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人生卡關的時候，就用「期望值」思考吧！AI時代輕鬆存活必備技能，寫給文科生的統計學超入門
作者：
齋藤廣達
譯者：
劉格安
分類：
行銷企管
／
財務管理•會計
叢書系列：極道商學院
出版社：
大牌文化
出版日期：2023/9/27
ISBN：9786267378007
書籍編號：kk0572146
頁數：208
定價：
380
元
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79
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元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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人生卡關的時候，就用「期望值」思考吧！AI時代輕鬆存活必備技能，寫給文科生的統計學超入門 內容簡介 ◤ 25堂「AI世代」標配的統計素養課 ◢ 不知不覺就懂了！ 從數據識讀、邏輯推理，到決策輔佐， 前BCG集團王牌顧問 教你用統計學看懂世界運轉的祕密 >>> 人生是靠「骰子點數」決定的？ >>> 贏家為什麼都把YES或NO交給期望值？ >>> 鬼遮眼的時候就用數字釐清真相？ ＼WTF!! 原來統計學這麼好用／ 日文版熱銷20萬冊，文組圈口碑爆紅！ 只要會按計算機，你就能解開這個世界的祕密 「統計學」是AI時代的必備素養， 但對文組人來說，卻總是不得其門而入…… 這是一本即便不擅長數字的人， 也能一步步學會運用「統計式見解／思維」的訓練書， 只要懂得操作計算機上的加、減、乘、除， 你就能一邊享受解題樂趣， 一邊鍛鍊出看穿數字背後真相的能力！ ＼你可以：看見別人看不見的因果，回答網路上找不到的答案／ 本書並不是要教你怎麼驗算統計學， 而是要教你怎麼「用統計學思考」，這個才是ChatGPT搶不走的能力！ Class1 即使只靠「四則運算」也能懂得這麼多！──＠變換是強大的工具 Class2 工作與人生是靠「機率」在決定輸贏的嗎？──關於情境規劃與漏斗 Class3 萬事萬物是「常態分布」構成的結果！──關於解讀大局的「偏差值」 Class4 掌握統計學上「正確的」數據處理法！──分辨有意義與無意義的調查 Class5 「多變量分析」是在AI時代生存的必備知識──機會、風險與財富，皆在其中 ＼懂「機率」與「期望值」，那些卡住你人生的難題就能迎刃而解／ 任何人都能節省龐大的試錯成本、快速釐清問題本質！ 本書作者齋藤，曾是波士頓顧問集團（BCG）首屈一指的王牌顧問，生涯協助無數公司導入AI及數據分析、管理機制，大幅升級第一線經理人的「數字腦」。 同為文組人出身的他，將透過這本專為跨領域讀者而寫的書，用25個與我們生活切身相關的精彩提問，引導你進入用統計學思考、解決問題的世界。 他強調：「數據與AI的各種應用，今後會更加如火如荼地發展。抗拒或欣然接受這種時代的變化，差別只在於你『懂不懂它運作的機制』。交友軟體也好，AI給你的作文建議也罷，說來說去都不脫「多變量分析」（本書第五章）的範疇……」 而本書提供的方法論，就是你弄懂這個新時代遊戲規則的敲門磚。有趣，而且超級好懂！ ※更多精彩內容，請下滑至【內容連載】──前言：你可以從這本書中獲得什麼？ 本書特色 ★ 第一本針對AI及演算法時代而設計的「統計思維訓練」入門書。 ★ 文科生與跨界職人皆適用，只要你會小學程度的「加減乘除」，就能運用本書的方法解決難題、創造自我價值。
作者簡介 齋藤廣達 芝加哥大學商學院畢業。先後任職於波士頓顧問集團（BCG）、羅蘭貝格（Roland Berger）、花旗銀行等公司，後來以管理顧問的身分獨立創業。 齋藤曾多次參與企業併購與事業重整案，他以社長的身分在第一線指揮、重建那些營運效率不彰的企業。隨後他會在這些上市公司擔任執行董事，負責推動電商及AI導入等數位化轉型的工作。目前他主要擔任AI開發、數位行銷、行動裝置應用等顧問。 齋藤同時也是一位極受商業讀者歡迎的暢銷書作者，主要著作包括：《用數字說話》、《鍛鍊「計算力」》（PHP研究所出版），以及《創新思維革命》、《讓業績往上衝的統計式思考術》、《商務專業教科書》（日経BP社出版）等。 譯者簡介 劉格安 政治大學畢業，現為專職譯者，譯作類型包含商管、醫學、旅遊、生活、歷史和小說等。
目錄 前言： 在一邊享受閱讀樂趣的同時，不知不覺就突破盲點 ──什麼？原來這些東西也是統計學！ ● 「世界的祕密」究竟藏在哪裡？ ● 你可以從這本書中獲得什麼？ 序章： 學會運用統計學的力量，解開「世界的祕密」 ──理解支配我們生活的遊戲規則 ● 世界是靠「骰子的點數」來決定的？ ● 公司內部充斥著「更加」、「總之」等模稜兩可的指示 ● 不是要學習統計學，而是要「運用統計學」 ● 統計學可以做到的事：①了解數字的意義 ● 統計學可以做到的事：②預測未來 ● 預測未來的意義在於「防患未然」 ● 統計學可以做到的事：③因應AI時代 ● 莫非我們已經被AI玩弄於股掌之間？ ● 還記得國中學的「一次函數」嗎？ ● 關鍵是先了解這個世界的「遊戲規則」 第1章： 即使只靠「四則運算」也能懂得這麼多！ ──＠變換是強大的工具 1-1 如何看待那些過於龐大的數字？ ● 平均的「正確使用方式」是什麼？ ● 運用「@變換」將龐大的數字化為自己的事 ● 如何把龐大的豐田汽車變得「平易近人」？ ● 用數字看出「安倍口罩」的問題出在哪裡 1-2 把公司的相關數字套用@變換 ──如何找出「好公司」？ ● 看到公司營收數字就自動套用「@變換」 ● 觀察零售業店面每一坪的營收是多少 ● 「數大就是美」的時代結束了嗎？ 1-3 把「時間」的相關數字套用@變換 ──如何洞悉真正的使用成本？ ● 用數字分析當紅的「共享汽車」 ● 把用車成本轉換成「月」支出 ● 如今已邁入「不持有」汽車的時代？ ● 比用車成本更令人在意的是「車輛對環境造成的負荷」 1-4 運用@變換來做「推測」 ──如何回答網路上找不到的答案？ ● 如何看見那些別人「看不見的數字」？ ● 「費米推定」是怎麼估算的？ 1-5 小心「平均值」的陷阱 ──數字會說話，但別讓它騙了你 ● 「@變換」與「平均」絕非萬靈丹 ● 根據平均值所做的判斷有誤差時…… 1-6 認識「平均值」與「中位數」 ──世界上的財富分配不均是真的嗎？ ● 破解年收入的迷思 ● 從「有薪假消化率」來思考 ● 用中位數來取代平均值 ● 你是勝利組還是失敗組？ 第2章： 工作與人生是靠「機率」在決定輸贏的嗎？ ──關於情境規劃與漏斗 2-1 不懂機率，就無法在競賽中取勝？ ● 隨著次數增加，一切會愈來愈趨近機率 ● 那次成功，是否只是「歪打正著」？ ● 從機率可以導出「期望值」 ● 用賭骰子來思考期望值的話…… ● 如何在商場上活用期望值？ ● 重點是要建立「可供討論的基礎」 2-2 學會先用「機率」描繪出情境 ● 什麼是「情境規劃」？ ● 相較於成功，重要的是「悲觀情境」 ● 假設的也可以，先提出「機率是多少」再說 ● 檢視整個計畫的「期望值」，你就會發現…… 2-3 職場上好用的「555漏斗」 ● 頂尖業務員都會思考銷售漏斗 ● 突破業績高牆的機率是？ ● 把各項數字乘以倍數的話…… ● 「勤跑業務」其實才是正解？ 2-4 「335」是解讀新事物的關鍵密碼 ● 切入新領域時要思考「335漏斗」 ● 開發新業務的最大困難點 ● 陸戰受阻，還可以打空戰 第3章： 萬事萬物是「常態分布」構成的結果！ ──關於解讀大局的「偏差值」 3-1 如果把「離差」數值化的話 ● 同班同學的成績差距很大嗎？ ● 怎麼把「離差」數值化？ ● 檢視各種數據的「變異數」 ● 釐清大局的好用工具──標準差 3-2 數據與組織都可用「常態分布」去解讀 ● 如何尋找身高超過190公分的長人？ ● 變換標準差可以讓你的目標變得更清晰 ● 常態分布中的「2：6：2的法則」 ● 為什麼「反對你的人」一定會出現？ ● 如何應付那些極端反對者？ ● 人際關係也會呈現「常態分布」嗎？ 3-3 需要「偏差值」的不只是學生而已？ ● 只要有人群的地方，就有偏差值 ● 偏差值60，代表排名在「前16％」？ ● 為什麼考試完全是「與別人的競爭」？ ● 思考自己的職涯時也可以應用偏差值 ● 「偏差值決定一輩子」的時代遲早會到來？ 3-4 解讀生活中隨處可見的「S型曲線」 ● 新商品的銷售初速度很差⋯⋯怎麼辦？ ● 常態分布與S型曲線的關係 ● 學習新事物的成果也會呈現「S型曲線」？ ● 新冠疫情下的「S型曲線」 3-5 該如何與「網路評論文化」共處？ ● 無所不在的2％負面評價 ● 用「常態分布」解讀暗樁是否存在 ● 你該在意評論到什麼程度？ 第4章： 掌握統計學上「正確的」數據處理法！ ──分辨有意義與無意義的調查 4-1 到底該聽取多少人的意見才夠？ ● 「開票率1％」就能確定當選的奇妙現象 ● 概略推估即可的話，「30個樣本」就OK！ ● 即使在統計學上不正確，「徵詢意見」為什麼依然很重要？ 4-2 從「樣本」就能推測出全體嗎？ ──關於稍微有點複雜的「信賴區間」 ● 5個樣本、10 個樣本可以代表「全體」嗎？ ● 樣本量太少，就愈可能得出極端的結果 ● 身邊有許多朋友離婚，是整個社會的縮影嗎？ ● 話說回來，「離婚率」是有意義的數字嗎？ 4-3 養成數據識讀的能力 ● 正確率有九成的數據，為什麼是無效的呢？ ● 「偽陽性」為什麼會愈來愈多？ ● 從不同面向拆穿數據的謊言 第5章： 「多變量分析」是在AI時代生存的必備知識 ──機會、風險與財富，皆在其中 5-1 賣場的面積愈大，營收也會愈高嗎？ ──關於「迴歸分析」 ● 店面的大型化真的是正解嗎？ ● 先提出「預測值」，再驗證是否正確 ● 用Excel 就能輕鬆搞定迴歸分析！ ● 數據科學家都怎麼判斷迴歸分析？ ● 找出潛藏大好機會的「離群值」 5-2 那個「相關性」真的正確嗎？ ──學會運用PAC思考 ● 試著將自己的主張帶入「計算式」裡 ● 運用「PAC思考」突破邏輯的盲點 5-3 用「多變量分析」開啟AI時代的大門 ● 葡萄酒的價格取決於「僅僅4個」要素？ ● 根據多種因素進行考量就是「多變量分析」 ● 你可以用「多變量分析」做什麼？ ● 數據科學家的工作意外的樸實無華？ ● 用AI計算「錄取婉拒率」的問題在哪裡？ 終章： 本書所謂的統計式見解與思維是什麼？ ──看清事實、提高勝率的行動方針 ● 養成「統計式思維」習慣的重要性 ● 運用「MECE分析法」解決問題 ● 只要理解統計學，就能預見未來？ ● 人類與世界溝通的型態已經改變 ● 適應混沌新世界的完美工具，就是統計學
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