資料視覺化】+【專有名詞變白話】

　　一看就懂的統計學新手入門書

　　就算「沒有統計知識」也沒關係！

　　從基本原理開始，一點一點詳細說明

　　快速掌握必備觀念，輕鬆漫遊大數據時代

　　統計學哪裡只是公式運算，更是生活的準則、日常的指標！

　　★擲骰子、丟硬幣、中樂透，遊戲輸贏一瞬間，人生賽局是命運還是機會？

　　★調查收視率可以掌握市場變化，看準投資方向一點也不難！

　　★拚經濟跟統計有關，玩政治也跟統計有關，一切都在計算之中！

　　★數據展現實力！棒球迷如何從統計視角一窺棒球場上孰強孰弱？

　　★班佛定律可以教你識破會計數字是真是假，看出是誰在幕後以假亂真？

　　●打好統計學的基礎，應用在你的工作上！

　　●適合初學統計的人，以及想重新學統計的人！

　　●用每章最後的練習題與詳細解說，確認你理解了多少。

　　用「最短」、「最快」的方式學習統計學！

　　「統計學」總給人很艱澀的印象。不過，只要從基礎開始一步步學習，就會發現統計學其實一點也不難。即使是從來沒學過任何統計學知識的人，閱讀本書時也不會有任何障礙，而是能在不知不覺中讀完這本書，明白到統計學的本質。統計學是「分析現在、預測未來」的最強「技術」。請各位在讀完本書後，化統計學為自身的力量吧！

專業推薦

　　淡江大學統計學系教授林志娟審訂推薦

　　統計學博士程毅豪誠心推薦

探索数据背后的世界：一本面向实践者的统计学入门指南书名：数据洞察力：从零开始掌握统计思维与可视化目标读者：市场分析师、产品经理、运营人员、数据科学家助理，以及任何需要在日常工作中处理和解读数据，但缺乏系统统计学背景的专业人士。书籍定位：本书旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的统计学理论与具体的商业实践。它摒弃了繁复的数学推导，专注于培养读者在真实场景中运用统计工具解决问题的能力，强调“理解”而非“计算”。 --- 内容概要与核心价值在这个数据爆炸的时代，理解数据背后的逻辑比单纯拥有数据更为重要。许多职场人士面对报表和分析结果时，往往停留在数字表面，无法深入探究现象背后的驱动因素，更遑论设计出有效的实验来验证假设。《数据洞察力》正是为解决这一痛点而生。本书结构清晰，层层递进，从最基础的描述性统计入手，逐步过渡到推断性统计和实验设计，确保读者能够稳扎稳打地建立起完整的统计思维框架。第一部分：数据素养与描述性统计——看清数据的“长相” 本部分是建立数据直觉的基石。我们不会用晦涩的术语吓退读者，而是通过大量真实案例，教你如何“观察”数据。数据类型与质量：区分分类数据、数值数据，理解数据偏差和缺失值对分析的致命影响。如何快速识别一个数据集是否值得信赖。集中趋势与离散程度：不仅仅是计算平均数和中位数，更重要的是理解何时使用哪个指标。例如，在收入分布偏斜的群体中，平均数是如何“撒谎”的，以及标准差如何揭示了群体的稳定度。数据可视化：强调“图形即语言”。我们将深入讲解直方图、箱线图、散点图的适用场景。重点是如何通过图形发现异常值、趋势和模式，例如，使用分面（Facetting）技术来比较不同子群体的分布差异。第二部分：概率论与抽样——迈向推断的准备推断统计是本书的核心难点，但我们将用最直观的方式拆解它。我们聚焦于“为什么”我们需要抽样，以及抽样是如何影响我们结论的可靠性的。理解随机性：探讨泊松分布、二项分布等常见分布形态，理解它们在业务场景（如网站错误率、客户转化率）中的应用。中心极限定理的魔力：解释这个统计学基石是如何让小样本的分析结果可以推广到大群体的。这不是一个公式，而是一个工具，帮助你建立对置信区间的直觉理解。抽样误差与置信区间：明确“95% 置信区间”的真正含义——它描述的是我们方法的可靠性，而不是单个结果的准确性。如何根据业务对精度的要求，选择合适的置信水平。第三部分：假设检验——科学决策的引擎决策的本质往往是检验一个“假设”。本部分将帮助读者将模糊的“感觉”转化为可量化的“证据”。零假设与备择假设的建立：学习如何将一个业务问题（例如，“新功能是否提高了用户留存率？”）转化为一个可检验的统计框架。 P值的实用解读：摒弃对P值“小于0.05即为真理”的僵化理解。重点探讨P值的局限性、统计显著性与业务重要性之间的区别。如何避免“结果导向型”的错误分析。常见的检验方法实践：详细介绍 T 检验（比较两组均值）、方差分析（ANOVA，比较多组均值）和卡方检验（分析分类变量关联性）的实际操作流程和结果解读。书中会附带Python/R库的简洁代码示例，但重点始终放在结果的商业含义上。第四部分：关联性与回归分析——探寻因果的线索相关性不等于因果性，但它是我们探寻因果关系的第一步。本部分聚焦于建立预测模型的基础。相关系数的陷阱：深入分析皮尔逊相关系数的局限性，以及如何识别非线性关系和混淆变量（Confounding Variables）。简单线性回归：将回归方程转化为可解释的商业语言。例如，每增加一个广告投入单位，用户转化率平均增加多少百分点。多元回归与模型选择：面对多个影响因素时，如何构建更稳健的模型。重点介绍如何评估模型的拟合优度（$R^2$、调整后$R^2$），以及如何识别和处理多重共线性问题。第五部分：实验设计与A/B测试实战这是本书最具操作性的部分，专为需要进行产品迭代和市场验证的专业人士设计。实验设计的核心原则：如何确保实验组和对照组的随机性、单一变量控制的重要性。 A/B 测试的陷阱规避：如何计算所需的样本量（避免测试时间过长或过短）、如何设定终止规则（避免过早终止）。关键指标（KPI）的统计评估：不仅要看最终的P值，还要关注指标的方差和指标的稳定性。讲解如何处理“新奇效应”和“测试疲劳”对结果的干扰。 --- 本书的独特优势 1. 结果导向，而非公式驱动：我们承诺，任何复杂的统计概念都会被解释为对“商业决策”的指导，而不是数学上的证明。 2. 强调批判性思维：书中设计了大量的“错误分析案例”，教读者识别报告中常见的统计误用和误读，培养数据分析的“侦探能力”。 3. 工具的融会贯通：本书不偏向任何特定软件，但会提供通用的分析思路和解读框架，让读者无论使用Excel、BI工具还是编程语言，都能理解背后的统计逻辑。阅读完《数据洞察力》，你将不再是被动接收数据的下属，而是能够主动设计实验、验证假设、并用严谨的统计语言阐述发现的业务驱动者。你将学会如何将数据从“噪音”转化为“洞察”，真正看透现象背后的驱动力量。

著者信息

作者簡介

今野紀雄（Norio Konno）

　　1957年出生於東京。1982年東京大學理學部數學科畢業。1987年東京工業大學大學院理工學研究科博士課程修畢退學。曾任室蘭工業大學數理科學共通講座副教授、康乃爾大學數理科學研究所客座研究員，現為橫濱國立大學大學院工學研究院教授。主要著作包括《不可思議的數學》、《3小時讀通統計》、《拓樸學超入門》（共著）、《看漫畫學複雜網路》（共著）（Science-i新書）、《圖解雜學機率》、《圖解雜學機率模型》（Natsume社）、《Newton》雜誌監修工作。

譯者簡介

陳朕疆

　　自由譯者。清大生命科學學士、政大財務管理碩士、京都大學農學部交換一年。現為專職譯者，譯有多本科普、健康、商管書籍，歡迎批評指教。

　　信箱：czj.kyoto@gmail.com

图书目录

前言 3

第 1 章數據的特徵 9
1-1 當有人問你「每週喝幾次酒」，你會覺得很難回答嗎？ 10
1-2 雖然平均月薪相同，但你不覺得哪裡奇怪嗎？ 12
1-3 即使平均值相同，也不代表數據有相同特徵 14
1-4 將數據畫成「直方圖」會更好了解 16
1-5 配合數據特徵，選擇適當組距 18
1-6 由直方圖的形狀，可以看出某些數據不適合用「平均值」來描述 20
1-7 除了平均值，還有其他可以代表整體數據的數值 22
1-8 正中央數值—中位數 24
1-9 如何計算中位數？ 26
1-10 哪個數值最多？什麼是眾數？ 28
1-11 表示數據分布範圍的「全距」 30
1-12 如何表示數據分散程度？ 32
1-13 用「變異數」來表示數據分散程度會方便許多 34
1-14 如何用變異數來計算數據分散程度？ 36
章末練習 ① 38
專欄 1 統計虛擬貨幣之現價總額的首位數字，會有什麼結果？ 40

第 2 章機率的基礎 41
2-1 「樣本點」「樣本空間」與「事件」分別是什麼？ 42
2-2 「和事件」「積事件」和「餘事件」 44
2-3 機率的定義 46
2-4 「事件機率」的計算 48
2-5 以「擲硬幣」為例，做機率的計算 50
2-6 丁半賭博中「丁」的機率和「半」的機率分別是多少？ 52
2-7 不會同時發生的「互斥事件」 54
2-8 互斥的兩個「事件」有什麼關係？ 56
2-9 發生「餘事件（非∼的事件）」的機率是多少？ 58
2-10 什麼是「條件機率」？ 60
2-11 學會使用方便的「乘法規則」 62
2-12 不被其他事件影響的「獨立事件」 64
章末練習 ② 66
專欄 2 首位數字的出現機率會符合「班佛定律」 68

第 3 章隨機變數 69
3-1 由偶然決定數值的「隨機變數」 70
3-2 利用機率的性質，讓機率的計算變簡單 72
3-3 隨機變數和與之對應的「機率分配」 74
3-4 機率合計為「1」 76
3-5 計算隨機變數X 的期望值 78
3-6 即使各個事件的機率不一樣，也能求出期望值E(X) 80
3-7 「標準差」是變異數的正平方根 82
3-8 「平均值前後一個標準差」是最常出現的數值 84
章末練習 ③ 86
專欄 3 應用班佛定律找出偽造數據 90

第 4 章分配 91
4-1 考慮順序時的「可能情況數」 92
4-2 不考慮順序時的「可能情況數」 94
4-3 由二項分配算出擲骰子結果的機率 96
4-4 由二項分配算出擲骰子結果的分配 98
4-5 擲骰次數增加，二項分配的形狀也會跟著改變 100
4-6 身高、雨量、產品誤差⋯⋯我們可以在許多數據上看到常態分配 102
4-7 常態分配的性質 104
4-8 常態分配中，幾乎所有事件都會在「3 σ 範圍」內 106
4-9 常態分配標準化的「標準常態分配」 108
4-10 從圖看出標準常態分配的性質 110
4-11 用標準常態分配來計算機率 112
章末練習 ④ 114
專欄 4 「末位數字」的分配也會偏向一邊嗎？ 116

第 5 章估計 117
5-1 從部分數據估計整體數據 118
5-2 由估計方法決定適當的樣本數 120
5-3 如何調查電視的收視率？ 122
5-4 如何用統計方法估計收視率 124
5-5 估計一個數值點—「點估計」 126
5-6 估計一段區間—「區間估計」∼其一 128
5-7 估計一段區間—「區間估計」∼其二 130
5-8 信心水準的大小與信賴區間的關係 132
5-9 精靈寶可夢的收視率變化 134
5-10 信心水準提高，信賴區間也會變大 136
5-11 估計大谷翔平選手未來的打擊率，會得到什麼結果？ 138
章末練習 ⑤ 140
專欄 5 「辛普森悖論」是什麼？ 144

第 6 章檢定 145
6-1 如果連續擲硬幣五次都是正面，可以說「這是一枚不公正硬幣」嗎？ 146
6-2 如何檢定「這是一枚公正硬幣」的假設是否正確？ 148
6-3 了解檢定的獨特概念與流程 150
6-4 檢定會因為「錯誤率」不同而得到不一樣的結果 152
6-5 當「五次有四次是正面」，可以說「這是一枚不公正硬幣」嗎？ 154
6-6 即使「五次有四次正面」，也不能說「這是一枚不公正硬幣」 156
6-7 若錯誤率是5%，那麼當「十次有九次正面」，就可以說「這是一枚不公正硬幣」 158
章末練習 ⑥ 160
專欄 6 在日本買彩券應該買「連號」？還是買「號碼分散」？ 164

第 7 章相關 165
7-1 判斷兩群數據的關係 166
7-2 用「相關圖」將不同數據間的關係視覺化 168
7-3 什麼是「強相關」「弱相關」和「零相關」？ 170
7-4 「相關係數」可以表示不同數據間的相關程度 172
7-5 「相關係數」的公式 174
7-6 相關係數的計算方法∼例一 176
7-7 相關係數的計算方法∼例二 178
7-8 相關係數的計算方法∼例三 180
7-9 相關係數的總整理 182
章末練習 ⑦ 184
專欄 7 「無法計算期望值」的抽獎 186

後記 187
主要參考文獻 189
索引 190

图书序言

ISBN：9789865408350
叢書系列：科學視界
規格：平裝 / 192頁 / 14.8 x 21 x 1.25 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：自然科普> 數學> 其他

图书试读

前言

　　各位知道 10 月 18 日是什麼日子嗎？

　　這天是日本的統計日。在日本總務省統計局的網站中提到，1872 年 9 月 24 日，日本太政官公布了日本第一個近代生產統計表—《府縣物產表》，這天換算成陽曆後就是 10 月 18 日。於是日本政府就在 1973 年，訂這天為統計日。

　　在統計日這天，總務省會舉辦各種活動，促進日本國民關心統計，使國民了解統計的重要性，並配合政府的各種統計調查。

　　其中一項活動就是「募集標語」。總務省會將募集到的標語用於海報等廣告宣傳。2018 年度的特選作品，是由統計調查員組別選出的「活用統計、指向未來」。總務省的網站上可以看到歷屆入選作品，而且這些標語一個比一個驚豔。以下介紹其中幾個標語。

　　「這是為了誰？這是為了所有人的統計調查」 2000 年

　　「數字重於理論，統計重於直覺」 2003 年

　　「統計能獲得正確資訊，讓人放心」 2006 年

　　2019 年度的標語從 2 月開始募集，那時有人踢爆政府各部會偽造統計數據，引發了不小的問題，這也使 Twitter 上大量出現揶揄這次事件的標語。

　　「混亂的統計，可疑的指標」

　　「統計都是編造的數字，不要隨便相信」

　　「數字不合，就自己編造，統計都是假的」

　　「就算不景氣，統計數字也會說景氣很好」

　　我和其他教授談起這些統計調查事件時，聊到「有沒有什麼方法，可以看出這些統計數字的問題呢？」這裡先把這個方法命名為「規則 X」。我們會在本書的專欄中，與各位談談有什麼方法可以做到這件事，敬請期待！

　　本書會用淺顯易懂的方式，說明高中等級的統計。以下就簡單說明一下本書內容。

　　第 1 章介紹平均值（期望值）、變異數、標準差等，能描述數據特徵的數值；第 2 章介紹基礎機率，幫助各位理解本書後半提到的統計學知識；第 3 章介紹隨機變數；第 4 章介紹典型的分配範例—二項分配、常態分配；第 5 章介紹估計方法，說明如何由部分數據推論整體數據；第 6 章介紹檢定方法，說明如何建立假設、如何判斷假設正確與否；第7 章介紹如何描述不同數據間的相關關係。

　　另外，在每章的最後面會列出幾個練習問題，請各位試著挑戰看看，以加深理解。

　　最後，本書的出版過程受到科學書籍編輯部的石井顯一先生不少照顧，在此表達誠摯謝意。

今野紀雄

用户评价

评分☆☆☆☆☆

說實在話，我對這類標榜「快速上手」、「懶人必備」的書籍，心裡總會打個問號，因為很多時候，為了追求簡潔，往往會犧牲掉一些關鍵的細節和原理的深度，最後變成只是教你怎麼按按鈕，遇到變化題就完全卡住。但這本的厲害之處，在於它真的有在「翻譯」那些學術語言，而不是單純地把公式口語化。舉個例子，書中對「顯著水準」的解釋，它沒有直接丟出P值小於0.05的定義，而是用生活化的情境去建構這個概念，像是你在擲硬幣，連續十次都出現正面，你會覺得這只是巧合嗎？這種從直覺出發的引導，讓我對一些抽象的統計假設有了更具體的圖像感。我過去學統計時，常常是死記硬背各種檢定的條件，但這本書讓我開始思考「為什麼」要用這個檢定，背後隱含的邏輯是什麼。那種「原來如此」的豁然開朗感，是很多厚重課本給不了的，這對我這種自學或者需要快速複習的人來說，簡直是及時雨。

评分☆☆☆☆☆

老實講，身為一個在職場上需要跟各種數據打交道的人，我最怕的就是讀完一本書，發現它所有的內容都停留在「紙上談兵」的層面，缺乏實戰的應用價值。但這本書在範例的選擇上，展現了相當高的生活化與實用性。它提到的案例，像是如何判斷一個廣告的點擊率是真的有提升，還是只是運氣好；或者是在分析問卷回饋時，該如何避免自己的主觀偏見影響結論。這些都不是課本裡才會出現的虛擬情境，而是我們每天在新聞或工作中可能遇到的真實困境。我尤其喜歡它在討論「數據的侷限性」這一塊著墨不少。它不斷提醒讀者，統計分析的結果只是基於當前樣本的推論，背後可能隱藏著的潛在偏差或因果混淆的可能性。這種提醒，讓讀者在吸收了強大分析工具的同時，也擁有了批判性思考的盔甲，不會盲目地把統計數字當成「絕對真理」。

评分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書給我的感受，就像是找到了一位非常耐心、口條又清晰的家教老師。它沒有用那種高高在上的學術語氣來指導你，反而是用一種鼓勵探索的態度。我特別喜歡它的「自檢核」環節，在每個主要觀念結束後，都會設計一些簡單的問答或小練習，讓你立刻確認自己有沒有真正理解，而不是讀完一整章才發現自己前面哪裡就開始跑偏了。這對於自我學習的效率來說，簡直是質的飛躍。很多時候，統計學的難點不在於公式本身，而在於「理解脈絡」——什麼時候用T檢定？什麼時候該用卡方檢定？這本書很擅長在講解工具的同時，植入「使用時機」的判斷邏輯。它真正做到了讓統計不再是高不可攀的學問，而是成為一種能幫助我們更清晰地理解這個世界的強大工具。對於想擺脫「數據文盲」標籤的朋友來說，這本絕對是近期內最具誠意的入門讀物了。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封面設計，不得不說，真的有抓到「懶人」這個核心訴求，那種輕鬆、不具壓迫感的視覺效果，讓人一看就知道這不是那種啃起來會很硬的學術聖經。我記得我是在一家獨立書店翻到的，當下瞄到「圖解」兩個字就忍不住好奇。畢竟，統計學對很多人來說，就是一堆希臘字母跟看不懂的公式堆砌起來的夢魘，尤其是我們理工科出身的，被那些教科書搞得焦頭爛額的經驗都有點PTSD了。但這本的排版和用色真的很「親切」，感覺作者很努力地在拉近跟讀者的距離，好像在跟你說：「嘿，別怕，我們用最簡單的方式聊聊這些複雜的東西。」我那時候手邊剛好有個案子需要處理一些使用者行為數據，傳統的統計軟體跑出來的報表簡直像天書，完全抓不到重點。看到這本書的目錄，尤其是那些關於「如何用統計思維看穿假新聞」這類的標題，馬上就決定帶回家，想說至少能從中找到一點點解讀數據的直覺和捷徑，畢竟，在這個資訊爆炸的時代，會算是一回事，懂得「解讀」才是王道。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的結構編排非常欣賞，它處理資訊的層次感做得很好。它不是那種「這章講完，下章就跳到完全不相關的領域」的拼湊感。作者很聰明地將統計概念的複雜度設計成漸進式的坡道，一開始可能是描述性統計的基本概念，像是平均數、眾數這些，用很可愛的圖示說明；然後慢慢地，像搭電梯一樣，逐步帶入推論統計，比如抽樣誤差和信心區間。最讓我驚豔的是，它在講解像是迴歸分析這類相對進階的主題時，依然保持著極高的視覺化水準。它沒有直接呈現複雜的矩陣運算，而是透過不同的散佈圖變化，讓你「看到」變數間的關係如何被模型捕捉。這對我這種視覺型學習者來說，無疑是極大的幫助。你不需要先成為數學家，才能開始與數據對話，這本書成功地把那道入門的門檻給降低了，讓更多對數字有恐懼的人敢於推開那扇門。