～全彩插圖＋擬人化＝想像力全開的新概念教學～
IT、AI、大數據分析、區塊鏈……
這些時下最熱門的話題，都與「統計學」有關！
統計學可說是數位時代的基石，也是生活在現代的我們不能不懂的常識！
Google首席經濟學家海爾．韋瑞安曾說：
「在今後的10年之內，最吃香的職業應該會是統計學家。」
◆在任何事物都變成資料的現在，最冷靜、最值得依賴的知識就是「統計學」◆
統計學是一門分析資料，找出潮流，窺見未來的學問。
在過去，是少部分專家才能從事的工作，
但現在已是誰都能輕鬆地將這世界的一切轉換成資料，資料源源不絕湧現的時代，
所以能正確地分析與活用資料，是讓生意快速發展的捷徑，也是左右未來的轉捩點。
若問現在最新的科技是什麼，大部分的人應該會想到AI、大數據分析、區塊鏈，對吧？
但這些最新技術都需要處理大量的資料，也都與統計學的概念或邏輯密不可分，
要想進一步了解這些技術，有效率地應用它們，就必須具備統計學知識。
不過就現況而言，正確了解統計學的人比需求來得少，
所以先學會統計學，就能在未來的職場佔得上風。
◆要解讀數據背後真正的涵義，你必須要懂「統計學」◆
我們的生活周遭充斥著各式各樣的數據，例如──
．棒球的打擊率
．電視節目的收視率
．捷運站距離和房屋租金的關係 等等
而這些數據都是用統計學計算出來的。
本書透過生動具體的插圖，將統計學的概念「圖像化」，
讓你不用再跟複雜的文字敘述、有聽沒有懂的術語苦苦奮戰，
發揮「想像力」就能學會基礎概念！
還利用「擬人化」的方式，幫助各位掌握統計學的重要基礎──
．【常態分布】是統計學的國王，能帶給我們俯瞰全局的視野
．【二項式分布】是統計學王子，次數一多就接近常態
．【推論】是超能力者，可以從部分窺見全部，從現在預知未來
．【檢定】是捕快，以統計的方式幫助判斷
．【相關性】是名偵探，負責找出事件之間的關係
透過這種新概念教學方式，
讓你對統計學的理解不只停留在表面，還有辦法運用自如！
從此之後，統計學將成為你在職場上的神隊友！
本書特色
◎將統計學的概念全部「視覺化」！看不懂公式沒關係，看圖就秒懂。
◎解說統計學在教育、金融、製造、政治、醫療、不動產等業界的多元應用。
◎解說統計學與「AI」、「大數據分析」、「區塊鏈」這些最最尖端科技的關係。
具体描述
好的，这是一份针对与《看圖秒懂！社會人必修應用統計學》不相关的图书简介，力求详细且自然： --- 《星海拾遗：失落文明的密码与远古航线图》 简介 本书是一部融合了考古学、天体物理学与古代神话研究的跨学科巨著。作者历经二十余年，深入地球上最偏远、最神秘的角落，从南美洲的安第斯山脉到中东的塔克拉玛干沙漠边缘，再到北极圈内被冰雪覆盖的岩层深处，试图拼凑出一个在主流历史叙事中被遗忘的伟大文明——“奥罗拉文明”的碎片。 奥罗拉文明，一个据推测早在数万年前就掌握了复杂天文学知识并拥有跨洋航行能力的史前社会。他们的存在，挑战了当前对人类文明起源和技术发展阶段的普遍认知。 核心内容与研究路径： 第一部分：遗迹的低语——地理空间与结构分析 本部分聚焦于作者团队在全球范围内发现的、具有高度一致性的、非自然形成的巨石结构。这些结构不仅仅是简单的祭祀场所，而是被精确地对齐于特定的恒星方位。我们详尽分析了位于秘鲁纳斯卡平原一处新发掘的“星盘遗址”的几何构成。通过高精度激光扫描和地质年代测定，我们揭示了其建造时间远远早于公认的印加文明，并指出其中隐藏的数学比例——这与古希腊的黄金分割率有着惊人的相似性，但其应用逻辑却更为复杂，指向一种基于行星周期而非欧几里得几何的构建体系。 此外，书中详细描述了叙利亚沙漠中一处被沙丘掩埋的地下水利系统。该系统不仅展现了令人难以置信的工程精度，更重要的是，其布局模式与古代波斯湾星图中的特定星座排列高度吻合。我们首次提出，这些结构并非仅为观察星象，而是充当地球能量场的“接收器”或“校准器”，暗示了奥罗拉文明对地球物理学可能有着深刻的理解。 第二部分：符号的裂隙——语言学与铭文重构 奥罗拉文明留下的书写系统是其最大的谜团之一。它既不属于已知的楔形文字，也与早期象形文字体系截然不同。本书投入了大量篇幅来解读发现于南太平洋某孤岛火山岩上的“环形铭文”。 作者团队采用了一种基于拓扑学和频率分析的混合破译方法，而非传统的音节或表意对应。我们假设，该文字体系是一种“三维信息编码”，即符号的物理形态、刻画深度和相邻符号间的相对距离共同构成了语义。通过比对该铭文与数个古代文化（如克里特岛的线形文字A、印度河流域文字）中少数难以解释的符号簇，我们成功识别出约二十个核心“概念单元”。这些单元主要涉及“迁徙”、“潮汐”、“周期性灾难”和“知识的储存”。 最引人注目的是对一个重复出现的复合符号的解读，它似乎描述了一种利用特定金属合金进行远距离通信的方式，这超出了我们对史前冶金技术的想象。 第三部分：星图的航迹——天文学与古代导航 奥罗拉文明的“应用科学”集中体现在他们的航海能力上。本书最激动人心的发现，来自于对爱尔兰海岸一艘沉船遗骸的分析。该船只的木材碳十四测定结果令人震惊，其历史可以追溯至冰河时代末期。船体内发现的几件保存完好的“导航石板”，是本书的重中之重。 这些石板并非传统的星盘，而是一种基于偏振光和大气层密度的计算工具。通过逆向工程和计算机模拟，我们重建了奥罗拉人可能使用的导航算法。书中详细演示了如何利用这些算法，精确地计算出在没有磁罗盘和现代天文定位设备的条件下，跨越数千公里大洋的准确航线。这些航线图显示，他们曾建立起一个横跨大西洋和太平洋的贸易或知识网络。 我们特别关注他们对“脉冲星”的观测记录。尽管没有望远镜，但他们似乎能够通过特定的地基观测站，记录下周期性的、高频的宇宙信号，并将这些信号视为“宇宙信标”，用于校准地球上的计时系统。 第四部分：神话的镜像——文化继承与断裂 最后一部分探讨了奥罗拉文明如何在其陨落之后，将知识的“火种”植入后继文明的神话体系中。我们对比了埃及神话中的“荷鲁斯之眼”、苏美尔的“七贤者”传说以及中美洲的“羽蛇神”崇拜。 作者提出，这些看似毫不相关的神话，实则对应着奥罗拉文明在不同地理位置留下的科学遗存——“荷鲁斯之眼”对应着他们的光学计算中心；“七贤者”对应着他们对七大行星（肉眼可见）运行规律的掌握；而“羽蛇神”的飞行描述，则可能是对他们先进飞行器（尽管实物未找到，但铭文中多次提及“轻盈之舟”）的模糊记忆。 结论与展望： 《星海拾遗》不仅是一次对古代史的探索，更是一次对人类潜能的重新审视。奥罗拉文明的兴衰，似乎与一次重大的、周期性的地质或天体事件有关。通过破解他们的密码，我们不仅能填补数万年的历史空白，或许还能为当代科学在能源、导航和信息储存方面带来全新的启发。这本书将引导读者踏上一段充满挑战与惊喜的求知之旅，去质疑我们所知的“文明的开端”。 ---
著者信息
作者簡介
今野紀雄（監修）
1957年生於東京。於東京大學理學部數學科畢業後，於東京工業大學大學院理工學研究科取得博士課程學分退學。目前為橫濱國立大學大學院工學研究院教授。博士（理學）。主要的研究題目為無限粒子、量子夸克、複雜網路。2018年以「量子夸克的數學研究與應用」一題，獲頒日本數學會解析學獎。主要著有《懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相》（世茂）、《図解雑学 統計》、《図解雑学 確率》、《図解雑学 確率モデル》（Natsume社）、《ニュートン式 超図解 最強に面白い！！ 統計》、《ニュートン式 超図解 最強に面白い！！ 確率》（Newton Press，監修）、《横浜発 確率．統計入門》（產業圖書，共著）等。
譯者簡介
許郁文
輔仁大學影像傳播學系畢業。對日文有興趣，於東吳日語教育研究所取得碩士學位。曾擔任日商多媒體編輯、雜誌日文採訪記者，現職為專職譯者。
歡迎大家透過臉書認識我。
Facebook：baristahsu
Email：baristahsu@gmail.com
今野紀雄（監修）
1957年生於東京。於東京大學理學部數學科畢業後，於東京工業大學大學院理工學研究科取得博士課程學分退學。目前為橫濱國立大學大學院工學研究院教授。博士（理學）。主要的研究題目為無限粒子、量子夸克、複雜網路。2018年以「量子夸克的數學研究與應用」一題，獲頒日本數學會解析學獎。主要著有《懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相》（世茂）、《図解雑学 統計》、《図解雑学 確率》、《図解雑学 確率モデル》（Natsume社）、《ニュートン式 超図解 最強に面白い！！ 統計》、《ニュートン式 超図解 最強に面白い！！ 確率》（Newton Press，監修）、《横浜発 確率．統計入門》（產業圖書，共著）等。
譯者簡介
許郁文
輔仁大學影像傳播學系畢業。對日文有興趣，於東吳日語教育研究所取得碩士學位。曾擔任日商多媒體編輯、雜誌日文採訪記者，現職為專職譯者。
歡迎大家透過臉書認識我。
Facebook：baristahsu
Email：baristahsu@gmail.com
图书目录
．前言
．在全世界的任何事物都變成資料的現在
最冷靜、最值得依賴的知識就是統計學
．現在最新的話題IT、AI、大數據分析、區塊鏈都與統計學有關！
．向不擅長說再見！若能徹底了解基礎的統計學
一切都是「理所當然」！
Section 0進入正題之前
不擅長數理的人也不要逃避！
稍微難懂的數學的文字與符號
專欄1各個領域都需要的統計學
Section 1
光是學會這些就能對社會做出貢獻！
統計學的超級基礎知識
1以電影《駭客任務》的角度觀察世界！？
以數據擷取世界之後，可以得到的是……「資料」
2簡直就像是洗照片一樣！
將資料畫成正確的「圖表」能看到什麼結果呢？
3平均值與想像中的不一樣？
要掌握資料的特徵，除了要了解平均值，還要了解其他的「代表值」
4與代表值相似的資料特徵！
很多人不懂的「變異數」與「標準差」就只是資料的分布情況而已
5統計學不可或缺的是……
相關用語看起來很難，但其實仔細了解之後，就會發現「機率的基礎」很簡單
6從機率回到統計
串起機率與統計的兩大關鍵字「隨機變數」與「機率分布」
專欄2 與人類的直覺背道而馳？不可思議的機率世界
Section 2
日常生活也很常使用！
來自統計學的剖析思維
1絕對是最重要的！統計學的國王「常態分布」能帶給我們俯瞰全局的視野
①常態分布×教育
偏差值就是說明自己位於整體何處的數值
②常態分布×金融
信用卡公司評估信用卡額度時，也使用常態分布的額度模型！
2很多人在高中的時候放棄……
常見於現實世界的二項式分布是「次數一多就接近常態」的統計學王子
①二項式分布×製造
製造業和服務業維持高品質的祕訣就是六標準差
3了解不知道的事情！推論是從「部分窺見全部」、「從現在預知未來」的超能力者
①推論×政治
新聞裡的內閣支持率常常都在變動
但是統計學的內閣支持率卻沒有變動？
4在充滿迷惘的人生之中……
檢定是以「統計」的方式幫助判斷的捕快
①檢定×醫療
其實新藥的驗證很麻煩。
如何分辨「新藥有效果」還是「一切純屬巧合」？
5不同的資料之間有什麼關係？相關性就是找出「這個」與「那個」有什麼關係的名偵探
①相關性×不動產
在「面積」、「屋齡」、「與車站的距離」這三個因素之中，對房租影響最大的是哪一個……（沒有普遍性）
②相關×製造
只要先測量多個元素，就能預測葡萄酒的價格！
專欄3 資料不足、過於主觀也OK？不可思議的貝氏統計學
Section 3
實際分析資料
運用統計學
1製作彙整資料、表格與圖表
分析的第一步就是彙整資料、製作表格以及將資料畫成圖表
2確認資料的分布情況
有接近常態分布的結果嗎？根據資料繪製直方圖
3分析常態分布
試著進一步了解接近常態分布的資料
4利用相關係數與散布圖
找到意外的大發現！分析資料的相關性
專欄4 大幅改變IT的未來？量子電腦的可行性
Section 4
與引領時代的技術有關
最尖端的IT與統計學
1統計學已經是必備的識讀能力？
最新的科技與統計學之間斷也斷不開的關係
2統計學大顯神威之處！能徹底分析大數據的統計學手法
3這幾年爆紅的AI（人工智慧）與統計學之間的微妙關係
4未來統計學的重點在於能否與其他領域結合！
專欄5 統計學的沿革與細分的種類
．結語
．標準常態分布表
．INDEX
．在全世界的任何事物都變成資料的現在
最冷靜、最值得依賴的知識就是統計學
．現在最新的話題IT、AI、大數據分析、區塊鏈都與統計學有關！
．向不擅長說再見！若能徹底了解基礎的統計學
一切都是「理所當然」！
Section 0進入正題之前
不擅長數理的人也不要逃避！
稍微難懂的數學的文字與符號
專欄1各個領域都需要的統計學
Section 1
光是學會這些就能對社會做出貢獻！
統計學的超級基礎知識
1以電影《駭客任務》的角度觀察世界！？
以數據擷取世界之後，可以得到的是……「資料」
2簡直就像是洗照片一樣！
將資料畫成正確的「圖表」能看到什麼結果呢？
3平均值與想像中的不一樣？
要掌握資料的特徵，除了要了解平均值，還要了解其他的「代表值」
4與代表值相似的資料特徵！
很多人不懂的「變異數」與「標準差」就只是資料的分布情況而已
5統計學不可或缺的是……
相關用語看起來很難，但其實仔細了解之後，就會發現「機率的基礎」很簡單
6從機率回到統計
串起機率與統計的兩大關鍵字「隨機變數」與「機率分布」
專欄2 與人類的直覺背道而馳？不可思議的機率世界
Section 2
日常生活也很常使用！
來自統計學的剖析思維
1絕對是最重要的！統計學的國王「常態分布」能帶給我們俯瞰全局的視野
①常態分布×教育
偏差值就是說明自己位於整體何處的數值
②常態分布×金融
信用卡公司評估信用卡額度時，也使用常態分布的額度模型！
2很多人在高中的時候放棄……
常見於現實世界的二項式分布是「次數一多就接近常態」的統計學王子
①二項式分布×製造
製造業和服務業維持高品質的祕訣就是六標準差
3了解不知道的事情！推論是從「部分窺見全部」、「從現在預知未來」的超能力者
①推論×政治
新聞裡的內閣支持率常常都在變動
但是統計學的內閣支持率卻沒有變動？
4在充滿迷惘的人生之中……
檢定是以「統計」的方式幫助判斷的捕快
①檢定×醫療
其實新藥的驗證很麻煩。
如何分辨「新藥有效果」還是「一切純屬巧合」？
5不同的資料之間有什麼關係？相關性就是找出「這個」與「那個」有什麼關係的名偵探
①相關性×不動產
在「面積」、「屋齡」、「與車站的距離」這三個因素之中，對房租影響最大的是哪一個……（沒有普遍性）
②相關×製造
只要先測量多個元素，就能預測葡萄酒的價格！
專欄3 資料不足、過於主觀也OK？不可思議的貝氏統計學
Section 3
實際分析資料
運用統計學
1製作彙整資料、表格與圖表
分析的第一步就是彙整資料、製作表格以及將資料畫成圖表
2確認資料的分布情況
有接近常態分布的結果嗎？根據資料繪製直方圖
3分析常態分布
試著進一步了解接近常態分布的資料
4利用相關係數與散布圖
找到意外的大發現！分析資料的相關性
專欄4 大幅改變IT的未來？量子電腦的可行性
Section 4
與引領時代的技術有關
最尖端的IT與統計學
1統計學已經是必備的識讀能力？
最新的科技與統計學之間斷也斷不開的關係
2統計學大顯神威之處！能徹底分析大數據的統計學手法
3這幾年爆紅的AI（人工智慧）與統計學之間的微妙關係
4未來統計學的重點在於能否與其他領域結合！
專欄5 統計學的沿革與細分的種類
．結語
．標準常態分布表
．INDEX
图书试读
前言
統計與機率是互為表裡的學問
2020年8月20日，將棋棋聖藤井聰太（18歲）於八大頭銜戰之一的「王位戰」擊敗被譽為中年之星的木村一基王位（47歲）。值得一提的是，在這場七戰四勝的頭銜戰之中，藤井聰太以四連勝之姿擊敗對手，成為史上最年輕的棋聖與王位，如此創舉到現在都令人記憶猶新。
我在上課的時候，常被學生問到「機率」與「統計」有什麼不一樣。關於這個問題，我想以「七勝四敗」為例，簡單地說明一下。
所謂的「七勝四敗」就是先取得四勝的一方獲勝的規則。假設藤井棋聖與木村王位的實力不相上下，藤井棋聖獲勝與落敗的機率各為0.5，那麼藤井棋聖在「七戰四勝」的賽制贏得比賽的機率可如下計算。
4勝0敗的機率 0.0625 ＝ 2/32
4勝1敗的機率 0.125 ＝ 4/32
4勝2敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
4勝3敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
有趣的是，明明雙方實力相當，但拖到第七戰才決定勝負的「4勝3敗的機率」卻不是最高的機率，反而與「4勝2敗的機率」相同。
或許已經有讀者發現，這四種機率的合計不是1，而是0.5，因為藤井棋聖也有可能落敗，落敗的機率也能如下計算。
3勝4敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
2勝4敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
1勝4敗的機率 0.125 ＝ 4/32
0勝4敗的機率 0.0625 ＝ 2/32
這四種機率的合計也是0.5，勝率與敗率加總之後，就會得到「1」這個結果。
若回到最初的問題，那麼「機率」就是假設藤井棋聖勝率為「0.5」，依照機率的規則計算「4勝0敗」這類機率的學問。
另一方面，「統計」則是藤井棋聖以「4勝0敗」之姿擊敗木村王位，贏得王位頭銜之後，思考藤井棋聖的勝率假設為「0.5」是否妥當的學問。
由此可知，乍看之下極為相似的「機率」與「統計」會以不同的方法處理眼前的事件，想必大家也已經了解這點了。若從上述的例子來看，會利用機率的結果檢驗「將藤井棋聖的勝率假設為『0.5』是否妥當」這個問題，所以「機率」的確是「統計」的基礎之一。
由於機率與統計是互為表裡的學問，所以大家若能在這個前提之下閱讀本書，應該就更能了解統計與機率。
今野紀雄
統計與機率是互為表裡的學問
2020年8月20日，將棋棋聖藤井聰太（18歲）於八大頭銜戰之一的「王位戰」擊敗被譽為中年之星的木村一基王位（47歲）。值得一提的是，在這場七戰四勝的頭銜戰之中，藤井聰太以四連勝之姿擊敗對手，成為史上最年輕的棋聖與王位，如此創舉到現在都令人記憶猶新。
我在上課的時候，常被學生問到「機率」與「統計」有什麼不一樣。關於這個問題，我想以「七勝四敗」為例，簡單地說明一下。
所謂的「七勝四敗」就是先取得四勝的一方獲勝的規則。假設藤井棋聖與木村王位的實力不相上下，藤井棋聖獲勝與落敗的機率各為0.5，那麼藤井棋聖在「七戰四勝」的賽制贏得比賽的機率可如下計算。
4勝0敗的機率 0.0625 ＝ 2/32
4勝1敗的機率 0.125 ＝ 4/32
4勝2敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
4勝3敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
有趣的是，明明雙方實力相當，但拖到第七戰才決定勝負的「4勝3敗的機率」卻不是最高的機率，反而與「4勝2敗的機率」相同。
或許已經有讀者發現，這四種機率的合計不是1，而是0.5，因為藤井棋聖也有可能落敗，落敗的機率也能如下計算。
3勝4敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
2勝4敗的機率 0.15625 ＝ 5/32
1勝4敗的機率 0.125 ＝ 4/32
0勝4敗的機率 0.0625 ＝ 2/32
這四種機率的合計也是0.5，勝率與敗率加總之後，就會得到「1」這個結果。
若回到最初的問題，那麼「機率」就是假設藤井棋聖勝率為「0.5」，依照機率的規則計算「4勝0敗」這類機率的學問。
另一方面，「統計」則是藤井棋聖以「4勝0敗」之姿擊敗木村王位，贏得王位頭銜之後，思考藤井棋聖的勝率假設為「0.5」是否妥當的學問。
由此可知，乍看之下極為相似的「機率」與「統計」會以不同的方法處理眼前的事件，想必大家也已經了解這點了。若從上述的例子來看，會利用機率的結果檢驗「將藤井棋聖的勝率假設為『0.5』是否妥當」這個問題，所以「機率」的確是「統計」的基礎之一。
由於機率與統計是互為表裡的學問，所以大家若能在這個前提之下閱讀本書，應該就更能了解統計與機率。
今野紀雄
用户评价
评分
說真的，現在市面上講統計學的書不是偏學術到讓人想睡覺，不然就是講得太過簡化，導致實務上根本用不出來。我期待這本「社會人必修」的定位，能找到那個甜蜜點。我比較關心它在應用層面會做到多深入，例如，是不是真的會教我們怎麼用Excel或是一些常見的商業智慧工具來驗證書裡的觀念。我特別想知道它在講解假設檢定或迴歸分析時，會不會用很多生活化的例子，像是分析哪個行銷活動最有效，或者哪個產品改良最受客戶青睞。如果它能把這些複雜的概念，用像在聊天一樣的方式講出來，那真的就是神書了。畢竟我們需要的不是拿獎學金，而是能在會議上提出有根據的論點。
评分我最近剛好在負責一個專案，需要評估不同通路對銷售額的貢獻度，這時候「區間估計」那些東西就跳出來了，搞得我焦頭爛額。我希望這本書能針對這種常見的商業問題，提供直接了當的解方，而不是一堆理論基礎。我對那種「遇到A情況，就用B圖表，然後這樣解讀C結果」的SOP式教學超級有興趣。如果能提供一些實戰的案例解析，讓我看到別人是怎麼運用統計思維去解決問題的，那對我來說價值就非常高了。畢竟，學東西最怕的就是學了卻不知道怎麼用，那不就白費力氣了嗎？
评分總體來說，我對這本書抱持著很高的期待，主要是衝著它解決「社會人痛點」這個定位來的。我身邊很多同事都跟我一樣，工作需要，但時間有限，沒辦法花三個月去補修一門大學統計課。所以，如果這本書能像一本高效能的工具書一樣，讓我能夠快速查閱、快速應用，那就太棒了。我希望它能像武俠小說裡的秘笈一樣，直接傳授內功心法，讓我能迅速掌握分析數據、看穿報告背後的真相的能力。如果真能做到，我一定會推薦給部門裡所有需要跟數字打交道的朋友們。
评分從書名來看，作者似乎很強調「秒懂」這件事，這讓我有點好奇它的編排邏輯。是不是用了大量的流程圖、對比表，甚至是用漫畫來輔助說明？我個人對純文字的講解天生就有抗拒感，特別是面對統計學這種比較抽象的學科。如果它能把機率分佈那些搞不清楚的東西，透過某種視覺遊戲的方式呈現出來，那肯定能大大降低我的學習焦慮。我希望它能顛覆傳統教科書那種刻板印象，讓學習統計變成一件有趣的事情，而不是一種負擔。畢竟，如果連翻開書的意願都沒有，內容再好也是零分。
评分這本書的封面設計真的很有吸引力，那種鮮豔的顏色配上簡潔的圖示，讓人一看就知道是走實用路線的。我是那種對數字看到頭皮發麻的上班族，平時工作上偶爾會遇到一些數據分析的需求，但每次看到那些複雜的公式和理論就直接跳過。這本書光是名字「看圖秒懂」就已經很對我的胃口了，感覺它真的能幫我跨越那些數學和統計學的門檻。我蠻好奇它到底是用什麼樣的邏輯和視覺化方式來解釋那些聽起來很學術的東西。希望讀完之後，我不會再對主管丟出來的報表感到一頭霧水，可以更自信地面對那些KPI和市場調查的結果。畢竟在這個時代，不會一點數據概念，真的很難在職場上生存，感覺這本書就是我急需的「救生圈」。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有