名人推薦：
孫志華／聯合報系電子商務平台 udn買東西總經理
劉嘉凱／DSP 智庫驅動股份有限公司 執行長
賴以威／數學作家
鄭惟厚／《你不能不懂的統計常識》作者
作者：西內 啟
37收藏
50二手徵求有驚喜
定價：NT$ 380
二手價：73 折，NT$ 276
市面難尋商品，已售完
全日本累計銷量突破37萬冊！
一出版，即引爆商務人士重讀「統計學」熱潮！
台灣×日本年度暢銷商管書──
《統計學，最強的商業武器》最強續篇！
商場上最需要的，
是能夠「掌握」、「預測」、「洞悉」人心的數據分析！
在這因大數據而躁動不安的世界，具備基本統計學素養的人將擁有最大優勢。
本書完美結合「商業實務」與「統計學」，集中在策略管理與獲利能力之間，告訴你如何參透商機中的因果關係。
◎如何用統計學檢驗出到底是「偶發」的差距，還是「有意義」的差距？
◎如何避免「明明沒差異卻認為有差異」與「有差異卻找不出來」這兩種結果？
◎統計學能證明「天下烏鴉一般黑」嗎？
◎如何用「回歸分析」來找出難以發現的關聯性？
◎任何原始資料，只要加總便會趨近於常態分佈，為什麼？
◎穩賺不賠的彩金賠率設定，竟與病例對照研究的成功率算法相同？
以上，皆能一一套用書中的方法解開數字的騙局！
《統計學，最強的商業武器》的最大宗旨在於如何解讀數據；
《實踐篇》所談論的，則是──
洞悉人類心理，活用於商業行為的統計分析
在一切數據化的現今社會，無論任何領域，統計學都是一大利器。比起「掌握現況」和「預測未來」的統計學，以「洞悉因果」為動機的統計學，至今還未以簡單易懂的形式普及於一般人，而這正是本書的企圖。
令經濟學家頭疼的金融政策或許很難，但商業上的策略是可輕易以隨機對照實驗來驗證因果關係的。本書目標在於介紹對所有商務人士來說極為實用的統計常識，所提到的統計分析方法都很基本，只要懂得這些，便足以應付一般商業領域需求。
以下問題，你能用統計學知識解答嗎？
Q: 假設某付費的網路服務依據A／B測試的結果，改換新設計後的網頁其轉換率從0.10%上升到了0.11%。差距雖只有0.01%，但要怎麼做才能推測出這0.1%的差距為「偶發的差距」還是「真的有差異」？
Q: 假設某美白保養品的問卷調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」，卻出現了「有美白效果」會提高購買意願，而「讓膚色變明亮」卻降低了購買意願的結論，在這種模稜兩可、看似矛盾的調查結果，如何透過因素分析讓其壁壘分明？
Q: 假設保險業務員A君完全沒拜訪客戶的簽約數是0；B君拜訪2次簽到3份約；C君則拜訪了4次簽到3份約，看似毫無關聯性的拜訪次數及簽約數，要如何用「回歸分析」推導出其中的細微差距？
Q: 假設賽馬場有三匹馬參賽，所有參與博奕的賭客都能預見賽馬A贏的機率為50%，賽馬B贏的機率為30%，賽馬C贏的機率為20%，博奕公司（莊家）該如何設計穩賺不賠的彩金賠率？
解答就在書本中！
作者簡介：
西內 啟
畢業於東京大學醫學部，主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學系研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案，提供研究調查、分析、系統開發以及策略規劃等諮詢服務。
著作包括《科特勒教會我的事》（暫譯）、《上班族的多數煩惱都已有學術性的「解答」》（暫譯）、《世界第一簡單易懂的醫學統計》（暫譯）等。
譯者簡介：
陳 亦苓
政治大學廣播電視系畢，輔修日文，曾留學並於日本工作近 4 年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。
個人作品列表：www.anobii.com/bready/books
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作者：西內 啟
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台灣×日本年度暢銷商管書──
《統計學，最強的商業武器》最強續篇！
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在這因大數據而躁動不安的世界，具備基本統計學素養的人將擁有最大優勢。
本書完美結合「商業實務」與「統計學」，集中在策略管理與獲利能力之間，告訴你如何參透商機中的因果關係。
◎如何用統計學檢驗出到底是「偶發」的差距，還是「有意義」的差距？
◎如何避免「明明沒差異卻認為有差異」與「有差異卻找不出來」這兩種結果？
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◎任何原始資料，只要加總便會趨近於常態分佈，為什麼？
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以上，皆能一一套用書中的方法解開數字的騙局！
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《實踐篇》所談論的，則是──
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在一切數據化的現今社會，無論任何領域，統計學都是一大利器。比起「掌握現況」和「預測未來」的統計學，以「洞悉因果」為動機的統計學，至今還未以簡單易懂的形式普及於一般人，而這正是本書的企圖。
令經濟學家頭疼的金融政策或許很難，但商業上的策略是可輕易以隨機對照實驗來驗證因果關係的。本書目標在於介紹對所有商務人士來說極為實用的統計常識，所提到的統計分析方法都很基本，只要懂得這些，便足以應付一般商業領域需求。
以下問題，你能用統計學知識解答嗎？
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Q: 假設某美白保養品的問卷調查題目為「有美白效果」、「讓膚色變明亮」、「改善膚色暗沉」，卻出現了「有美白效果」會提高購買意願，而「讓膚色變明亮」卻降低了購買意願的結論，在這種模稜兩可、看似矛盾的調查結果，如何透過因素分析讓其壁壘分明？
Q: 假設保險業務員A君完全沒拜訪客戶的簽約數是0；B君拜訪2次簽到3份約；C君則拜訪了4次簽到3份約，看似毫無關聯性的拜訪次數及簽約數，要如何用「回歸分析」推導出其中的細微差距？
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西內 啟
畢業於東京大學醫學部，主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學系研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案，提供研究調查、分析、系統開發以及策略規劃等諮詢服務。
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譯者簡介：
陳 亦苓
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