統計學，最強的商業武器：實踐篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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西內啟 西內啓 著，陳亦苓 譯

圖書標籤:

• 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

齣版社： 悅知文化

ISBN：9789865617288

商品編碼：16077478

包裝：平裝

開本：25開

齣版時間：2015-08-27

頁數：384

正文語種：繁體中文

內容簡介

全日本纍計銷量突破37萬冊！
一齣版，即引爆商務人士重讀「統計學」熱潮！
颱灣×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。
本書完美結閤「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。

◎如何用統計學檢驗齣到底是「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「有差異卻找不齣來」這兩種結果？
◎統計學能證明「天下烏鴉一般黑」嗎？
◎如何用「迴歸分析」來找齣難以發現的關聯性？
◎任何原始資料，隻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。

令經濟學傢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，隻要懂得這些，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%上升到瞭0.11%。差距雖隻有0.01%，但要怎麼做纔能推測齣這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捲調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」，卻齣現瞭「有美白效果」會提高購買意願，而「讓膚色變明亮」卻降低瞭購買意願的結論，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君則拜訪瞭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「迴歸分析」推導齣其中的細微差距？

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（莊傢）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！

作者簡介

■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係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、哈佛癌癥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、係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
政治大學廣播電視係畢，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。

個人作品列錶：www.anobii.com/bready/books

精彩書評

◎聯閤推薦
聯閤報係電子商務平颱 udn買東西總經理／孫誌華
DSP 智庫驅動股份有限公司 執行長／劉嘉凱
數學作傢／賴以威
《你不能不懂的統計常識》作者／鄭惟厚

目錄

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
──多元迴歸分析與邏輯迴歸
13 統計學的王道──迴歸分析
14 如何求齣迴歸直線？
15 一次分析多個解釋變數的多元迴歸分析
16 邏輯迴歸與對數比值
17 迴歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入層麵
19 實用的迴歸模型應用方法──輸齣層麵

第 4 章在資料背後隱藏瞭「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學傢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：簡單迴歸分析
補充14：簡單迴歸分析與t檢定的關係
補充15：多元迴歸分析
補充16：比值比
補充17：檢定力與樣本數規劃

揭秘數據驅動的決策引擎：商業分析與策略實戰指南 本書並非一本關於統計學原理的枯燥教科書，也無意探討那些高深的數學證明。它是一部麵嚮實戰派商業人士的深度工具手冊，旨在將復雜的數據分析轉化為清晰、可執行的商業決策。我們聚焦於“如何做”而非“為何如此”，緻力於構建一個從數據收集、清洗、分析到最終策略落地的完整閉環。 在當今這個信息爆炸的時代，數據不再是錦上添花的裝飾，而是決定企業生死存亡的能源。然而，大量的數據堆積並不等於洞察力。許多企業擁有海量數據，卻依然在迷霧中摸索，因為他們缺乏將原始數字轉化為商業語言的橋梁。本書正是要成為那座堅實的橋梁。 第一部分：從數據迷霧到商業洞察——分析的基石與思維框架 本部分將帶領讀者建立一套係統性的商業分析思維，確保每一步分析都有明確的商業目標導嚮。 1. 商業問題的結構化定義與數據映射： 成功的分析始於正確的提問。我們將詳細闡述如何將模糊的商業睏境（例如“如何提高客戶留存率？”）分解為可量化、可追蹤的分析指標（KPIs）。我們會介紹MECE原則在商業問題拆解中的應用，確保分析的全麵性與無遺漏。重點在於，如何根據業務場景選擇最恰當的核心驅動因素，避免陷入“數據屠夫”的陷阱——分析瞭大量數據，卻對業務沒有實質幫助。 2. 數據質量與預處理的藝術： “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據分析界的鐵律。本章將深入探討在真實商業環境中，數據源的可靠性評估，包括如何識彆和處理缺失值、異常值（Outliers）以及數據偏差（Bias）。我們將講解數據清洗流程的工業化標準，尤其關注時間序列數據的對齊、非結構化文本數據的初步編碼化處理，以及如何構建一個可重復的數據準備流水綫（Pipeline）。這不僅是技術操作，更是一種對業務真實性的審慎態度。 3. 描述性統計的深度解讀與可視化陷阱： 描述性統計是理解數據特徵的第一步，但其解讀往往被過度簡化。我們將超越平均數和中位數的簡單計算，深入探討分布形態（偏度、峰度）對業務決策的影響，例如，收入分布的極度偏斜如何影響促銷策略的製定。此外，我們提供瞭批判性數據可視化指南，教授讀者如何識彆和避免使用誤導性的圖錶設計，確保嚮高層匯報的圖錶是誠實且有力的工具，而非視覺上的障眼法。 第二部分：深入挖掘——預測、歸因與驅動力分析 在掌握瞭數據基礎後，本部分進入核心的分析技術，這些技術直接服務於前瞻性決策的製定。 4. 關聯性、因果性與A/B測試的嚴謹實踐： 商業決策最怕的是將相關性誤判為因果性。本章將詳細區分這兩者，並提供一套嚴謹的實驗設計框架。我們將討論如何設計齣科學的A/B測試，從樣本量估算、實驗周期確定到結果的統計顯著性判斷。特彆地，我們關注多變量測試（如Factorial Design）在優化營銷活動中的應用，以及如何處理“溢齣效應”（Spillover Effects）這類復雜的實驗乾擾因素。 5. 驅動力分析：構建你的業務影響模型： 企業需要知道“哪個動作帶來瞭哪個結果”。本章聚焦於多重迴歸分析在商業歸因中的實際應用。我們將詳細解析如何選擇閤適的自變量（Predictors）來構建一個能解釋業務結果的迴歸模型，並重點討論模型診斷——如何判斷模型是否過擬閤、變量間是否存在多重共綫性，以及如何解釋迴歸係數的實際業務意義（例如，一個單位的廣告投入能帶來多少銷售額的增長）。 6. 客戶生命周期價值（CLV）的精確預測與分層策略： 客戶是企業的核心資産。本書提供瞭一套實用的CLV建模方法，從簡單的曆史平均法過渡到基於生存分析（Survival Analysis）的預測模型。我們強調客戶分層的重要性，並展示如何利用RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型與其他行為數據相結閤，創建齣具有高度可操作性的客戶畫像，指導差異化的維係和挽留策略。 第三部分：策略落地——從分析報告到業務行動 分析的價值體現在行動上。本部分關注如何將冷冰冰的數字轉化為溫暖的、可執行的商業策略。 7. 預測建模的風險評估與情景規劃： 任何預測都存在不確定性。我們不追求100%的準確率，而是追求可管理的風險。本章教授如何利用濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）來對關鍵業務指標（如新産品銷量、庫存需求）進行多情景壓力測試，生成“最壞情況”、“最好情況”和“最可能情況”的概率分布。這使得管理者能夠在充分瞭解潛在波動性的基礎上，製定更具韌性的戰略儲備。 8. 決策支持係統的構建與指標的“故事化”： 分析師的工作不僅僅是輸齣Excel或Jupyter Notebook文件。成功的分析師是商業敘事者。本節著重介紹如何設計高效的儀錶闆（Dashboards），確保關鍵指標的層級清晰、易於理解。我們將教授“金字塔原理”在分析匯報中的應用，幫助讀者將復雜的分析過程提煉為三到五個核心觀點，直接命中管理層的決策需求，實現從“數據報告”到“戰略共識”的飛躍。 9. 運營效率的量化優化：流程挖掘與瓶頸識彆： 本書也關注企業內部流程的優化。我們將介紹流程挖掘（Process Mining）的基本概念，如何利用事件日誌數據來可視化和診斷復雜的運營流程（如訂單處理、供應鏈環節）。通過量化流程中的等待時間、返工率，我們可以精確鎖定運營成本高昂的瓶頸，並提供基於數據的改進優先級排序。 總結：成為數據驅動的商業領導者 本書的最終目標，是培養讀者將數據分析能力內化為一種持續的商業直覺。我們相信，數據分析不是技術部門的專屬任務，而是每一位市場、銷售、運營和高層管理者必備的“第二語言”。通過本書提供的實戰框架和工具箱，您將能夠自信地駕馭商業世界中最強大的武器——基於證據的、量化的決策製定能力，從而在激烈的市場競爭中，占據先機，實現可持續的增長。 本書所涵蓋的每一個案例和方法論，都來源於對真實企業運營數據的深度剖析與打磨，確保其在任何行業背景下都具有高度的遷移性和實用價值。它將引導您不再是數據的被動接收者，而是主動的數據發現者和價值創造者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就很吸引人——“最強的商業武器：實踐篇”，這正是我一直以來所追求的。我深知數據的重要性，但如何將數據轉化為實實在在的商業價值，一直是我思考的重點。這本書在這方麵給瞭我極大的啓發。它不是空談理論，而是聚焦於商業實踐，將統計學的應用場景與具體的商業問題緊密結閤。例如，在供應鏈優化方麵，書中介紹如何利用時間序列分析來預測需求，從而更有效地管理庫存，降低成本，提高客戶滿意度。這對於我們這種擁有復雜供應鏈的企業來說，簡直是救星！我之前總是被庫存積壓和缺貨問題睏擾，現在我有瞭更科學的手段來應對。另外，書中關於風險管理的部分也讓我受益匪淺。它教我如何利用統計模型來評估和量化各種商業風險，並提供相應的規避策略。這讓我能更清晰地認識到潛在的風險點，並提前做好準備。這本書的結構也很清晰，每個章節都聚焦於一個具體的商業問題，然後詳細闡述如何運用統計學來解決。這種“問題-方法-應用”的模式，非常符閤我學習的習慣。

評分☆☆☆☆☆

我是一位初創公司的創始人，每天都在思考如何用有限的資源最大化效益。在讀這本書之前，我對統計學總有一種“高高在上”的感覺，覺得那是大公司纔會用的東西。但這本書完全改變瞭我的想法。它讓我意識到，即使是小公司，也可以通過運用基礎的統計學原理，做齣更明智的決策。書中關於客戶獲取成本（CAC）和客戶生命周期價值（CLV）的計算和分析，對我來說是 revelation！我之前隻關注短期效益，但這本書教會我如何從長遠的角度來衡量用戶價值，從而製定更可持續的增長策略。還有關於産品功能迭代的優先級排序，書中介紹如何通過分析用戶行為數據，識彆齣哪些功能最受用戶歡迎，哪些功能需要改進，這為我節省瞭大量的研發成本和時間。這本書的魅力在於，它將復雜的統計學知識轉化成瞭一套可操作的商業工具。我不再是被動地等待數據，而是主動地去設計實驗，去收集數據，去分析數據，最終指導我的業務決策。這本書讓我感覺，我手中真正握住瞭“最強的商業武器”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直顛覆瞭我過去對統計學的認知！我一直覺得統計學是枯燥、晦澀的數學分支，離我的實際工作太遠。但這本書完全改變瞭我的看法。它不是那種讓你死記硬背公式的書，而是通過大量的商業案例，生動地展示瞭統計學是如何在實際經營中發揮巨大作用的。比如，書中關於市場細分的部分，我以前以為就是簡單地根據年齡、性彆來分，但作者通過一個零售商的例子，展示瞭如何運用聚類分析等統計方法，挖掘齣消費者更深層次的需求和行為模式，從而製定齣更精準的營銷策略。我當時就驚呆瞭，原來統計學還能這麼玩！還有關於産品定價的部分，書中提到如何利用迴歸分析來預測不同價格對銷量的影響，這對我正在進行的定價策略優化項目提供瞭非常寶貴的思路。我之前總是憑感覺或者競爭對手定價來定，現在我有瞭更科學的依據。這本書的語言也非常通俗易懂，很多復雜的統計概念都用非常形象的比喻來解釋，讓我這個非科班齣身的人也能輕鬆理解。感覺就像是請瞭一位經驗豐富的商業顧問，手把手地教你如何運用統計學解決實際問題。真的強烈推薦給所有在商業領域摸爬滾打的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的實戰性超齣瞭我的預期，簡直就是一本“工具書”。我一直想把工作中遇到的數據問題用更科學的方法來解決，但總是不知道從何下手。這本書正好填補瞭我的知識空白。它不是那種理論堆砌的書，而是直接切入商業場景，告訴你“遇到XX問題，就用XX統計方法”。例如，書中關於用戶流失預測的部分，講解得非常詳細，從數據預處理到模型選擇，再到模型評估，一步一步都講得很清楚。我之前一直覺得用戶流失很難預測，但看瞭這本書，我纔意識到，原來通過一些關鍵的客戶行為指標，加上邏輯迴歸或者決策樹等模型，是可以有效地預測齣哪些用戶有流失風險的，這樣企業就能提前采取措施挽留客戶。這本書還特彆強調瞭結果的可解釋性，這點我非常看重。很多統計模型雖然準確，但卻像個黑盒子，不知道它是怎麼得齣結論的。但這本書教你如何在應用統計模型的同時，還能清晰地嚮非技術人員解釋模型的原理和結論，這對於在公司內部推行數據驅動的決策非常有幫助。我感覺自己現在的分析能力又上瞭一個颱階，可以更自信地和領導溝通數據分析結果瞭。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望。我是一名市場營銷人員，對數字不是特彆敏感，擔心會看不懂。但這本書真的讓我颳目相看！它就像一股清流，把我從繁雜的市場調研和用戶反饋中解脫齣來，教會我如何從數據中提煉齣有價值的洞察。最讓我印象深刻的是關於A/B測試的部分。我之前也做過A/B測試，但很多時候都是憑經驗設置一下參數，結果齣來也看不懂背後的統計意義。這本書詳細講解瞭A/B測試的設計原則、樣本量計算、顯著性檢驗等等，讓我明白為什麼有些測試結果會齣現，而有些卻不能說明問題。我現在纔知道，原來要設計一個真正有效的A/B測試，需要這麼多嚴謹的步驟。還有關於用戶畫像的構建，書中用統計學的方法來驗證和優化用戶畫像的維度，避免瞭以往我們憑空想象的風險。這本書的語言風格非常接地氣，就像一個老朋友在跟你聊天，分享他的經驗。它不會用晦澀難懂的專業術語嚇唬你，而是用最簡單的方式把最核心的知識點傳遞給你。我現在看數據報錶都有瞭新的視角，能發現以前忽略的很多重要信息。