統計學，最強的商業武器：實踐篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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西內啟 西内啓 著，陳亦苓 译

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• 統計學
• 商業分析
• 數據分析
• 實務應用
• 商業決策
• 數據科學
• 統計方法
• 管理學
• 商業策略
• 數據洞察

出版社： 悅知文化

ISBN：9789865617288

商品编码：16077478

包装：平裝

开本：25开

出版时间：2015-08-27

页数：384

正文语种：繁體中文

内容简介

全日本累計銷量突破37萬冊！
一出版，即引爆商務人士重讀「統計學」熱潮！
台灣×日本年度暢銷商管書──
《統計學，最強的商業武器》最強續篇！

商場上最需要的，
是能夠「掌握」、「預測」、「洞悉」人心的數據分析！

在這因大數據而躁動不安的世界，具備基本統計學素養的人將擁有優勢。
本書完美結合「商業實務」與「統計學」，集中在策略管理與獲利能力之間，告訴你如何參透商機中的因果關係。

◎如何用統計學檢驗出到底是「偶發」的差距，還是「有意義」的差距？
◎如何避免「明明沒差異卻認為有差異」與「有差異卻找不出來」這兩種結果？
◎統計學能證明「天下烏鴉一般黑」嗎？
◎如何用「回歸分析」來找出難以發現的關聯性？
◎任何原始資料，只要加總便會趨近於常態分佈，為什麼？
◎穩賺不賠的彩金賠率設定，竟與病例對照研究的成功率算法相同？
以上，皆能一一套用書中的方法解開數字的騙局！

《統計學，最強的商業武器》的宗旨在於如何解讀數據；
《實踐篇》所談論的，則是──
洞悉人類心理，活用於商業行為的統計分析

在一切數據化的現今社會，無論任何領域，統計學都是一大利器。比起「掌握現況」和「預測未來」的統計學，以「洞悉因果」為動機的統計學，至今還未以簡單易懂的形式普及於一般人，而這正是本書的企圖。

令經濟學家頭疼的金融政策或許很難，但商業上的策略是可輕易以隨機對照實驗來驗證因果關係的。本書目標在於介紹對所有商務人士來說極為實用的統計常識，所提到的統計分析方法都很基本，只要懂得這些，便足以應付一般商業領域需求。

以下問題，你能用統計學知識解答嗎？
Q: 假設某付費的網路服務依據A／B測試的結果，改換新設計後的網頁其轉換率從0.10%上升到了0.11%。差距雖只有0.01%，但要怎麼做才能推測出這0.1%的差距為「偶發的差距」還是「真的有差異」？

Q: 假設某美白保養品的問卷調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」，卻出現了「有美白效果」會提高購買意願，而「讓膚色變明亮」卻降低了購買意願的結論，在這種模稜兩可、看似矛盾的調查結果，如何透過因素分析讓其壁壘分明？

Q: 假設保險業務員A君完全沒拜訪客戶的簽約數是0；B君拜訪2次簽到3份約；C君則拜訪了4次簽到3份約，看似毫無關聯性的拜訪次數及簽約數，要如何用「回歸分析」推導出其中的細微差距？

Q: 假設賽馬場有三匹馬參賽，所有參與博奕的賭客都能預見賽馬A贏的機率為50%，賽馬B贏的機率為30%，賽馬C贏的機率為20%，博奕公司（莊家）該如何設計穩賺不賠的彩金賠率？

還想不透？解答就在書本中！

作者简介

■作者簡介

西內 啟
畢業於東京大學醫學部，主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學系研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案，提供研究調查、分析、系統開發以及策略規劃等諮詢服務。

著作包括《科特勒教會我的事》（暫譯）、《上班族的多數煩惱都已有學術性的「解答」》（暫譯）、《世界第一簡單易懂的醫學統計》（暫譯）等。

■譯者簡介

陳亦苓
政治大學廣播電視系畢，輔修日文，曾留學並於日本工作近 4 年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。

個人作品列表：www.anobii.com/bready/books

精彩书评

◎聯合推薦
聯合報系電子商務平台 udn買東西總經理／孫志華
DSP 智庫驅動股份有限公司 執行長／劉嘉凱
數學作家／賴以威
《你不能不懂的統計常識》作者／鄭惟厚

目录

序章商業活動與統計學之間的連結
01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
02 「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學

第 1 章統計學的實踐，就從重新思考基本觀念開始
──「平均」及「比例」的本質
03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
04 「平均值」其實很深奧
05 平均值為何能夠掌握真相？
06 標準差所呈現的「概略資料範圍」

第 2 章統計學之所以「最強」的另一個理由
──標準誤差及假設檢定
07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
08 「誤差範圍」與資料量的關係
09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
10 用z檢定來駁斥急驚風
11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
12 檢定的多重性與其對應處方

第 3 章堪稱洞悉之王道的各種分析工具
──多元回歸分析與邏輯回歸
13 統計學的王道──回歸分析
14 如何求出迴歸直線？
15 一次分析多個解釋變數的多元回歸分析
16 邏輯回歸與對數比值
17 回歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入層面
19 實用的迴歸模型應用方法──輸出層面

第 4 章在資料背後隱藏了「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學家所開發的因素分析有何用途
21 具體而言，因素分析到底能做些什麼？
22 聚類分析的基本觀念
23 k-平均演算法（k-means）的聚類分析

終章統計方法總整理與使用順序介紹
24 本書總結
25 商業應用時的分析順序
26 無法透過本書獲得的三種知識

數學公式的補充說明
補充01：偏差的絕對值與中位數
補充02：偏差的平方與平均值
補充03：平均值與比例的標準誤差
補充04：變異數與無偏變異數
補充05：常態分佈的數學特性
補充06：中央極限定理
補充07：切比雪夫不等式
補充08：針對平均值與比例之差距的z檢定
補充09：卡方分佈與t分佈的關係
補充10：費雪的精確性檢定
補充11： z檢定與卡方檢定
補充12：邦弗朗尼校正
補充13：簡單回歸分析
補充14：簡單回歸分析與t檢定的關係
補充15：多元回歸分析
補充16：比值比
補充17：檢定力與樣本數規劃

揭秘数据驱动的决策引擎：商业分析与策略实战指南 本书并非一本关于统计学原理的枯燥教科书，也无意探讨那些高深的数学证明。它是一部面向实战派商业人士的深度工具手册，旨在将复杂的数据分析转化为清晰、可执行的商业决策。我们聚焦于“如何做”而非“为何如此”，致力于构建一个从数据收集、清洗、分析到最终策略落地的完整闭环。 在当今这个信息爆炸的时代，数据不再是锦上添花的装饰，而是决定企业生死存亡的能源。然而，大量的数据堆积并不等于洞察力。许多企业拥有海量数据，却依然在迷雾中摸索，因为他们缺乏将原始数字转化为商业语言的桥梁。本书正是要成为那座坚实的桥梁。 第一部分：从数据迷雾到商业洞察——分析的基石与思维框架 本部分将带领读者建立一套系统性的商业分析思维，确保每一步分析都有明确的商业目标导向。 1. 商业问题的结构化定义与数据映射： 成功的分析始于正确的提问。我们将详细阐述如何将模糊的商业困境（例如“如何提高客户留存率？”）分解为可量化、可追踪的分析指标（KPIs）。我们会介绍MECE原则在商业问题拆解中的应用，确保分析的全面性与无遗漏。重点在于，如何根据业务场景选择最恰当的核心驱动因素，避免陷入“数据屠夫”的陷阱——分析了大量数据，却对业务没有实质帮助。 2. 数据质量与预处理的艺术： “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析界的铁律。本章将深入探讨在真实商业环境中，数据源的可靠性评估，包括如何识别和处理缺失值、异常值（Outliers）以及数据偏差（Bias）。我们将讲解数据清洗流程的工业化标准，尤其关注时间序列数据的对齐、非结构化文本数据的初步编码化处理，以及如何构建一个可重复的数据准备流水线（Pipeline）。这不仅是技术操作，更是一种对业务真实性的审慎态度。 3. 描述性统计的深度解读与可视化陷阱： 描述性统计是理解数据特征的第一步，但其解读往往被过度简化。我们将超越平均数和中位数的简单计算，深入探讨分布形态（偏度、峰度）对业务决策的影响，例如，收入分布的极度偏斜如何影响促销策略的制定。此外，我们提供了批判性数据可视化指南，教授读者如何识别和避免使用误导性的图表设计，确保向高层汇报的图表是诚实且有力的工具，而非视觉上的障眼法。 第二部分：深入挖掘——预测、归因与驱动力分析 在掌握了数据基础后，本部分进入核心的分析技术，这些技术直接服务于前瞻性决策的制定。 4. 关联性、因果性与A/B测试的严谨实践： 商业决策最怕的是将相关性误判为因果性。本章将详细区分这两者，并提供一套严谨的实验设计框架。我们将讨论如何设计出科学的A/B测试，从样本量估算、实验周期确定到结果的统计显著性判断。特别地，我们关注多变量测试（如Factorial Design）在优化营销活动中的应用，以及如何处理“溢出效应”（Spillover Effects）这类复杂的实验干扰因素。 5. 驱动力分析：构建你的业务影响模型： 企业需要知道“哪个动作带来了哪个结果”。本章聚焦于多重回归分析在商业归因中的实际应用。我们将详细解析如何选择合适的自变量（Predictors）来构建一个能解释业务结果的回归模型，并重点讨论模型诊断——如何判断模型是否过拟合、变量间是否存在多重共线性，以及如何解释回归系数的实际业务意义（例如，一个单位的广告投入能带来多少销售额的增长）。 6. 客户生命周期价值（CLV）的精确预测与分层策略： 客户是企业的核心资产。本书提供了一套实用的CLV建模方法，从简单的历史平均法过渡到基于生存分析（Survival Analysis）的预测模型。我们强调客户分层的重要性，并展示如何利用RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型与其他行为数据相结合，创建出具有高度可操作性的客户画像，指导差异化的维系和挽留策略。 第三部分：策略落地——从分析报告到业务行动 分析的价值体现在行动上。本部分关注如何将冷冰冰的数字转化为温暖的、可执行的商业策略。 7. 预测建模的风险评估与情景规划： 任何预测都存在不确定性。我们不追求100%的准确率，而是追求可管理的风险。本章教授如何利用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来对关键业务指标（如新产品销量、库存需求）进行多情景压力测试，生成“最坏情况”、“最好情况”和“最可能情况”的概率分布。这使得管理者能够在充分了解潜在波动性的基础上，制定更具韧性的战略储备。 8. 决策支持系统的构建与指标的“故事化”： 分析师的工作不仅仅是输出Excel或Jupyter Notebook文件。成功的分析师是商业叙事者。本节着重介绍如何设计高效的仪表板（Dashboards），确保关键指标的层级清晰、易于理解。我们将教授“金字塔原理”在分析汇报中的应用，帮助读者将复杂的分析过程提炼为三到五个核心观点，直接命中管理层的决策需求，实现从“数据报告”到“战略共识”的飞跃。 9. 运营效率的量化优化：流程挖掘与瓶颈识别： 本书也关注企业内部流程的优化。我们将介绍流程挖掘（Process Mining）的基本概念，如何利用事件日志数据来可视化和诊断复杂的运营流程（如订单处理、供应链环节）。通过量化流程中的等待时间、返工率，我们可以精确锁定运营成本高昂的瓶颈，并提供基于数据的改进优先级排序。 总结：成为数据驱动的商业领导者 本书的最终目标，是培养读者将数据分析能力内化为一种持续的商业直觉。我们相信，数据分析不是技术部门的专属任务，而是每一位市场、销售、运营和高层管理者必备的“第二语言”。通过本书提供的实战框架和工具箱，您将能够自信地驾驭商业世界中最强大的武器——基于证据的、量化的决策制定能力，从而在激烈的市场竞争中，占据先机，实现可持续的增长。 本书所涵盖的每一个案例和方法论，都来源于对真实企业运营数据的深度剖析与打磨，确保其在任何行业背景下都具有高度的迁移性和实用价值。它将引导您不再是数据的被动接收者，而是主动的数据发现者和价值创造者。

评分☆☆☆☆☆

我是一位初创公司的创始人，每天都在思考如何用有限的资源最大化效益。在读这本书之前，我对统计学总有一种“高高在上”的感觉，觉得那是大公司才会用的东西。但这本书完全改变了我的想法。它让我意识到，即使是小公司，也可以通过运用基础的统计学原理，做出更明智的决策。书中关于客户获取成本（CAC）和客户生命周期价值（CLV）的计算和分析，对我来说是 revelation！我之前只关注短期效益，但这本书教会我如何从长远的角度来衡量用户价值，从而制定更可持续的增长策略。还有关于产品功能迭代的优先级排序，书中介绍如何通过分析用户行为数据，识别出哪些功能最受用户欢迎，哪些功能需要改进，这为我节省了大量的研发成本和时间。这本书的魅力在于，它将复杂的统计学知识转化成了一套可操作的商业工具。我不再是被动地等待数据，而是主动地去设计实验，去收集数据，去分析数据，最终指导我的业务决策。这本书让我感觉，我手中真正握住了“最强的商业武器”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直颠覆了我过去对统计学的认知！我一直觉得统计学是枯燥、晦涩的数学分支，离我的实际工作太远。但这本书完全改变了我的看法。它不是那种让你死记硬背公式的书，而是通过大量的商业案例，生动地展示了统计学是如何在实际经营中发挥巨大作用的。比如，书中关于市场细分的部分，我以前以为就是简单地根据年龄、性别来分，但作者通过一个零售商的例子，展示了如何运用聚类分析等统计方法，挖掘出消费者更深层次的需求和行为模式，从而制定出更精准的营销策略。我当时就惊呆了，原来统计学还能这么玩！还有关于产品定价的部分，书中提到如何利用回归分析来预测不同价格对销量的影响，这对我正在进行的定价策略优化项目提供了非常宝贵的思路。我之前总是凭感觉或者竞争对手定价来定，现在我有了更科学的依据。这本书的语言也非常通俗易懂，很多复杂的统计概念都用非常形象的比喻来解释，让我这个非科班出身的人也能轻松理解。感觉就像是请了一位经验丰富的商业顾问，手把手地教你如何运用统计学解决实际问题。真的强烈推荐给所有在商业领域摸爬滚打的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的实战性超出了我的预期，简直就是一本“工具书”。我一直想把工作中遇到的数据问题用更科学的方法来解决，但总是不知道从何下手。这本书正好填补了我的知识空白。它不是那种理论堆砌的书，而是直接切入商业场景，告诉你“遇到XX问题，就用XX统计方法”。例如，书中关于用户流失预测的部分，讲解得非常详细，从数据预处理到模型选择，再到模型评估，一步一步都讲得很清楚。我之前一直觉得用户流失很难预测，但看了这本书，我才意识到，原来通过一些关键的客户行为指标，加上逻辑回归或者决策树等模型，是可以有效地预测出哪些用户有流失风险的，这样企业就能提前采取措施挽留客户。这本书还特别强调了结果的可解释性，这点我非常看重。很多统计模型虽然准确，但却像个黑盒子，不知道它是怎么得出结论的。但这本书教你如何在应用统计模型的同时，还能清晰地向非技术人员解释模型的原理和结论，这对于在公司内部推行数据驱动的决策非常有帮助。我感觉自己现在的分析能力又上了一个台阶，可以更自信地和领导沟通数据分析结果了。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望。我是一名市场营销人员，对数字不是特别敏感，担心会看不懂。但这本书真的让我刮目相看！它就像一股清流，把我从繁杂的市场调研和用户反馈中解脱出来，教会我如何从数据中提炼出有价值的洞察。最让我印象深刻的是关于A/B测试的部分。我之前也做过A/B测试，但很多时候都是凭经验设置一下参数，结果出来也看不懂背后的统计意义。这本书详细讲解了A/B测试的设计原则、样本量计算、显著性检验等等，让我明白为什么有些测试结果会出现，而有些却不能说明问题。我现在才知道，原来要设计一个真正有效的A/B测试，需要这么多严谨的步骤。还有关于用户画像的构建，书中用统计学的方法来验证和优化用户画像的维度，避免了以往我们凭空想象的风险。这本书的语言风格非常接地气，就像一个老朋友在跟你聊天，分享他的经验。它不会用晦涩难懂的专业术语吓唬你，而是用最简单的方式把最核心的知识点传递给你。我现在看数据报表都有了新的视角，能发现以前忽略的很多重要信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就很吸引人——“最強的商業武器：實踐篇”，这正是我一直以来所追求的。我深知数据的重要性，但如何将数据转化为实实在在的商业价值，一直是我思考的重点。这本书在这方面给了我极大的启发。它不是空谈理论，而是聚焦于商业实践，将统计学的应用场景与具体的商业问题紧密结合。例如，在供应链优化方面，书中介绍如何利用时间序列分析来预测需求，从而更有效地管理库存，降低成本，提高客户满意度。这对于我们这种拥有复杂供应链的企业来说，简直是救星！我之前总是被库存积压和缺货问题困扰，现在我有了更科学的手段来应对。另外，书中关于风险管理的部分也让我受益匪浅。它教我如何利用统计模型来评估和量化各种商业风险，并提供相应的规避策略。这让我能更清晰地认识到潜在的风险点，并提前做好准备。这本书的结构也很清晰，每个章节都聚焦于一个具体的商业问题，然后详细阐述如何运用统计学来解决。这种“问题-方法-应用”的模式，非常符合我学习的习惯。