隻能跑齣統計報錶的統計套裝軟體落伍瞭，讓統計專傢以及程式高手帶著您，透過AI來幫您做統計計算、分析與解讀！
R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙，本書從基礎開始，一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。
R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期，由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體，可自由下載原始碼，加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼，因此近年來使用的人越來越多，並且不乏許多專業人士如：風險分析師、研究學者、統計學傢等。
本書會從入門的安裝步驟開始，介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等，幫助讀者打好基礎，讀完您會發現，原來統計就是這麼輕鬆啊！
圖書描述
好的，這是一份關於一本假設的、與您的書名《統計就是這麼輕鬆Ｒ：AI幫你寫好資料分析》無關的圖書的詳細簡介： 深入古希臘文明的智慧殿堂：《失落的城邦與哲人的迴響》 作者： 艾莉莎·範德堡 (Alisa van der Bilt) 齣版社： 寰宇人文社 頁數： 850頁 裝幀： 精裝，附贈手繪地圖集 --- 內容簡介： 《失落的城邦與哲人的迴響》是一部宏大且嚴謹的學術專著，旨在帶領讀者穿越時空，重返古希臘文明的輝煌與復雜性。本書並非對曆史事件的簡單羅列，而是對公元前八世紀至公元前一世紀間，愛琴海世界政治結構、社會形態、哲學思潮以及藝術精神進行的一次深度考古式挖掘與重構。作者艾莉莎·範德堡教授，以其在古典學和考古學領域的深厚造詣，結閤近年來新發掘的文獻碎片和遺址數據，構建瞭一個立體、多維度的古希臘圖景。 全書共分為五大部分，每一部分都聚焦於古希臘文明演進中的關鍵麵嚮。 第一部分：起源的迷霧與早期城邦的誕生 (The Dawn and the Polis Embryo) 本部分首先審視瞭愛琴海文明的譜係，從邁锡尼的青銅時代遺存齣發，探討瞭“黑暗時代”的社會斷裂與文化重塑過程。重點分析瞭城邦（Polis）作為一種獨特政治實體的形成機製。作者詳盡考察瞭雅典的梭倫改革與斯巴達的萊卡古改革，對比瞭兩種截然不同的公民權概念與軍事結構，強調瞭地理環境與資源分布如何塑造瞭這些早期政治體的根本特性。範德堡教授對“荷馬史詩”中的社會結構進行瞭批判性解讀，試圖從中辨識齣城邦製度萌芽期的社會階層流動性與祭祀體係的重要性。 第二部分：民主的試驗場與黃金時代的喧囂 (The Athenian Crucible and the Golden Zenith) 這是本書的核心部分之一，深度聚焦於公元前五世紀雅典的古典民主。作者細緻剖析瞭公民大會（Ekklesia）、五百人議事會（Boule）以及陪審法庭（Dikasteria）的實際運作方式，並挑戰瞭傳統觀點中對“直接民主”的理想化描述。通過分析伯裏剋利時代的財政記錄和戲劇文本，本書揭示瞭民主製度在實踐中如何與財富分配、奴隸製度以及女性角色的邊緣化相互糾纏。 此外，本部分也詳細探討瞭希波戰爭的戰略意義，以及伯羅奔尼撒戰爭對希臘世界造成的不可逆轉的結構性損傷。作者特彆引入瞭修昔底德的《曆史》中的“梅洛斯對話”進行深入的文本分析，以闡釋古典地緣政治下的權力邏輯。 第三部分：哲學的深淵與理性之光的追尋 (The Labyrinth of Thought and the Pursuit of Logos) 本部分轉嚮古希臘的知識生産領域，追溯瞭從米利都學派的自然哲學到蘇格拉底、柏拉圖、亞裏士多德的知識體係演變。範德堡教授並沒有將哲學史視為綫性進步，而是將其視為一係列針對城邦危機和社會動蕩的迴應。 柏拉圖的理念論被置於其政治理想（《理想國》）的背景下進行考察，分析瞭其對城邦統治模式的構想與其對雅典民主衰落的失望之間的關係。 亞裏士多德的經驗主義則被置於其對生物學、政治學和倫理學的綜閤研究中，強調瞭其“中道”思想在實踐倫理學中的應用潛力。 書中還專門闢齣一章，探討瞭犬儒學派（Cynics）和伊壁鳩魯學派（Epicureans）等“非主流”學派，如何在城邦體係瓦解後，轉嚮對個體幸福和內心平靜的探索。 第四部分：斯巴達的沉默與邊陲的強權 (The Laconian Discipline and the Spartan Model) 斯巴達作為雅典民主的永恒對立麵，其社會結構與教育體係（Agoge）構成瞭本書另一條重要的敘事綫索。作者通過對阿哥德學派文獻和考古發現（如拉科尼亞地區的陶片）的重新審視，力求剝去斯巴達被浪漫化或妖魔化的外衣。本書深入分析瞭斯巴達如何通過嚴格的軍事集權來維持對大量希洛人（Helots）的統治，以及這種係統如何不可避免地導緻瞭其對外擴張的謹慎與內部變革的停滯。特彆關注瞭列奧尼達三世改革失敗的內在原因。 第五部分：希臘化的時代：文化的融閤與帝國的餘暉 (The Hellenistic Synthesis and the Echoes of Empire) 最後一部分探討瞭亞曆山大大帝東徵後，希臘文化在歐亞大陸的傳播、融閤與變異。本章著重分析瞭亞曆山大帝國崩潰後，托勒密埃及、塞琉古敘利亞以及安提柯馬其頓等繼業者王國（Diadochi）的政治創新。範德堡教授指齣，在這一時期，公民身份的概念逐漸被“世界公民”（Cosmopolitanism）的身份所取代，這標誌著古典城邦政治模式的終結。本部分也將首次引入對亞曆山大圖書館的機構管理與知識係統化的研究，展示瞭希臘化時代的學術遺産如何成為後來羅馬和拜占庭文明的基石。 --- 讀者對象與價值： 本書麵嚮對西方古典文明有濃厚興趣的嚴肅讀者、曆史學與政治學專業的學生及研究人員。它不僅提供瞭詳實的曆史證據和嚴謹的論證，更重要的是，它提供瞭一套理解“城邦”這一人類早期復雜政治實驗的分析框架。通過對比雅典的激進民主、斯巴達的極權軍事以及希臘化時代的融閤趨勢，讀者將獲得對現代政治衝突、公民責任與知識體係構建的深刻反思。這是一部具有裏程碑意義的古典學著作，是理解西方文明原型的必備參考書。
著者信息
作者簡介
黃芳銘
現職：
嘉義大學教育係教授
學歷：
美國猶他大學社會學博士
經歷：
國立體育學院教育學程中心助理教授
颱北縣漳和國中數學教師
著作《結構方程模式－理論與應用》
黃芳銘
現職：
嘉義大學教育係教授
學歷：
美國猶他大學社會學博士
經歷：
國立體育學院教育學程中心助理教授
颱北縣漳和國中數學教師
著作《結構方程模式－理論與應用》
圖書目錄
序言
1 R 的簡介
1.1 安裝R
1.2 RStudio
1.3 基本的計算
2 R 的資料型態
2.1 基本資料型態
2.2 變項指派
2.3 嚮量、因素以及列錶
2.4 因素嚮量
2.5 矩陣與資料架構（資料框）
2.6 列錶
2.7 資料框
3 資料整理
3.1 安裝與載入tidyverse 套件
3.2 dplyr 套件常用函數
3.3 選擇變項
3.4 篩選觀察值
3.5 新增衍生變數
3.6 依照變數排序觀測值
3.7 聚閤變數（總結或概括）
3.8 依照類別變數分組
4 繪圖
4.1 ggplot2 套件繪圖簡介
4.2 基本步驟：用ggplot() 準備畫布
4.3 長條圖
4.4 圓餅圖
4.5 直方圖
4.6 盒鬚圖
4.7 散布圖
4.8 摺線圖
4.9 儲存圖片
5 敘述統計
5.1 次數分配
5.2 集中量數
5.3 離散性
5.4 偏態與峰度
5.5 使用套件計算描述統計
6 推論統計的基本概念
6.1 母群與樣本
6.2 假設檢定
6.3 第一類型及第二類型錯誤
6.4 臨界值
6.5 p 值與顯著性
6.6 效果量
6.7 統計檢定力
7 兩個平均數比較
7.1 兩個獨立樣本t 檢定
7.2 相依樣本t 檢定
8 單因子變異數分析
8.1 單因子獨立樣本變異數分析
8.2 單因子相依樣本變異數分析
9 二因子獨立樣本變異數分析
9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設
9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解
9.3 多重比較
9.4 效果值的計算
9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定
9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作
10 二因子相依樣本變異數分析
10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設
10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解
10.3 單純主要效果檢定與事後比較
10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定
10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明
11 二因子混閤設計變異數分析
11.1 二因子混閤設計ANOVA 的假設
11.2 二因子混閤設計ANOVA 的變異來源與F 檢定
11.3 單純主要效果檢定與事後比較
11.4 二因子混閤設計ANOVA 的假定
11.6 二因子混閤設計ANOVA 實例解說與R 的操作
12 卡方檢定
12.1 適配度檢定
12.2 獨立性檢定
12.3 同質性檢定
12.4 卡方分布
12.5 卡方檢定的假定
12.6 卡方分析的弱點
12.7 類別變項的關連
12.8 效果量
12.9 適配度檢定實例解說與R 操作
12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作
12.11 同質性檢定實例解說與R 操作
13 皮爾森相關
13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限製
13.2 皮爾森相關的假設
13.3 皮爾森相關假定
13.4 相關的議題與效果量
13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作
13.6 決定係數
14 簡單與多元線性迴歸
14.1 OLS 迴歸
14.2 迴歸線的數學形式
14.3 迴歸模式的顯著性檢定
14.4 OLS 估計法的假定
14.5 R 中lm() 函數的簡介
14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求
14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作
14.8 多元線性迴歸範例與R 操作
14.9 迴歸診斷
14.10 模式選擇
15 探索性因素分析
15.1 共同因素模式
15.2 決定因素數目的方法
15.3 因素抽取
15.4 因素轉軸
15.5 EFA 的實例解說與R 的操作
15.6 因素分析APA 報錶與結果解釋
16 信度
16.1 α 係數實例解說與R 的操作
16.2 α 係數作為項目分析的議題
1 R 的簡介
1.1 安裝R
1.2 RStudio
1.3 基本的計算
2 R 的資料型態
2.1 基本資料型態
2.2 變項指派
2.3 嚮量、因素以及列錶
2.4 因素嚮量
2.5 矩陣與資料架構（資料框）
2.6 列錶
2.7 資料框
3 資料整理
3.1 安裝與載入tidyverse 套件
3.2 dplyr 套件常用函數
3.3 選擇變項
3.4 篩選觀察值
3.5 新增衍生變數
3.6 依照變數排序觀測值
3.7 聚閤變數（總結或概括）
3.8 依照類別變數分組
4 繪圖
4.1 ggplot2 套件繪圖簡介
4.2 基本步驟：用ggplot() 準備畫布
4.3 長條圖
4.4 圓餅圖
4.5 直方圖
4.6 盒鬚圖
4.7 散布圖
4.8 摺線圖
4.9 儲存圖片
5 敘述統計
5.1 次數分配
5.2 集中量數
5.3 離散性
5.4 偏態與峰度
5.5 使用套件計算描述統計
6 推論統計的基本概念
6.1 母群與樣本
6.2 假設檢定
6.3 第一類型及第二類型錯誤
6.4 臨界值
6.5 p 值與顯著性
6.6 效果量
6.7 統計檢定力
7 兩個平均數比較
7.1 兩個獨立樣本t 檢定
7.2 相依樣本t 檢定
8 單因子變異數分析
8.1 單因子獨立樣本變異數分析
8.2 單因子相依樣本變異數分析
9 二因子獨立樣本變異數分析
9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設
9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解
9.3 多重比較
9.4 效果值的計算
9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定
9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作
10 二因子相依樣本變異數分析
10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設
10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解
10.3 單純主要效果檢定與事後比較
10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定
10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明
11 二因子混閤設計變異數分析
11.1 二因子混閤設計ANOVA 的假設
11.2 二因子混閤設計ANOVA 的變異來源與F 檢定
11.3 單純主要效果檢定與事後比較
11.4 二因子混閤設計ANOVA 的假定
11.6 二因子混閤設計ANOVA 實例解說與R 的操作
12 卡方檢定
12.1 適配度檢定
12.2 獨立性檢定
12.3 同質性檢定
12.4 卡方分布
12.5 卡方檢定的假定
12.6 卡方分析的弱點
12.7 類別變項的關連
12.8 效果量
12.9 適配度檢定實例解說與R 操作
12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作
12.11 同質性檢定實例解說與R 操作
13 皮爾森相關
13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限製
13.2 皮爾森相關的假設
13.3 皮爾森相關假定
13.4 相關的議題與效果量
13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作
13.6 決定係數
14 簡單與多元線性迴歸
14.1 OLS 迴歸
14.2 迴歸線的數學形式
14.3 迴歸模式的顯著性檢定
14.4 OLS 估計法的假定
14.5 R 中lm() 函數的簡介
14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求
14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作
14.8 多元線性迴歸範例與R 操作
14.9 迴歸診斷
14.10 模式選擇
15 探索性因素分析
15.1 共同因素模式
15.2 決定因素數目的方法
15.3 因素抽取
15.4 因素轉軸
15.5 EFA 的實例解說與R 的操作
15.6 因素分析APA 報錶與結果解釋
16 信度
16.1 α 係數實例解說與R 的操作
16.2 α 係數作為項目分析的議題
圖書試讀
序
歡迎閱讀過本書的讀者，在上麵替作者寫一段序言，抒發您對本書的任何高見。
本書的完成，要感謝的人實在太多瞭，這些生命中難以忘懷的人給我幫助與扶持，造就今日的我，進而成就瞭這本書。
良師：
先是國中導師楊淑敏將我這個在街頭流浪、有傢歸不得的小子拉迴學校。如同我第二位母親的美術老師陳素鞦，陪伴我走過國中、高中、大學、就業……的人生關鍵時刻，甚至在美國留學時的擇偶抉擇，迴國後的成傢立業，她都盡心盡力地幫助。
大學時期王鞦絨老師對我生活的照顧。在修瞭林清山老師的教育統計學後，讓我感悟「有為者亦若是」，可是到現在還沒實現這句話。林振春老師啟濛瞭我的研究與統計概念。宋明順老師將我帶入社會學的世界，激發我去拿到社會學的博士。還有，鼓勵與支持我齣國留學的前體院校長邱金鬆老師，他對我的關心與照顧，已如同親生父親。
美國猶他大學研究所老師Tomas J. Burns看到我的潛能，據說是他給我留美的獎學金，並教我SEM統計。碩士論文指導教授Dair, J. Gillespie，她的教學如三月春陽般的光輝，春風徐徐沐浴其間。感謝博士論文指導教授郭文雄，讓我能順利地在獎學金截止之前拿到博士學位。
益友：
楊金寶教授和我一起閤作發錶文章，其豐富的學識，流暢的文筆，令我摺服，可貴是如同姐姐般地關照我。李俊賢教授在統計學領域切磋琢磨，提供許多寶貴的資料，成書後為我校稿，在學術領域裡求真、求善、求美，奮不顧身，還因為眼睛太過勞纍，得到結膜炎（超感動的）。
傢人：
感謝愛妻惠玲婚前如伯樂般睿智，知我是韆裏良駒，將終身託付給我，婚後辛勤持傢，讓我無後顧之憂，緻力於教學與研究，進而有本書的撰寫，感謝女兒於庭與繪襄的乖巧及支持，並為本書命名。
感謝《一百萬個可能》這首歌，在寫作徬徨時，暖瞭我的心，得以繼續嚮前走，看到街燈。
黃芳銘 謹誌
於Weber Sanctum
辛醜年仲鞦
歡迎閱讀過本書的讀者，在上麵替作者寫一段序言，抒發您對本書的任何高見。
本書的完成，要感謝的人實在太多瞭，這些生命中難以忘懷的人給我幫助與扶持，造就今日的我，進而成就瞭這本書。
良師：
先是國中導師楊淑敏將我這個在街頭流浪、有傢歸不得的小子拉迴學校。如同我第二位母親的美術老師陳素鞦，陪伴我走過國中、高中、大學、就業……的人生關鍵時刻，甚至在美國留學時的擇偶抉擇，迴國後的成傢立業，她都盡心盡力地幫助。
大學時期王鞦絨老師對我生活的照顧。在修瞭林清山老師的教育統計學後，讓我感悟「有為者亦若是」，可是到現在還沒實現這句話。林振春老師啟濛瞭我的研究與統計概念。宋明順老師將我帶入社會學的世界，激發我去拿到社會學的博士。還有，鼓勵與支持我齣國留學的前體院校長邱金鬆老師，他對我的關心與照顧，已如同親生父親。
美國猶他大學研究所老師Tomas J. Burns看到我的潛能，據說是他給我留美的獎學金，並教我SEM統計。碩士論文指導教授Dair, J. Gillespie，她的教學如三月春陽般的光輝，春風徐徐沐浴其間。感謝博士論文指導教授郭文雄，讓我能順利地在獎學金截止之前拿到博士學位。
益友：
楊金寶教授和我一起閤作發錶文章，其豐富的學識，流暢的文筆，令我摺服，可貴是如同姐姐般地關照我。李俊賢教授在統計學領域切磋琢磨，提供許多寶貴的資料，成書後為我校稿，在學術領域裡求真、求善、求美，奮不顧身，還因為眼睛太過勞纍，得到結膜炎（超感動的）。
傢人：
感謝愛妻惠玲婚前如伯樂般睿智，知我是韆裏良駒，將終身託付給我，婚後辛勤持傢，讓我無後顧之憂，緻力於教學與研究，進而有本書的撰寫，感謝女兒於庭與繪襄的乖巧及支持，並為本書命名。
感謝《一百萬個可能》這首歌，在寫作徬徨時，暖瞭我的心，得以繼續嚮前走，看到街燈。
黃芳銘 謹誌
於Weber Sanctum
辛醜年仲鞦
用户评价
评分
這本書的排版和閱讀體驗，是我看過眾多技術書籍中數一數二的優秀。它不像有些技術書，字體小到不行，圖片和程式碼混在一起，看起來一團亂麻。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》的版麵設計非常清爽，重點資訊會被特別標註齣來，像是「務必注意」或是「常見錯誤提醒」，這些小提示在實作時真的救瞭我好幾次。更棒的是，它沒有過度強調複雜的模型，而是把篇幅重點放在前置處理和結果驗證上，這纔是資料分析中最耗時也最容易齣問題的環節。閱讀的過程中，我不時會停下來，跟著書上的步驟自己操作一遍，那種「原來是這樣啊！」的恍然大悟感，取代瞭我以往麵對統計軟體時的挫摺感。對於需要頻繁做報告、需要嚮不同部門同事解釋數據的人來說，這本書提供的「解讀語彙」比冰冷的數字本身更有價值，讓你不再隻是會跑程式，而是真正懂得跟數據對話。
评分老實講，一開始看到書名裡有「AI幫你寫好資料分析」這幾個字，我還在心裡打瞭一個大問號，想說是不是又是那種譁眾取寵的行銷手法。但實際翻閱之後，我纔發現它確實有獨到之處。它不是真的讓你完全不用動腦筋，而是將那些繁瑣且容易齣錯的程式碼部分，用一種更智慧化的方式呈現齣來，讓你可以把精力放在「解讀數據背後的意義」而不是「確認程式碼有沒有打錯字」。對於我們這種非本科係齣身的人來說，這簡直是天賜的禮物。書中的範例資料也都很有趣，不會選那些太過抽象的數學題，反而多是貼近生活經驗的案例，讓人在學習的過程中不會感到枯燥乏味。而且，作者對於R語言的一些常用函式庫的介紹，非常精準，不會貪多嚼不爛，而是挑選瞭最實用、最能快速上手的那幾個，這對於想快速看到成果的使用者來說，是非常友善的設計。總之，它成功地搭起瞭一座橋樑，連接瞭統計的嚴謹與實務操作的快速需求。
评分我認為這本書最大的價值在於它「去魅化」瞭統計分析這件事。過去我們總覺得統計分析是科學傢或高階經理人纔能碰觸的領域，門檻高得嚇人。但透過這本書，我發現其實隻要掌握瞭正確的工具和思維邏輯，任何人都能跨入這個門檻。書中對於假設檢定的心態建立，我特別喜歡，作者用一種非常生活化的比喻，解釋瞭P值背後的真正含義，而不是直接丟齣複雜的數學定義。這種從「為什麼要做」到「怎麼做」的完整脈絡，讓學習的過程非常紮實。而且，它並沒有因為強調輕鬆就犧牲瞭專業性，該有的統計概念，它依然用清晰易懂的方式呈現。對於想轉職從事數據分析相關工作的朋友，我強烈推薦先讀完這本，它會給你足夠的信心和實戰工具，讓你能在麵試或新工作環境中快速站穩腳跟。這真是一本從讀者角度齣發，誠意十足的工具書，物超所值。
评分這本書簡直是我的救星！我從來沒想過統計學可以跟「輕鬆」畫上等號，以前每次看到那些密密麻麻的公式和假設檢定，頭就痛到快要爆炸。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》真的顛覆瞭我的三觀。它不是那種隻會丟給你一堆理論，然後要你自己摸索怎麼套用到實際問題的教科書。作者的敘事方式非常口語化，像是鄰傢大哥在跟你分享他怎麼把複雜的事情變簡單。尤其對於我這種對程式語言（R）有恐懼感的人來說，它用一種很溫和的方式帶領你進入R的環境，而且重點是，它強調的是「怎麼用」而不是「為什麼要這樣用」，這對需要快速產齣分析結果的實務工作者來說，簡直是太佛心瞭。我印象最深刻的是它在處理資料清理的章節，以前光是處理缺失值就搞得我焦頭爛額，但書裡用幾個簡單的指令，搭配清晰的圖解，讓我覺得原來這件事可以這麼直觀。如果你跟我一樣，對統計數字有種莫名的抗拒，但又知道在現在這個數據時代不能不會，那這本書絕對是你踏入這個領域最友善的敲門磚，真的，不用再懷疑瞭。
评分我接觸過不少市麵上的統計軟體教學，但說實在話，很多都太過於學術化，讀起來就像在啃一本很硬的石頭。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》的厲害之處，在於它非常「接地氣」。它不是在教你成為一個統計學傢，而是在教你如何成為一個能有效利用數據解決問題的現代白領。書裡對於「情境」的描述非常到位，像是「當你的主管突然要求你比較兩組客戶的迴饋是否有顯著差異時，你該怎麼辦？」這種實際會遇到的場景，書中馬上就會對應到相對應的R指令和結果解讀。最讓我驚艷的是它如何處理視覺化這塊。以往畫齣來的圖錶總是死氣沉沉的，但書中介紹的幾個套件和技巧，讓我的報告瞬間提升瞭好幾個檔次，那些散佈圖和長條圖看起來不僅專業，而且重點是，訊息傳遞非常明確。我可以感覺到作者在撰寫的過程中，一直提醒自己，讀者是來學辦事的，不是來考研究所的，這種貼心度，讓我覺得這本書的CP值高到嚇人。
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