統計學圖鑑:未來10年的最熱技能,保持領先,必學「極簡統計」! (電子書)

統計學圖鑑:未來10年的最熱技能,保持領先,必學「極簡統計」! (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

栗原伸一
圖書標籤:
  • 統計學
  • 數據分析
  • 數據科學
  • 商業分析
  • 極簡統計
  • 技能提升
  • 未來趨勢
  • 電子書
  • 學習
  • 職場技能
想要找書就要到 小特書站
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

具體描述

~馬雲:「現代極端缺乏大數據人纔」~
統計學是科學的文法,更是「大數據時代」穩操勝券的基本功。

  「我有信心,本書可謂史上最簡單明瞭的統計學書籍!」——作者 栗原伸一

  前些日子,紐約時報送給即將畢業的大學生一篇報導,標題如下:
  「今天我隻對即將畢業的你們說一句話,那就是『統計』。」
  Google首席經濟分析師提及「今後十年最有吸引力的工作將是Statistician(統計專傢)。」
  馬雲說:「中國極端缺乏大數據人纔。」
  事實上眾所周知包含Google在內,
  全球頂尖企業如微軟、IBM等早已展開相關人材的爭奪戰。
  物聯網、雲端運算、大數據分析等技術的結閤,揭開新時代的序麯,
  而奠定這一切的統計學,確實是未來10年的最熱技能。

  將場景轉迴現在,試想在公事中,是否經常碰到類似問題:
  .為什麼A項開發案如石沉大海,B項卻一擊即中?
  .為什麼甲款商品庫存堆積如山,乙款卻長銷熱賣?
  .為什麼有些人投資有去無迴,有些人卻穩操勝券?
  以統計學邏輯來看,暢銷、長銷、爆紅、超高點閱率等名詞,和「運氣」完全脫鉤。
  統計專傢在以「常理」判斷,做齣決定前,
  以科學數據免除被「錶象」、「套路」帶走的陷阱,
  用數字明確迴答:成功經驗到底是否可信?哪裡可能是隱蔽的陷阱?失敗的原因為何?

  平均數/離散分位數/變異數/釣鐘型分配/常態分配/Poisson分配/
  替代常態分配/信賴區間/虛無假設/對立假設/獨立雙樣本/不劣性試驗/
  重複檢定/魏剋生符號檢定/迴歸分析/殘差分析/多元迴歸分析……
  以上提及的名詞,就是能確實分析,找齣通往成功階梯的工具。

  本書透過簡明圖解,釐清統計學背後的科學機製,掌握從數據中獲取真知的技巧。
  由日本兩位大學教授聯手,以清晰而簡單的圖象化教學層層遞進:
  【敘述統計學】➔【機率分配】➔【推論統計學】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】
  【變異數分析與多重比較】➔【無母數分析方法】……
  共11大章節,鎖定「學校或公司需要統計分析,自己卻不知從何著手」、
  「雖讀過基本入門書籍,實際分析時卻不知該選哪種手法」等目標讀者群,
  為其提供最容易消化的方法,開創學習統計學「最小阻力之路」。

本書特色

  ◎開創學習統計學的「最小阻力之路」:

  鎖定「學校或公司需要統計分析,自己卻不知從何著手」、「雖讀過基本入門書籍,實際分析時卻不知該選哪種手法」讀者群,提供「極簡運用法」。

  ◎11大章節,從基礎到運用層層遞進:
  從【機率分配】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】➔【變異數分析與多重比較】➔【貝氏統計學與大數據】……共11大章節,從基礎到應用,創造學習統計學的最短路徑。

  ◎圖鑑式內頁,將抽象觀念畫作具象解析:
  透過大量的圖錶和插圖,將難以理解的觀念化作具象圖解,配閤補充專欄全麵性架構基礎知識,紮穩飛越前的地基。

審定推薦

  「本書內容充實,不僅是描述性統計、推論性統計,甚至是貝氏統計也包在內,書中也介紹R軟體的使用方法,全書以插圖方式呈現,閱讀時生動有趣不會感到乏味,書中介紹的統計處理的方法與其步驟也搭配實例說明,頗為清晰明確,分析結果的解讀分法也簡明易懂,容易學以緻用,本書對初學者可說是一本不可多得的入門書,對學過統計學的人來說也是很好的使用參考手冊,期盼本書能帶給您學習的樂趣與滿足感。」——陳耀茂
 
解鎖數據的秘密:超越傳統,掌握未來趨勢的決策利器 在這個信息爆炸的時代,數據不再是冰冷的數字,而是驅動創新的核心動力。無論您身處金融、市場行銷、科技研發,還是公共服務領域,理解和運用數據的能力,已成為決定個人與組織競爭力的關鍵要素。然而,傳統的統計學往往給人留下深奧、複雜的印象,其龐大的公式和理論體係,讓許多渴望提升數據素養的人望而卻步。 本書旨在打破這種認知壁壘,為渴望在數據驅動的未來中保持領先地位的專業人士、管理者和學生,提供一套清晰、實用且極具前瞻性的數據分析與決策框架。我們將帶領讀者,從最基礎的概念齣發,逐步深入到當前最尖端、應用最廣泛的數據思維模式,使複雜的統計概念變得觸手可及,讓數據分析真正成為提升工作效率和戰略洞察力的強大工具。 第一部分:思維重塑——拋棄刻闆印象,建立數據直覺 我們首先聚焦於「思維的轉變」。統計學的價值,從來就不僅僅在於計算,更在於提供一種觀察世界、量化不確定性的科學視角。 1. 數據素養的基石:擺脫「數字恐懼癥」 傳統統計學常被誤解為專屬於數學傢的領域。本書將強調,理解數據的「語言」遠比精通微積分重要。我們將深入探討描述性統計的核心,例如平均數、中位數、眾數、變異數和標準差的真正含義。更重要的是,我們將探討如何直覺性地理解這些指標在實際商業案例中的意義。例如,在分析客戶滿意度時,平均分與分佈形態(標準差)如何揭示截然不同的服務質量問題。 2. 概率與不確定性管理:接受世界的隨機性 世界充滿隨機性,成功的決策者懂得如何量化這種不確定性。本章將清晰闡釋概率論的基本原理,包括條件概率、貝葉斯定理(非技術性介紹),並著重於如何將其應用於風險評估。我們將探討「小概率事件」在當前數據環境中的實際意義,以及如何避免常見的概率謬誤(如賭徒謬誤、確認偏誤),從而做齣更穩健的預測。 3. 抽樣的藝術與科學:從局部到整體的智慧 在無法普查數據集的現實情況下,抽樣成為連接樣本與總體的橋樑。本書將詳盡解析不同抽樣方法的適用場景——從簡單隨機抽樣到更複雜的分層抽樣和聚類抽樣。重點在於理解「樣本代錶性」的重要性,以及如何通過閤理的抽樣設計,以最小的成本獲得最大的信息增益,確保推論的有效性。 第二部分:核心技能速成——高效能的統計工具箱 在穩固瞭數據思維的基礎後,我們將進入實用工具的學習,這些是當代數據分析師和決策者必須掌握的「極簡」核心技能。 4. 假設檢定的核心邏輯:驗證你的商業直覺 假設檢定是科學決策的靈魂。我們將以最直觀的方式解釋虛無假設(Null Hypothesis)和對立假設(Alternative Hypothesis)的建立過程。本書將專注於「P值」的正確解讀——P值不是效應大小,而是我們在當前數據下犯錯的風險閾值。通過大量的案例分析,我們將展示如何運用單樣本T檢定、雙樣本T檢定和卡方檢定來快速驗證市場假設,例如:新廣告活動是否真的帶來瞭顯著的點擊率提升? 5. 相關性與因果性的鴻溝:避免最常見的陷阱 「相關不等於因果」是數據分析的黃金法則。本章將深入剖析兩者之間的區別,並著重介紹如何構建初步的因果推論模型。我們將討論混淆變數(Confounding Variables)的識別與控製,以及在何種情況下可以安全地將相關性視為決策的強烈暗示,避免因果倒置的錯誤判斷。 6. 探索性數據分析(EDA)的視覺化力量 在正式建模之前,EDA是發現數據內在結構、識別異常值(Outliers)和缺失值的關鍵步驟。我們將教授如何有效地使用直方圖、箱形圖(Box Plot)、散點圖矩陣和熱力圖,快速地「看見」數據的故事。這部分內容側重於視覺化工具的選擇與解讀,而非複雜的數學推導,確保分析過程的高效性。 第三部分:麵嚮未來的預測與應用——駕馭趨勢的力量 未來的數據應用必然是預測性的和自動化的。本章將介紹入門級的預測模型,這些模型足夠精簡,可以直接在商業環境中實施。 7. 基礎線性迴歸:建立你的預測模型 線性迴歸是所有預測分析的起點。我們將詳細解析簡單線性迴歸和多元線性迴歸的結構,重點講解如何解讀迴歸係數(Slope Coefficients)——它們告訴我們其他條件不變時,一個變數的變化如何影響目標變數。此外,我們將探討模型的擬閤優度(R-squared)和殘差分析,確保模型的穩定性和可信賴性。 8. 時間序列分析的入門:捕捉規律與季節性 對於銷售預測、庫存管理和資源規劃至關重要。本書將簡潔介紹時間序列數據的特性(趨勢、季節性、周期性),並展示如何應用移動平均法和簡單的指數平滑法,快速捕捉短期波動和長期趨勢,為未來的決策提供基線預測。 9. 機器學習思維的引入:從預測到分類 在不涉及深度學習複雜性的前提下,我們將介紹機器學習中最具實用性的兩種算法的統計學基礎:決策樹(Decision Trees)和邏輯迴歸(Logistic Regression)。邏輯迴歸將作為分類問題(如客戶是否會流失、交易是否為欺詐)的基石,它讓讀者能夠理解如何基於多個變數的輸入,得齣一個「概率性」的分類結果。 結語:數據驅動的持續進化 本書的目標是讓讀者能夠在麵對新的數據挑戰時,能夠迅速識別齣應當採用的統計方法,而不是被龐雜的工具列錶所睏擾。統計學圖鑑的價值,在於提供一套穩健、實用的決策工具包。掌握瞭這些極簡而強大的統計技能,您將不再是數據的被動接收者,而是能夠主動提問、科學驗證、並引領未來趨勢的關鍵決策者。這是一場關於如何更清晰地看待世界,並在不確定性中找到確定性答案的旅程。

著者信息

作者簡介

栗原伸一(Kurihara Shinichi)


  【序章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第8章、第11章(貝氏統計學)、附錄B、偉人傳】

  1966年    生於茨城縣水戶市
  1996年    東京農工大學大學院博士課程修瞭  博士(農學)
  1997年    韆葉大學園藝學部助手
  2015年起    同大學大學院園藝學研究科教授

  專攻農村計畫與政策評估,近年來參與多項食品安全性消費者意識調查研究。授課除瞭統計學外,也有計量經濟學和消費者行為論等課程。

丸山敦史(Maruyama Atsushi)

  【第1章、第2章、第9章、第10章、第11章(大數據)、附錄A】

  1972年    生於長野縣長野市
  1996年    韆葉大學大學院園藝學研究科碩士課程修瞭
  2001年    韆葉大學取得博士(學術)學位
  2007年起    同大學大學院園藝學研究科準教授

  專攻農業經濟學。運用計量經濟學手法,研究領域遍及農業生產、環境評估等。授課除統計學外,也有經濟數學和消費者行動論等課程。

審訂者簡介

陳耀茂


  1972年日本政府獎學金公費留日

  國立日本電氣通信大學 經營工學工學碩士、博士
  東海大學企管係暨管理研究所教授,目前(退休)兼任教授

  曾擔任中華民國品質學會理事、國傢品質獎評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。

  齣版著作有:《商品企劃七工具(中衛發展中心)》、《工程統計學》、《醫護統計與SPSS》、《醫護統計與AMOS》、《EXCEL品質管理》、《工業調查與資料分析》等。

譯者簡介

李貞慧


  臺大工商管理學係畢業,日本國立九州大學經濟學碩士,取得中國生產力中心第十屆中日同步口譯人纔培訓研習班結業證書,擅長中日對譯,目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。

  譯有《一人開公司也能搞定的財務管理實務》、《工作一定要用到的統計》。
 

圖書目錄

.序章 何謂統計學?
.何謂統計學?
.統計學可以做的事
 
第1章 敘述統計學
.1.1 各種平均數
.1.2 資料的離散① 分位數與變異數
.1.3 資料的離散② 變異係數
.1.4 變數相關性① 相關係數
.1.5 變數相關性② 等級相關
 
第2章 機率分配
.2.1 機率與機率分配
.2.2 機率均等的分配 均勻分配
.2.3 擲硬幣的分配 二項分配
.2.4 吊鐘型分配 常態分配
.2.5 無尺度的分配 標準常態分配
.2.6 知道資料的位置 σ區間
.2.7 分配的形態 偏態與峰度
.2.8 很少見的分配 波瓦生分配
.2.9 同時處理複數資料 χ2分配
.2.10 χ2值的比 F分配
.2.11 替代常態分配 t分配
 
第3章 推論統計學
.3.1 由樣本掌握母體特徵 推論統計學
.3.2 巧妙推論母數 不偏估計
.3.3 未受限的資料數量 自由度
.3.4 樣本統計量的分配① 平均數的分配
.3.5 樣本統計量的分配② 比例的分配
.3.6 樣本統計量的分配③ 變異數的分配
.3.7 樣本統計量的分配④ 相關係數的分配
.3.8 偏離真值 係統誤差與偶然誤差
.3.9 樣本平均數相關的二大定理 大數法則與中央極限定理
 
第4章 信賴區間估計
.4.1 有範圍的估計① 母體平均數的信賴區間
.4.2 有範圍的估計② 母體比例的信賴區間
.4.3 有範圍的估計③ 母體變異數的信賴區間
.4.4 有範圍的估計④ 母體相關係數的信賴區間
.4.5 模擬估計母數 拔靴法
 
第5章 假設檢定
.5.1 判斷是否有差異 假設檢定
.5.2 二大假設 虛無假設和對立假設
.5.3 假設檢定的步驟
.5.4 特定值(母體平均數)和樣本平均數的檢定
.5.5 假設檢定的二大錯誤 型一誤差和型二誤差
.5.6 特定值(母體比例)和樣本比例的檢定
.5.7 特定值(母體變異數)和樣本變異數的檢定
.5.8 真有相關關係嗎? 不相關的檢定
.5.9 平均數差異檢定① 獨立雙樣本
.5.10 平均數差異檢定② 成對雙樣本
.5.11 比例差異檢定 獨立雙樣本
.5.12 驗證沒有比較差 不劣性試驗
 
第6章 變異數分析與多重比較
.6.1 用實驗確認效果 單因子變異數分析
.6.2 多樣本的變異數同質性檢定 Bartlett檢定
.6.3 考慮個體差異 重複量數單因子變異數分析
.6.4 找齣交互作用 雙因子變異數分析
.6.5 不可重複檢定 多重檢定
.6.6 重複檢定(多重比較法)①
.Bonferroni法和Scheffe法
.6.7 重複檢定(多重比較法)②
.Tukey法和Tukey-kramer法
.6.8 重複檢定(多重比較法)③ Dunnett法
 
第7章 無母數分析方法
.7.1 不取決於分配的檢定 無母數分析方法
.7.2 質化資料檢定 獨立性檢定(皮爾生χ2檢定)
.7.3  2×2交叉錶檢定 費雪精確性檢定
.7.4 獨立雙樣本的等級資料檢定
曼恩-惠尼U檢定
.7.5 成對雙樣本的等級資料檢定 符號檢定
.7.6 成對雙樣本量化資料無母數檢定
魏剋生符號檢定
.7.7 獨立多樣本等級資料檢定
K-W二氏檢定
.7.8 成對多樣本等級資料檢定 弗裏曼檢定
 
第8章 實驗設計法
.8.1 費雪實驗設計三原則① 重複
.8.2 費雪實驗設計三原則② 隨機
.8.3 費雪實驗設計三原則③ 局部控製
.8.4 各種實驗配置
.8.5 減少實驗次數 直交錶實驗法
.8.6 直交錶實驗法應用① 品質工程(參數設計)
.8.7 直交錶實驗法應用② 聯閤分析
.8.8 如何決定樣本大小 檢定力分析
 
第9章 迴歸分析
.9.1 尋找原因與結果的關係 迴歸分析
.9.2 將資料套用到公式 最小平方法
.9.3 評估迴歸線精度 判定係數
.9.4 評估迴歸線斜率 t檢定
.9.5 檢討分析閤宜程度 殘差分析
.9.6 複數原因時的迴歸分析 多元迴歸分析
.9.7 自變數之間的問題 多元共線性
.9.8 選擇有效的自變數 變數選擇法
.9.9 說明質化資料差異的變異① 虛擬截距
.9.10 說明質化資料差異的變異② 虛擬斜率
.9.11 二元變數的迴歸分析 普羅比迴歸分析
.9.12 分析到事件發生為止的時間① 存活麯線
.9.13 分析到事件發生為止的時間② 存活麯線比較
.9.14 分析到事件發生為止的時間③ Cox比例風險模式
 
第10章 多變量分析
.10.1 匯集資訊 主成分分析
.10.2 發現潛在要因 因素分析
.10.3 敘述因果結構 結構方程模式(SEM)分析
.10.4 分類個體 集群分析
.10.5 分析質化資料關聯性 對應分析
 
第11章 貝氏統計學與大數據
.11.1 活用知識和經驗的統計學 貝氏統計學
.11.2 萬能公式 貝氏定理
.11.3 由結果迴溯原因 事後機率
.11.4 用新資料更為正確 貝氏修正
.11.5 大數據分析① 何謂大數據
.11.6 大數據分析② 關聯分析
.11.7 大數據分析③ 趨勢預測和SNS分析
 
.附錄A
.附錄B
.索引
.作者簡介
 
【專欄】
.統計學的歷史
.標準分數
.各種機率分配的關係
.敘述統計學中的樣本和母體
.Excel的E是錯誤(Error)的E?
.Excel的函數
.為什麼不驗證要主張的假設呢?
.p值至上主義再見
.極少見的不相關和切斷效果
.一開始就是Welch檢定?
.正確的繪圖法
.平方和的種類
.一開始就當成隻有二組OK嗎?(以及最佳多重比較法的選擇方法)
.何種量化資料可用無母數分析方法?
.就算有離群值也想用有母數分析!
.另一種估計方法(最大概似法)
.輸齣結果的判讀方法(彙整)
.錶麵上的關係
.羅吉特迴歸分析
.各式統計分析軟體
.應該用哪種分析方法?
.乳癌檢查爭論
 
【偉人傳】

.偉人傳① 卡爾‧皮爾生
.偉人傳② 法蘭西斯‧高爾頓
.偉人傳③ 凱特勒
.偉人傳④ 南丁格爾
.偉人傳⑤ 尼曼與皮爾生
.偉人傳⑥ 羅納‧愛默‧費雪
.偉人傳⑦ 法蘭剋‧魏剋生
.偉人傳⑧ 托馬斯‧貝葉斯

圖書序言

  • ISBN:9789863701965
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:117.2MB

圖書試讀

用戶評價

评分

這本書的封麵設計實在是太吸睛瞭,那個「極簡統計」的標題,簡直像是直接戳中瞭現在這波數位轉型浪潮下,所有想跟上時代卻又怕被複雜數學公式淹沒的上班族的痛點。我最近剛好在研究如何用數據來優化我手邊的行銷活動,傳統的統計學教科書翻開來就讓我頭皮發麻,那些信賴區間、P值、迴歸分析的細節,真的不是三兩下就能搞懂,而且更別說要在實際操作中快速應用瞭。我期待這本書能真正做到「圖鑑」這個字眼所承諾的,也就是用大量視覺化的方式,把那些抽象的統計概念,用生活化的案例去解構。畢竟,在這個瞬息萬變的時代,學東西追求的是效率和實用性,誰有時間埋在厚厚的理論裡打滾?如果它能真的幫我建立起一個清晰的數據思維框架,讓我能迅速判斷手邊的數據該用什麼工具去看、去解讀,那這本書的價值就絕對不隻是「未來10年」的技能,而是「現在就要」的救命錦囊。我尤其好奇它對於機器學習或大數據基礎概念的闡述方式,希望能用最直觀的方式帶我入門。

评分

老實講,我對電子書的閱讀體驗很有要求,特別是涉及圖錶和流程的書籍。統計學的內容,如果排版不佳、字體太小,或者圖錶與文字的對照不夠流暢,那閱讀體驗會直線下降,很容易讓人放棄。我猜測這本「圖鑑」在排版上應該下瞭不少功夫,希望它能做到教科書等級的清晰度,但內容卻是科普等級的易懂性。我比較好奇的是,它對「非參數統計」或是一些現代數據科學中常用的工具(例如決策樹的基礎原理)的涵蓋程度。在這個時代,如果隻停留在傳統的常態分佈和線性迴歸,那確實會顯得有點落伍。如果它能巧妙地將這些現代化工具融入「極簡」的框架中,讓我們這些半路齣傢的學習者也能略窺堂奧,那就證明它真的有「保持領先」的企圖心,而不隻是蹭熱度的標題黨。我希望它能在我的平闆上展現齣最佳的視覺效果。

评分

我身邊很多朋友都在談AI、談數據驅動決策,但真正能把這些口號落地的人不多,主要原因就是統計基礎不穩。我個人在公司裡經常需要彙整報告給高層,那些數據的呈現方式常常被質疑「準不準確」、「代錶性夠不夠」,每次遇到這種問題就覺得心虛,因為底層的統計邏輯沒弄懂,講話就少瞭份底氣。這本《統計學圖鑑》如果真有本事做到「極簡」,那絕對是功德一件。我特別關注的是它會怎麼處理常見的認知偏誤(Cognitive Bias)和數據陷阱。因為很多時候,問題不在於計算能力,而在於我們收集和解釋數據時,不自覺地掉進瞭自己設定的框架裡。如果這本書能提供一套快速自我檢核的清單,教我們如何像偵探一樣,用懷疑的眼光去看待每一個數據點,那對提升決策品質的幫助將是革命性的。我希望它能超越單純的工具書,變成一種思維的訓練手冊,讓我從根本上改變麵對數字的態度。

评分

我最近參加瞭一個線上的數據分析工作坊,裡麵的講師不斷強調,未來十年,懂得如何「提問」比懂得「迴答」更重要,而好的提問往往建立在紮實的統計假設之上。這讓我意識到,統計學不該隻是計算工具,更是一種科學的研究方法論。因此,我非常期待這本《圖鑑》能在「如何建立有效的假設」這塊多著墨。例如,當我們麵對一個模糊的商業問題時,統計思維是如何引導我們將它轉化成可以被量化、可以被檢驗的命題?這本書如果能把這種「從模糊到清晰」的轉化過程圖解化,那就太厲害瞭。它不該隻是教你「怎麼用t檢定」,更應該教你「在什麼情況下,t檢定纔是你應該考慮的選項」。我希望它能像一位經驗老到的導師,不隻給我魚,更教我分辨魚的好壞,並指導我如何設計一個好的漁網,這纔是真正的「未來技能」。

评分

說實話,現在坊間的理財書、商業管理書都在鼓吹要學統計,但市麵上真正針對「非科班齣身、非數學背景」的讀者設計的教材實在太少,要不就是過於學術化,要不就是為瞭簡化而徹底流於錶麵,失去瞭解釋力。我對「圖鑑」這個詞抱持著一絲審慎的樂觀。我希望它不是那種把公式排得很漂亮,但背後邏輯依然晦澀難懂的書。我的期望是,它能像一本精緻的工具書,當我遇到一個實際問題時——比如「我該如何設計一個A/B測試來驗證新的網站介麵?」或者「這個市場調查的樣本量夠不夠有代錶性?」——我能快速翻到對應的章節,看到清晰的流程圖或步驟說明,然後馬上知道該往哪個方嚮思考和計算。如果它能把那些看似複雜的統計檢定,簡化成幾個核心的決策樹,那對我們這些忙碌的職場人來說,簡直是夢寐以求的效率提升神器。

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有