作者:向後千春、冨永敦子
定價:NT$ 350
優惠價: 88 折, NT$ 308
運送方式:超商取貨、宅配取貨
銷售地區:全球
即時庫存=2
~亞馬遜4.4星好評,統計小白也大推的入門書~
從冰淇淋的消費情形,秒懂統計的Keyword!
【本書特色】
◎ 8則情境小劇場,融入統計學的基本用語,跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。
◎完整示範Excel軟體的介面,不只掌握觀念,更懂得操作最強統計工具。
◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習,專欄深度講解概念,學習更有系統。
大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生,並且被分配到一家即將開幕的店。
店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績,可是卻面臨了兩個難題,那就是──
到底會有多少客人來光顧?需要請多少位工讀生呢?
小愛受店長所託,打算利用規模差不多的分店銷售統計,利用「日期」與「顧客人數」的關係,預測顧客人數大概落在200~700。
可是,這麼粗略的估計數字,讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。
「天氣一熱,應該就有很多人想吃冰淇淋吧!不能從最高氣溫來推測嗎!」
那麼,要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係,來預測新店的人數呢?
◆◆提升數據分析力,掌握統計觀念是關鍵◆◆
現代社會充斥大量的資料,小自學生報告、大至市場競爭力分析,我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料,接著展開分析,根據分析結果做出結論。
可以說,無論身處學校或職場、不分學生與上班族,統計學已然是現代人必備的常識。
然而,對不諳數學的人來說,有什麼管道能夠無痛學習統計學?
本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著,透過沉浸式的學習,懂得以統計觀念解開日常情境的難題。
Part 1高度相關,還是低度相關?
統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖,才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看,感覺每筆資料分布得有點「零散」?這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法,到底是預測準確,還是剛好瞎猜到的呢?
Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數!
統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸
除了最高氣溫,店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查,發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是,店長卻提問:「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料,難道不能同時運用兩種資料,精準預測人數嗎?」
Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎?
統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後,平安無事地迎來一週年,店長想趁這機會重新審視菜單,希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查,希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等,找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數,又該如何運用統計方法來歸納呢?
本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。
上篇介紹透過哪些統計方法,分析資料之間是否存在「顯著差異」。
下篇則聚焦統計學的另一分支,介紹「調查關係」的統計方法,找出資料之間究竟存在何種關係。
期待所有讀者,能靈活運用統計工具,提高資料判讀、找出重要資訊,培養現代人不可缺少的資訊素養能力。
作者簡介:
向後千春
1958年出生於東京都。早稻田大學人文科學學術院教授。1989年早稻田大學文學研究科博士後期課程(心理學專業)學分取得退學,取得東京學藝大學教育學博士。專業為以心理學為基礎的教學設計(教學系統設計,Instructional Design)。
冨永敦子
1961年出生於長崎市。公立函館未來大學元學習中心教授/技術作家。2012年早稻田大學研究所人文科學研究科博士後期課程結業,取得早稻田人類科學博士學位。專業為寫作。
譯者簡介:
趙鴻龍
畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《極簡貝氏統計學》、《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《誰都看得懂的統計學超圖解》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。
退換貨說明:
會員均享有10天的商品猶豫期(含例假日)。若您欲辦理退換貨,請於取得該商品10日內寄回。
辦理退換貨時,請保持商品全新狀態與完整包裝(商品本身、贈品、贈票、附件、內外包裝、保證書、隨貨文件等)一併寄回。若退回商品無法回復原狀者,可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
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作者:向後千春、冨永敦子
優惠價: 88 折, NT$ 308 NT$ 350
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~亞馬遜4.4星好評,統計小白也大推的入門書~
從冰淇淋的消費情形,秒懂統計的Keyword!
【本書特色】
◎ 8則情境小劇場,融入統計學的基本用語,跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。
◎完整示範Excel軟體的介面,不只掌握觀念,更懂得操作最強統計工具。
◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習,專欄深度講解概念,學習更有系統。
大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生,並且被分配到一家即將開幕的店。
店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績,可是卻面臨了兩個難題,那就是──
到底會有多少客人來光顧?需要請多少位工讀生呢?
小愛受店長所託,打算利用規模差不多的分店銷售統計,利用「日期」與「顧客人數」的關係,預測顧客人數大概落在200~700。
可是,這麼粗略的估計數字,讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。
「天氣一熱,應該就有很多人想吃冰淇淋吧!不能從最高氣溫來推測嗎!」
那麼,要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係,來預測新店的人數呢?
◆◆提升數據分析力,掌握統計觀念是關鍵◆◆
現代社會充斥大量的資料,小自學生報告、大至市場競爭力分析,我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料,接著展開分析,根據分析結果做出結論。
可以說,無論身處學校或職場、不分學生與上班族,統計學已然是現代人必備的常識。
然而,對不諳數學的人來說,有什麼管道能夠無痛學習統計學?
本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著,透過沉浸式的學習,懂得以統計觀念解開日常情境的難題。
Part 1高度相關,還是低度相關?
統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖,才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看,感覺每筆資料分布得有點「零散」?這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法,到底是預測準確,還是剛好瞎猜到的呢?
Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數!
統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸
除了最高氣溫,店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查,發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是,店長卻提問:「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料,難道不能同時運用兩種資料,精準預測人數嗎?」
Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎?
統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後,平安無事地迎來一週年,店長想趁這機會重新審視菜單,希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查,希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等,找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數,又該如何運用統計方法來歸納呢?
本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。
上篇介紹透過哪些統計方法,分析資料之間是否存在「顯著差異」。
下篇則聚焦統計學的另一分支,介紹「調查關係」的統計方法,找出資料之間究竟存在何種關係。
期待所有讀者,能靈活運用統計工具,提高資料判讀、找出重要資訊,培養現代人不可缺少的資訊素養能力。
作者簡介:
向後千春
1958年出生於東京都。早稻田大學人文科學學術院教授。1989年早稻田大學文學研究科博士後期課程(心理學專業)學分取得退學,取得東京學藝大學教育學博士。專業為以心理學為基礎的教學設計(教學系統設計,Instructional Design)。
冨永敦子
1961年出生於長崎市。公立函館未來大學元學習中心教授/技術作家。2012年早稻田大學研究所人文科學研究科博士後期課程結業,取得早稻田人類科學博士學位。專業為寫作。
譯者簡介:
趙鴻龍
畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《極簡貝氏統計學》、《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《誰都看得懂的統計學超圖解》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。
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