～搭起文科和理科橋樑～
「讓工作和生活變順利，幸福機率最高」的解答，
就是統計學！
「對於追求效率的公民而言，統計思維總有一天會和讀寫能力一樣必要。」
——美國著名科幻作家 H．G．威爾斯
但對不以資料分析為業的人來說，學習統計學有什麼好處？
◎對學生而言：
了解【平均數】、【中位數】、【眾數】，
製作問卷時能判斷資料的可信度，
上台報告時，更能運用「圓餅圖」、「柱形圖」直觀地呈現研究結果。
◎對上班族而言：
在開會的時候，說「就我的經驗來看……」難免會讓人覺得主觀。
然而，善用【統計分析】、【多變量分析】來說明，有根據地推理，
就會產生不容辯駁的說服力！
◎對決策者而言：
【貝氏統計學】能讓決策不再無條件固守過去的常識，
有條理的指出「效率最高的對策是什麼」，
找到成功的最短路徑！
——統計學，就是這種替自己壯膽的友軍！
肩負著「搭起文科和理科橋樑」這使命，
本書用極簡的敘述、圖表，甚至人物對話，
教導沒接觸過統計學的大家理論和概念，
即便是文科生，循著8個章節，
都能如福爾摩斯般抽絲剝繭，做出信心水準99%的預測。
從【平均數、變異數】➡【常態分配】➡【由樣本「估計」母體特徵】➡【假設檢定】，
無論是「管制倉儲」、「估計收視率」、「計算問卷發送數目」甚至「到大賣場買菜」，
都能運用極簡統計，推論出風險最低、成本最小、成功率最高的結果。
Google首席經濟學家Hal Varian：
「我不斷強調，未來十年內最具吸引力的職業，將會是統計學家。」
一旦推開統計學大門，就會發現工作聽一知十，成效昇華到另一個境界。
為了降低阻力，書中將以最親民的方式表現重要的統計概念，
可謂讓人對統計恐懼之心煙消雲散的吉祥之物！
本書特色
◎只要加減乘除，就學得會初階統計：
以「搭起文科和理科橋樑」為使命，僅使用圖片和簡單算數說明統計學概念，讓你不知不覺攻克統計的山嶺！
◎8大章節，啟動統計即戰力：
【平均數】、【變異數】、【統計分析】、【多變量分析】工作中可即時使用的初階運用方式，大幅拉開你與同儕的距離！
◎即便工作不是分析資料，仍能靠統計大幅提升幸運值血條：
身處在大數據時代，左右成功與失敗的「運氣」，全是靠統計學計算出來的。這本書，就是提升幸運氣場的吉祥之物！
具体描述
图书简介：非统计学专业人士的商业数据洞察指南 书名：文科生也看得懂的工作用統計學：商務前線的最強武器！在大數據時代聞一知十，洞燭先機！ (電子書) --- 简介正文： 在这个信息爆炸的时代，数据已经不再是少数专业人士的“专利”，而是渗透到商业运营、市场决策乃至日常管理中的核心生产力。然而，面对“统计学”这三个字，许多非量化背景的职场人士，尤其是文科出身的业务骨干、市场营销人员、人力资源专家或运营管理人员，往往会感到望而却步。复杂的公式、晦涩的术语，似乎筑起了一道难以逾越的知识壁垒。 本书正是为打破这一僵局而生。它并非一本深奥的数学教科书，而是一本完全以“应用场景驱动”为核心的实用工具手册。我们的目标是让每一位渴望利用数据提升工作效率和决策质量的职场人，都能在不陷入复杂数学推导的前提下，真正掌握统计学思维，并将其转化为切实可见的商业成果。 第一部分：告别恐惧——用商业语言重塑统计学概念 我们深知，对于初学者而言，最难的是理解抽象概念与实际业务的连接点。本书从最贴近业务的场景切入，彻底颠覆传统统计学教学的枯燥模式。 从“平均数”到“用户画像”： 我们不再仅仅讨论均值、中位数和众数的数学定义，而是探讨在分析客户满意度得分、评估广告投放效果时，哪种集中趋势最能代表“真实”的用户群体。 理解“变异性”与“风险控制”： 波动性不再是刻板印象中的标准差符号，而是衡量供应链稳定度、库存周转风险或产品质量一致性的关键指标。 数据可视化：从“图表”到“叙事”： 学习如何选择最合适的图表类型（如箱线图、散点图、帕累托图）来清晰地向非专业领导者或跨部门同事讲述数据背后的故事，确保你的洞察能够被快速理解和采纳。 第二部分：核心武器库——掌握最实用的分析工具 本书精选了那些在日常商业分析中出现频率最高、效果最显著的统计学工具，并提供了详尽的实操步骤和Excel/常用BI工具的对照指南，确保读者能够“学了就能用”。 1. 描述性统计：描绘业务现状的快照 掌握如何快速对销售数据、用户行为日志进行初步整理和描述，识别异常值和潜在的趋势拐点。 深入解读百分位数，用于定义关键绩效指标（KPI）的达成标准和绩效分级。 2. 推断性统计：从小样本预测大趋势 这是本书的精髓所在，教你如何从有限的测试结果推断出整个市场的反应。 假设检验的商业应用： 学习如何设置“零假设”和“备择假设”，例如：新的定价策略是否真的比旧策略更有效？A/B测试的结果是否具有统计学意义，而不是偶然？ 置信区间的实战意义： 理解“95%的把握”意味着什么，避免因为对置信区间的误解而做出过于激进或过于保守的商业承诺。 3. 关联性分析：探寻业务驱动因素 相关性与因果性的辨析： 避免“相关不等于因果”的陷阱。本书会用大量案例说明，何时相关性可以作为初步判断的依据，何时需要更深入的回归分析来确立因果链条。 基础回归分析（一元与多元）： 掌握如何建立简单的线性模型，例如预测未来三个月的销售额，或者量化“广告投入”对“市场占有率”的具体影响权重。 第三部分：进阶应用——数据驱动的决策流程 统计学不是孤立的技能，而是融入决策流程的思维模式。本部分聚焦于如何将统计思维应用于三大核心业务领域： 市场营销与客户分析： 如何利用统计方法评估不同渠道的ROI（投资回报率），识别最具价值的客户群体，并科学地设计调查问卷，确保收集到的反馈是可靠的。 运营效率与质量控制： 在供应链和生产环节，如何利用统计过程控制（SPC）的理念，识别流程中的瓶颈和不稳定因素，实现早期预警。 人力资源与绩效评估： 如何运用统计知识来设计更公平、更科学的绩效分布，避免主观臆断，确保人才评估的客观性。 本书的独特优势： 本书完全避免了繁琐的数学公式证明，所有理论都通过“问题情境—统计工具选择—业务解读—行动建议”的闭环结构展开。我们使用贴近日常办公场景的虚拟数据和案例（如电商转化率、新产品满意度调查、员工流失率分析），确保读者在阅读过程中能够产生强烈的代入感和即时应用感。 读完本书，你将不再是那个只能看懂图表形状的“文科生”，而是能够清晰地读懂数据背后的商业逻辑、提出基于证据的行动方案的“数据驱动型管理者”。在大数据时代的浪潮中，拥有这种能力，就是掌握了最坚实的职场竞争力。
著者信息
作者簡介
本丸諒
橫濱市立大學畢業後進入出版社，負責企劃、編輯許多科普暢銷書籍。特別擅長統計學相關主題，由入門書到多變量分析、統計分析等全面性的內容，到用Excel進行統計、迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典等，催生超過30本統計學相關書籍。此外也身兼資料專業誌（月刊）的總編，成功提升雜誌銷量。
獨立後成立編輯工房Siracusa。作為科普書籍的獨立編輯，以及「將理科主題寫給文科人看〈超翻譯〉」的科普作家，不論是編輯能力或寫作能力，都深受好評。日本數學協會會員。
著作（含共同著作）包含《解開隱藏在數學符號裡的祕密》、《永久磁鐵》、《3小時讀通幾何》、《世界一カンタンで実戦的な 文系のための統計学の教科書》。
審定者簡介
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
東海大學企管系暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授
曾擔任中華民國品質學會理事、國家品質獎評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。
出版著作有：《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
臺大工商管理學系畢業，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才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《統計學圖鑑》、《工作一定要用到的統計》。
本丸諒
橫濱市立大學畢業後進入出版社，負責企劃、編輯許多科普暢銷書籍。特別擅長統計學相關主題，由入門書到多變量分析、統計分析等全面性的內容，到用Excel進行統計、迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典等，催生超過30本統計學相關書籍。此外也身兼資料專業誌（月刊）的總編，成功提升雜誌銷量。
獨立後成立編輯工房Siracusa。作為科普書籍的獨立編輯，以及「將理科主題寫給文科人看〈超翻譯〉」的科普作家，不論是編輯能力或寫作能力，都深受好評。日本數學協會會員。
著作（含共同著作）包含《解開隱藏在數學符號裡的祕密》、《永久磁鐵》、《3小時讀通幾何》、《世界一カンタンで実戦的な 文系のための統計学の教科書》。
審定者簡介
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
東海大學企管系暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授
曾擔任中華民國品質學會理事、國家品質獎評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。
出版著作有：《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
臺大工商管理學系畢業，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才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《統計學圖鑑》、《工作一定要用到的統計》。
图书目录
．前言
．序章 垃圾資料只能分析出垃圾！
．1 只有900戶的資料也行嗎？
．2 那份資料可信嗎？
．3 統計學到底有什麼用？
．4 了解統計學用處的三個問答題
．第一章 欲速則速！一口氣讀完統計學！
．1 把「統計學地圖」記在腦海中
．2 將原始資料整理成一個代表值──敍述統計學1
．3 資料離散的程度？──敍述統計學2
．4 用樣本來思考──推論統計學1
．5 如同福爾摩斯的推理──推論統計學2
．6 先假設再驗證──推論統計學3
．7 什麼是統計分析、多變量分析？
．8 傳統統計學VS貝氏統計學
．第二章 避免資料和圖表讓自己出糗！
．1 連續資料和非連續資料？
．2 用尺度分類資料！
．3 名目尺度就是「北海道＝1」……這種分配的資料
．4 順序尺度就是有「順序」的資料
．5 區間尺度和比例尺度？
．統計學講座──百分比和點的區別
．6 難以啟齒的「圓餅圖的禁忌」
．統計學講座──南丁格爾「極座標圓餅圖」
．第三章 先理解「平均數、變異數」！
．1 「平均數」是代表值中的代表？
．2 最不受異常值影響的「中位數」
．3 資料最多的「眾數」
．統計學講座──被用來解讀密碼的「眾數」
．4 平均數、中位數、眾數三者的位置關係？
．5 代表離散程度的「四分位數、箱形圖」
．6 由平均數到變異數
．7 用「變異數」來計算離散程度
．8 由「變異數」到「標準差」
．9 計算「標準差」
．統計學講座──天氣預報「和往年一樣」指的是平均數？中位數？
．第四章 體驗常態分配！
．1 將資料化為次數分配表
．2 如果發現雙峰型直方圖……
．3 由直方圖到分配曲線
．4 移動常態分配（1）變更平均數
．5 移動常態分配（2）變更標準差
．6 用常態分配來看機率
．7 以「管制圖」管理品質
．統計學講座──用Excel畫出常態分配曲線的步驟
．8 二個不同的常態分配合而為一？
．9 標準常態分配真是太好用了！
．10 試著比較二個不同的群組
．統計學講座──彭加勒和麵包店不講情義的攻防戰
．第五章 由樣本「估計」母體特徵
．1 要「估計」什麼？
．2 先來整理統計學用語
．3 「點估計」是瞎貓碰上死耗子？
．4 「平均數的平均」分配和中央極限定理
．5 用區間來表示的「區間估計」
．6 樣本多又會如何改變？
．7 信心係數99%時的區間估計
．8 t分配、Ｘ2分配
．9 如何估計收視率？
．10 問卷回收幾份才行？
．統計學講座──Student t分配
．第六章 先假設，再用機率判斷正確與否
．1 假設檢定的始祖是品茶婦人？
．2 什麼是假設檢定？
．3 什麼是單尾檢定？雙尾檢定？
．4 假設檢定的步驟
．5 檢定時要小心二種誤差
．番外篇 「人的直覺」其實一點兒也不可靠？
．1 獎品在哪邊？1/2的機率？
．2 應該怎麼看罕病的陽性反應？
．統計學講座──真是令人意外！橫綱的體重「不到平均數」？
．序章 垃圾資料只能分析出垃圾！
．1 只有900戶的資料也行嗎？
．2 那份資料可信嗎？
．3 統計學到底有什麼用？
．4 了解統計學用處的三個問答題
．第一章 欲速則速！一口氣讀完統計學！
．1 把「統計學地圖」記在腦海中
．2 將原始資料整理成一個代表值──敍述統計學1
．3 資料離散的程度？──敍述統計學2
．4 用樣本來思考──推論統計學1
．5 如同福爾摩斯的推理──推論統計學2
．6 先假設再驗證──推論統計學3
．7 什麼是統計分析、多變量分析？
．8 傳統統計學VS貝氏統計學
．第二章 避免資料和圖表讓自己出糗！
．1 連續資料和非連續資料？
．2 用尺度分類資料！
．3 名目尺度就是「北海道＝1」……這種分配的資料
．4 順序尺度就是有「順序」的資料
．5 區間尺度和比例尺度？
．統計學講座──百分比和點的區別
．6 難以啟齒的「圓餅圖的禁忌」
．統計學講座──南丁格爾「極座標圓餅圖」
．第三章 先理解「平均數、變異數」！
．1 「平均數」是代表值中的代表？
．2 最不受異常值影響的「中位數」
．3 資料最多的「眾數」
．統計學講座──被用來解讀密碼的「眾數」
．4 平均數、中位數、眾數三者的位置關係？
．5 代表離散程度的「四分位數、箱形圖」
．6 由平均數到變異數
．7 用「變異數」來計算離散程度
．8 由「變異數」到「標準差」
．9 計算「標準差」
．統計學講座──天氣預報「和往年一樣」指的是平均數？中位數？
．第四章 體驗常態分配！
．1 將資料化為次數分配表
．2 如果發現雙峰型直方圖……
．3 由直方圖到分配曲線
．4 移動常態分配（1）變更平均數
．5 移動常態分配（2）變更標準差
．6 用常態分配來看機率
．7 以「管制圖」管理品質
．統計學講座──用Excel畫出常態分配曲線的步驟
．8 二個不同的常態分配合而為一？
．9 標準常態分配真是太好用了！
．10 試著比較二個不同的群組
．統計學講座──彭加勒和麵包店不講情義的攻防戰
．第五章 由樣本「估計」母體特徵
．1 要「估計」什麼？
．2 先來整理統計學用語
．3 「點估計」是瞎貓碰上死耗子？
．4 「平均數的平均」分配和中央極限定理
．5 用區間來表示的「區間估計」
．6 樣本多又會如何改變？
．7 信心係數99%時的區間估計
．8 t分配、Ｘ2分配
．9 如何估計收視率？
．10 問卷回收幾份才行？
．統計學講座──Student t分配
．第六章 先假設，再用機率判斷正確與否
．1 假設檢定的始祖是品茶婦人？
．2 什麼是假設檢定？
．3 什麼是單尾檢定？雙尾檢定？
．4 假設檢定的步驟
．5 檢定時要小心二種誤差
．番外篇 「人的直覺」其實一點兒也不可靠？
．1 獎品在哪邊？1/2的機率？
．2 應該怎麼看罕病的陽性反應？
．統計學講座──真是令人意外！橫綱的體重「不到平均數」？
图书试读
前言
統計學與我的關係──其實和多數統計學的研究人員，或者是以統計為專長的人相比，不論是在經歷或是專業方面，我和他們都大為不同。首先我想先讓讀者們了解這一點。
我是一位商業書籍出版社的編輯，到目前為止，我經手編輯的統計學相關書籍已超過30本。日本雖然有為數眾多的編輯，但光就統計學相關書籍來看，這個數量應可擠進前十。
我編輯過的書籍遍及統計學的各種領域，由統計學、多變量分析、統計分析等大範圍主題，一直到如何用Excel統計，或者是迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典、不要被統計數據迷惑等讀物都有，而且我也持續在統計學領域中，尋找可能暢銷的主題，並累積出大量經驗。
在這個過程中，我個人也累積了一些始料未及的經驗。其中之一就是「統計學（數學）」和「統計分析」的差異。以前我曾多次協助某大學教授整理「統計、機率」等入門書籍，但當我向教授邀稿，「這次想請您寫一本統計分析的書籍」時，卻被教授拒絕了。
理由是「本丸先生，如果主題是統計學，甚至是統計、機率，我都可以寫，但統計分析我就沒辦法了。因為那不是數學啊。」
這也成為日後我去思考「統計學和統計分析差那麼多嗎？『不是數學』是什麼意思？」的契機。
第二個讓我始料未及的經驗，則是一個突如其來的轉機，讓我有機會更深入「和資料共處」。這個轉機就是我由公司的書籍部門，被調到雜誌部門，而且負責的雜誌還是「資料專業誌（月刊）」。不論是以前或現在，資料專業誌在出版界都算是稀有物種（商品）。
在雜誌部門工作七年，前二年我是主編見習生，之後五年我一直擔任主編。其間雖歷經「雜誌寒冬」的時代，但很幸運的是當時這本雜誌的銷量，成功成長至一‧五倍左右（目前暫時停刊中，其實也相當於永久停刊了）。
因為這本資料專業誌，我接觸到「獨家問卷調查」。這本雜誌每月都會針對全日本企業，進行「獨家問卷調查」，然後以特集方式刊登調查結果。因為這本稀有物種的資料專業誌，我還有幸接觸到更為罕見的問卷調查工作（大多數資料雜誌只刊登已公開的資料）。
丟臉的是，當時我沒有任何資料處理的基礎，其他編輯同仁告訴我「這一題是複選題吧。那就不能用圓形圖來處理哦」時，我還回問「為什麼不行？」請同仁教我；或者是去請專家評論時，被專家指出「這個問題的答案選項是這些？這樣作答的條件不夠充分喔」的問題……
因為在問卷、圖形處理等「統計學以前」的階段，不斷地接受基礎指導，所以我才能慢慢地邊做邊理解資料處理的內容。
之後因為個人因素，我辭掉出版社的工作，現在是一位獨立編輯，同時我也以科普作家的身份，撰寫數學書籍（編輯＋科普作家） 。
因為擔任編輯時有幸長期接觸統計學，我得以和知名統計學大師們一起工作（他們也為我審核本書內容）。此外我也在雜誌、網路上執筆撰稿，因此有機會見到寫出統計學暢銷書的統計專家、統計學會大老等先進，直接向他們請益，請他們為我解惑。
再者，其實除了統計學專家，也有許多其他領域的專家們，傳授我統計學相關實踐手法。例如行銷專家教我獨家的新市場估計方法（類似費米估計的方法）。此外還有人教我航太領域發現基本粒子的統計學手法（比商業領域更嚴謹）、豐田汽車關係人士提供工廠最重要的資料給我，還讓我去參觀工廠等。
我和統計學的緣份越來越深厚，也讓我深入體驗到統計學的趣味、深奧和困難。
為了不是天天分析資料的人所寫的統計學
世界上有不少人靠資料分析為生，許多研究人員發表論文時也會用到統計學，不過除此之外的人呢？大部分的人就算會用Excel，直接把統計學用在工作中的人應該還是少數吧。
統計學（對自己）到底有什麼用？有這種想法的人可能出乎意料地多。
說穿了，許多人可能根本就沒有在國高中學過統計學的記憶。因此就算自學，也不是很清楚「這個項目到底有什麼用？到底為什麼要這麼寫？」甚至覺得自己越來越深陷在統計學的迷宮中（自己現在到底在哪裡？）吧。
就在我有這些想法時，神吉出版編輯部找去，並說服我「活用許多統計學書籍的編輯經驗，為受統計學所擾的人，寫一本深入淺出的統計學書籍，告訴讀者們統計學的重點在哪裡、怎麼做才能理解難以理解的部分、理解到什麼程度即可吧？」這也就成了本書誕生的契機。
說到統計學書籍，市售書籍絕大多數的確都由數學專家執筆（這也是理所當然的），幾乎沒有像我這種經歷的人去寫統計學書籍。既然如此，那就一不做二不休，用我編輯的歷練整理出一本簡單明暸的統計學書籍吧。這樣才稱得上是負起標榜「搭起文科和理科橋樑」的科普作家責任吧。
我真是太天真了（被騙了）！一開始動筆，編輯部就不停地提出意見：「說明太艱深了！」「（會話中的）晚輩的問題太難，會話根本無法成立」「最好不要出現公式，Σ（Sigma）當然最好不要用，最好連分數都……（咦？連分數都不要用？）」（後來編輯部也知道這樣不行，決定「可以用分數」）。每次一收到編輯的意見，我就要打掉重練。
我原本很有自信，可以「寫得很簡單明暸」，可是編輯的意見徹底擊潰了我的自信。
最後本書得以付梓，完全要歸功於神吉出版的古川有衣子小姐，以及編輯部部長大西啟之適時的叱責和鼓勵。特別是古川小姐懷抱對這個主題的熱情，每每收到原稿，一定詳讀後提出意見，告訴我哪裡不行，還跟我一起思考解決方案。在此我要對兩位致上最高的謝意。
此外如果因為我個人對統計學的理解不足，內容不正確，而造成讀者困擾的話，那就本末倒置了。
因此我很厚臉皮地拜託過去長期讓我擔任責編，編輯出版統計學書籍，可說是「統計學泰斗」的統計學專家，為我檢查本書內容。 專家在百忙之中花時間詳讀本書，也給了我許多回饋。
再者，埼玉大學名譽教授岡部恒治還給了我許多內容相關的建議，長谷川愛美小姐並仔細地為我校對。
在此我要對所有協助過我的人表達感謝之意。本書如有任何錯誤或思慮不全之處，都是我的責任。
本書最重視的是要讓讀者們對統計學的內容有概念。同時以我自己的風格，「用一句話來總結內容」，給讀者們提示。
我希望讀者們心中的「統計學迷霧」能因此淡化，甚或煙消雲散，如副標所示，讓本書成為讀者們跨進統計學的「第一步」。果真如此，對以「搭起文科和理科橋樑」的科普作家自居的我來說，就是至高無上的光榮了。
2018年初春
本丸諒
統計學與我的關係──其實和多數統計學的研究人員，或者是以統計為專長的人相比，不論是在經歷或是專業方面，我和他們都大為不同。首先我想先讓讀者們了解這一點。
我是一位商業書籍出版社的編輯，到目前為止，我經手編輯的統計學相關書籍已超過30本。日本雖然有為數眾多的編輯，但光就統計學相關書籍來看，這個數量應可擠進前十。
我編輯過的書籍遍及統計學的各種領域，由統計學、多變量分析、統計分析等大範圍主題，一直到如何用Excel統計，或者是迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典、不要被統計數據迷惑等讀物都有，而且我也持續在統計學領域中，尋找可能暢銷的主題，並累積出大量經驗。
在這個過程中，我個人也累積了一些始料未及的經驗。其中之一就是「統計學（數學）」和「統計分析」的差異。以前我曾多次協助某大學教授整理「統計、機率」等入門書籍，但當我向教授邀稿，「這次想請您寫一本統計分析的書籍」時，卻被教授拒絕了。
理由是「本丸先生，如果主題是統計學，甚至是統計、機率，我都可以寫，但統計分析我就沒辦法了。因為那不是數學啊。」
這也成為日後我去思考「統計學和統計分析差那麼多嗎？『不是數學』是什麼意思？」的契機。
第二個讓我始料未及的經驗，則是一個突如其來的轉機，讓我有機會更深入「和資料共處」。這個轉機就是我由公司的書籍部門，被調到雜誌部門，而且負責的雜誌還是「資料專業誌（月刊）」。不論是以前或現在，資料專業誌在出版界都算是稀有物種（商品）。
在雜誌部門工作七年，前二年我是主編見習生，之後五年我一直擔任主編。其間雖歷經「雜誌寒冬」的時代，但很幸運的是當時這本雜誌的銷量，成功成長至一‧五倍左右（目前暫時停刊中，其實也相當於永久停刊了）。
因為這本資料專業誌，我接觸到「獨家問卷調查」。這本雜誌每月都會針對全日本企業，進行「獨家問卷調查」，然後以特集方式刊登調查結果。因為這本稀有物種的資料專業誌，我還有幸接觸到更為罕見的問卷調查工作（大多數資料雜誌只刊登已公開的資料）。
丟臉的是，當時我沒有任何資料處理的基礎，其他編輯同仁告訴我「這一題是複選題吧。那就不能用圓形圖來處理哦」時，我還回問「為什麼不行？」請同仁教我；或者是去請專家評論時，被專家指出「這個問題的答案選項是這些？這樣作答的條件不夠充分喔」的問題……
因為在問卷、圖形處理等「統計學以前」的階段，不斷地接受基礎指導，所以我才能慢慢地邊做邊理解資料處理的內容。
之後因為個人因素，我辭掉出版社的工作，現在是一位獨立編輯，同時我也以科普作家的身份，撰寫數學書籍（編輯＋科普作家） 。
因為擔任編輯時有幸長期接觸統計學，我得以和知名統計學大師們一起工作（他們也為我審核本書內容）。此外我也在雜誌、網路上執筆撰稿，因此有機會見到寫出統計學暢銷書的統計專家、統計學會大老等先進，直接向他們請益，請他們為我解惑。
再者，其實除了統計學專家，也有許多其他領域的專家們，傳授我統計學相關實踐手法。例如行銷專家教我獨家的新市場估計方法（類似費米估計的方法）。此外還有人教我航太領域發現基本粒子的統計學手法（比商業領域更嚴謹）、豐田汽車關係人士提供工廠最重要的資料給我，還讓我去參觀工廠等。
我和統計學的緣份越來越深厚，也讓我深入體驗到統計學的趣味、深奧和困難。
為了不是天天分析資料的人所寫的統計學
世界上有不少人靠資料分析為生，許多研究人員發表論文時也會用到統計學，不過除此之外的人呢？大部分的人就算會用Excel，直接把統計學用在工作中的人應該還是少數吧。
統計學（對自己）到底有什麼用？有這種想法的人可能出乎意料地多。
說穿了，許多人可能根本就沒有在國高中學過統計學的記憶。因此就算自學，也不是很清楚「這個項目到底有什麼用？到底為什麼要這麼寫？」甚至覺得自己越來越深陷在統計學的迷宮中（自己現在到底在哪裡？）吧。
就在我有這些想法時，神吉出版編輯部找去，並說服我「活用許多統計學書籍的編輯經驗，為受統計學所擾的人，寫一本深入淺出的統計學書籍，告訴讀者們統計學的重點在哪裡、怎麼做才能理解難以理解的部分、理解到什麼程度即可吧？」這也就成了本書誕生的契機。
說到統計學書籍，市售書籍絕大多數的確都由數學專家執筆（這也是理所當然的），幾乎沒有像我這種經歷的人去寫統計學書籍。既然如此，那就一不做二不休，用我編輯的歷練整理出一本簡單明暸的統計學書籍吧。這樣才稱得上是負起標榜「搭起文科和理科橋樑」的科普作家責任吧。
我真是太天真了（被騙了）！一開始動筆，編輯部就不停地提出意見：「說明太艱深了！」「（會話中的）晚輩的問題太難，會話根本無法成立」「最好不要出現公式，Σ（Sigma）當然最好不要用，最好連分數都……（咦？連分數都不要用？）」（後來編輯部也知道這樣不行，決定「可以用分數」）。每次一收到編輯的意見，我就要打掉重練。
我原本很有自信，可以「寫得很簡單明暸」，可是編輯的意見徹底擊潰了我的自信。
最後本書得以付梓，完全要歸功於神吉出版的古川有衣子小姐，以及編輯部部長大西啟之適時的叱責和鼓勵。特別是古川小姐懷抱對這個主題的熱情，每每收到原稿，一定詳讀後提出意見，告訴我哪裡不行，還跟我一起思考解決方案。在此我要對兩位致上最高的謝意。
此外如果因為我個人對統計學的理解不足，內容不正確，而造成讀者困擾的話，那就本末倒置了。
因此我很厚臉皮地拜託過去長期讓我擔任責編，編輯出版統計學書籍，可說是「統計學泰斗」的統計學專家，為我檢查本書內容。 專家在百忙之中花時間詳讀本書，也給了我許多回饋。
再者，埼玉大學名譽教授岡部恒治還給了我許多內容相關的建議，長谷川愛美小姐並仔細地為我校對。
在此我要對所有協助過我的人表達感謝之意。本書如有任何錯誤或思慮不全之處，都是我的責任。
本書最重視的是要讓讀者們對統計學的內容有概念。同時以我自己的風格，「用一句話來總結內容」，給讀者們提示。
我希望讀者們心中的「統計學迷霧」能因此淡化，甚或煙消雲散，如副標所示，讓本書成為讀者們跨進統計學的「第一步」。果真如此，對以「搭起文科和理科橋樑」的科普作家自居的我來說，就是至高無上的光榮了。
2018年初春
本丸諒
用户评价
评分
這本書的封面設計，說真的，蠻吸引人的。一開始看到「文科生也看得懂」這幾個字，我就忍不住想翻開來看看。畢竟，統計學這三個字對我們這種非理工科出身的人來說，簡直就是一棟需要專業工具才能登頂的高山，光是看到那些複雜的公式就頭皮發麻。作者的企圖心很強，想把這麼硬核的學科，用最貼近生活、最實用的角度來包裝，這點我非常欣賞。它不是那種枯燥乏味的教科書，而是像一本武功秘笈，強調的是「應用」和「洞察力」，尤其強調在「商務前線」如何運用這些工具來決策。我猜測，這本書的重點應該會放在如何用簡單的圖表和案例，把機率、迴歸分析這些概念「翻譯」成大家都能理解的白話文，而不是讓我們去證明那些艱澀的數學定理。對於想在職場上增加一點「數據感」，讓自己的報告更有說服力，但又怕被數學嚇跑的人來說，這本書簡直是及時雨。我期待它能真正做到「聞一知十」，讓我們在面對各種商業數據時，不再是霧裡看花，而是能快速抓住問題的核心。這種實戰導向的寫法，絕對比純理論的書來得有價值。
评分市面上的統計書籍，往往給人的印象就是厚重、晦澀，好像不先拿到統計學碩士學位就別想碰。但這個時代的要求已經變了，我們需要的是快速上手、立即見效的知識。我會特別關注這本書在「實務案例」的編排上花了多少篇幅。畢竟，對於我們這些需要快速產出結果的職場人士來說，理論是死的，案例才是活的。如果書裡能穿插一些台灣本土的商業案例，那就更棒了，這樣代入感會更強烈。例如，如何分析零售業的來客數波動，或者電商網站的轉換率優化。另一個我很有興趣的點是「視覺化」的部分。統計的結果，如果不透過清晰的圖表呈現，再好的數據也只是數字的堆砌。我希望作者能強調如何挑選最適合的圖表類型，避免那些誤導性的圖表設計，真正做到「洞燭先機」，讓管理階層一眼就能看懂重點。這不僅僅是為了報告美觀，更是為了溝通效率，畢竟，在快節奏的商業環境裡，誰能最快、最準確地傳達訊息，誰就能掌握先機。
评分坦白講，很多號稱「人人可讀」的工具書，到頭來還是會卡在某個環節，然後我就會開始跳著看，最後變成一本擺在那裡積灰塵的裝飾品。這本書如果真的厲害，它必須要能處理好讀者在學習過程中的「挫折點」。我猜測，它可能會用一些生動的比喻，把那些抽象的統計概念（像是標準差、顯著水準）拉到我們熟悉的日常情境中。例如，用排隊買飲料的經驗來解釋平均數與離散程度的差別，或者用抽樣調查來比喻市場研究的準確性。如果作者能這樣「接地氣」，那學習曲線就會非常平緩。另一個關鍵是，它必須要給出清晰的「行動指南」。學完統計分析，接下來該做什麼？是該調整行銷預算？還是該改變產品定位？如果書本只是停留在「計算」的層面，那就遠遠不夠了。真正的價值在於，它如何引導我們從數據結果，推導出下一步的商業策略。這才是「聞一知十」的真諦，讓數據分析成為策略制定的基礎，而不是事後的驗證工具。
评分這幾年，無論是老闆開會，還是同事提案，大家嘴裡老掛著「數據說話」、「大數據」、「AI趨勢」，聽久了真的會覺得自己好像落伍了。說真的，就算我不是要做數據科學家，但如果不能理解這些數據背後代表的意義，光是用感覺和經驗去判斷，風險真的太高了。所以我一直在尋找一本可以當作我的「翻譯官」的書，把我跟數據之間的隔閡給拆掉。這本的書名，光是「最強武器」這個詞，就已經點出了它的核心價值——它不只是教你知識，更是給你一套在競爭激烈的市場中生存和獲勝的工具箱。我猜想，內容應該會涵蓋A/B測試的基礎邏輯、如何判斷兩個方案是否有顯著差異，或是如何透過趨勢分析來預測市場走向。重點是，它必須要讓我這個「文科腦」能夠馬上連結到我的日常工作場景，比如客戶滿意度調查的解讀，或是行銷活動成效的評估。如果只是把教科書的內容換個名字，那這本就失敗了。我更希望它能提供的是一種「思考框架」，一種面對資訊爆炸時代，保持清醒和理性的方法論。
评分對於我這種身處資訊爆炸時代，卻又總覺得自己「知識結構不紮實」的文科背景人士來說，這本書的定位簡直是為我們量身打造的。我希望它不只是介紹「是什麼」，更能著墨於「為什麼要這樣做」以及「如何避免常見的誤區」。例如，很多時候我們急著下結論，卻忘記了觀察數據的「前提條件」是否滿足。我期待書中有專門一章節，講解如何像個偵探一樣去質疑和驗證數據的來源與可靠性，這在假新聞和資訊混亂的時代尤其重要。如果它能提供一套快速檢查數據陷阱的清單，那就太實用了。總體來說，這本書給我的感覺是，它試圖打破專業與非專業之間的壁壘，讓數據分析不再是少數專家的特權，而是每個想在商場上有所作為的人都該具備的基本素養。它賣的不是知識，而是一種提升決策品質的「能力」。我非常期待它能真正賦予我們在職場上「看清局勢，做出明智決策」的力量，而不只是停留在紙上談兵的層面。
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