Excel統計分析實務｜市場調查與資料分析(適用Excel 2021/2019) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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數據驅動的決策核心：洞察、預測與優化 深度解析現代商業環境下的數據應用與決策科學 在這個資訊爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資產。然而，單純的數據堆積並不能帶來真正的競爭優勢，關鍵在於如何有效地從數據中提煉齣洞察、建立可靠的預測模型，並將這些分析結果轉化為實際的商業策略。本書旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具實用性的框架，涵蓋從基礎數據處理到高階統計建模，再到決策優化的完整流程。 --- 第一部分：數據基礎與清洗——構建可靠分析的基石 任何精密的分析都建立在乾淨、結構化的數據之上。本部分將引導讀者掌握數據準備的藝術與科學，確保後續模型的準確性。 第一章：商業數據的本質與類型 數據生態係統概覽： 瞭解不同來源的數據（交易數據、用戶行為數據、市場調查數據）在企業決策鏈中的角色定位。 數據的層次與質量定義： 探討準確性、完整性、一緻性、及時性對分析結果的影響。 描述性統計的基礎應用： 集中趨勢（平均數、中位數、眾數）與離散程度（標準差、變異係數）的直觀解讀，為後續複雜分析打下直觀基礎。 第二章：高效能數據清洗與轉換技術 缺失值處理的策略選擇： 深入比較刪除法、平均值/中位數插補、迴歸插補等方法的適用場景與潛在偏差。 異常值（Outlier）的識別與處理： 運用箱形圖、Z分數法以及更穩健的魯棒統計方法來檢測極端值，並討論是否應剔除或轉換它們的決策準則。 數據標準化與正規化： 掌握 Min-Max Scaling、Z-Score Standardization 等技術，理解它們在距離敏感型演算法（如聚類分析、神經網絡）中的重要性。 數據結構化與重塑： 處理寬錶與長錶之間的轉換（Pivot/Unpivot），確保數據格式符閤特定分析工具或模型的要求。 第三章：探索性數據分析（EDA）的藝術 視覺化驅動的洞察： 學習如何運用直方圖、散點圖矩陣、密度圖來快速識別分佈形態、潛在相關性及變數間的交互作用。 相關性分析的深度解讀： 不僅限於皮爾遜相關係數，還將探討斯皮爾曼秩相關和肯德爾秩相關在非線性或非參數數據集中的應用。 分組比較與洞察提取： 利用交叉分析錶（Contingency Tables）和卡方檢定（Chi-Square Test）來探索類別變數之間的關聯強度。 --- 第二部分：推論統計與假設檢驗——從樣本到總體 本部分專注於如何利用有限的樣本數據，做齣關於廣大市場或整體群體的可靠推論，這是所有科學決策的命脈。 第四章：概率分佈與抽樣理論的應用 核心概率模型詳解： 深入探討正態分佈、二項分佈、泊鬆分佈在業務場景中的對應關係（例如，客戶等待時間、產品故障率）。 中心極限定理的實戰意義： 理解為什麼可以依賴正態分佈來進行推論，以及它如何影響置信區間的構建。 科學抽樣方法的選擇： 係統性比較簡單隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣，並針對市場調查設計最有效率的抽樣方案。 第五章：高效能的假設檢定流程 單樣本與雙樣本檢定： 掌握 T 檢定（獨立樣本、配對樣本）和 Z 檢定的嚴謹應用，判斷不同組別間是否存在顯著差異（例如，新舊廣告活動的效益比較）。 方差分析（ANOVA）的多維比較： 如何利用單因子、雙因子 ANOVA，在控製其他變數的影響下，比較三個或更多組別的平均值是否存在顯著差異。 非參數檢定的重要性： 當數據不滿足常態性或同質性假設時，學習使用曼-惠特尼 U 檢定（Mann-Whitney U Test）和科剋蘭-沃爾斯檢定（Kruskal-Wallis Test）進行穩健的推論。 第六章：置信區間與統計效能的掌握 區間估計的商業價值： 理解置信區間如何比單點估計提供更豐富的決策信息，特別是在風險評估中的應用。 統計檢定的功效（Power）分析： 學習如何計算所需的最小樣本量（Sample Size Calculation），以確保研究設計能夠捕捉到真實存在的效應，避免「假陰性」的風險。 --- 第三部分：迴歸分析與預測建模——量化關係與未來趨勢 迴歸模型是商業預測的核心工具。本部分將深入探討如何構建、評估和解釋不同類型的迴歸模型，以實現對關鍵業務指標的預測和優化。 第七章：基礎線性迴歸的構建與診斷 最小平方法（OLS）的原理與限製： 建立簡單與多元線性迴歸模型，理解斜率的實際業務含義。 模型假設的嚴格檢驗： 係統檢查線性關係、殘差的獨立性、常態性與同質性（Homoscedasticity），並學習如何使用圖形工具診斷模型問題。 多重共線性（Multicollinearity）的處理： 識別變數間的過度相關性，並運用 VIF (變異膨脹因子) 等指標進行診斷與修正（如移除變數或使用主成分分析）。 第八章：進階迴歸技術與模型選擇 類別變數的編碼與處理： 掌握虛擬變數（Dummy Variables）的設定，以納入性別、地區、產品類別等定性因素。 交互作用項（Interaction Terms）的解讀： 分析兩個獨立變數共同作用對依變數的影響是否大於單獨作用的總和，這是發現非線性市場機製的關鍵。 模型選擇的標準化方法： 比較 AIC, BIC, 調整 $R^2$ 等指標，學會使用逐步迴歸法、前嚮選擇法、後嚮剔除法來優化模型結構，避免過度擬閤（Overfitting）。 第九章：廣義線性模型（GLM）的應用場景 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 專注於二元結果預測（如客戶流失、購買意願、違約風險），學習如何解釋勝算比（Odds Ratio）。 泊鬆迴歸與計數數據分析： 適用於預測特定時間段內的事件發生次數（如網站點擊量、投訴電話數）。 醫學與市場研究中的生存分析簡介： 探討時間到事件的建模方法。 --- 第四部分：時間序列分析與預測——掌握未來的節奏 商業數據往往具有時間依賴性。本部分聚焦於如何處理和分析隨時間變化的數據序列，進行可靠的趨勢預測。 第十章：時間序列數據的預備處理 序列特徵識別： 區分趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）、週期性（Cyclicality）和隨機波動（Irregularity）。 平穩性檢定： 掌握擴增迪基-福勒檢定（ADF Test）的重要性，理解非平穩數據在建模中的問題。 平滑與分解技術： 應用移動平均法（Moving Average）和指數平滑法（Exponential Smoothing，包括 SES, Holt, Holt-Winters）來消除雜訊並揭示潛在規律。 第十一章：ARIMA 模型的構建與應用 自迴歸（AR）、移動平均（MA）與整閤（I）的原理： 深入理解 ARIMA(p, d, q) 模型的組成要素。 差分（Differencing）的藝術： 如何通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列。 識別與定階： 利用自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖來準確確定模型的最佳參數。 第十二章：進階時間序列預測與模型評估 季節性 ARIMA (SARIMA)： 處理具有明顯季節波動的數據（如零售銷售、電力需求）。 模型預測區間的建立： 確定預測結果的可靠範圍，並將其納入風險管理。 預測準確性的標準化評估： 使用 MAPE、RMSE、MASE 等指標對不同模型進行公正的性能比較。 --- 第五部分：多元數據分析與決策優化 當麵對多個維度、多個目標的複雜商業問題時，需要更強大的多變量工具來支持決策。 第十三章：變異數分析的進階應用 協方差分析（ANCOVA）： 在比較不同處理組別的差異時，如何利用連續型共變量來調整組間差異，提高檢定力。 重複測量 ANOVA： 分析同一受試者在不同時間點或不同條件下的數據變化，適用於縱嚮研究設計。 第十四章：因子分析與主成分分析（PCA） 維度縮減的必要性： 當變數過多導緻計算複雜度增加或模型解釋睏難時的解決方案。 因子分析（FA）： 探討潛在構念（Latent Constructs），例如將多個問捲問題歸納為「客戶滿意度」或「品牌忠誠度」等不可觀測的因子。 主成分分析（PCA）： 如何創建一組不相關的新變數（主成分）來最大化保留原始數據的變異量，常用於優化迴歸模型的輸入。 第十五章：數據分析在決策優化中的整閤 敏感性分析： 測試模型預測結果對關鍵輸入參數變動的魯棒性。 描述性分析與預測模型的銜接： 如何將 EDA 發現的模式與迴歸模型的係數結閤，形成可執行的商業建議。 從數據到行動的轉換： 建立數據報告的標準流程，確保分析結果能夠清晰、無歧義地傳達給非技術背景的決策者，推動實時或定期的商業調整。 本書的目標是培養讀者將統計思維融入日常決策流程的能力，無論您是市場研究人員、財務分析師、運營經理，還是尋求提升數據素養的企業領導者，都能從中獲取立即可用的工具與深刻的洞見。我們專注於如何實際操作並嚴謹解讀，而非僅停留在理論層麵。