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統計學,最強的商業武器:從買樂透到大數據,全都離不開統計學;不懂統計學,你就等著被騙吧!

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 作者「西內啟」在書中直言不諱地...
轉載自博客來  推薦  2019/06/15
作者「西內啟」在書中直言不諱地聲稱「大數據」熱潮背後,有著IT產業行銷炒作的商業動機。他指出單以傳統統計學的觀念,足以帶領企業達成「數據導向管理」的轉型,而數據時代的重點在於思維不在工具。接著以一則19世紀英國倫敦霍亂大流行時的流行病學事件,讓讀者對統計學的威力產生興趣。 ...
統計學,最強的商業武器:從買樂透到大數據,全都離不開統計學;不懂統計學,你就等著被騙吧! 統計學,最強的商業武器:從買樂透到大數據,全都離不開統計學;不懂統計學,你就等著被騙吧!

作者:西內啟 / 譯者:陳亦苓 
出版社:悅知文化
出版日期:2016-03-24
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:統計學,最強的商業武器:從買樂透到大數據,全都離不開統計學;不懂統計學,你就等著被騙吧!

一出版,即引爆日本商務人士重讀「統計學」的熱潮!
一年內,實銷突破33萬本。
日本實體、網路書店年度商管書Top 5。
東京大學最受學生歡迎的社科類、商業類書第一名。
具備「商業管理書」、「統計學入門書」、「Big Data概念書」三種特性。

到目前,沒有一本書敢直接告訴你,那些商人所創造出來的「大數據」、「商業智慧」、「自然語言處理」等新名詞,都不過是包在統計學外層的糖衣,扒開外皮,骨子裡就是統計學。
人類歷史從求神問卜、聽信專家、到大數據時代,數據資料取代了卜卦和專家。不想成為容易被唬的門外漢,請詳讀本書(編輯強烈建議能夠一讀再讀至少三遍),成為能夠看穿這些騙人數據的內行人。
科技的進步,讓龐大的數據分析可用機器取代,你所需要做的,就是懂得如何解讀分析結果,看穿其中是否有任何瑕疵,而這正是本書最大的目的。

本書最大宗旨在於如何解讀統計數據資料!
不使用艱深的數學式,就能讓你看穿數字背後的真相。

你一定聽過「數字會說話」,但,數字經過加工,也可以騙人。
你也許只看結果不看過程,但,任何統計都有你意想不到的疏漏。
數據能夠協助決策者做出判斷,但,也會讓我們誤入歧途。

統計學,憑什麼?
任何商業決策,甚至攸關生死的國家政令,都不能只憑個人的第六感與有限的經驗來決定。唯有統計學,能夠精準洞悉數據背後的含義、潛在的可能,以及無限的商機。
統計學之所以偉大,在於能以最快速度,明確指出一條「最佳路徑」。
不論任何領域,想要導出正解,都無法離開統計學的範疇。
當大數據時代來臨,考驗的並非資料有多大,而是如何萃取出資訊的價值。
統計常識教我們的是永遠能妥善掌控自己的幸福。

內容橫跨六大領域的知識入門書,以最簡單的生活常識讓讀者領略以下學問:社會調查法、生物統計學、心理統計學、資料採礦、文字探勘、計量經濟學。
以簡單的商業行為及社會現象來闡述現實世界經常使用或出現的統計學狀況:
1. 將老鼠溺斃前的掙扎實驗,用來做為抗憂鬱症藥物研發依據。
憑什麼?
2. 全世界都將IQ測驗,當成評斷你到底是聰明人還是笨蛋的依據。
憑什麼?
3. 縫紉機買兩台就打九折,背後的成功關鍵是折扣。
憑什麼?
4. 醫學界在今年的世界癌症日斷言,未來高達70%的人類會得癌症。
憑什麼?
以上問題,透過本書的統計學知識,都可一一看穿是非對錯。

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

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目錄
第1章|統計學,憑什麼是最強的武器?
01不懂統計學的人容易被騙
02 唯有統計學能最快導出最佳解
03 所有學問都以統計學為基礎
04 大數據時代來臨,讓統計學備受矚目
第2章|能大幅降低資訊成本的抽樣調查
05 統計學家眼中的大數據狂想曲
06 準確度足以嚇死人的抽樣調查
07 應該為了1%的精確度而花費數千萬日圓嗎?
第3章|誤差與因果關係是統計學的重點
08 拋棄傳統的統計方法吧
09 這世界到處充斥著,沒有考慮因果關係的統計分析
10 改變投遞DM的方式,就能多賺六十億
11 營業額是真的提高了?還是只是誤差?
12 到底該分...
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商品資料
  • 作者: 西內啟 譯者: 陳亦苓
  • 出版社: 悅知文化 出版日期:2016-03-24 ISBN/ISSN:9789865617868
  • 語言:繁體中文 裝訂方式:平裝 頁數:336頁
  • 商品尺寸:長:210mm \ 寬:150mm
  • 類別: 中文書> 商業
圖書評論 -   評分:
 作者「西內啟」在書中直言不諱地...
轉載自博客來  推薦  2019/06/15
作者「西內啟」在書中直言不諱地聲稱「大數據」熱潮背後,有著IT產業行銷炒作的商業動機。他指出單以傳統統計學的觀念,足以帶領企業達成「數據導向管理」的轉型,而數據時代的重點在於思維不在工具。接著以一則19世紀英國倫敦霍亂大流行時的流行病學事件,讓讀者對統計學的威力產生興趣。

我的後見之明認為「統計學,最強的商業武器」這本在2014年出版的統計科普著作,確實無法預料在五年後的今天,大數據經由資料探礦(機器學習)的推波助瀾,判隨著深度學習的熱帶性低氣壓,形成了史無前例的人工智慧風暴席捲全球。

在「統計學,最強的商業武器」書中,西內啟旨向讀者說明統計學中的核心觀念。他認為統計學是所有學問的基礎,在以數據和統計分析為基礎的「實證科學」中,實證科學主導了現代醫學的發展,隨後也被人文、教育與法律等領域採用。

統計分析最核心的不外乎「誤差」和「因果關係」兩項重點。西內啟批評當今許多商業顧問製作的商業分析報告,頂多只做到19世紀以前數據分析的水準,簡單講都只是在「彙總數字」,然後用精美的圖表呈現。沒有標示誤差值的統計數字,本質上根本無法做為推論母群體的依據。世界上也斥充著未考慮因果關係的分析結論,錯把「相關性」當成「因果關係」。

統計學之父「羅納德.費雪」所提出「隨機對照實驗」,是實證科學最重要的必殺技,其在IT業界則有另一個眾所皆知的稱呼「A/B測試」。很多需要科學方法來假設與實驗的命題,在種種限制下是無法做到控制單一自變數的實驗設計。而「A/B測試」便是在「只要讓其它條件隨機化,便能讓兩個比較的群組條件達到相同狀態」的假設前題下,藉由「隨機化」的分群做法(分兩群),將其它條件自變數散佈於大量的取樣個體中,製造出兩群樣本中唯一顯著的差異就僅剩下選定的操作自變數,因而做到實證科學需要的條件限制。

隨機化雖然好用,但也不是萬能的魔法石,西內啟指出它有三項障礙:
(1)「現實」。做不到隨機化這個動作:執行的成本太高,無法產生足夠的事件(ex:登陸月球)
(2)「道德」。隨機化的動作不被允許:法律上、道德上不被容許(ex:隨機投藥給病人)
(3)「情感」。執行上沒問題,但可能帶來龐大損失(ex:動態訂價造成消費者反感)

在無法採用隨機對照實驗的情況下,「病例對照研究法」是目前廣被採用的替代方案。利用大量數據進行分層分析,獲得近乎隨機化抽樣的兩個群組,並在群組內做對照分析。固然在「理論上」只要不是隨機對照實驗就不算是在類似群體間做比較,但相關研究也證實了「病例對照研究法」產生的結論其實和隨機對照實驗結果差不多。

中間花了許多章節說明統計學中用於「預測」的「回歸分析」的觀念。西內啟以一個簡單的例子向讀者解釋「回歸分析就是從一方資料預測另一方資料的方程式」。回歸有「回歸平均」的特性,在數字夠多的情況下,單一異常值將會回歸平均值。即使是回歸公式中的回歸係數也帶有變動性,要能正確的運用回歸方程式,得額外考慮回歸係數的信賴區間、P值。這裡有個相當重要的觀點,即便已經採用了隨機化的A/B測試來進行數據分析,最終在檢驗結果數據時,也應該再次確認P值。

西內啟在書提出了一個重要又簡便的表格,「廣義的回歸分析」分類表。透過這表格,可以讓不熟習回歸分析實作的分析者,能快速找到正確的統計分析方法來進行數據顯著性的驗證。

具體來說,回歸分析在數據分析工具中,因為其回歸係數的易解釋性,讓分析者在對利害關係者的溝通時較為便利,奠定了它一支獨秀的關鍵角色。能用在解決分層分析會遇到的數據量不足與組合複雜化問題的「多元回歸」,以及預測值為二元的「邏輯回歸」,則都是回歸分析家族的一份子。

最後的章節,西內啟介紹了六大主流的統計學派:
(1)目的在於掌握實際狀況的社會調查法
(2)目的在於找出原因的流行病學及生物統計學
(3)目的在於測量抽象概念的心理統計學
(4)目的在於機械式分類的資料探礦
(5)目的在於處理自然語言的文字探勘
(6)著重在推論的計量經濟學

各學派對機率觀念上的對立,主要分成「貝葉斯派」和「頻率派」,其中社會調查、流行病學、生物統計學及心理統計學領域,許些的誤差足以造成龐大的社會成本,為此追求絕對正確的數據結論,採用頻率論者多。而資料探礦、文字探勘和計量經濟學,則是採用帶有推理性質的貝葉斯派。

因為工作緣故,我前些時日在機器學習上投入不少心力研究,回過頭來閱讀這本傳統統計學科普書籍,從另一個觀點來認識數據分析,倒也是別有趣味。這本書非常適合從事數據分析、策略規劃的知識工作者參閱,用來奠定基礎的統計分析思維。
 本書沒有深奧的統計公式,而是用...
轉載自博客來  推薦  2018/01/12
本書沒有深奧的統計公式,而是用案例與故事談統計觀念,淺白易懂,能與實務結合。同時講統計歷史與現今發展,對過往只學統計知識的人,會是本輕鬆有趣的書。
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