該挑哪些產品衝業績？
經營麵包店的惠子，最近因為營業額持續低迷而憂心不已，卻又不知道自己該大力推銷哪一種麵包才好，於是決定去請教莉子。
〔惠子〕莉子，妳可以幫我看看這個月的銷售狀況嗎？
〔莉子〕麵包之間營業額的差距還真大呀！
〔惠子〕我應該更努力推銷賣不好的巧克力捲和貝果？還是繼續推銷比較好賣的吐司和炒麵麵包呢？
〔莉子〕嗯～這還真是個棘手的決擇啊。
〔老師〕任何一家店的人氣商品，都只占全系列商品的一小部分而已。說得誇張一點，20％的商品占整體營業額的80％。這就是所謂的80／20法則。
〔莉子〕聽您這麼說，我去便利商品，會買的幾乎都是固定那幾樣耶！茶和咖啡占大多數，再來就是零食和雜誌吧。
〔老師〕麵包店的麵包也不是每一種銷路都很好，就像妳們知道的那樣，只有吐司和炒麵麵包比較好賣。
〔惠子〕是呀，每種麵包的營業額差異很大，所以我不知道應該根據什麼標準，來決定促銷的優先順序才好。
〔老師〕妳可以運用帕累托分析，也就是ABC分析法來規劃優先順序。將商品區分成ABC三種後，很快就能看出促銷重點應該放在哪種麵包，接著只要參考ABC分析法的結果，換一下陳列位置，隨時留意補貨，就能切實做好經營管理了。
〔莉子〕ABC分析法怎麼使用，可以請您說得更詳細一點嗎？
〔老師〕ABC分析法是由義大利經濟學家維爾弗雷多‧帕累托（Vilfredo Pareto）首創的。1879年，帕累托在研究個人收入的分布狀態時，發現少數人的收入占全部人收入的大部分，而多數人的收入卻只占一小部分，他將這一關係用圖表示出來，就是著名的帕累托曲線圖。
1951年，管理學家戴克（H．F．Dickie）將其應用於庫存管理，命名為ABC分析法。1963年，彼得·杜拉克（P．F．Drucker）將這一方法推廣到全部社會現象，使ABC分析法成為企業提高效益普遍應用的管理方法。接下來，我就直接用惠子的例子來說明。
帕累托與ABC分析法
我們就利用惠子提供的數據來製作帕累托曲線圖，並進行ABC分析。步驟如下：
依照營業額的高低，重新排列商品順序。
求取各類商品占整體營業額的比率。
從營業額最高的商品，開始依序累計各商品的比率（累積比率）。
根據帕累托曲線圖進行ABC分析的6步驟
以商品銷售金額（銷售個數、客訴件數、立案件數等）的高低順序（遞降）重新排列。
計算營業額的累積比率。
以橫軸為商品名稱、縱軸為營業額，製作直方圖。
在同一個圖表上，將數據的累積比率作為第二縱軸，製作折線圖。
將商品做ABC分類：累積比率前70％的商品歸類為A；70～90％的商品歸類為B；其餘商品歸類為C。
參考商品的分類結果，擬定經營方針。
數量太大，就預測平均值吧
〔朋子〕我們家在鄉下有一小塊田哩。
〔莉子〕哇～那朋子家有種什麼東西嗎？
〔朋子〕有哇，不過因為只有100坪，所以是全部用人工耕種。前陣子稻米收成，我把每10株稻子（約有25根稻穗）綁在一起曬乾時，突然好奇一根稻穗會結幾粒米，所以就數了一下。
〔莉子〕那很多耶！妳不累嗎？
〔朋子〕我只數了兩根，就快累死了。
〔莉子〕那結果有幾粒米呢？
〔朋子〕分別是76粒米和85粒米。我又好奇如果把收成的稻子全數過一遍，不知平均每根稻穗會結幾粒米？
〔老師〕就算只數了兩根稻穗，也很辛苦。本來我們應該算出田裡所有收成的稻穗，再來求取平均值，但這實在太花時間跟人力了。因此，統計學上有一種方法，是先調查部分數值，再依此推測全部的概略值，稱為母體平均數的估計。調查目標的整體稱為母體，而實際調查的部分母體則稱為樣本。
〔莉子〕預測也是常出錯呢。
〔老師〕是啊。正因為是預測，所以準確度不可能達到百分之百，通常都是用95％的準確度進行預測。再嚴謹一點，會以99％進行預測。換句話說，準確度95％，表示有5％的出錯機率，準確度99％，表示有1％的出錯機率。
我們先假設朋子非常努力、數了100根稻穗後，得知平均每根稻穗所結的米粒是80粒。但這充其量只能當作樣本數值，不能作為母體數值，說每根稻穗平均有80顆米粒。雖然母體的米粒數可由樣本推測出來，卻很難用一個確定的數字來表示，只能以「（○－△）～（○＋△）之間」的範圍來表示。這個△叫做樣本誤差，推測的範圍就稱為信賴區間。樣本誤差△可以計算出來，但在這裡，我們先假設樣本的平均值是80粒米，樣本誤差△是15粒米，那麼就可以說：母體（每根稻穗上頭米粒）的平均值將在（80－15）粒～（80＋15）粒米之間，也就是說，信賴區間在65粒～95粒米之間。
可是這種估計方法，至少需要100根稻穗的數據才算精確推估，而朋子只數了2根，所以無法依此推估母體的平均值。我將以下面的例子說明母體平均數的估計方法，也請莉子幫忙算一下30根稻穗的米粒數。
新聞的統計數字要不要信？
〔莉子〕內閣支持率跌到27％了。
〔明子〕報紙寫的是21％喔。
〔莉子〕難道不一樣的報紙，內閣支持率也會跟著變嗎？真是奇怪！
〔明子〕內閣支持率大多是各家報社自行調查的，所以多少會有點不一樣吧。可是，在調查時，又不可能真的問遍全國人民，他們憑什麼斷定內閣支持率是多少％呢？
〔老師〕妳應該還記得母體平均數的估計吧？妳所問的問題，只不過是將平均數改為比率而已，其餘的概念都一樣。
〔莉子〕那不就跟從樣本平均數估計母體平均數一樣，是從樣本比率估計母體比率囉？
〔老師〕是的，這種方法就叫做母體比率的估計。由於這家報社報導的內閣支持率，並不是一個範圍，可見他們所發表的數字應該是樣本比率。但我們既然是學統計學的，一定要算出正確的數值。
我的客源在哪裡？
經營咖啡廳的惠理正在擬定新的午餐菜單。從學生到上班族，幾乎所有年齡層的顧客都會光顧這家咖啡廳，所以惠理實在不知道午餐價位該定在多少才好，因此決定在店門口對過往路人做問卷調查。
這時，在附近上班的莉子剛好來到惠理的咖啡廳。
〔惠理〕我們想要開始供應午餐，正在做問卷調查呢。
〔莉子〕真的啊？附近供應午餐的店家很少，這真是個好消息呢！
〔惠理〕我希望問卷調查的結果能作為定價的參考，只是除了求出調查結果的平均值，我不知道還有什麼分析方法。
問卷調查的內容如下：
1.如果本店推出午餐菜單，您願意來本店用餐嗎？
2.這題想要請教願意來本店用餐的顧客，您認為適當的價位是多少呢？
3. 您的性別是男還是女？
4. 您的年齡是幾歲？
〔莉子〕既然這樣，我就去幫妳請教統計專家吧！
問卷調查，怎麼分析？
〔莉子〕從問卷調查的結果訂定午餐價位時，只要計算平均值就好了嗎？
〔老師〕決定訂價有很多方式，但首先妳得先學會問卷調查的統計方法，因為問卷調查雖然只有幾個問題，卻可以從中得知很多事情。
例如：
1.妳覺得有多少比率的人，會想來店裡用餐呢？
2.妳覺得定價多高比較剛好呢？
〔莉子〕第一個問題是求比率，第二個問題是求平均（中位數）吧。
〔老師〕是的。這就稱作單變數統計。在單變數統計上再加上雙變數交叉統計，就可以分析出什麼屬性（性別或年齡）的人，願意來店裡用餐的比率較高；或者妳會知道不同屬性的人，所認定的適當價位是否不同。換句話說，只要依照不同屬性，分別計算比率和平均值即可。
〔莉子〕我有聽過雙變數交叉統計。這也能用Excel算出來嗎？
〔老師〕專業的統計軟體會更簡單好用，但利用Excel的樞紐分析表功能，也可以執行雙變數交叉統計。現在我就用這20人份的數據，來說明怎麼計算。
問錯問題，等於白問
〔莉子〕常看見很多公司團體做問卷調查，請問您對調查問卷的製作方式，有沒有什麼建議呢？
〔老師〕當然有囉。很多人以為設計問卷很簡單，他們都錯了。如果問錯問題或提問方式錯誤，那麼辛苦收集到的問卷，很可能分析了也得不到有用的資訊。
〔莉子〕我還是不懂，您可以舉個例嗎？
〔老師〕我們先從問卷的回答類型說起吧。
問卷的回答方式
問卷的回答方式有2種：自由回答法及選擇回答法。
自由回答法：回答問卷的人，可以用短文、單字或數值，自由回答，因此又稱為自由回答法（Free Answer）、開放式回答法（Open Answer）。
選擇回答法：所謂的「選擇回答」，意指事先把預設的回答列成選項、編上號碼，再請受訪者回答選項號碼的方法。
選擇回答法又可細分為單一回答法、複數回答法、順位回答法。
1 單一回答法（Single Answer）：從選項中擇一回答。
又分為2種，二項選擇法及多項選擇法。
1. 二項選擇法：從二個選項中選擇一個答案。
2. 多項選擇法：從三個以上的選項中選擇一個答案。
2 複數回答法（Multiple Answer）：從選項中複選選項回答。
又分為2種，無限制複數回答法及有限制複數回答法。
1. 無限制複數回答法：不限制選擇答案數的複數回答法。
2. 有限制複數回答法：限制選擇答案數的複數回答法。
3 順位回答法：除了複選，還要將所有選擇依照優先順序編排號碼的回答方式。
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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活 評分：
圖書名稱：真希望老師這樣教統計：從了解到活用，公司只給你三天，想被重用嗎？
統計，沒有一個人躲得過，進了公司更是100％得用到。
國民所得、基測PR值、身高體重、下雨機率、候選人支持率；
進了公司，業績分析、財務報告、該清庫存還是衝明星商品等企業決策，都是統計。
懂統計原理，你就是公司上下公認「很有sense」的人。
本書作者菅民郎，被大前研一特聘至他的「創業家商業學校」教授統計學原理，學生絕大多數是沒碰過統計學的（少部分是當年沒念懂的）工商人士。這個學校的畢業生創立了超過600家公司，其中包括了上市上櫃和公開發行的公司。
看過本書，你就知道統計學比你想像中的更好懂、更好用。
看過本書，很多人會想：當年老師這樣教，我就通了。
統計是「公司在講的語言」，老闆最多只會給你3天時間，下次開會你就得知道：
● 「平均值」的謊言怎麼看穿？
● 營業額、銷售量，哪種算法才知業績最佳？該挑哪種產品衝業績？
● 成長多少才算是顯著進步或真的衰退？
● 怎麼比輸贏才公平？英文和數學的成績也能比較？……
真相太模糊，只有統計數據讓它變清楚。
公司裡會用數字思考、看出盲點或破綻的人，感覺就是好厲害！
因為，他們擁有統計概念，看問題總是直指核心，少繞冤枉路。
作者簡介：
菅民郎（Tamio Kan）
在大前研一開辦的「創業家商業學校」擔任教授，也是ESUMI公司（主要業務是統計、調查與系統開發）的創辦人與顧問。
著有《電腦統計處理入門》、《初學者輕鬆讀懂的多變量分析實踐》、《掌握所有訊息的問卷數據分析》、《利用Excel 95完全預測營業額》、《利用Excel學習統計分析入門》、《利用Excel學習多變量分析入門》、《利用Excel學習實驗計劃法》、《圖解統計分析教室》、《圖解問卷調查分析教室》、《重複測量數據分析》等書。
土方裕子（Yuko Hijikata）
2001年進入ESUMI公司服務，著有《給太閣使用者的Excel問卷：太閣活用實例集》、《重複測量數據分析》。
譯者簡介：
李佳蓉
輔仁大學日本語文學系畢業，曾任出版社日文編輯。
譯著有：《算股》、《現在起，你需要四個靠山》、《在社會走跳、你得懂這些生存之道》、《世界，為什麼是現在這樣子？》（合譯）、《好主管不該教員工》、《念了大學，然後呢？》、《茶水間的數學思考》、《職場英語，這樣活用才對！》、《3天讀懂韓國》（以上均由大是文化出版）、《幼兒數學啟蒙遊戲》（新手父母出版社）等書。
章節試閱
該挑哪些產品衝業績？
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作者序
真相太模糊，統計數據讓它清楚！
你翻開這本書了，很好！表示你知道統計學，對生活及工作有多大的幫助。
我們非常好奇本書讀者的年齡、性別跟閱讀本書的感想。假如你願意告知我們上述訊息，我們就可以據此了解每一位讀者的差異了。
但說真的，光憑了解每一個讀者的年齡、性別跟閱讀心得，根本無法掌握所有讀者的全貌。
比如說，我們不知道讀者是女性還是男性居多？不知道閱讀本書 的人以哪個年齡層占多數？不知道讀者是否對本書的內容感到滿意？為了獲得這些訊息，我們必須計算讀者的性別比例和平均年齡，這就是統計學的由來。本書就是...
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目錄
【推薦序】
學統計，是為了「數字管理」的能力 陳敦源
懂統計，走出生活與工作的數字謎團 黃志鵬
【前 言】
真相太模糊，統計數據讓它清楚
【角色介紹】
真希望老師這樣教統計
第一章 統計：用幾個字表達真相
01 數據茫茫，一眼就能看到要點
有資料，就要統計
02 先分類再統計
判斷哪些數據不能求平均值？
第二章 比輸贏要看哪個數字？
03 怎麼比才公平？
平均值與中位數
04 實力落差如何一眼...
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商品資料
- 作者： 菅民郎、土方裕子 譯者： 李佳蓉
- 出版社： 大是文化 出版日期：2011-07-27 ISBN/ISSN：9789866526985
- 語言：繁體中文 裝訂方式：平裝 頁數：224頁
- 類別： 中文書> 商業> 財務金融
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