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人文社科 社會科學 社會學
 
 
 
 
 
學習力:如何成為一個有價值的知識變現者
 作  者: Angie
 出版單位: 中國鐵道
 出版日期: 2017.12
 進貨日期: 2017/12/28
 ISBN: 9787113238209
 開  本: 32 開    
 定  價: 299
 售  價: 239
  會 員 價 : 219

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編輯推薦:

◎統計學能證明“天下烏鴉一般黑”嗎?重新裝修店面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,怎樣選擇才科學?怎樣用回歸分析找出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、市場行銷、人力資源等工作的職場人士都能從中汲取營養、精進業務。
  ◎作者西內啟曾出版多部統計類暢銷書,尤擅用案例和圖表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:

舉辦抽獎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才品質……無論是要降低成本、增加利潤,還是招聘人才,把握因果關係都是做出商業決策、提升業績的基礎。
  想提升業績就不能靠撞大運!大數據時代資訊繁雜,隨之湧現的千頭萬緒常常令人不知所措。如何才能迅速、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制,用實實在在的案例和清晰易懂的圖表解析假設檢驗、隨機對照實驗、回歸分析、因數分析、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:

西內啟,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路研究中心副主任、哈佛大學癌症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。所著統計學系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。


圖書目錄:

序 章 商務與統計學之間千絲萬縷的聯繫
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
——多元回歸分析與Logistic回歸
第4章 挖掘數據背後隱藏的寶庫
——因數分析與聚類分析
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
出版後記


章節試讀:

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。
  出於前述的對於現存入門書的不滿,本書和前作一樣,儘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了書的最後。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,大多是為了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困難而省略的內容。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,回頭再看,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,而正文則花費了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複雜,本書都儘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,不過也涉及了Logistic回歸、因數分析和聚類分析這三種一般的統計學入門書中很少出現的方法。我甄選出這幾種方法,是因為它們在商務分析中最常用到,只要學會便不會為普通的分析而發愁了。
  首先,第1章講解了均值、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。理解了這些,你就能更好地理解後續的統計學方法。
  接下來的第2章,介紹了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準時,發現新店鋪比舊店高出100日元。然而,即使是同一顧客,每次的消費金額也會有差別,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,舊店鋪去借鑒新店鋪的運營可能更好。但如果只是偶然的誤差,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章除了討論群組之間的差異,還介紹了回歸的分析方法。某一個值增加,其他的值有增加還是減少的傾向,回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出多少日元。知道了這些,就可能提升分店預期收益能力。進行這種分析的工具就是回歸分析。
  最後在第4章,則要學習運用因數分析和聚類分析的方法,將數量龐大的資料項目目巧妙轉換為少量資料項目目。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出現“蘋果重量的平均值是”這樣小學生水準的表達,或是突然出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,本書沿襲了前作,說明各種統計方法是什麼人在考慮什麼時想到的,通過歷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,將其排除在外了。
  撰寫前作時,我並沒有想到統計學的書會如此受歡迎。我想,即便只有一部人看到,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家實踐統計學的第一步,這將是我的榮幸。
  ……

 
 
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