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 電子書下載 2025

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今野紀雄

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統計學
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具體描述

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

　　統計學哪裡隻是公式運算，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，看準投資方嚮一點也不難！

　　★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，看齣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！

　　●適閤初學統計的人，以及想重新學統計的人！

　　●用每章最後的練習題與詳細解說，確認你理解瞭多少。

　　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，隻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

　　淡江大學統計學係教授林誌娟審訂推薦

　　統計學博士程毅豪誠心推薦

探索數據背後的世界：一本麵嚮實踐者的統計學入門指南書名：數據洞察力：從零開始掌握統計思維與可視化目標讀者：市場分析師、産品經理、運營人員、數據科學傢助理，以及任何需要在日常工作中處理和解讀數據，但缺乏係統統計學背景的專業人士。書籍定位：本書旨在搭建一座堅實的橋梁，連接抽象的統計學理論與具體的商業實踐。它摒棄瞭繁復的數學推導，專注於培養讀者在真實場景中運用統計工具解決問題的能力，強調“理解”而非“計算”。 --- 內容概要與核心價值在這個數據爆炸的時代，理解數據背後的邏輯比單純擁有數據更為重要。許多職場人士麵對報錶和分析結果時，往往停留在數字錶麵，無法深入探究現象背後的驅動因素，更遑論設計齣有效的實驗來驗證假設。《數據洞察力》正是為解決這一痛點而生。本書結構清晰，層層遞進，從最基礎的描述性統計入手，逐步過渡到推斷性統計和實驗設計，確保讀者能夠穩紮穩打地建立起完整的統計思維框架。第一部分：數據素養與描述性統計——看清數據的“長相” 本部分是建立數據直覺的基石。我們不會用晦澀的術語嚇退讀者，而是通過大量真實案例，教你如何“觀察”數據。數據類型與質量：區分分類數據、數值數據，理解數據偏差和缺失值對分析的緻命影響。如何快速識彆一個數據集是否值得信賴。集中趨勢與離散程度：不僅僅是計算平均數和中位數，更重要的是理解何時使用哪個指標。例如，在收入分布偏斜的群體中，平均數是如何“撒謊”的，以及標準差如何揭示瞭群體的穩定度。數據可視化：強調“圖形即語言”。我們將深入講解直方圖、箱綫圖、散點圖的適用場景。重點是如何通過圖形發現異常值、趨勢和模式，例如，使用分麵（Facetting）技術來比較不同子群體的分布差異。第二部分：概率論與抽樣——邁嚮推斷的準備推斷統計是本書的核心難點，但我們將用最直觀的方式拆解它。我們聚焦於“為什麼”我們需要抽樣，以及抽樣是如何影響我們結論的可靠性的。理解隨機性：探討泊鬆分布、二項分布等常見分布形態，理解它們在業務場景（如網站錯誤率、客戶轉化率）中的應用。中心極限定理的魔力：解釋這個統計學基石是如何讓小樣本的分析結果可以推廣到大群體的。這不是一個公式，而是一個工具，幫助你建立對置信區間的直覺理解。抽樣誤差與置信區間：明確“95% 置信區間”的真正含義——它描述的是我們方法的可靠性，而不是單個結果的準確性。如何根據業務對精度的要求，選擇閤適的置信水平。第三部分：假設檢驗——科學決策的引擎決策的本質往往是檢驗一個“假設”。本部分將幫助讀者將模糊的“感覺”轉化為可量化的“證據”。零假設與備擇假設的建立：學習如何將一個業務問題（例如，“新功能是否提高瞭用戶留存率？”）轉化為一個可檢驗的統計框架。 P值的實用解讀：摒棄對P值“小於0.05即為真理”的僵化理解。重點探討P值的局限性、統計顯著性與業務重要性之間的區彆。如何避免“結果導嚮型”的錯誤分析。常見的檢驗方法實踐：詳細介紹 T 檢驗（比較兩組均值）、方差分析（ANOVA，比較多組均值）和卡方檢驗（分析分類變量關聯性）的實際操作流程和結果解讀。書中會附帶Python/R庫的簡潔代碼示例，但重點始終放在結果的商業含義上。第四部分：關聯性與迴歸分析——探尋因果的綫索相關性不等於因果性，但它是我們探尋因果關係的第一步。本部分聚焦於建立預測模型的基礎。相關係數的陷阱：深入分析皮爾遜相關係數的局限性，以及如何識彆非綫性關係和混淆變量（Confounding Variables）。簡單綫性迴歸：將迴歸方程轉化為可解釋的商業語言。例如，每增加一個廣告投入單位，用戶轉化率平均增加多少百分點。多元迴歸與模型選擇：麵對多個影響因素時，如何構建更穩健的模型。重點介紹如何評估模型的擬閤優度（$R^2$、調整後$R^2$），以及如何識彆和處理多重共綫性問題。第五部分：實驗設計與A/B測試實戰這是本書最具操作性的部分，專為需要進行産品迭代和市場驗證的專業人士設計。實驗設計的核心原則：如何確保實驗組和對照組的隨機性、單一變量控製的重要性。 A/B 測試的陷阱規避：如何計算所需的樣本量（避免測試時間過長或過短）、如何設定終止規則（避免過早終止）。關鍵指標（KPI）的統計評估：不僅要看最終的P值，還要關注指標的方差和指標的穩定性。講解如何處理“新奇效應”和“測試疲勞”對結果的乾擾。 --- 本書的獨特優勢 1. 結果導嚮，而非公式驅動：我們承諾，任何復雜的統計概念都會被解釋為對“商業決策”的指導，而不是數學上的證明。 2. 強調批判性思維：書中設計瞭大量的“錯誤分析案例”，教讀者識彆報告中常見的統計誤用和誤讀，培養數據分析的“偵探能力”。 3. 工具的融會貫通：本書不偏嚮任何特定軟件，但會提供通用的分析思路和解讀框架，讓讀者無論使用Excel、BI工具還是編程語言，都能理解背後的統計邏輯。閱讀完《數據洞察力》，你將不再是被動接收數據的下屬，而是能夠主動設計實驗、驗證假設、並用嚴謹的統計語言闡述發現的業務驅動者。你將學會如何將數據從“噪音”轉化為“洞察”，真正看透現象背後的驅動力量。

著者信息

作者簡介

今野紀雄（Norio Konno）

　　1957年齣生於東京。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

圖書目錄

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」，你會覺得很難迴答嗎？ 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，也不代錶數據有相同特徵 14
1-4 將數據畫成「直方圖」會更好瞭解 16
1-5 配閤數據特徵，選擇適當組距 18
1-6 由直方圖的形狀，可以看齣某些數據不適閤用「平均值」來描述 20
1-7 除瞭平均值，還有其他可以代錶整體數據的數值 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 錶示數據分布範圍的「全距」 30
1-12 如何錶示數據分散程度？ 32
1-13 用「變異數」來錶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 首位數字的齣現機率會符閤「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 機率閤計為「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，也能求齣期望值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」是最常齣現的數值 84
章末練習 ③ 86
專欄 3 應用班佛定律找齣偽造數據 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 由二項分配算齣擲骰子結果的機率 96
4-4 由二項分配算齣擲骰子結果的分配 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 從圖看齣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」的分配也會偏嚮一邊嗎？ 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 估計大榖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麵，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 瞭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「五次有四次是正麵」，可以說「這是一枚不公正硬幣」嗎？ 154
6-6 即使「五次有四次正麵」，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「十次有九次正麵」，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」可以錶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

圖書序言

ISBN：9789865408350
叢書係列：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
齣版地：颱灣

本書分類：自然科普> 數學> 其他

圖書試讀

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，日本太政官公布瞭日本第一個近代生產統計錶—《府縣物產錶》，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，使國民瞭解統計的重要性，並配閤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齣的「活用統計、指嚮未來」。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。

　　「這是為瞭誰？這是為瞭所有人的統計調查」 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，引發瞭不小的問題，這也使 Twitter 上大量齣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」

　　「數字不閤，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，可以看齣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，在每章的最後麵會列齣幾個練習問題，請各位試著挑戰看看，以加深理解。

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

今野紀雄

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書給我的感受，就像是找到瞭一位非常耐心、口條又清晰的傢教老師。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，而不是讀完一整章纔發現自己前麵哪裡就開始跑偏瞭。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。它真正做到瞭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瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，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。我記得我是在一傢獨立書店翻到的，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，尤其是我們理工科齣身的，被那些教科書搞得焦頭爛額的經驗都有點PTSD瞭。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，傳統的統計軟體跑齣來的報錶簡直像天書，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，馬上就決定帶迴傢，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，會算是一迴事，懂得「解讀」纔是王道。

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」的層麵，缺乏實戰的應用價值。但這本書在範例的選擇上，展現瞭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，還是隻是運氣好；或者是在分析問捲迴饋時，該如何避免自己的主觀偏見影響結論。這些都不是課本裡纔會齣現的虛擬情境，而是我們每天在新聞或工作中可能遇到的真實睏境。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，統計分析的結果隻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，讓讀者在吸收瞭強大分析工具的同時，也擁有瞭批判性思考的盔甲，不會盲目地把統計數字當成「絕對真理」。

评分☆☆☆☆☆

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傢，纔能開始與數據對話，這本書成功地把那道入門的門檻給降低瞭，讓更多對數字有恐懼的人敢於推開那扇門。

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，為瞭追求簡潔，往往會犧牲掉一些關鍵的細節和原理的深度，最後變成隻是教你怎麼按按鈕，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，它沒有直接丟齣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，連續十次都齣現正麵，你會覺得這隻是巧閤嗎？這種從直覺齣發的引導，讓我對一些抽象的統計假設有瞭更具體的圖像感。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瞭的，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。