一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： David M. Levine, David F. Stephan

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 大數據
• 商業分析
• 數據可視化
• Python
• R語言
• 機器學習
• 數據挖掘
• 決策分析

本書是專為害怕統計與分析的讀者所寫！最新修訂版！

　　這本書不用數學公式 ，而是用通俗易懂的語言，介紹統計和分析技術，不論在企業界、科學界，或其他領域，你都需要學會統計與分析！

　　新版本增加瞭三個瞭討論分析的全新章節，讓你可以從任何規模的資料庫中發現模式——這套方法甚至可以用在大數據上。本書提供最新的例子和問題，讓你可以親手練習。

　　附錄有使用Microsoft Excel解題的詳細說明，如果你喜歡數學，「公式黑闆」單元會解釋解題技巧的數學基礎。如果你喜歡使用TI-83/84計算機，也有單元會教你如何使用它解題。

　　你將學會：
　　利用最新版本的Microsoft Excel，精通統計和分析的工具（包括Mac和PC）。
　　平均數、中位數、標準差、Z分數、偏態等敘述性統計。
　　使用機率，機率分布，抽樣分布和信賴區間。
　　利用Z、T、卡方、變異數分析（ANOVA）和其他技術進行假設檢定。
　　執行強大的迴歸分析和建模，包括多元迴歸。
　　瞭解分析，包括它的概念、術語、方法、能力和局限。
　　應用預測分析，預測可能的近期成果。

　　本書提供網站，讓你下載練習文件、模闆、資料庫和範例試算錶，包括可以立即為你解決問題的工具！（網址：www.ftpress.com/evenyoucanlearnstatistics3e）

揭秘數據背後的邏輯：從數據素養到決策賦能的實戰指南 （圖書簡介） 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策和技術創新的核心資産。然而，數據本身並無意義，唯有通過精妙的分析與解讀，纔能轉化為洞察和價值。本書並非一本枯燥的統計學教科書，也不是晦澀難懂的算法大全，它是一本麵嚮所有希望提升數據驅動思維、掌握實用分析工具的職場人士和行業探索者的實戰手冊。我們將帶領讀者穿越數據的迷霧，構建一個全麵、係統且可操作的數據分析框架。 第一部分：構建數據思維的基石——告彆“數據文盲” 在深入技術細節之前，理解數據背後的哲學至關重要。本部分將從宏觀視角切入，幫助讀者建立起健康、理性的數據觀。 1.1 數據素養的重新定義：為什麼“懂點統計”已不足夠？ 我們探討數據素養的三個層次：數據獲取與治理、數據分析與解釋、數據應用與倫理。傳統的統計知識主要集中在第二層，而現代商業環境要求我們必須掌握前兩層。我們將分析當前主流商業智能（BI）工具和數據平颱對基礎知識的要求，闡述“描述性統計”與“推斷性統計”在日常決策中的應用邊界。重點分析數據偏差（Bias）的來源——從數據采集到模型構建的全過程，如何用批判性思維審視看似“客觀”的數據報告。 1.2 數據的生命周期管理：從“髒數據”到“黃金數據” 數據的質量直接決定瞭分析的上限。本章將詳細介紹數據治理的關鍵步驟，包括數據清洗（處理缺失值、異常值、數據類型不一緻）、數據轉換（標準化、歸一化）以及數據集成。我們將通過具體的案例，展示如何識彆和量化數據質量對業務指標（如客戶流失率、轉化率）的負麵影響。此外，還將介紹數據脫敏和隱私保護的初步概念，為後續的數據安全與閤規打下基礎。 1.3 概率思維與風險評估：量化不確定性 商業決策本質上是風險管理。本部分將用貼近生活的例子（如新産品發布成功率、供應鏈中斷風險）來闡釋概率論的基本原理。重點介紹貝葉斯定理在信息不斷更新背景下的實際應用，例如如何根據新的市場反饋修正對産品市場接受度的初始判斷。我們不會停留在公式層麵，而是強調如何將概率區間轉化為管理層可以理解的“高、中、低風險等級”。 第二部分：深入核心分析技術——從描述到預測的跨越 掌握瞭數據的基本素養後，我們將進入分析實戰階段，聚焦於當下最常用、效果最顯著的分析方法。 2.1 探索性數據分析（EDA）的藝術：發現隱藏的故事 EDA 是數據分析的靈魂。本章將詳細介紹一係列強大的可視化技術，不僅僅是簡單的柱狀圖和餅圖，而是如何利用箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖等工具，快速識彆變量間的關係、分布形態和潛在的異常點。我們將引入多變量分析的概念，展示如何通過降維手法（如主成分分析的初步介紹）來簡化復雜數據集的可視化呈現，使用戶能夠“一眼看穿”數據結構。 2.2 假設檢驗：驗證你的商業直覺 許多業務決策是基於“我覺得”而非“數據證明”。本章聚焦於如何科學地驗證商業假設。我們將係統講解 t檢驗、方差分析（ANOVA） 在不同業務場景中的應用，例如：新廣告素材是否真的帶來瞭顯著提升？不同地區定價策略是否存在差異？我們將強調P值的正確解讀及其局限性，並引入效應量（Effect Size）的概念，以確保我們不僅發現“統計顯著性”，更能找到“業務重要性”。 2.3 迴歸分析的精進：建立可解釋的預測模型 迴歸模型是預測和歸因的基石。本書將重點講解多元綫性迴歸在市場營銷歸因、成本預測中的應用。我們不會止步於R方，而是深入探討模型診斷——如何檢查殘差的正態性、多重共綫性（VIF）以及異方差性，確保模型的穩定性和可信度。此外，本章還將引入邏輯迴歸，用於預測二元結果（如客戶是否會點擊、是否會購買），並探討如何評估分類模型的性能指標（精度、召迴率、F1分數）。 2.4 時間序列分析基礎：洞察趨勢與季節性 對於銷售、庫存、流量等隨時間變化的數據，我們需要專門的工具。本部分將介紹時間序列分解（趨勢、周期、隨機波動），並講解平滑法（如移動平均法）在短期預測中的應用。我們將簡要介紹ARIMA模型的概念框架，重點在於如何利用這些工具識彆數據的自相關性，從而構建更準確的未來展望。 第三部分：從分析到決策：將洞察轉化為行動 數據分析的價值在於指導行動。本部分關注如何有效地溝通分析結果，並將模型應用於實際的業務流程中。 3.1 實驗設計與A/B測試的科學性 現代互聯網運營和産品迭代的核心是實驗。本章將詳細闡述A/B測試的完整流程：從實驗假設的提齣、樣本量估算（統計功效分析）、測試期間的監控，到最終結果的解讀。我們將重點討論“多重比較問題”和“冷啓動效應”，確保實驗結論的可靠性，避免因設計缺陷導緻的資源浪費或錯誤決策。 3.2 可解釋性AI（XAI）的初步：理解“為什麼” 隨著模型復雜度的提升，黑箱模型的決策過程令人擔憂。本部分將介紹如何提高模型的透明度。我們將探討如何使用特徵重要性排序來理解哪些因素對預測結果影響最大，並介紹如LIME或SHAP值等工具的直觀應用，幫助分析師嚮業務部門解釋模型為何做齣某個預測，增強用戶對數據驅動決策的信任。 3.3 報告與故事化：數據敘事的藝術 一個完美的分析如果不能被理解，就毫無價值。本章聚焦於數據敘事。我們將教授如何構建一個結構清晰、邏輯嚴密的分析報告，重點在於“結論先行”，並圍繞核心業務問題組織支持性證據。我們將分析如何選擇最恰當的圖錶來支撐關鍵論點，並指導讀者如何針對不同的受眾（技術團隊、高管層、一綫運營）調整溝通的深度和側重點，實現真正的決策賦能。 本書旨在成為讀者在數據分析旅程中，從入門到精通，從理論到實踐的堅實橋梁，幫助您在日益復雜的數據環境中，建立起真正的“必勝競爭力”。

作者簡介

大衛‧勒凡David M. Levine

　　大衛‧勒凡是紐約市立大學柏魯剋分校（Baruch College-CUNY）統計與電腦資訊係統榮譽教授，他擁有紐約市立大學B.B.A.和MBA學位，以及紐約大學工業工程與作業研究的博士學位。他是全美商業統計教育的領先創新者，是《寫給管理者的基礎商業統計學》（Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Basic Business Statistics: Concepts and Applications, Business Statistics: A First Course）以及《工程與科學的應用統計學：使用Microsoft Excel與Minitab》（Applied Statistics for Engineers and Scientists Using Microsoft Excel and Minitab）等暢銷統計教科書的共同作者。

　　萊溫曾在Psychometrika, The American Statistician, Communications in Statistics, Multivariate Behavioral Research, Journal of Systems Management, Quality Progress以及The American Anthropologist等期刊發錶過許多文章，也曾在American Statistical Association, Decision Sciences Institute以及Making Statistics More Effective in Schools of Business等論壇上發錶演說。萊溫因教學傑齣在紐約市立大學柏魯剋分校多次獲奬。

大衛‧史蒂芬David F. Stephan

　　大衛‧史蒂芬是一位獨立的教學技術專傢，在紐約市立大學柏魯剋分校擁有超過二十年的教學經驗，率先使用具有電腦的教室以及跨學科的多媒體工具。他是美國教育部FIPSE專案（原名「改善中學後教育的基金」）的副主任，該專案旨在商業環境中，以互動媒體支援電腦應用的教學。

　　史蒂芬經常參與Making Statistics More Effective in Schools of Business的迷你論壇，也是《商業統計學》（Business Statistics: A First Course and Statistics for Managers Using Microsoft Excel）一書的作者。他也是PHStat的共同開發者，PHStat是一套Microsoft Excel的統計外掛程式。

譯者簡介

遊懿萱

　　輔仁大學翻譯學研究所碩士，目前就讀颱灣師範大學翻譯研究所博士班。現任實踐大學兼任講師，並任教於各大英語補習班。曾獲第一屆林語堂文學翻譯奬佳作。著有《會話王：交通通訊》、《會話王：衣著外錶》係列、《全民英檢初級寫作能力測驗》、佳音英語翰將係列講義與測驗捲（閤著）。譯有《自私的巨人》、《達文西機械》、《小口瓶的藝術》、《TOEFL iBT階段式托福寫作》、《究極英單12000 [2], [3], [4]》、《美麗的真相：寶拉教你破解138個「保養＋醫學美容」迷思》（閤譯）、《這輩子我該怎麼過：超能靈媒教你從生命彩光中找齣天命》、《中年不敗：永保魔力的中年生活指南》等書。

李立心

　　颱大財金係畢業，現為颱大翻譯碩士學位學程口譯組學生。譯有《一擊奏效的社群行銷術》。

鳴謝
本書使用說明

第一章 統計學的基本概念
第一節　統計學中首要的三個詞
第二節　參數與統計量
第三節　統計學的分支
第四節　資料來源
第五節　抽樣概念
第六節　樣本選擇方式

第二章 利用圖錶呈現資料
第一節　呈現類彆變數
第二節　呈現數值變數
第三節　「不佳」的圖錶

第三章 描述型統計
第一節　趨中量數
第二節　位置量數
第三節　變異量數
第四節　分配圖形

第四章 機率
第一節　各種事件
第二節　更多定義
第三節　一些機率規則
第四節　機率測度的方法

第五章 機率分配
第一節　離散變數的機率分配
第二節　二項與蔔瓦鬆機率分配
第三節　連續機率分配與常態分配
第四節　常態機率圖

第六章 抽樣分配與信賴區間
第一節　基本概念
第二節　抽樣誤差與信賴區間
第三節　利用t分配估計平均（標準差σ未知）信賴區間
第四節　類彆變數的信賴區間估計
第五節　拔靴法估計

第七章 假設檢定的基本概念
第一節　虛無與對立假設
第二節　假設檢定的問題
第三節　決策風險
第四節　進行假設檢定
第五節　假設檢定的類型

第八章 假設檢定：Z檢定與t檢定
第一節　兩占比差檢定
第二節　兩自變數群的均差檢定
第三節　雙尾t檢定

第九章 假設檢定：卡方檢定與單因子變異數分析
第一節　雙嚮交叉分類錶之卡方檢定
第二節　單因子變異數分析（ANOVA）：檢測兩組以上變數之均差

第十章 簡單直綫迴歸
第一節　基礎迴歸分析
第二節　建立簡單直綫迴歸模型
第三節　變異量數
第四節　推論斜率推論
第五節　迴歸分析常見錯誤

第十一章 多元迴歸
第一節　多元迴歸模型
第二節　多元判定係數
第三節　整體F檢定
第四節　多元迴歸模型的殘差分析
第五節　母體統計推估

第十二章 解析學的基本概念
第一節　統計分析的基本單字
第二節　統計分析軟體

第十三章 描述型解析
第一節　儀錶闆
第二節　常見的描述型分析圖錶

第十四章 預測型解析
第一節　統計分析之預測分析
第二節　分類與迴歸樹
第三節　叢聚分析（Cluster Analysis）
第四節　多維標度法

附錄A　Microsoft Excel的操作與配置
S1試算錶操作慣用語
S2試算錶技術配置

附錄B　算數與代數復習
評量測驗
符號
測驗解答

附錄C　統計附錶

附錄D　試算錶技巧
製圖技巧
FT：函數技巧

附錄E　進階技巧
進階操作方式
分析工具箱技巧

附錄F　可下載檔案文件
F.1 可下載的數據檔案
F.2 可下載圖錶解題檔案

相關術語解釋
中英對照錶

第一節　統計學中首要的三個詞
 
你已經知道統計學與分析事物有關。雖然數字在本章開頭用來代錶事物，但統計學中首要的三個詞：母體、樣本、變數，能夠讓你更瞭解運用統計學所分析的事物。
 
母體
 
觀念：你所研究的群體總量。
 
範例：所有具有投票權的美國公民、去年在某間醫院中接受治療的所有病人、在某天當中瀏覽某個網站的所有人。
 
樣本
 
觀念：母體中被挑選齣來作分析的部分。
 
範例：接受下次選舉意嚮調查的選民、被選齣來填寫病人滿意度問捲的病人、從工廠生産綫中挑齣的100盒早餐榖片、在某天中瀏覽某個網頁的其中500人。
 
變數
 
觀念：將要運用統計學來分析的某項物品或人物特色。
 
範例：性彆、某位選民的政黨傾嚮、住在某個地理區人民的傢庭收入、圖書分類（精裝、貿易平裝版、大眾平裝版、教科書）、某個傢庭中擁有的手機數量。
 
說明：所有的變數形成瞭分析的數據。雖然大傢常說他們在分析資料，但精確地說，他們分析的其實是變數。
 
你必須將變數獨立齣來，例如性彆，以及這個變數對應某人的值，例如男性。觀察樣本當中特定對象的所有數值。例如一項調查可能同時包含瞭性彆與年齡兩個變數。第一位觀察對象很可能是40歲的男性，第二位則是55歲的女性。在繪製錶格時，通常會將某個變數的待分析數值放在同一欄。因此，有些人會將變數稱為「資料欄」。同樣的，有些人會將觀察對象稱為「資料列」。
 
第二節　參數與統計量
 
在你知道要分析的是什麼之後，或是用前述的詞匯來說，在你從母體或研究樣本中找齣變數之後，就能夠定義你分析內容中的「參數」與「統計量」。
 
參數
 
觀念：母體當中描述一個變數（特徵）的數值量測值。
 
範例：所有願意在下次選舉中投票的選民比例，所有對接受的醫療照護感到滿意的病人比例，在某天當中某個網站所有訪客停留時間的平均值。
 
統計量
 
觀念：樣本當中描述一個變數（特徵）的數值量測值。
 
範例：願意在下次選舉中投票的樣本選民比例、對接受的醫療照護感到滿意的樣本病人比例、在某天某個網站樣本訪客停留時間的平均值。
 
說明：計算某個樣本的統計量是最常見的活動，因為在作決策時，要蒐集母體的資料是不切實際的作法。

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這陣子真的覺得，身邊好像到處都是「數據」，從網購平颱推薦的商品，到手機APP裡的使用者行為分析，感覺不瞭解這些東西，好像就跟不上世界的腳步瞭。我之前也嘗試過看一些關於數據分析的介紹，但很多都講得太學術，或是太偏重某個特定領域的工具，對我這種想建立基礎概念的人來說，反而有點不知所措。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個標題，聽起來就很有企圖心，想一次把複雜的東西講清楚，而且是結閤「大數據」這個現在最夯的概念，這就很吸引我。我希望能透過這本書，不隻學到統計的原理，更重要的是，瞭解這些原理在大數據環境下是如何應用，以及如何透過分析來做齣更聰明的決策。像是，如果我們在經營一個小電商，如何從顧客的購買紀錄來預測未來的銷售趨勢？或是，如果我們想開發一個新的App，又該如何收集和分析使用者迴饋？這些都是我比較關心的實務操作，希望這本書能提供一些具體的方嚮和方法，讓我不再隻是「感覺」，而是有實際的數據佐證。

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這幾年「大數據」這個詞真的是紅到不行，感覺好像所有的事情都跟它有關，從商業決策到政府政策，甚至連我們平常買東西，都好像被數據分析給包圍著。但說實話，我對統計學的瞭解真的非常有限，每次看到那些圖錶和數字，就覺得有點頭大。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個標題，聽起來就很有吸引力，尤其「一次搞懂」這幾個字，讓我覺得好像有救瞭！我比較希望這本書能夠幫助我建立一個完整的概念，瞭解統計學在現代社會，尤其是在大數據的浪潮中，到底扮演著什麼樣的角色，以及我們該如何運用這些分析工具來幫助自己。例如，如果我是一傢小型企業的經營者，我該如何利用收集到的顧客資料，來優化我的產品和服務？或者，如果我是一位求職者，瞭解數據分析的基本概念，又能在麵試中展現齣什麼樣的優勢？我希望能看到書中有一些實際的應用案例，能讓我知道，統計分析不隻是理論，而是能真正解決問題、創造價值的有力工具。

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老實說，我對統計的印象一直停留在國高中數學課本的那些圖錶和計算，覺得枯燥乏味，而且離我的生活好遠。但最近聽到身邊的朋友在討論「大數據分析」，好像是未來職場的趨勢，這纔讓我開始有點緊張，覺得自己是不是該補點這一塊瞭。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個書名，聽起來就超親民，而且強調「一次搞懂」，這完全是我這種怕麻煩的人的福音！我特別好奇的是，它會不會用一些我們日常生活中會接觸到的例子來解釋統計學？像是，為什麼Netflix會推薦你喜歡的電影？或是，為什麼某些廣告會精準地齣現在你的Facebook動態上？如果能透過這些貼近生活的例子，來理解統計分析的邏輯，那學習起來一定會更有趣，也更容易吸收。畢竟，對於我們這種非專業人士來說，最重要的就是建立起一個基礎的認知，知道大數據是怎麼迴事，統計分析又扮演什麼樣的角色，這樣在麵對相關資訊時，纔不會一頭霧水。

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身為一個平凡上班族，我一直覺得統計學離我有點遙遠，感覺是專屬於科學傢或數學傢的領域。但隨著科技的進步，「大數據」這個詞就這麼赤裸裸地齣現在我們眼前，從新聞報導、公司會議，甚至是我每天滑的手機，都充斥著各種數據。這讓我不禁思考，是不是我該對這些東西多點認識，纔不會在這個時代裡被邊緣化？《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個書名，聽起來就非常「救星」等級，好像可以把原本讓人頭痛的統計學，變成人人都能理解的工具。我特別期待書中能有那些「Aha moment」，就是那些讓你突然豁然開朗的時刻，原來統計學是這麼迴事！而不是一味地教你公式和計算。我希望能透過這本書，瞭解統計學的核心概念，以及如何運用這些概念來解讀日常生活中的數據，甚至是在工作上，能夠更有邏輯地分析問題，提齣更有說服力的見解。如果書裡能有一些跟市場調查、消費者行為分析相關的案例，那對我來說就太有幫助瞭。

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啊，最近在書店翻到這本《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》，名字聽起來就覺得好實用，而且「大數據時代」這幾個字，根本就是現在大傢都在講的熱門話題嘛！其實我平常對統計學的印象就是一堆數字、公式，有點頭暈，但這本書的標題卻說「一次搞懂」，讓人感覺好像真的有辦法輕鬆入門，而不是要花好幾個月去啃那些艱澀的課本。我特別好奇的是，它到底是用什麼樣的方式來解釋這些東西？會不會有很多實際的案例，像是從社群媒體的趨勢分析、或是我們常在新聞上看到的一些數據報告，來讓讀者更有感？畢竟如果隻是照本宣科，那跟學校的教科書有什麼兩樣？而且，現在很多工作都離不開數據，從行銷、業務到產品開發，如果能對數據有點基本概念，好像就多瞭幾分競爭力，不會被時代淘汰。這本書的封麵設計也挺不錯的，不會太嚴肅，給人一種親切感，讓我這個對統計有點卻步的人，也願意嘗試翻開它，看看裡頭到底藏瞭什麼寶藏，能不能真的幫助我「一次搞懂」。