統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　「我有信心，本書可謂史上最簡單明瞭的統計學書籍！」——作者 栗原伸一

　　前些日子，紐約時報送給即將畢業的大學生一篇報導，標題如下：
　　「今天我隻對即將畢業的你們說一句話，那就是『統計』。」
　　Google首席經濟分析師提及「今後十年最有吸引力的工作將是Statistician（統計專傢）。」
　　馬雲說：「中國極端缺乏大數據人纔。」
　　事實上眾所周知包含Google在內，
　　全球頂尖企業如微軟、IBM等早已展開相關人材的爭奪戰。
　　物聯網、雲端運算、大數據分析等技術的結閤，揭開新時代的序麯，
　　而奠定這一切的統計學，確實是未來10年的最熱技能。

　　將場景轉迴現在，試想在公事中，是否經常碰到類似問題：
　　．為什麼A項開發案如石沉大海，B項卻一擊即中？
　　．為什麼甲款商品庫存堆積如山，乙款卻長銷熱賣？
　　．為什麼有些人投資有去無迴，有些人卻穩操勝券？
　　以統計學邏輯來看，暢銷、長銷、爆紅、超高點閱率等名詞，和「運氣」完全脫鈎。
　　統計專傢在以「常理」判斷，做齣決定前，
　　以科學數據免除被「錶象」、「套路」帶走的陷阱，
　　用數字明確迴答：成功經驗到底是否可信？哪裏可能是隱蔽的陷阱？失敗的原因為何？

　　平均數／離散分位數／變異數／釣鍾型分配／常態分配／Poisson分配／
　　替代常態分配／信賴區間／虛無假設／對立假設／獨立雙樣本／不劣性試驗／
　　重復檢定／魏剋生符號檢定／迴歸分析／殘差分析／多元迴歸分析……
　　以上提及的名詞，就是能確實分析，找齣通往成功階梯的工具。

　　本書透過簡明圖解，釐清統計學背後的科學機製，掌握從數據中獲取真知的技巧。
　　由日本兩位大學教授聯手，以清晰而簡單的圖象化教學層層遞進：
　　【敘述統計學】➔【機率分配】➔【推論統計學】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】
　　【變異數分析與多重比較】➔【無母數分析方法】……
　　共11大章節，鎖定「學校或公司需要統計分析，自己卻不知從何著手」、
　　「雖讀過基本入門書籍，實際分析時卻不知該選哪種手法」等目標讀者群，
　　為其提供最容易消化的方法，開創學習統計學「最小阻力之路」。

本書特色

　　◎開創學習統計學的「最小阻力之路」：
　　鎖定「學校或公司需要統計分析，自己卻不知從何著手」、「雖讀過基本入門書籍，實際分析時卻不知該選哪種手法」讀者群，提供「極簡運用法」。

　　◎11大章節，從基礎到運用層層遞進：
　　從【機率分配】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】➔【變異數分析與多重比較】➔【貝氏統計學與大數據】……共11大章節，從基礎到應用，創造學習統計學的最短路徑。

　　◎圖鑑式內頁，將抽象觀念畫作具象解析：
　　透過大量的圖錶和插圖，將難以理解的觀念化作具象圖解，配閤補充專欄全麵性架構基礎知識，紮穩飛越前的地基。

審定推薦

　　「本書內容充實，不僅是描述性統計、推論性統計，甚至是貝氏統計也包在內，書中也介紹R軟體的使用方法，全書以插圖方式呈現，閱讀時生動有趣不會感到乏味，書中介紹的統計處理的方法與其步驟也搭配實例說明，頗為清晰明確，分析結果的解讀分法也簡明易懂，容易學以緻用，本書對初學者可說是一本不可多得的入門書，對學過統計學的人來說也是很好的使用參考手冊，期盼本書能帶給您學習的樂趣與滿足感。」——陳耀茂
 

駕馭數據時代的認知藍圖：探索人腦的極限與潛能 一本關於認知科學、思維模型與未來學習策略的深度探析 在這個信息洪流以前所未有的速度重塑世界的時代，我們如何確保自己的思維能夠跟上變革的步伐？我們的大腦如何處理海量信息、構建知識體係，並在復雜多變的現實中做齣最優決策？本書並非聚焦於任何單一的學科工具箱，而是深入挖掘驅動人類進步和適應未來的底層機製——我們思考、學習和創新的能力。 第一部分：認知的邊界與重塑 第一章：心智的操作係統：基礎架構的剖析 我們的大腦並非一颱被動的記錄設備，而是一個高度動態的、適應性極強的預測機器。本章將從神經科學的最新發現齣發，揭示我們日常決策和信息吸收背後的生物學基礎。我們將探討“心智模型”（Mental Models）是如何形成的，它們如何如同預設的軟件框架，在無形中過濾和解釋我們接收到的所有輸入。這包括對“啓發法”（Heuristics）的細緻考察，理解這些快速判斷機製在帶來效率的同時，如何引發係統性的認知偏見。我們不會討論任何統計學概念，而是專注於理解偏差是如何在信息處理的最初階段植入的，例如錨定效應、可得性偏誤在信息篩選中的作用。 第二章：注意力的稀缺性與價值投資 在注意力成為最稀缺資源的今天，如何管理和分配我們的認知帶寬至關重要。本章將分析現代技術環境如何通過不斷的中斷和多任務處理的假象，稀釋我們的深度思考能力。我們將引入“心流”（Flow State）的理論框架，探討如何設計環境和任務結構，以最大限度地進入並維持這種高效的認知狀態。重點在於構建一個“抗乾擾”的內部生態係統，這完全關乎認知資源的管理，而非數據分析的方法論。 第三章：知識的碎片化與係統化構建 信息過載的時代，知識的整閤能力比獲取知識本身更具價值。本書將探討如何從孤立的事實中提取齣普適性的原理（First Principles Thinking）。我們不會教授任何特定的知識領域，而是提供一套通用的知識架構方法論：如何識彆知識間的層級關係、如何建立跨學科的聯係網絡，以及如何使用類比推理（Analogical Reasoning）來快速掌握陌生領域的核心邏輯。 第二部分：高效學習與創造性思維的引擎 第四章：刻意練習與技能內化的深層機製 技能的掌握不僅僅是重復，而是有目的、有反饋的迭代。本章將深入研究“刻意練習”（Deliberate Practice）背後的心理學機製。我們將分析反饋迴路的構建，如何從經驗中提取齣可操作的教訓，以及如何應對“高原期”（Plateaus）——即進步停滯階段的認知挑戰。本書將提供一套通用的練習範式，適用於任何技能的精進，從人際溝通到復雜的決策模擬，重點關注心智模型的調整與優化。 第五章：類比、隱喻與跳躍性思維 創造力往往源於將一個領域的規則應用到另一個不相關領域的能力。本章將聚焦於抽象思維和比喻的力量。我們將研究偉大的思想傢如何通過構建新穎的類比來突破思維定勢。這部分內容旨在激發讀者運用非綫性思維，訓練對事物本質的“看穿”能力，而不是對錶麵數據的處理能力。例如，理解復雜係統的動態變化，可以藉鑒生物進化的模型，而非依賴綫性的預測。 第六章：元認知：成為自己思維的架構師 元認知，即“思考自己的思考過程”，是實現認知飛躍的關鍵。本章將引導讀者建立起對自身思維模式的持續監控和反思。我們將提供工具和框架，幫助讀者識彆自身心智模型的局限性、評估決策過程的質量，並主動進行“認知校準”。這是一種關於“如何學習如何學習”的終極訓練，它使個體能夠根據環境變化，靈活地調整自己的認知策略，實現自我優化。 第三部分：適應未來：不確定性下的決策藝術 第七章：理解復雜性與湧現現象 現實世界充滿瞭相互依賴的係統，這些係統會産生我們無法通過簡單加總預測的“湧現現象”（Emergent Phenomena）。本章將引入係統思維（Systems Thinking）的基本概念，強調識彆反饋迴路、延遲效應和非綫性關係的重要性。我們探討的不是量化預測，而是定性理解世界的復雜結構，從而在麵對突發事件時，能夠快速構建一個閤理的、動態的解釋框架。 第八章：概率思維與反脆弱性（Antifragility） 在不可預測的環境中，如何設計一個能夠從波動和衝擊中受益的策略？本書將探討納西姆·塔勒布關於“反脆弱性”的思想，將其應用於個人發展和知識體係的構建上。重點在於如何通過增加冗餘度、保持開放性以及主動暴露於良性壓力之下，來提高整體的韌性與適應能力。這不是計算風險的概率，而是理解如何設計係統以應對未知的“黑天鵝”事件。 第九章：人文素養與跨界融閤的必要性 在技術高速發展的背景下，那些最難被自動化取代的能力，恰恰是那些深深植根於人類經驗和人文理解的素養。本章強調曆史、哲學、藝術和倫理學在塑造健全、富有洞察力的思維中的核心作用。一個真正具有前瞻性的人，必須能夠理解人類動機、文化變遷和社會結構，這些遠比任何技術指標更具永恒價值。本書旨在描繪一幅宏大的認知藍圖，幫助讀者構建一個不受單一技術趨勢束縛、能夠持續學習和適應的強大心智。 --- （本書內容完全專注於認知科學、心理學、係統思維、學習策略和哲學思辨，旨在提升讀者的通用思維能力和適應性，不包含任何關於統計學、數據分析方法或具體學科知識的教學內容。）

作者簡介

栗原伸一（Kurihara Shinichi）

　　【序章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第8章、第11章（貝氏統計學）、附錄B、偉人傳】

　　1966年    生於茨城縣水戶市
　　1996年    東京農工大學大學院博士課程修瞭  博士（農學）
　　1997年    韆葉大學園藝學部助手
　　2015年起    同大學大學院園藝學研究科教授

　　專攻農村計畫與政策評估，近年來參與多項食品安全性消費者意識調查研究。授課除瞭統計學外，也有計量經濟學和消費者行為論等課程。

丸山敦史（Maruyama Atsushi）

　　【第1章、第2章、第9章、第10章、第11章（大數據）、附錄A】

　　1972年    生於長野縣長野市
　　1996年    韆葉大學大學院園藝學研究科碩士課程修瞭
　　2001年    韆葉大學取得博士（學術）學位
　　2007年起    同大學大學院園藝學研究科準教授

　　專攻農業經濟學。運用計量經濟學手法，研究領域遍及農業生産、環境評估等。授課除統計學外，也有經濟數學和消費者行動論等課程。

審訂者簡介

陳耀茂

　　1972年日本政府奬學金公費留日

　　國立日本電氣通信大學 經營工學工學碩士、博士
　　東海大學企管係暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授

　　曾擔任中華民國品質學會理事、國傢品質奬評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。

　　齣版著作有：《商品企劃七工具（中衛發展中心）》、《工程統計學》、《醫護統計與SPSS》、《醫護統計與AMOS》、《EXCEL品質管理》、《工業調查與資料分析》等。

譯者簡介

李貞慧

　　颱大工商管理學係畢業，日本國立九州大學經濟學碩士，取得中國生産力中心第十屆中日同步口譯人纔培訓研習班結業證書，擅長中日對譯，目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。

　　譯有《一人開公司也能搞定的財務管理實務》、《工作一定要用到的統計》。
 

．序章 何謂統計學？
．何謂統計學？
．統計學可以做的事
 
第1章　敘述統計學
．1.1 各種平均數
．1.2 資料的離散① 分位數與變異數
．1.3 資料的離散② 變異係數
．1.4 變數相關性① 相關係數
．1.5 變數相關性② 等級相關
 
第2章　機率分配
．2.1 機率與機率分配
．2.2 機率均等的分配 均勻分配
．2.3 擲硬幣的分配 二項分配
．2.4 吊鍾型分配 常態分配
．2.5 無尺度的分配 標準常態分配
．2.6 知道資料的位置 σ區間
．2.7 分配的形態 偏態與峰度
．2.8 很少見的分配 波瓦生分配
．2.9 同時處理復數資料 χ2分配
．2.10 χ2值的比 F分配
．2.11 替代常態分配 ｔ分配
 
第3章　推論統計學
．3.1 由樣本掌握母體特徵 推論統計學
．3.2 巧妙推論母數 不偏估計
．3.3 未受限的資料數量 自由度
．3.4 樣本統計量的分配① 平均數的分配
．3.5 樣本統計量的分配② 比例的分配
．3.6 樣本統計量的分配③ 變異數的分配
．3.7 樣本統計量的分配④ 相關係數的分配
．3.8 偏離真值 係統誤差與偶然誤差
．3.9 樣本平均數相關的二大定理 大數法則與中央極限定理
 
第4章　信賴區間估計
．4.1 有範圍的估計① 母體平均數的信賴區間
．4.2 有範圍的估計② 母體比例的信賴區間
．4.3 有範圍的估計③ 母體變異數的信賴區間
．4.4 有範圍的估計④ 母體相關係數的信賴區間
．4.5 模擬估計母數 拔靴法
 
第5章　假設檢定
．5.1 判斷是否有差異 假設檢定
．5.2 二大假設 虛無假設和對立假設
．5.3 假設檢定的步驟
．5.4 特定值（母體平均數）和樣本平均數的檢定
．5.5 假設檢定的二大錯誤 型一誤差和型二誤差
．5.6 特定值（母體比例）和樣本比例的檢定
．5.7 特定值（母體變異數）和樣本變異數的檢定
．5.8 真有相關關係嗎？ 不相關的檢定
．5.9 平均數差異檢定① 獨立雙樣本
．5.10 平均數差異檢定② 成對雙樣本
．5.11 比例差異檢定 獨立雙樣本
．5.12 驗證沒有比較差 不劣性試驗
 
第6章　變異數分析與多重比較
．6.1 用實驗確認效果 單因子變異數分析
．6.2 多樣本的變異數同質性檢定 Bartlett檢定
．6.3 考慮個體差異 重復量數單因子變異數分析
．6.4 找齣交互作用 雙因子變異數分析
．6.5 不可重復檢定 多重檢定
．6.6 重復檢定（多重比較法）①
．Bonferroni法和Scheffe法
．6.7 重復檢定（多重比較法）②
．Tukey法和Tukey-kramer法
．6.8 重復檢定（多重比較法）③ Dunnett法
 
第7章　無母數分析方法
．7.1 不取決於分配的檢定 無母數分析方法
．7.2 質化資料檢定 獨立性檢定（皮爾生χ2檢定）
．7.3  2×2交叉錶檢定 費雪精確性檢定
．7.4 獨立雙樣本的等級資料檢定
曼恩－惠尼U檢定
．7.5 成對雙樣本的等級資料檢定 符號檢定
．7.6 成對雙樣本量化資料無母數檢定
魏剋生符號檢定
．7.7 獨立多樣本等級資料檢定
K－W二氏檢定
．7.8 成對多樣本等級資料檢定 弗裏曼檢定
 
第8章　實驗設計法
．8.1 費雪實驗設計三原則① 重復
．8.2 費雪實驗設計三原則② 隨機
．8.3 費雪實驗設計三原則③ 局部控製
．8.4 各種實驗配置
．8.5 減少實驗次數 直交錶實驗法
．8.6 直交錶實驗法應用① 品質工程（參數設計）
．8.7 直交錶實驗法應用② 聯閤分析
．8.8 如何決定樣本大小 檢定力分析
 
第9章　迴歸分析
．9.1 尋找原因與結果的關係 迴歸分析
．9.2 將資料套用到公式 最小平方法
．9.3 評估迴歸綫精度 判定係數
．9.4 評估迴歸綫斜率 t檢定
．9.5 檢討分析閤宜程度 殘差分析
．9.6 復數原因時的迴歸分析 多元迴歸分析
．9.7 自變數之間的問題 多元共綫性
．9.8 選擇有效的自變數 變數選擇法
．9.9 說明質化資料差異的變異① 虛擬截距
．9.10 說明質化資料差異的變異② 虛擬斜率
．9.11 二元變數的迴歸分析 普羅比迴歸分析
．9.12 分析到事件發生為止的時間① 存活麯綫
．9.13 分析到事件發生為止的時間② 存活麯綫比較
．9.14 分析到事件發生為止的時間③ Cox比例風險模式
 
第10章　多變量分析
．10.1 匯集資訊 主成分分析
．10.2 發現潛在要因 因素分析
．10.3 敘述因果結構 結構方程模式（SEM）分析
．10.4 分類個體 集群分析
．10.5 分析質化資料關聯性 對應分析
 
第11章　貝氏統計學與大數據
．11.1 活用知識和經驗的統計學 貝氏統計學
．11.2 萬能公式 貝氏定理
．11.3 由結果迴溯原因 事後機率
．11.4 用新資料更為正確 貝氏修正
．11.5 大數據分析① 何謂大數據
．11.6 大數據分析② 關聯分析
．11.7 大數據分析③ 趨勢預測和SNS分析
 
．附錄A
．附錄B
．索引
．作者簡介
 
【專欄】
．統計學的曆史
．標準分數
．各種機率分配的關係
．敘述統計學中的樣本和母體
．Excel的E是錯誤（Error）的E？
．Excel的函數
．為什麼不驗證要主張的假設呢？
．p值至上主義再見
．極少見的不相關和切斷效果
．一開始就是Welch檢定？
．正確的繪圖法
．平方和的種類
．一開始就當成隻有二組OK嗎？（以及最佳多重比較法的選擇方法）
．何種量化資料可用無母數分析方法？
．就算有離群值也想用有母數分析！
．另一種估計方法（最大概似法）
．輸齣結果的判讀方法（匯整）
．錶麵上的關係
．羅吉特迴歸分析
．各式統計分析軟體
．應該用哪種分析方法？
．乳癌檢查爭論
 
【偉人傳】
．偉人傳① 卡爾‧皮爾生
．偉人傳② 法蘭西斯‧高爾頓
．偉人傳③ 凱特勒
．偉人傳④ 南丁格爾
．偉人傳⑤ 尼曼與皮爾生
．偉人傳⑥ 羅納‧愛默‧費雪
．偉人傳⑦ 法蘭剋‧魏剋生
．偉人傳⑧ 托馬斯‧貝葉斯

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這次偶然在書店翻閱到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，書名就直接點燃瞭我對學習新技能的熱情。「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」這幾個詞，簡直是精準的點齣瞭我對職涯發展的焦慮和期許。我一直有預感，在這個數位時代，數據分析和統計能力會是不可或缺的一環，但傳統的統計學知識總讓我望而卻步，感覺門檻很高。所以，「極簡統計」這個詞，真的讓我眼前一亮，彷彿找到瞭可以輕鬆跨越統計學這道門檻的鑰匙。我非常想知道，這本書是如何將複雜的統計學概念，轉化成「極簡」的、易於理解的知識？會不會用大量生動的圖錶、實際案例，甚至是貼近我們生活的數據分析場景，來闡述統計學的原理和應用？我希望能透過這本書，瞭解統計學是如何幫助我們做齣更明智的決策，無論是個人生活上的消費規劃，還是工作上對市場趨勢的判斷，甚至是如何解讀日常生活中接觸到的各種數據資訊。如果這本書真的能讓我在最短的時間內，建立起對統計學的基礎概念，並且感受到它在現代社會的實用價值，那絕對是我近期最棒的一次購書體驗！

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最近工作上常常需要處理一些數據，以前都覺得那些數字好模糊，但又知道它們裡麵藏著重要的訊息，所以一直很想找一本能幫助我理解數據的書。看到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，整個眼睛都亮瞭！「最熱技能」和「保持領先」這幾個關鍵字，直接戳中瞭我的痛點，我總覺得自己需要學習一些能跟上時代的技能，不然很容易就被淘汰。而「極簡統計」的說法，讓我鬆瞭一口氣，因為我不是本科係齣身，對統計學本來就沒什麼概念，很怕那種充滿艱澀公式的書。如果它真的能做到「極簡」，那就是一大福音瞭！我非常好奇它會不會從最基礎的概念講起，像是什麼是平均數、中位數、標準差，但用一種很生動、很有趣的方式呈現，而不是枯燥的定義。另外，「圖鑑」這兩個字也讓我很有想像空間，不知道裡麵會有多少精美的圖錶、插畫，能把抽象的統計概念圖像化。我希望它能用淺顯易懂的語言，解釋那些聽起來很專業的術語，並且能夠舉一些貼近我們日常生活的例子，像是從網購平颱的消費紀錄看齣自己的購物習慣，或是分析社群媒體上的按讚數和留言數，瞭解大傢對什麼話題比較有興趣。如果這本書真的能讓我在短時間內，掌握到理解數據、分析數據的基礎能力，那我真的覺得太超值瞭！

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這本《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》的書名，真的是我最近看到的書裡麵最能引起我共鳴的瞭！「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」，這幾個字根本就是在對我喊話啊！我一直有種危機感，覺得自己不能故步自紜，必須不斷學習新東西纔能跟上時代的腳步。而「統計學」這個詞，雖然聽起來有點專業，但又覺得在現在這個大數據時代，似乎是無所不在、越來越重要的技能。最讓我眼睛一亮的是「極簡統計」！這四個字讓我瞬間覺得，統計學好像沒有我想像中那麼難以親近，也許這是一本能夠讓像我這樣沒有統計學背景的人，也能輕鬆入門的入門磚。我非常好奇，這本書會不會像它的書名一樣，用一種非常簡潔、直觀的方式來介紹統計學的概念？像是會不會用很多圖像、圖示，或是生活中的小故事，來解釋一些比較抽象的統計學原理？我希望它能讓我瞭解，統計學是如何應用在我們生活周遭的，比如在網路上購物時，商傢是如何透過數據分析來推薦你想要的商品，或是新聞報導裡常齣現的各種民意調查，背後又是如何運用統計學的。如果這本書真的能讓我建立起對統計學的正確觀念，並且學到一些實用的分析技巧，那我真的覺得這是一本非常有價值的投資！

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拿到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》這本書，第一感覺就是它的封麵設計很現代，很有質感，而且書名裡麵的「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」、「極簡統計」幾個詞，根本就是直接把我的心聲都說齣來瞭！我一直覺得，在這個科技發展爆炸的時代，如果沒有掌握一些跟數據相關的技能，真的會有點跟不上腳步。但是，傳統的統計學聽起來又好遙遠、好難懂，我總是有種望而卻步的感覺，深怕自己學瞭也用不上，或是根本學不會。所以，「極簡統計」這個說法，對我來說真的像黑暗中的一道光！我迫切地想知道，這本書到底是如何做到「極簡」的？它會不會用很多生活化的例子，來解釋那些聽起來很學術的概念？例如，在分析股市趨勢、預測天氣變化，甚至是瞭解社群媒體上的粉絲互動，這些都能跟統計學扯上關係嗎？我特別期待它能提供一些實際操作的小技巧，讓我可以馬上應用在生活中，像是怎麼看懂新聞報導裡麵的數據圖錶，或是怎麼簡單分析自己的消費習慣。如果這本書真的能讓我在不感到壓力的情況下，快速建立起對統計學的基本認知，並且感受到它的實用性，那我就真的太開心瞭！

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哇！最近在書店看到這本《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，書名就夠吸睛瞭，想說統計學這玩意兒聽起來好像很專業、很難，但又聽說它在數據爆炸的時代是必備技能，尤其是「極簡統計」的說法，聽起來就不像那些厚重的教科書，而是有辦法讓一般人也能輕鬆入門的感覺。我平常對數字有點小小的恐懼，但又很想知道現在到底什麼技能最重要，書上說未來十年最熱門，這就讓我很心動。而且「保持領先」這幾個字，整個就是打中瞭我這種凡事想走在前麵的人的心態，深怕被時代淘汰，想趕快抓住點什麼。我好奇的是，這本書會不會用很多圖錶和實際案例來解釋，畢竟「圖鑑」這兩個字就暗示著視覺化，這對我這種比較偏嚮圖像記憶的人來說，應該會更容易理解。不知道它會不會舉一些生活中的例子，像是網購平颱的推薦係統、社群媒體的熱門趨勢，甚至是新聞報導裡常常齣現的各種數據分析，讓我覺得統計學不是遙不可及的學問，而是跟我們生活息息相關的東西。如果能把複雜的概念變得像看圖說故事一樣簡單，那這本書就真的太厲害瞭！我對這本「極簡統計」充滿期待，希望它能帶我突破對統計學的刻闆印象，開啟我對數據世界的新視界。