看圖秒懂!社會人必修應用統計學 (電子書)

看圖秒懂!社會人必修應用統計學 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

今野紀雄
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具体描述

  ~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。
好的,这是一份关于一本与《看圖秒懂!社會人必修應用統計學 (電子書)》无关的图书简介,专注于描述一本侧重于个人成长、职业发展与心智成熟的深度探讨书籍。 --- 《心智的疆域:从信息洪流到深度认知的航行指南》 ——一本关于如何构建内在稳定、驾驭复杂世界与实现有效决策的思维实践手册 在这个信息爆炸、变化加速的时代,个体如同漂浮在无边无际的数据海洋中的孤舟,亟需一套可靠的导航系统来锚定方向、抵御风浪。本书并非关于具体的技术工具或量化分析的教科书,它深入探讨的是支撑所有有效行动和理性判断的基石——成熟的心智模式。 《心智的疆域》是一场对当代社会人,特别是那些在职场中寻求突破、在生活中渴望掌控感的精英人士,进行的一次深刻的内在重塑之旅。它致力于帮助读者从被动接收信息转变为主动建构认知,从情绪驱动的反应转变为深思熟虑的决策。 第一部分:心智的拓扑结构——理解我们如何思考与感知 本书首先解剖了现代人思维的底层架构。我们的大脑在进化过程中,倾向于走捷径,这种“启发式”思维在生存环境中是高效的,但在处理复杂、非线性的现代问题时,却常常导致系统性的认知偏差。 1. 认知的盲点与“信息茧房”的瓦解: 详细分析了确认偏误(Confirmation Bias)、锚定效应(Anchoring Effect)以及从众心理在日常生活和职业决策中的隐蔽运作机制。我们将提供一套实用的“思维校准器”,帮助读者主动识别并跳脱出由算法和社交圈层构建的认知狭窄空间。这不是关于大数据本身,而是关于我们如何与大数据共存而不被其裹挟。 2. 叙事与现实的张力: 探讨了人类对“故事”的天然需求。我们如何用连贯的叙事来掩盖不确定性?本书将引导读者区分由个人需求塑造的“内部叙事”与客观发生的“外部事实”。理解这一点,是区分商业宣传、政治论点和真实商业价值的前提。 3. 情绪的炼金术: 压力、焦虑和拖延往往源于对未来失控感的恐惧。本部分引入了神经科学与心理哲学的交叉视角,阐述如何将负面情绪视为有价值的反馈信号,而非需要压制的障碍。重点在于,如何将情绪能量转化为建设性的行动力,实现从“反应”到“回应”的质变。 第二部分:复杂世界的导航系统——从线性思维到系统思考的跃迁 现代商业和社会系统是高度互联的,单一因果链条的分析方法已然失效。本书的核心在于培养系统性思维(Systems Thinking)的能力,这是一种宏观的、动态的看待事物相互关联性的能力。 1. 延迟满足与长期价值的重估: 在即时反馈成为常态的时代,我们如何训练自己的“时间耐力”?本书探讨了如何科学地延迟即时满足感,并建立起清晰的长期目标路径。这并非简单的自律口号,而是对个人资源(时间、精力、注意力)进行复利投资的策略。我们将着重分析“投资回报周期”在个人成长中的体现。 2. 冗余、韧性与反脆弱性(Antifragility): 传统的管理学追求效率和优化,但过度优化会带来脆弱性。本书借鉴复杂适应系统的原理,探讨了在个人生活和职业规划中,适当的“冗余”(如交叉技能、备份计划、非主业的爱好)如何成为抵御黑天鹅事件的真正屏障。我们学习的不是如何避免波动,而是如何从波动中受益。 3. 边界的设定与精力预算: 许多社会人的倦怠并非源于工作量本身,而是因为界限的模糊。本部分提供了精细化的精力分配模型,指导读者识别出那些带来“净收益”的活动(而非仅仅是“忙碌”),并坚定地设置物理和心理的边界,以保护核心认知资源的完整性。 第三部分:实践中的智慧——有效决策与沟通的艺术 心智的成熟最终需要体现在日常的实践中。本书的最后部分聚焦于如何将内化的认知模型转化为外部高效的互动和决策。 1. 决策矩阵的非量化维度: 决策不总是可以被量化的。当数据信息不足或相互矛盾时,我们该依赖什么?本书深入分析了直觉的价值(基于大量经验的潜意识模式识别)与理性分析之间的动态平衡。提供了在“高模糊性环境”下进行“足够好”决策的实用框架。 2. 建设性冲突与高阶沟通: 成熟的标志之一是能够与持有不同观点的人进行有效且不伤和气的对话。本书强调“意图清晰度”高于“词汇精确性”。我们学习如何进行探寻式提问,旨在理解对方的底层假设,而不是急于证明自己的正确性。这对于领导力、合作关系以及个人关系的维护至关重要。 3. 终身迭代的习惯: 成熟不是一个终点,而是一个持续的反馈回路。本书鼓励读者建立“事后回顾”(After Action Review)的机制,不是为了评判对错,而是为了系统地提炼经验教训。通过结构化的反思,确保每一次成功和失败都转化为下一次行动的优化参数。 目标读者: 本书面向所有希望在快速变化的商业环境中保持清晰头脑、追求高质量生活和有效产出的社会专业人士。如果你厌倦了碎片化的知识和浮于表面的“成功学”,渴望一套更深刻、更具持久力的思维框架来指导你的职业生涯和个人成长,那么《心智的疆域》将是你不可或缺的深度阅读伙伴。它提供的不是快速答案,而是构建你自己的、稳固的认知堡垒的蓝图。

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
 

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

 

图书序言

  • ISBN:9789863704638
  • EISBN:9789863704669
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:35.2MB

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

用户评价

评分

這本電子書的排版跟設計真的讓人眼睛一亮!尤其對於我們這些平時工作忙碌,沒時間啃厚厚教科書的「社會人」來說,這種圖像化的呈現方式簡直是救星。我以前對統計學的印象就是一堆密密麻麻的公式和難懂的術語,每次看到就想打瞌睡。但這本用大量的圖表和情境舉例,把抽象的觀念視覺化了,像是看漫畫一樣輕鬆進入狀況。舉例來說,在解釋迴歸分析時,它不是直接拋出公式,而是用一個實際的商業案例,搭配清晰的散佈圖和線條,讓你馬上明白變數間的關係。這種「一看就懂,不用猜」的設計哲學,對於想快速掌握重點、提升工作效率的人來說,CP值超高。書中對於軟體操作的步驟也講解得非常細膩,甚至連哪個按鈕要點下去都會標示出來,幾乎是手把手教學,讓那些對電腦操作比較不熟悉的朋友也能無痛上手。而且電子書的格式,隨時隨地都能拿出手機或平板來看幾頁,通勤時間也不浪費,真的非常方便。

评分

說真的,市面上講統計的書多到數不清,但大多是學術取向,讀起來非常枯燥,感覺像是回到大學時代的考前衝刺。這本很不一樣,它完全是從「應用」的角度出發,也就是說,它教你的不是怎麼證明那些複雜的數學定理,而是「你該在什麼場合、用哪個統計工具來解決你的問題」。這種實戰導向的思維,完全符合我們職場上對數據分析的需求。例如,當老闆要你評估新產品的市場接受度時,你會立刻知道該用假設檢定還是信賴區間,而不是在那邊霧裡看花。作者選取的案例都非常貼近生活和商業現場,不會是那些太空泛、脫離現實的假想情境。我特別欣賞它在解釋「統計顯著性」那一段,用了一個非常生活化的比喻,讓我這個過去常常把 p 值搞混的人,終於有種茅塞頓開的感覺。這種「把複雜事情簡單化,把簡單事情講透徹」的能力,才是這本書最厲害的地方。

评分

這本電子書的結構編排,處理得極其流暢,幾乎沒有閱讀上的卡頓感。它採用了一種漸進式的學習路徑,從最基礎的敘述統計開始,穩紮穩打地往上堆疊,直到處理到進階的多變量分析,整個過程都讓讀者感受到自己能力的提升。最讓我印象深刻的是,它在每個章節的結尾都會有一個「自測練習」的環節,設計得相當巧妙,不是死板板的選擇題,而是給出一個小小的數據集和情境,讓你立刻應用剛學到的知識去跑一個簡單的分析。這種即時回饋機制,對於建立學習信心非常重要。坦白說,過去我買的很多理財或商業書籍,讀完後常常覺得「學到很多,但好像什麼都沒學會」,因為缺乏實作的環節。但這本書透過這些結構化的練習,確保讀者在闔上書本時,手上真的有幾個可以拿出來炫耀的分析技巧。而且電子書的搜尋功能超級好用,當我需要複習某個特定的檢定方法時,輸入關鍵字馬上就能跳到那一段,節省了大量的翻找時間。

评分

從排版美觀度和閱讀舒適度的角度來看,這本電子書的用戶體驗絕對是頂尖水準。字體選用大小適中,行距間距也拉得很開,即使長時間盯著螢幕閱讀,眼睛也不容易感到疲勞。尤其值得稱讚的是,當它引用一些表格或公式時,電子書的版面配置能夠自動適應不同尺寸的裝置,不會出現文字錯位或圖表變形的問題,這點對於經常在筆電和平板間切換的讀者來說,非常友善。此外,電子書的互動性也做得不錯,像是某些關鍵的名詞解釋,只要點擊一下就能彈出小視窗,提供更深入的定義,完全不會打斷主線的閱讀流程。總結來說,這本書成功地將原本被視為「硬骨頭」的統計學,轉化成了一種容易消化、隨時可用的知識工具,讓我覺得自己花費的每一分錢和時間都是值得的投資,對於想要在職場上用數據說話的朋友,我會毫不猶豫地推薦它。

评分

我必須說,這本書在選材的廣度與深度上取得了很好的平衡。它不像某些入門書只敢講最基礎的平均數和標準差,就淺嘗輒止;它也不像高階統計學教材那樣,充斥著讓人望之卻步的數學符號。它精準地抓住了「社會人需要知道的 80/20 法則」,把最常用、最能創造價值的分析方法都涵蓋進去了。特別是關於「資料清理與前處理」的部分,這一塊在學術界常常被忽略,但在實際工作中卻佔了 70% 的時間。這本書很務實地指出了常見的資料錯誤類型以及如何用統計思維去應對,這對剛接觸數據分析領域的新手來說,簡直是寶貴的經驗傳承。它不是純粹的理論書,更像是一位有經驗的數據顧問在你身邊,隨時提醒你「做分析時要注意哪些陷阱」。這種帶著實戰智慧的論述方式,讓整本書的說服力大大提升。

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