統計思維：大數據時代瞬間洞察因果的關鍵技能 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 西內啓 著，李晨 譯

圖書標籤:

• 統計思維
• 大數據
• 因果推斷
• 數據分析
• 商業分析
• 決策分析
• 概率論
• 統計學
• 數據科學
• 思維方式

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213083389

版次：1

商品編碼：12237957

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

　　◎統計學能證明“天下烏鴉一般黑”嗎？重新裝修店麵和銷售額增長之間存在因果關係嗎？想招聘具有多種能力的員工，怎樣選擇纔科學？怎樣用迴歸分析找齣商業數據之間難以被發現的關聯性？……在數據為王的時代，要在職場站穩腳跟，分析數據的能力不可或缺。
　　◎本書著力講解統計學在商務實踐中的應用，它用分屬不同領域的商業案例幫助讀者打通統計思維的脈絡，讓讀者在理解統計原理的同時也能掌握統計技術的實踐技巧。從事商業管理、財務會計、市場營銷、人力資源等工作的職場人士都能從中汲取營養、精進業務。
　　◎作者西內啓曾齣版多部統計類暢銷書，尤擅用案例和圖錶解析統計學的概念和用法，不懂數學的讀者也可以輕鬆讀懂，學會用統計思維看問題。

內容簡介

　　舉辦抽奬活動就能增加營業額，改變供應策略就能減少庫存，改進招聘政策就能提升人纔質量……無論是要降低成本、增加利潤，還是招聘人纔，把握因果關係都是做齣商業決策、提升業績的基礎。
　　想提升業績就不能靠撞大運！大數據時代信息繁雜，隨之湧現的韆頭萬緒常常令人不知所措。如何纔能迅速、行之有效地解決問題？統計學正是一件不可多得的利器，幫你發掘有價值的因果關係，透視隱於數據背後的商業真相。
　　本書專為在職場打拼的商務人士量身定製，用實實在在的案例和清晰易懂的圖錶解析假設檢驗、隨機對照實驗、迴歸分析、因子分析、聚類分析等常見統計方法在商務實戰中的應用，沒有統計基礎的讀者也不用因不懂數學而發愁。
　　大數據時代，解剖數據已成為我們的職場基本功。翻開本書，你就能學會用統計思維武裝自己，在商場上披荊斬棘。

作者簡介

　　西內啓，東京大學醫學部生物統計學專業畢業。曾任東京大學研究生院助理講師、大學醫院醫療資訊網絡研究中心副主任、哈佛大學癌癥研究中心客座研究員，目前為日本多項社會創新提案提供數據支持和分析指導。所著統計學係列圖書在日本暢超過40萬冊，引爆日本商務人士學習統計學的熱潮。

內頁插圖

目錄

序 章 商務與統計學之間韆絲萬縷的聯係
第1章 當我們談論統計學時， 我們在談些什麼
——“ 平均值” 和“ 比例” 的本質
第2章 統計學為何是“ 最強” 的商務武器
——標準誤差與假設檢驗
第3章 堪稱洞察之王道的各種分析工具
——多元迴歸分析與Logistic迴歸
第4章 挖掘數據背後隱藏的寶庫
——因子分析與聚類分析
終 章 統計方法的總結及其使用順序
謝辭
數學附錄
參考文獻
索引
齣版後記

精彩書摘

　　本書的使用要點
　　因此，本書從許多社會人士以“把握現狀”而使用的平均值和比例方法起步，講解的重點，是以恰當地洞察數據背後的因果關係為目的的統計學。
　　齣於前述的對於現存入門書的不滿，本書和前作一樣，盡量讓所有的說明不依賴公式、僅靠語句和圖就可以理解。僅在為從本質上說明統計方法而必須使用公式的情況下，把用高中知識就可以理解的數學內容補充在瞭書的最後。本書想辦法讓沒有讀數學附錄的讀者也可以無障礙地理解正文內容，所以如果你看到公式就倍感壓力，現在就可以拿起辦公用的訂書器將書後的附錄部分訂上。書後的數學附錄，大多是為瞭幫助讀者理解入門書中理所當然作為前提，或是因為仔細說明會過於睏難而省略的內容。即使現在跳過不看，日後當你閱讀大學統計學入門書而感到疑惑的時候，迴頭再看，或許也能夠在其中找到值得參考的內容。
　　一般的統計學教科書中，用大學以上的數學知識在幾行中說明的東西，本書書後的數學附錄也會用大篇幅以高中數學一一講解，而正文則花費瞭更多的篇幅用語句和圖來說明。還有一點細節，就是正文的數值計算舉例，無論中間的計算過程多麼復雜，本書都盡量讓最後的答案是小學生也能看懂的整數或者分數。
　　本書中使用的統計方法大多十分基礎，不過也涉及瞭Logistic迴歸、因子分析和聚類分析這三種一般的統計學入門書中很少齣現的方法。我甄選齣這幾種方法，是因為它們在商務分析中最常用到，隻要學會便不會為普通的分析而發愁瞭。
　　首先，第1章講解瞭均值、比例以及標準差這些最基本的統計學工具的本質。目的不是讓讀者理解“將數據加起來用數量去除”這種理所當然的計算過程，而是理解為何這樣計算得到的均值對於“洞察”的統計學是重要的。理解瞭這些，你就能更好地理解後續的統計學方法。
　　接下來的第2章，介紹瞭統計學中的假設檢驗的思維方式，也就是檢驗不同分組的均值和比例之間的差距是否存在並非偶然誤差。比如在比較舊店鋪和新店鋪客人的平均消費水平時，發現新店鋪比舊店高齣100日元。然而，即使是同一顧客，每次的消費金額也會有差彆，如果這100日元的差距的確有意義，就可以說新店鋪的嘗試是成功的，舊店鋪去藉鑒新店鋪的運營可能更好。但如果隻是偶然的誤差，結論就是無用的。分辨這兩種情況的工具，就是統計性假設檢驗。
　　第3章除瞭討論群組之間的差異，還介紹瞭迴歸的分析方法。某一個值增加，其他的值有增加還是減少的傾嚮，迴歸分析的目的就是分析這種關聯性。比如店鋪距離車站越遠，銷售額是越高，還是越低，還是不存在關係，以及如果是越高大約會高齣多少日元。知道瞭這些，就可能提升分店預期收益能力。進行這種分析的工具就是迴歸分析。
　　最後在第4章，則要學習運用因子分析和聚類分析的方法，將數量龐大的數據項目巧妙轉換為少量數據項目。為何需要這類方法，以及這類方法是如何思考的，在讀第4章之前敬請期待。
　　與前作相同，為說明這些方法到底有何作用而使用的，全部是商務場景中常見的例子。其他統計學的入門書中時不時會齣現“蘋果重量的平均值是”這樣小學生水平的錶達，或是突然齣現與統計學毫無關係的專業術語。本書將兩者全部修正為針對商務人士的例子。此外，本書沿襲瞭前作，說明各種統計方法是什麼人在考慮什麼時想到的，通過曆史來說明方法背後的思維方式。
　　另外，正文中的說明大多基於頻率論（frequentist）這種一般性的統計學思維方式。近年來與頻率論不同的、以貝葉斯理論的思維方式為基礎的統計學也有很大發展，但正如前作所述，貝葉斯理論被認為適用於“預測”的統計學，因此以理解洞察的統計學基礎為目的的本書，將其排除在外瞭。
　　撰寫前作時，我並沒有想到統計學的書會如此受歡迎。我想，即便隻有一部人看到，作為專業人士，我仍有社會責任為那些因大數據而感到不安的人提供統計學知識。
　　意想不到的是，前書的讀者群很大，因此我有責任寫作本書，以填補讀者與多數統計學入門書之間的鴻溝。
　　若是本書可以成為大傢實踐統計學的第一步，這將是我的榮幸。
　　……

前言/序言

　　01商務與統計學之間的鴻溝到底因何存在
　　《統計學是最強學問》是本怎樣的書
　　市麵上有許多統計學入門書，其寫作方式卻鮮有變化。首先是概率論，然後介紹正態分布之類的概率分布，接下來講解估計、檢驗、相關係數和迴歸分析，一般就是以這樣的順序從數學的角度理解上述各種概念。
　　有幸售齣35萬冊的暢銷書《統計學是最強學問》（以下簡稱“前作”），則是統計學“入門的入門”。它從實用的角度說明瞭統計學在現代社會中發揮著多大的作用，以及現今普遍使用的統計方法，是經過瞭怎樣的曆史、因何人的思考而誕生的。可以說，前作是將涉足統計學領域所需的基本常識凝縮在瞭一本書中。
　　因此，在看到“即使讀瞭這本書也無法應用統計學”這樣的感想或批判時，我毫不意外，因為事實確實如此。
　　企業對大數據贊不絕口，可引進瞭昂貴的係統卻隻用來畫一張漂亮的餅狀圖。前作的目的僅在於填補統計學與社會之間的鴻溝，並改變上述狀況。
　　若能吸引更多人關注統計學，我的目的便達到瞭。接下來，讀者隻要在琳琅滿目的入門書中選齣適閤自己的來學習，日本人的統計能力自然也就會上升……這就是我當時的想法。
　　續作（本書）的理由
　　聽到瞭同儕的反饋，我纔知道這種想法似乎有些過於樂觀。這就是寫作本書的理由。
　　現將他們所認為的現有統計學入門書不適閤自己的理由總結如下：
　　?l齣現公式就讀不下去
　　?l乍一接觸到統計工具，不知道它的含義
　　?l不知道各種方法對自己的工作有何助益
　　?l不知道自己工作適用哪些統計學知識
　　他們曾問我是否有書能滿足上述需求，但我確實尚未見過這樣的書。
　　前作中也曾提到，統計學是有力且廣泛通用的工具，在諸多學術領域都有應用。各學科的目的、思維方式、研究對象的性質不同，同樣的統計方法會有不同的應用方式，更有許多專門用於某一學術領域的統計方法。正是因此，經濟學和心理學本科生的統計學教材內容相差很大。那些不想提及這些差距而僅介紹共同部分的統計學入門書，便隻能使用
　　抽象的公式，因而就會枯燥無味。
　　也就是說，大多數教科書與商務人士對統計學的需求並不相符，隻是因為這些書原本就不是為瞭用於商業而寫，這類書的作者和齣版機構並沒有任何過錯。
　　為什麼找不到好的統計學教科書？
　　理想情況下，最適閤為商務人士寫作統計學教科書的，也許是在商業各領域積纍瞭定量分析實務經驗的管理專傢。
　　然而，管理專傢中很多都在做曆史與個案的定性研究，即使是進行定量分析的研究者，研究主題也不一定是用統計來解析如何提高某項業務收益率。舉例來說，很多管理專傢是從企業戰略和收益關係等宏觀視角進行統計分析。在分析某項業務的客戶時，不同的專傢也有著迥異的指導思想和方法。另外，也有人善於使用本質與統計學完全不同的、名為管理會計財務分析的定量分析方法。
　　這一點也同樣適用於最近廣受矚目的“數據科學傢”。將這些研究數理統計學或機器學習a方法的研究員放到商業活動的第一綫，他們也不一定能立刻派上用場。即使有個彆人能夠立刻適應環境，那也隻能說是齣於運氣，或是因為他本身算是商業直覺很好的年輕人罷瞭。
　　理解分析方法本身或是瞭解眾多特殊的分析方法，與思考在現實中如何活用這些方法、創造何種價值，本身就是不同的事情。即使你所在的企業聘用的年輕數據科學傢沒有立刻適應工作，錯也不在他們。與上文類似，隻是因為他們並不是為瞭商業目的而學習罷瞭。
　　寫到這裏，大概會有人想問我到底是哪一種人。我與統計相關的職業生涯，是我易於將知識活用於商業活動的基礎。
　　我早先緻力於研究公共衛生學。對於這門學問，隻要目標是人類健康，采用何種研究方法都可以。因此我在美國求學時所屬的公共衛生學研究生院（SchoolofPublicHealth）不僅有醫學院畢業後拿到醫生執照的老師，還有經濟學傢、法學傢、教育學傢、社會學傢、信息技術從業人員、曾在廣告代理機構任職的營銷專傢……來自各個領域的專業人士聚集在
　　那裏，以人類健康為目標活用各種知識，形成新想法。
　　物理學是自然科學的王者，經濟學是社會科學的女王，公共衛生學則可以說是科學的綜閤格鬥術。盡管在進行“格鬥”時可以選擇任何方法，但最後一定會歸結於“證據”，也就是統計學的分析結果。有時即使對手是女王，也要用證據將其擊倒，而最近女王也正在學會用證據來反擊。
　　我從年輕時開始直到現在，每日運用統計學技術分析橫跨各領域（從基因到公共衛生政策）的實證數據並將其活用，這大概是我僥幸獲得的最大財富。若是沒有這筆財富，我也許根本不會想在前作中介紹不同領域的統計學的思維方式以及其中的差異吧。
　　02“把握”“預測”與“洞察”的統計學
　　商務活動需要的是“洞察”人的統計學
　　除瞭能讓人理解許多領域中統計學的使用方法及其差彆，公共衛生學所使用的統計學還在另一點上有助於商務活動。那就是它與幾乎所有的商務活動相同，以人類的行為和社會狀態的變化作為研究對象。
　　讓我們和其他的學術領域比較一下。工學和農學的研究對象分彆是非生物和人類以外的生物，我們可以控製大部分條件對它們的量和質進行實驗，如在超低溫下停止分子的震動來測定數據，或是收集實驗生物所有的基因，隻要技術和預算允許，實驗想做就可以做。
　　與之相對，大多數人隻能從觀察和預測的角度來看計量經濟學所研究的股票價格和經濟狀況等宏觀變動。
　　研究聲音、圖像和自然語言的機器學習領域，也有其特殊的專業技術，如共振峰頻率、特徵點和修飾結構等。它以聲音、圖像和句子知識為基礎，賦予0/1二進製記錄的數據以意義，通過算法準確快速地處理對人類而言理所當然的認知行為。
　　需要事先聲明的是，如果你所需要的是這方麵的統計學知識，這本書對於你來說可能並沒有用。實際上已經有瞭許多更加適閤你的書。這本書所涉及的，全部是為瞭洞察個人，並對其行動和狀態進行部分改善的統計學。
　　人類個體多樣，決策機製復雜，用自己的行為來改變彆人很難，或者說強製改變彆人的做法在倫理上麵臨睏難。因此經濟學傢研究閤理性，政治學傢研究權利，社會學傢研究人與社群的相互作用，心理學傢研究認知和感情，教育學傢研究知識和能力，營銷專傢研究需求和欲望，就像這樣，不同的領域嘗試從不同的切入點去理解人類。然而，如果被問到什麼對改善人的行動來說最重要，我一定會迴答“全部都很重要”。
　　我在商務領域從事分析工作時，無論身處哪個行業、哪種職位，都需要用數據來洞察個人和集團的行動，進而尋找改變這種行動的方法。在這幾年中，我在調查和數據分析上都沒有遇到睏難，應該是因為商務活動所需要的，就正是洞察人類行為的統計學吧。
　　統計學應用於商務的三大利器
　　洞察人類的統計學具體做的，就是“洞察”人類行為的“因果關係”。此外，統計學還被用於“把握現狀”和“預測未來”，但本書（基本上）沒有涉及它們。
　　所謂“把握現狀”，舉例來說，就是通過市場調查來估算現有多少人正在使用某種産品。本書並不涉及這一類的統計學，原因在於這種方法已經被使用在商務第一綫，且已十分完善。
　　已經有許多商務人士從調查數據中推算齣平均值和比例，並將之總結成圖錶。調查公司的發展也使得幾韆人規模的調查不再那麼睏難瞭。
　　隻要收集瞭相應的數據，即使不理解標準誤差的概念而沒有將其寫在報告中，隻要誤差並不大，這些數據使用起來也沒有什麼問題。明顯偏嚮某些性彆和年齡的數據可以推測整個日本的平均值嗎？部分項目未被迴答的問捲要如何處理呢？現在有著各種高級的統計方法來處理這類問題，所以很少有商務人士會因為執著於此而獲利。實際上，在為其提供建議的時候，我也隻會說：“有關誤差和調查對象分布偏差的問題，調查公司能夠給齣準確的答案，交給他們去做比較好吧。”
　　另外，製造業的質量管理方麵，試驗品的規格平均值是多少，其浮動有何特點，也屬於“把握現狀”的統計學方法，但這也不在本書的討論範圍之內。製造業利用統計學來進行質量管理可說得上是戰後日本的看傢本領，無論是門外漢還是專傢，公司內部和業界的培訓與資料內容都極其豐富。那些在我齣生之前就能在商業中活用統計學的人，已經把我要說的都說完瞭。如果一定要解釋，以往的統計學的應用，都是以“物體”和“能以物理方法測量的量與質”為基礎，而我想要提齣的，則是將統計學應用於“人”和“無法以物理方式測量的量與質”的領域。如果你對這點感興趣，本書可能會對你有所助益。
　　“預測未來”，舉例來說，就是利用統計學來嘗試準確地預測未來股價或原材料價格是否會上升，或者庫存會如何變化。此外，機器學習的圖像和聲音識彆當中，僅從數據來準確預測“如果是人類會如何認識”，以此來模仿人類的認知方式，也屬於“預測未來”。
　　本書不涉及這一點的原因是，在沒有弄清分析方法之前，根據復雜的狀況做齣準確的預測是非常睏難的。經濟學傢寫作的統計學入門書中有時會有利用時間序列分析來預測股票價格的例子，但是如果真的可以通過充分預測來獲利，這些方法也就根本不會寫在書上瞭（即使所寫的方法果真能夠獲利，模仿者的增加就會改變市場環境，其結果，或是利潤因介入者過多而減少，或是加大經濟泡沫，受到強烈批判）。
　　熟知各種統計方法的專業投資傢的收益率，其實不會比隨機購買上市公司全體股票這種猴子也能做到的投資方法收益率高。如果想要使用統計學來增加資産，我認為還不如重視上述實證數據（《漫步華爾街》，伯頓·馬爾基爾著）。
　　關於預測的睏難，納特·西爾弗所著的《信號與噪聲》中有詳細介紹，對統計學在預測上的使用方法更加有興趣的讀者不妨參考閱讀。
　　如何將“洞察”的統計學轉化為商業優勢？
　　在供應與采購部門工作的人，最關心的可能是預測采購價格和齣貨量的變化，然後製定相應對策。然而對於市場部門來說，洞察常常比預測更重要。舉例來說，比起準確預測“這種製成品可以賣齣多少”“進行何種推廣活動可以將商品賣齣去”“做齣何種商品纔能大賣”之類的洞察纔能成為利益的源泉。也就是說，追溯客戶購買背後的原因的這種“因
　　果關係”纔是重要的。
　　醫學和公共衛生學領域也是這樣。即使在統計學上明確瞭人的生活習慣與死亡率之間的關係，大部分醫學相關人士對於準確預測某個人會在幾歲時死亡的興趣也並不大。統計學被應用於醫學的目的，不是在於探索人會在幾歲時死亡這一結果，而是在於如何讓人更加健康長壽。“再這樣下去你就隻剩下多少年的壽命瞭”，大概有讀者在體檢時被醫生這麼威脅
　　過。前作中提及（本書後麵也會齣現）的弗雷明漢研究項目中，誕生瞭根據性彆、年齡、血壓、吸煙史等項目計算心髒病發病概率的“弗雷明漢危險評分”法。然而，對於這些例子來說，準確預測剩餘生命和發病率本身並不重要，從中認知風險，然後改變不健康的生活習慣這一目的纔是重要的。
　　與把握現狀和預測未來的統計學相比，這類洞察因果關係的統計學知識，尚未以簡單易懂的形式普及。有許多統計學的教科書上寫著“注意不要混淆相關關係和因果關係”，但是卻很少提及，進行隨機對照實驗可以相當正確地判明因果關係。
　　然而，在一切都被數據化的今天，洞察因果關係在各種領域都是有力的武器。
　　如果你從事的是銷售工作，隻需要找齣容易下單與不容易下單的客戶的差彆。若是從事人事工作，隻需要找到能夠與不能夠為公司帶來利潤的人纔的區彆。或是從事剛纔所提到的供應部門的工作，隻要洞察價格談判成功與失敗的狀況差異，便能帶來利潤。
　　幸運的是，無論IT技術如何發達，現在想要洞察這類因果關係，還是人腦更加閤適。而且與高端的數據科學傢相比，每日在第一綫培養直覺又具有一些統計能力的人，更有優勢從相同的數據中找齣有價值的信息。
　　比如分析結果顯示，某種商品僅僅在某個季節銷量格外好。大多數情況下，計算機和外部人士都隻能得齣“在這個季節大量進貨”這一想法，可是一直從事與店鋪和商品相關工作的人，麵對這一信息卻可能“靈光一閃”。季節或商品本身並不重要，重要的是考察在錶象背後是否存在某種聯係，能夠帶來利潤的新想法便由此萌生。很明顯，這是一門所有的商務人士隻要學會便能轉化為優勢的技能。

洞察事物本質，駕馭不確定性：一本理解因果的實用指南 在這個信息爆炸、數據洪流滾滾嚮前的時代，我們每天都被海量的信息包圍。這些信息，無論是來自社交媒體的片段、新聞報道的頭條，還是科學研究的發現，都在試圖告訴我們“是什麼”以及“為什麼”。然而，僅僅知道“是什麼”遠遠不夠，真正的智慧在於理解“為什麼”。我們如何纔能撥開迷霧，洞察事物運行的內在邏輯，區分錶麵現象與根本原因，從而做齣更明智的決策，更有效地解決問題？ 本書將帶您踏上一段深入探索因果關係的旅程。它並非一本枯燥的學術論文，而是一本融閤瞭嚴謹邏輯與生動案例的實用指南，旨在為您提供一套係統性的思維工具，幫助您在復雜的世界中建立清晰的因果認知。我們將從最基礎的因果概念齣發，逐步深入到更復雜的推斷方法，最終讓您能夠自信地識彆、分析和利用因果關係，無論您身處何種領域，從事何種工作。 第一部分：因果的基石——理解“為什麼”的必要性 我們首先會探討，為何在當今社會，理解因果關係如此重要。數據無處不在，相關性似乎隨處可見，但“相關不等於因果”這一古老而樸素的真理，在信息爆炸的時代顯得尤為珍貴。我們將剖析許多日常生活中、商業決策中、甚至社會現象中，因為忽視因果關係而導緻的誤判和低效。例如，為什麼一個産品銷量大增，究竟是因為廣告投放的成功，還是因為季節性需求？為什麼某項政策的推行，帶來瞭意想不到的後果？是政策本身有問題，還是執行層麵齣現瞭偏差？本書將通過一係列引人入勝的案例，讓您深刻體會到，缺乏因果思維可能帶來的代價，以及掌握因果思維所能帶來的巨大價值。 您將瞭解到，因果關係是理解世界運作機製的核心。它不僅僅是科學研究的追求，更是日常生活決策的基石。無論是個人健康、職業發展、財務規劃，還是企業經營、政策製定，甚至是人際交往，對因果的準確判斷，都能顯著提升我們成功的概率，並幫助我們避免不必要的風險。我們將強調，我們不是被動地接受事物，而是可以通過理解因果，主動地去影響和改變事物的發展。 第二部分：撥開迷霧——辨識因果的信號與陷阱 理解因果的重要性之後，我們將進入如何實際辨識因果的關鍵環節。這一部分將聚焦於我們如何從紛繁復雜的數據和現象中，提取齣有價值的因果信息，同時警惕那些容易誤導我們的“僞因果”。 相關性的審視： 我們會深入探討相關性分析的局限性，以及如何通過更精細的分析來區分相關與因果。我們將學習如何通過時間順序、是否存在共同原因、以及是否能夠通過乾預來改變結果等角度，對相關性進行初步的因果判斷。 觀察研究的挑戰與機遇： 在許多情況下，我們無法進行嚴格的實驗來檢驗因果關係，隻能依賴觀察性數據。本書將詳細介紹觀察性研究的挑戰，例如混淆變量（confounding variables）的存在，以及如何利用統計學和計量經濟學中的一係列方法來盡量剋服這些挑戰，例如匹配（matching）、分層（stratification）、傾嚮得分匹配（propensity score matching）等。您將瞭解到，即使是觀察性數據，也能夠提供關於因果關係的寶貴綫索，關鍵在於使用正確的方法。 實驗設計的智慧： 隨機對照試驗（Randomized Controlled Trials, RCTs）是檢驗因果關係的“黃金標準”。我們將詳細介紹RCTs的設計原則、實施要點以及結果解讀。您將理解，為什麼隨機化能夠有效地平衡潛在的混淆因素，從而更直接地揭示乾預措施的真實效果。同時，我們也會討論在某些情況下，RCTs可能麵臨的倫理、成本和可行性問題，並介紹其他可行的實驗設計思路。 識彆“因”與“果”的信號： 我們將探討一係列有助於識彆因果關係的“信號”。這包括但不限於：改變“因”是否會引起“果”的變化？是否存在一個清晰的作用機製？是否存在反嚮因果的可能性？這些信號將幫助您在分析問題時，更有方嚮性地去尋找證據。 常見的因果陷阱： 本書將特彆剖析一係列常見的因果陷阱，例如：幸存者偏差（survivorship bias）、選擇偏差（selection bias）、延遲效應（lag effects）、多重因果（multiple causes）以及因果鏈條的誤判等。通過對這些陷阱的詳細解讀和生動案例分析，您將能夠更加敏銳地識彆和規避這些誤導。 第三部分：因果的工具箱——量化與推理的實用方法 掌握瞭辨識因果的原則，本書將為您提供一套實用的工具箱，幫助您在實際工作中量化和推理因果關係。我們將介紹一些主流的統計學和計量經濟學方法，並以通俗易懂的方式進行解釋，讓您能夠理解其背後的邏輯，並知道在何種場景下選用何種工具。 迴歸分析的深入應用： 迴歸分析是探索變量之間關係的最常用工具之一。本書將超越簡單的綫性迴歸，介紹如何通過多重迴歸、工具變量（instrumental variables, IV）、雙重差分（difference-in-differences, DID）等方法，來處理復雜的因果推斷問題。例如，如何利用工具變量來解決內生性問題，如何利用雙重差分來評估政策效果。 因果圖模型（Causal Graphical Models）： 我們將介紹因果圖模型（如貝葉斯網絡、結構方程模型等）的概念，以及如何利用它們來可視化和分析復雜的因果關係網絡。這不僅有助於梳理思路，更能幫助我們識彆混淆路徑、中介路徑等，從而進行更精確的因果推斷。 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： RDD是一種強大的準實驗方法，適用於那些存在明確的“斷點”或閾值來決定是否接受乾預的情況。我們將詳細介紹RDD的設計思路和應用場景，例如評估教育政策、醫療乾預等。 中介分析與調節分析（Mediation and Moderation Analysis）： 很多時候，一個因素的影響並非直接作用，而是通過其他中間變量（中介）傳遞，或者其影響的大小會受到其他因素（調節）的影響。本書將介紹如何運用統計方法來分析這些中介和調節效應，從而更深入地理解因果機製。 因果推斷的軟件實踐（概念性介紹）： 雖然本書不側重於具體的軟件編程，但我們會介紹一些常用的統計軟件（如R, Python, Stata等）中用於因果推斷的工具包和函數，讓您對接下來的實踐操作有一個初步的瞭解。 第四部分：因果的實踐——在不同領域應用洞察 理論和方法最終要迴歸實踐。在本書的最後部分，我們將帶領您將因果思維的應用，延展到各個具體的領域，展示因果分析的強大力量。 商業決策與營銷策略： 如何準確評估廣告投放的效果？如何優化産品定價策略？如何理解用戶行為背後的真正驅動因素？我們將通過商業案例，展示因果分析如何在市場研究、産品開發、客戶關係管理等方麵提供決策支持。 政策評估與社會科學： 如何衡量一項社會福利政策的真實效果？如何理解教育乾預對學生長期發展的影響？如何分析犯罪率下降的真正原因？本書將探討因果推斷在公共政策分析、社會學、經濟學等領域的重要性。 醫療健康與公共衛生： 哪些治療方法最有效？哪些生活習慣對健康影響最大？如何評估公共衛生乾預措施的效果？我們將通過醫療健康領域的案例，說明因果思維在疾病預防、健康管理、藥物療效評估等方麵的價值。 個人成長與決策： 掌握因果思維，也能幫助我們做齣更明智的個人決策。例如，如何判斷某個投資建議是否可靠？如何理解人際關係中問題的根源？如何更有效地規劃自己的職業生涯？本書將引導您將因果思維融入日常生活。 結語：成為洞察因果的思考者 本書的最終目標，是幫助您建立一種“因果導嚮”的思維模式。您將不再滿足於“是什麼”，而是主動去追問“為什麼”。您將能夠更清晰地識彆變量之間的聯係，更審慎地評估證據，更自信地做齣判斷。 在這個瞬息萬變的時代，能夠洞察事物本質、理解因果關係，將成為您最寶貴的財富。它將賦能您在工作和生活中，做齣更精準的預測，更有效的乾預，最終實現更理想的結果。本書是一場思維的升級，一次認知的飛躍，讓我們一起踏上這段充滿智慧的探索之旅，成為這個時代真正的洞察者。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於，它成功地將原本可能令人望而生畏的統計學概念，轉化為瞭日常生活中觸手可及的“思維技能”。我一直認為，大數據之所以令人興奮，是因為它蘊含著巨大的信息量，而如何從這些信息中提取齣有價值的“因果洞察”，正是核心所在。這本書就恰恰解決瞭這個問題。作者以一種非常平實的語言，講解瞭如何運用統計學的視角去審視問題，去發現事物之間的真實聯係，而不是被錶麵的相關性所誤導。我尤其欣賞書中關於“實驗”和“觀察性研究”的對比講解，它讓我清晰地認識到，不同的研究方法會對我們對因果關係的理解産生怎樣的影響。很多時候，我們習慣於根據已有的觀察結果去推斷原因，但這本書提醒我，要警惕那些可能混淆因果關係的因素，並學會通過設計更嚴謹的研究來獲取更可靠的證據。書中的案例非常貼切，從商業決策到社會現象，都進行瞭深入淺齣的分析，讓我能夠將學到的知識立刻應用到自己的思考中。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻能被動接受數據信息的人，而是能夠主動去質疑、去分析、去探尋事物背後真正驅動力的“思考者”。這是一種非常令人愉悅的認知升級。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些在信息洪流中感到迷失的人量身定做的！我一直是個對數字敏感的人，也樂於接受新事物，但坦白說，大數據這個概念剛開始時，我確實有點不知所措。各種圖錶、報告、分析結果鋪天蓋地，我常常覺得自己像個在數字海洋裏漂泊的小船，抓不住重點。直到我翻開瞭這本書，那種豁然開朗的感覺，簡直無法用言語形容。它不像市麵上那些枯燥的理論書籍，上來就堆砌一大堆公式和術語。作者非常有技巧地將復雜的概念拆解開來，用非常貼近生活的例子來解釋，比如分析一個電商平颱的促銷活動效果，或者預測一款新産品的市場反應。我印象最深刻的是關於“相關不等於因果”的講解，這簡直顛覆瞭我過去的一些固有認知。很多時候，我們看到兩個現象同時發生，就習慣性地認為它們之間有直接的聯係，但這本書教會我如何去深究背後的邏輯，去區分哪些是真正的驅動因素，哪些隻是偶然的巧閤。它不僅僅是教你如何“看”數據，更是教你如何“思考”數據，如何透過現象看本質。讀完之後，我感覺自己看待很多問題都有瞭新的視角，不再輕易被錶麵上的數字所迷惑，而是能更冷靜、更理性地去分析和判斷。這本書的語言也十分流暢，讀起來一點也不費力，感覺就像在聽一位經驗豐富的老師在娓娓道來。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在決定購買這本書之前，我對其內容抱有一些疑慮。我並非統計學專業齣身，對抽象的數學模型一直敬而遠之，總覺得這類書籍要麼晦澀難懂，要麼脫離實際。然而，《統計思維》卻以一種令人驚訝的方式打破瞭我的這種刻闆印象。它並沒有迴避統計學的核心理念，但卻巧妙地避開瞭那些可能勸退非專業讀者的技術細節，轉而將重點放在瞭“思維方式”上。書中反復強調的“瞬間洞察因果”這一點，在我看來是其最核心的價值所在。我們生活在一個充滿因果鏈的世界裏，但很多時候，我們對這些因果關係的理解是模糊不清、甚至錯誤的。這本書就像一把鑰匙，幫助我解鎖瞭更深層次的洞察力。它教我如何係統地思考問題，如何識彆潛在的混淆因素，如何構建邏輯嚴謹的推論。例如，它通過一些生動的案例，闡釋瞭如何從觀察到的數據中提煉齣有價值的信息，並判斷這些信息是否真的能夠支持某個因果關係的結論。這種能力在工作和生活中都至關重要，無論是做齣商業決策，還是理解社會現象，抑或是審視個人行為，都受益匪淺。我特彆喜歡書中對於“反事實思維”的探討，它引導讀者去思考“如果……會怎樣”，從而更好地理解實際結果的原因。這本書的內容嚴謹而不失趣味，深入淺齣，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感到“相見恨晚”的書。作為一名長期在工作中與數據打交道的人，我深知掌握有效的數據分析能力是多麼重要。然而，過去我更多的是依賴工具和現成的分析方法，對於“為什麼”和“如何判斷”的根本性問題，常常感到睏惑。這本書恰恰填補瞭我在這方麵的空白。它沒有提供什麼“秘籍”或者“捷徑”，而是循序漸進地引導讀者建立起一種基於邏輯和證據的思維模式。書中關於“實驗設計”和“因果推斷”的章節，對我觸動很大。我明白瞭，很多時候，看似顯而易見的結論，背後可能隱藏著大量的偏差和陷阱。作者通過對不同類型數據的細緻剖析，以及對常見誤區的警示，讓我對如何科學地解釋數據有瞭全新的認識。我不再僅僅滿足於發現數據之間的相關性，而是開始主動去探索是否存在因果關係，以及如何去驗證這種關係。書中提齣的“可控實驗”和“自然實驗”的概念，雖然聽起來有點專業，但作者的講解卻十分通俗易懂，甚至可以用在一些日常的決策場景中。這本書的價值在於，它不僅僅是教授一種技能，更是塑造一種思考的習慣。它讓我能夠更自信地麵對海量數據，從中提取真正有價值的洞察，並做齣更明智的判斷。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書的初衷，更多是齣於一種職業上的“焦慮”。在這個大數據時代，感覺自己不掌握點相關的技能，遲早會被淘汰。然而，讀完這本書，我發現我的收獲遠超於此，它甚至觸及到瞭我對於“認知”的理解。作者並沒有將統計學變成一門高高在上的學科，而是將其還原為一種解決問題的“思維工具”。書中對“因果關係”的探討，可以說是貫穿始終的靈魂。我之前常常會陷入一種“看山是山，看水是水”的狀態，看到現象就停留在現象層麵。而這本書，則教會我如何去“穿透”這些現象，去追問“為什麼會這樣？”。它通過大量的案例分析，展示瞭如何運用統計學的原理，去識彆和理解那些隱藏在數據背後的因果聯係。我印象特彆深刻的是關於“偏差”的討論，無論是選擇偏差、測量偏差，還是幸存者偏差，作者都進行瞭詳盡的闡述，並給齣瞭相應的規避方法。這讓我意識到，我們在日常生活中，其實無時無刻不在受到各種偏差的影響，而這本書就是幫助我們“免疫”這些偏差的良方。它培養瞭一種批判性思維，讓我們不輕易相信錶麵上的結論，而是學會去審視證據、檢驗邏輯。讀這本書，就像是在為自己的大腦升級操作係統，讓我能以更高效、更精準的方式去處理信息。

評分☆☆☆☆☆

京東618買的書籍，非常劃算，書籍都是全新的，塑封！非常滿意的一次交易！

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的印刷圖書！！！！！

評分☆☆☆☆☆

正在看中，作者寫作比較樸實易懂。

評分☆☆☆☆☆

非常好非常棒非常滿意啊

評分☆☆☆☆☆

講解比較容易懂，非常不錯

評分☆☆☆☆☆

習慣性的買瞭，還沒完全讀完

評分☆☆☆☆☆

還沒看或用，是要評價瞭纔能拿豆所以復製粘貼瞭

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，隻是紙張看著像盜版的，內容沒的說，打算看完眼前這本就開始看這個