7小時，統計學從天書變故事書：平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀，輕鬆戰勝商學院大魔王。-FindBook 找書網 ISBN:9786267123683

內容簡介

　　◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。

　　◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。

　　◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。

　　◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。

　　提到統計學，商學院學生馬上會告訴你，天呀，這根本是「大魔王」，

　　從各種分布、檢定開始，課本內容似乎變成天書，什麼虛無、對立假設……

　　初級統計用到的數學不難呀，怎麼搞到二修都快過不了，幾乎要延畢。

　　既然統計這麼難讀，為何還要學？因為：

　　開門做生意要靠因果分析，你才會找到賺錢與賠錢的關聯性。

　　統計就是一種邏輯，看穿怎麼用不同圖表呈現來唬人或防止被唬。

　　還有，這是一門預測的技術，還教你用機率來思考，

　　幫你八九不離十料中事情結果，就算只用在運彩也助你發財。

　　作者本丸諒，編輯超過30本以上的統計學暢銷書，

　　他透過各種案例與故事，教你用最快速度學會

　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……

　　只要花一個晚上時間，你的邏輯能力暴增、思考能力暴增，

　　初級統計學成了能幫你一輩子的最強武器。

　　◎看穿數據偏差，避開統計上的地雷

　　．「倖存者偏差」──應該加厚戰鬥機哪個部位的裝甲？

　　二戰期間，同盟國在那些平安完成任務的戰鬥機上，發現一個獨特的模式，

　　就是機身彈孔大多集中在機體和機翼尖端，

　　因此軍方打算加厚這些部位的裝甲，

　　但有位統計學家卻認為，應該加厚未中彈部位的裝甲，為什麼？

　　這就是倖存者偏差的故事由來。

　　◎圖表的強項在於「比較」，幫你一眼看出（穿）資料與真相

　　 1854年的野戰醫院十分髒亂，因感染疾病而死的士兵遠多於戰死人數，

　　這時，南丁格爾就把死亡人數的統計，從直方圖換成圓餅圖，

　　就成功說服國會議員願意提供經費，改善醫療環境，

　　為什麼只是換個圖表呈現，說服力就大增？

　　南丁格爾不只是護士，更是運用統計學的行家！

　　◎這樣學統計，天書會變成故事書！

　　．問我財產有多少？我和比爾‧蓋茲的財產平均超過450億美元！

　　極端的離群值會讓平均失真，主計處公布勞工平均薪資數字，就是犯了這種錯，

　　這就像拿你的錢跟比爾‧蓋茲的錢一起平均，然後說你們很有錢。

　　這時要利用中位數──由大到小排列後，取最中間的數值，

　　薪資調查統計要揭露中位數，才知道自己在前段班或是後段班。

　　．尼可拉斯．凱吉每年演出的電影越多，溺死人數也越多？

　　另一項數據顯示，冰淇淋賣得越好、當年泳池溺死人數也越多。

　　其實爛片王和冰淇淋與溺斃者並無直接因果關係。

　　隨便找1,000位演員演出的電影數量，都能找到與溺死人數變化有正相關，

　　只要蒐集夠大量資料，就能找出相關性，但是否有「因果」就很難說。

　　這時你要怎麼找因果？統計有解。

　　統計就是一種歸納，可以用在收視率調查、民意調查、賣場銷售業績，

　　甚至傳染病大約幾月幾日達到高峰、企業該替員工準備多少快篩劑、

　　醫院該準備多少病床、「超額死亡數」與疫情發展態勢，

　　都可透過統計來分析預測。

　　描述事實、了解原因與預見未來，最快與最好的方法，就是根據統計。

本書特色

　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀，

　　輕鬆戰勝商學院大魔王。

好評推薦

　　贊贊小屋／李員興

　　「資料科學家的工作日常」粉專版主／張維元

　　政大統計系教授／鄭宗記　審定

序

推薦序

一本簡單易懂的「統計學故事書」

「資料科學家的工作日常」粉專版主／張維元

　　資料科學曾被譽為「21 世紀最性感的工作」，更是許多公司在數位轉型時十分重要的一環。近年來，數據科學或資料科學成為企業擴編的新寵，也有越來越多公司希望數位轉型之後，可以利用數據來幫助經營者即時的決策。隨著雲端與大數據的技術逐漸成熟，數據科學已然成為數位時代下不得不具備的技能。

　　然而，資料科學其實不是全新的技術，其中最核心的基礎「統計學」（Statistics），就是從過去持續發展至今、且已融入各行各業的重要解法。統計學作為數據科學中的基石，能夠「從資料中萃取出資訊」用以幫助決策，學好這門學問更是建立數據科學思維的第一步。統計學是由數學發展而來，可以區分為敘述統計和推論統計兩種類型，依其性質可再分為理論統計學與應用統計學。從探索過去、了解現在到預測未來，統計思考脈絡一共可以分成五個層次。

　　不過，對許多人來說，統計學總是存在一道無形的門檻，其中用到的數學公式往往令人卻步。你是否也曾擔心自己數學差，沒辦法學好統計或是資料科學？如果我們能跳脫應付考試的學習，試著從生活案例中解釋統計學，你會發現它其實沒有想像中的可怕與困難。

　　本書《7小時，統計學從天書變故事書》運用了大量日常生活中的經驗作為案例，每個單元都從日常的情境出發，從觀察到思考、再帶出統計學所扮演的角色。而所謂的數據思維，也稱得上是一種從「我覺得」到「看數據說話」的解決問題策略。簡單來說，就是當你面對一堆數據與圖表時，你該如何思考與推論、進而決策？如果我們始終仰賴經驗與主觀的判斷，便很難實現系統性的成長。

　　統計學是一種歸納法，能夠從累積的資料中觀察趨勢，讓我們從資料中「鑑往知來」，而不再只是主觀的判斷。更重要的是，我們能夠藉由學習統計學所培養的敏銳度，更精準的解讀資料，避免陷入資料的盲點與誤區。本書利用了許多有趣且好理解的案例，例如「倖存者偏差」、「隨機對照實驗」，到各種統計值的計算與圖表視覺化的解讀。除了在每一個單元幫你建立觀念，最後一個章節中也準備了幾個真實的情境，讓你思考如何有效的運用統計學。

　　統計學與數據科學不再只是理工人的專屬技能，早已成為數據時代下必須掌握的數位能力。如果你正在尋找一本讀得懂的統計學書籍，這本「故事書」，你一定會喜歡。

前言

說服別人的最快方法：根據統計

　　一提到「數據分析」一詞，就會很不可思議的，不自覺的把「分析數據」當作是最後的目的（我也是如此）。但「分析」本身不應是你的目的。因為分析數據，只不過是為了達成某種目的的手段而已。

　　當然，目的會因人而異。若是在企業內部，大多數人的目的應該是找出自身公司的瓶頸並一一解決，以創造利潤。

　　用比較貼近生活的例子來看，如果你正因與鄰居之間的糾紛而煩惱（例如樓上住戶半夜十分吵鬧，讓你睡不著覺等），那麼你的終極目的，想必就是解決這個問題。

　　反過來一想，不管你蒐集了多少數據（或資訊）來分析，如果無法解決問題，那就毫無幫助。

　　換句話說，數據分析永遠都有其「目的」，而且會追求「結果」。從這個含意來看，是否用了什麼高級的方法，或者是否利用電腦之類的工具，其實在數據分析上並不重要。

　　我以前任職的小型企業也是一樣，課長在開會前，會發幾十張A3 大小的數據資料（從左上到右下塞滿圖表）。從這個例子就知道，即便是小公司，數據也是要多少有多少，但很少有人可以在閱讀數據報表之後，便立刻指出「這裡是不是怪怪的」，立刻找到問題點。

　　在這種時候，需要的第一個工具就是「圖表化」。以豐田（TOYOTA）公司的用語來說，就是可視化，只要把數據轉換成適當的圖表，就連我這樣的普通人，也能看得懂。　　

　　數據分析的第一步，就是把適當的數據替換成適當的圖表。「圖表」的強項在於比較，這種工具可以協助人類更直覺的理解情況。

　　然而，即便靠圖表、在直覺上找出了問題點，光是這樣仍然無法說服其他人。原因在於，當你徵求他們的認同：「看這張圖表，可以得知這兩個數據是有關連的，對吧？」如果對方不太認同：「是這樣嗎？」雙方就不會有交集。