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超直白!文科生統計學:放棄統計學之前,再給自己一次機會!
作者:
本丸 諒
譯者:
沈俊傑
分類:
財經投資
/
統計
出版社:
瑞昇文化
出版日期:2021/3/31
ISBN:9789864014767
書籍編號:kk0530556
頁數:224
定價:
380
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書價若有異動,以出版社實際定價為準
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超直白!文科生統計學:放棄統計學之前,再給自己一次機會! 內容簡介 我是文組的,搞不懂統計學! 我數學超爛拿什麼跟人讀統計學! ……認真? 請你立刻、馬上拋棄這些偏見!!! 統計學一點也不困難。 文組?那又如何! 通篇解說淺顯易懂, 就算數學只有國中程度也完全沒問題。 內容紮實,學得會、用得上。 希望各位都能養成「所向披靡的數字力」! 【超直白文科腦思維】 X 【不客套統計即戰力養成】 你以為的統計學就只是數字加上符號嗎? 還在害怕被數字打擊得天昏地暗嗎? 解放腦內神秘計算區塊, 靈活運用統計學, 突破文組的職場隱形天花板! ✦統計學是什麼? 店鋪的營業額、業績的達成率、顧客的滿意度……生活周遭充滿了各式各樣的數字。 【統計學就是將這些資料統整得更簡單明瞭,並進行正確分析的一門學問。】 當今商業場合上最火熱的話題,莫過於機器學習和應用此項技術的AI(人工智慧)了。機器學習就是讓電腦進行跟人類相同「學習行為」的一項科技,而進行機器學習的電腦要從海量的資料中找出規律和判斷基準,藉以預測未來時,就會用到統計學。 從幾年前開始,「大數據」以及「資料探勘」等詞彙已經成了商業場合上人人朗朗上口的詞彙了。資料探勘的意思就是分析資料,藉以推導出人們至今尚未發現的有益(又意外)的資訊。未來統計學將不再單純只是一項專業,更是一般商務人士面對解讀、活用資料時不可或缺的素養。 不要再找藉口了!現在就翻書!培養最強統計力!
作者簡介 本丸 諒 (Honmaru Ryo) 橫濱市立大學畢業後,進入出版業界,擔任無數本暢銷科普書籍的企劃、編輯,尤擅長統計學相關內容,至今已催生超過30本統計學書籍,主題包含統計學入門、多變量分析、統計分析等概論,以及Excel上的統計、迴歸分析、貝氏統計學、統計學術語字典等專題。另外也於擔任資料專業誌(月刊)總編時,幫助雜誌銷量連年創下新高。 自立門戶後,創立編輯工房Siracusa。既為科普書籍的自由編輯,亦為「將理科主題寫給文科人看〈超翻譯〉」的科普作家,其編輯與寫作能力有目共睹。日本數學協會會員。 著作(含共同著作)包含《文科生也看得懂的工作用統計學:商務前線的最強武器!在大數據時代聞一知十,洞燭先機!》、《一看就懂的微積分》(『意味がわかる微分・積分』/Beret出版)、《解開隱藏在數學符號裡的祕密》、《看漫畫學幾何》(『マンガでわかる幾何』/SB Creative)、《永久磁鐵》等。
目錄 前言──念文科的人搞不懂統計學? 6 登場人物介紹 18 第1章 湊巧?事實? 如何判斷? ∼「科學方式判斷」的基準在哪裡!∼ 1話 章魚拉比歐的神預測! 20 2話 真的「碰巧」猜中的機率有多少? 24 3話 他人要如何「推測」只有本人知道的事情? 33 4話 何謂抵換 43 第2章 只要有2項工具就能進行統計? ∼學會平均與標準差,船到橋頭自然直!∼ 1話 只用1個數字表示!? 50 2話 集中量數有3個? 55 3話 真的假的?平均1800萬圓? 60 4話 為何需要離散趨勢? 68 5話 討厭變異數的話,改用「標準差」? 78 第3章 常態分配是什麼? ∼跨出分析資料的第一步∼ 1話 陌生的「常態分配」 86 2話 利用「平均與標準差」畫出常態分配? 96 3話 平均數與標準差決定了什麼? 103 4話 統計學中出現的68%、95%是什麼意思? 107 5話 什麼是標準常態分配? 111 第4章 樣本掌握了統計學的命脈! ∼如何做到「聞一知百」?∼ 1話 抽樣比想像中困難? 120 2話 試喝味噌湯就是抽樣行為! 124 3話 為什麼會爆出世紀大冷門? 129 4話 企業內的抽樣調查? 138 第5章 派出所越多,犯罪率越高? ∼相關關係與因果關係到底有沒有關係∼ 1話 相關可以看出什麼? 144 2話 有相關就有因果……嗎? 151 3話 小心虛假關係! 158 4話 看霍亂學因果? 162 第6章 畫「1條線」幫助思考! ∼迴歸分析的進擊∼ 1話 大膽畫下一直線後的發現 170 2話 借助Excel的力量畫出迴歸直線 175 3話 一項結果可不只一個原因喔! 182 4話 Amazon計算錯誤? 186 第7章 真實收視率有多少? ∼點估計與區間估計的用法∼ 1話 點估計?區間估計? 192 2話 藉由收視率進行深入探討!! 197 專欄 統計學的世界 31 這什麼東西?「Σ」非記不可嗎? 83 還有很多屬於連續量的資料? 95 奎特雷慧眼獨具、南丁格爾神來一筆 99 「常態分配算式」揭露的大秘密 116 均值回歸? 180 結語 (學會統計學,就有辦法推出暢銷書?) 205 索引 208 作者介紹 211
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