作者：戴文波特、金鎮浩
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27二手徵求有驚喜
定價：NT$ 350
優惠價：88 折，NT$ 308
本商品已絕版
數字，是簡練有力的說服；分析，是精準有據的思考。
在這個資料舖天蓋地的世界，沒有分析力，哪來競爭力？
但是，你是否看到數字就頭皮發麻？不怕！
不必深奧的數學，沒有複雜的統計，
只要簡單六步驟，讓你一手掌握數字分析的奧妙！
面對問題，也能像專業分析師一樣，
精準決斷、清楚溝通、有力說服！
進入大數據時代，資料分析已在悄悄改變各行各業的運作方式。如果你一看到數字和統計就渾身不自在，《輕鬆搞懂數字爆的料》就是專門為你而寫的。本書提供清楚的架構、條理的分析、精采的案例，能讓你輕鬆入門，快速練就迎接大數據時代挑戰的必備技能，在競爭中領先群倫。
本書能幫助你瞭解資料分析的重要觀念，強化分析思維，讓你學會：
◎如何建構問題並擬定假設
◎如何蒐集並分析相關資料
◎如何解說與溝通分析結果
◎如何培養量化思維的習慣
◎如何與精通數字的量化分析師有效溝通
作者簡介：
戴文波特 Thomas H. DAVENPORT
知名管理大師及作家，專長領域為數據分析、企業流程創新和知識管理。哈佛大學訪問教授、貝伯森學院（Babson College）資訊科技暨管理學教授、麻省理工學院數位商業中心（Center for Digital Business）研究員、國際資料分析研究所（International Institute for Analytics）研究主任暨共同創辦人、德勤資料分析室（Deloitte Analytics）資深顧問。編、著或合著有16本著作，包括《魔鬼都在數據裡》（Competing on Analytics）、《職場必備的分析力》（Analytics at Work）、《大數據@工作力》（Big Data@Work）等。曾發表過上百篇論文，散見於《哈佛商業評論》、《MIT史隆管理評論》、《柏克萊管理評論》、《金融時報》等一流報章期刊，其中，〈決勝分析力〉（Competing on Analytics）一文曾獲提名為《哈佛商業評論》九十年歷史中十大必讀文章。曾獲選為《財星》雜誌全球50大商學院教授、《顧問》（Consulting）全球25大顧問、《優化》（Optimized）雜誌讀者評選全球前三大企業與科技分析大師。
金鎮浩 Jinho KIM
華頓商學院博士。韓國國防大學商學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國出版六本著作，其中包括暢銷書《100個統計常識》（100 Common Senses in Statistics）以及《怪誕統計學》（Freak Statistics）。他研發並主持一門教育學程，幫助個人培養分析技巧；他也潛心鑽研如何以量化分析解決各種商業與社會問題。
譯者簡介：
錢莉華
台大外文系、政大新聞研究所畢業。曾任《工商時報》記者、華視新聞部國外組編譯，目前為專職譯者。譯有《YOU你的身體導覽手冊》（合譯）、《熱情洋溢》、《派屈克的生死抉擇》、《星期三是藍色的》、《致命的醫學常識》、《尋找快樂之國》、《成功抗癌者的5個祕密》、《9個月，孩子大不同》、《那一年，我在重症照護病房》等書（皆由天下文化出版）。
名人推薦：
聯合報系媒體創新研發中心 吳仁麟總監
中興大學應用經濟系講座教授、銷售預測專家 林英祥博士
前台灣大學調查研究中心主任、選舉民調權威 洪永泰教授
共同推薦
「在大數據時代，不管對於專業人士或是統計門外漢，本書都極為實用。戴文波特教授是享負盛譽且備受尊崇的學者和實務應用專家。」──林英祥，銷售預測系統BASES原創開發人
「數位資訊愈來愈多，認識量化分析也變得日益重要，本書是引導大家進入分析領域的最佳入門書。」──布林優夫森，《第二次機器時代》作者
「戴文波特是當今全世界最優秀的分析專家。不管是想把量化分析融入決策，或是希望和分析師有良好互動，都適合閱讀本書。」──莫瑞，休士頓火箭隊總經理
「分析帶來洞見。這本書可以教你如何在資料裡挖寶。」
—李緒興博士，韓國Homeplus集團董事長及執行長
「分析專家深知，先進的分析技術是通往知識的道路。本書能讓你在這條路上加快腳步。」──古德奈，SAS共同創辦人及執行長
「本書提供了清晰且可行的路徑圖，只要按部就班，經理人就能懂得如何運用分析法架構並檢視問題，進而提出深入的商業洞見。」──拉夫曼博士，凱薩娛樂董事長及執行長
推薦序：多吃「數」，有益健康？
吳仁麟
聯合報系媒體創新研發中心總監
數字會說話，說的卻不一定是真話。
但是，1是1，2是2，每個數字看起來都如此天真無邪，怎麼會說謊呢？其實，問題不在數字，而在於人。同樣一堆數字，不同的人有不同的解讀，所產生的結果自然不同。
數字的解讀大有學問
比如說，「屢戰屢敗」和「屢敗屢戰」都同樣是四個字，甚至每個字長都得一模一樣，但是讀起來的感覺就完全不一樣。前者讓人感覺很吐血，後者讓人感覺很熱血。又比如，根據美國婦女投票行為的調查研究發現，選舉時，每22個老婆裡，只有1個投票和老公投的候選人不一樣。同樣一件事，也可以解讀成，每22個老公裡，只有1個投票和老婆投的候選人不一樣。前者感覺很沙文主義，後者感覺得女性主義。
所以，解讀數字這件事可是有學問的，大家要特別小心。像以上這個例子就告訴全天下的老公，某些數字解讀對了就可以上天堂，某些數字解讀錯了你就得跪算盤。然而，老公解讀錯數字頂多跪算盤，但在某些時空裡，數字解讀錯誤可是人命關天的事。
1854年10月，英國參與克里米亞戰爭，南丁格爾（沒錯，就是你知道的那位南丁格爾女士）前往俄國的克里米亞半島，在英國營區裡協助救護和醫療工作。南丁格爾發現，醫院裡的死亡率高達43%，很多軍人沒有戰死，而是受傷被送進醫院後感染而死。
於是，南丁格爾開始做統計和調查，發現在戰爭的第一個冬天，士兵死於院內感染的人數竟然是戰場死亡人數的十倍。她用這些數字說服英國政府派出專業團隊來改善戰地醫院的環境，也使英軍的死亡率大幅降低。試想，如果南丁格爾沒有做這些數字統計，還會有多少英國阿兵哥會枉死在醫院裡？
數字的現代啟示
所以，解讀數字這件事實在太重要了，這本書所談的，就是解讀數字的方法，同時也告訴我們幾件事：
● 這個世界有愈來愈多的數字：臉書每天會多出10億筆資料，YouTube每天會播出20多億部影片，每天Google會有50億筆查詢。更可怕的是，這些天文數字背後，還會長出更多解讀和註記這些數字的數字。
● 這些數字影響世界，也影響我們：當數字像細菌一樣，愈來愈多且無所不在，我們的日子就很難不受數字影響。現在，美國職棒大聯盟的每一家球隊都用數字分析來打球，像紐約洋基隊就聘用了21位統計學家。甚至，有人還用大數據來預測總統大選和奧斯卡獎的結果。數字對我們的影響愈來愈大，也愈來愈深。
● 如果我們不去掌握運用這些數字，別人就會運用這些數字來掌握我們：這裡指的別人，通常指的是和我們有著重大利害關係的人，當中有些是友人（像您的同事或同業），有些是敵人（像競爭對手）。當他們掌握數字能力比您強，您應該也可以預知未來會發生什麼劇情了。
當然，除了以上這些內容，這本書也談了一些運用數字的原則和方法，而且告訴我們一個好消息：未來地球上會多出150萬個工作機會，因為企業會需要至少150萬名資料分析經理人（但我們也應該省思，多出這150萬個工作機會的同時，又有多少工作會消失？）
數字會說話，但是⋯⋯
看完這本書，相信您的感覺會和我一樣：
● 數字會說話，但是說的不一定是有用的話。
● 數字會說話，但是說的不一定是對的話。
● 數字會說話，但是數字所說的並不是神話。
數字有話要說，但你要先成為數字的知音，才能讓數字暢所欲言，而你也才能聽得懂，更能聽得對。
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作者：戴文波特、金鎮浩
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數字，是簡練有力的說服；分析，是精準有據的思考。
在這個資料舖天蓋地的世界，沒有分析力，哪來競爭力？
但是，你是否看到數字就頭皮發麻？不怕！
不必深奧的數學，沒有複雜的統計，
只要簡單六步驟，讓你一手掌握數字分析的奧妙！
面對問題，也能像專業分析師一樣，
精準決斷、清楚溝通、有力說服！
進入大數據時代，資料分析已在悄悄改變各行各業的運作方式。如果你一看到數字和統計就渾身不自在，《輕鬆搞懂數字爆的料》就是專門為你而寫的。本書提供清楚的架構、條理的分析、精采的案例，能讓你輕鬆入門，快速練就迎接大數據時代挑戰的必備技能，在競爭中領先群倫。
本書能幫助你瞭解資料分析的重要觀念，強化分析思維，讓你學會：
◎如何建構問題並擬定假設
◎如何蒐集並分析相關資料
◎如何解說與溝通分析結果
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知名管理大師及作家，專長領域為數據分析、企業流程創新和知識管理。哈佛大學訪問教授、貝伯森學院（Babson College）資訊科技暨管理學教授、麻省理工學院數位商業中心（Center for Digital Business）研究員、國際資料分析研究所（International Institute for Analytics）研究主任暨共同創辦人、德勤資料分析室（Deloitte Analytics）資深顧問。編、著或合著有16本著作，包括《魔鬼都在數據裡》（Competing on Analytics）、《職場必備的分析力》（Analytics at Work）、《大數據@工作力》（Big Data@Work）等。曾發表過上百篇論文，散見於《哈佛商業評論》、《MIT史隆管理評論》、《柏克萊管理評論》、《金融時報》等一流報章期刊，其中，〈決勝分析力〉（Competing on Analytics）一文曾獲提名為《哈佛商業評論》九十年歷史中十大必讀文章。曾獲選為《財星》雜誌全球50大商學院教授、《顧問》（Consulting）全球25大顧問、《優化》（Optimized）雜誌讀者評選全球前三大企業與科技分析大師。
金鎮浩 Jinho KIM
華頓商學院博士。韓國國防大學商學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國出版六本著作，其中包括暢銷書《100個統計常識》（100 Common Senses in Statistics）以及《怪誕統計學》（Freak Statistics）。他研發並主持一門教育學程，幫助個人培養分析技巧；他也潛心鑽研如何以量化分析解決各種商業與社會問題。
譯者簡介：
錢莉華
台大外文系、政大新聞研究所畢業。曾任《工商時報》記者、華視新聞部國外組編譯，目前為專職譯者。譯有《YOU你的身體導覽手冊》（合譯）、《熱情洋溢》、《派屈克的生死抉擇》、《星期三是藍色的》、《致命的醫學常識》、《尋找快樂之國》、《成功抗癌者的5個祕密》、《9個月，孩子大不同》、《那一年，我在重症照護病房》等書（皆由天下文化出版）。
名人推薦：
聯合報系媒體創新研發中心 吳仁麟總監
中興大學應用經濟系講座教授、銷售預測專家 林英祥博士
前台灣大學調查研究中心主任、選舉民調權威 洪永泰教授
共同推薦
「在大數據時代，不管對於專業人士或是統計門外漢，本書都極為實用。戴文波特教授是享負盛譽且備受尊崇的學者和實務應用專家。」──林英祥，銷售預測系統BASES原創開發人
「數位資訊愈來愈多，認識量化分析也變得日益重要，本書是引導大家進入分析領域的最佳入門書。」──布林優夫森，《第二次機器時代》作者
「戴文波特是當今全世界最優秀的分析專家。不管是想把量化分析融入決策，或是希望和分析師有良好互動，都適合閱讀本書。」──莫瑞，休士頓火箭隊總經理
「分析帶來洞見。這本書可以教你如何在資料裡挖寶。」
—李緒興博士，韓國Homeplus集團董事長及執行長
「分析專家深知，先進的分析技術是通往知識的道路。本書能讓你在這條路上加快腳步。」──古德奈，SAS共同創辦人及執行長
「本書提供了清晰且可行的路徑圖，只要按部就班，經理人就能懂得如何運用分析法架構並檢視問題，進而提出深入的商業洞見。」──拉夫曼博士，凱薩娛樂董事長及執行長
推薦序：多吃「數」，有益健康？
吳仁麟
聯合報系媒體創新研發中心總監
數字會說話，說的卻不一定是真話。
但是，1是1，2是2，每個數字看起來都如此天真無邪，怎麼會說謊呢？其實，問題不在數字，而在於人。同樣一堆數字，不同的人有不同的解讀，所產生的結果自然不同。
數字的解讀大有學問
比如說，「屢戰屢敗」和「屢敗屢戰」都同樣是四個字，甚至每個字長都得一模一樣，但是讀起來的感覺就完全不一樣。前者讓人感覺很吐血，後者讓人感覺很熱血。又比如，根據美國婦女投票行為的調查研究發現，選舉時，每22個老婆裡，只有1個投票和老公投的候選人不一樣。同樣一件事，也可以解讀成，每22個老公裡，只有1個投票和老婆投的候選人不一樣。前者感覺很沙文主義，後者感覺得女性主義。
所以，解讀數字這件事可是有學問的，大家要特別小心。像以上這個例子就告訴全天下的老公，某些數字解讀對了就可以上天堂，某些數字解讀錯了你就得跪算盤。然而，老公解讀錯數字頂多跪算盤，但在某些時空裡，數字解讀錯誤可是人命關天的事。
1854年10月，英國參與克里米亞戰爭，南丁格爾（沒錯，就是你知道的那位南丁格爾女士）前往俄國的克里米亞半島，在英國營區裡協助救護和醫療工作。南丁格爾發現，醫院裡的死亡率高達43%，很多軍人沒有戰死，而是受傷被送進醫院後感染而死。
於是，南丁格爾開始做統計和調查，發現在戰爭的第一個冬天，士兵死於院內感染的人數竟然是戰場死亡人數的十倍。她用這些數字說服英國政府派出專業團隊來改善戰地醫院的環境，也使英軍的死亡率大幅降低。試想，如果南丁格爾沒有做這些數字統計，還會有多少英國阿兵哥會枉死在醫院裡？
數字的現代啟示
所以，解讀數字這件事實在太重要了，這本書所談的，就是解讀數字的方法，同時也告訴我們幾件事：
● 這個世界有愈來愈多的數字：臉書每天會多出10億筆資料，YouTube每天會播出20多億部影片，每天Google會有50億筆查詢。更可怕的是，這些天文數字背後，還會長出更多解讀和註記這些數字的數字。
● 這些數字影響世界，也影響我們：當數字像細菌一樣，愈來愈多且無所不在，我們的日子就很難不受數字影響。現在，美國職棒大聯盟的每一家球隊都用數字分析來打球，像紐約洋基隊就聘用了21位統計學家。甚至，有人還用大數據來預測總統大選和奧斯卡獎的結果。數字對我們的影響愈來愈大，也愈來愈深。
● 如果我們不去掌握運用這些數字，別人就會運用這些數字來掌握我們：這裡指的別人，通常指的是和我們有著重大利害關係的人，當中有些是友人（像您的同事或同業），有些是敵人（像競爭對手）。當他們掌握數字能力比您強，您應該也可以預知未來會發生什麼劇情了。
當然，除了以上這些內容，這本書也談了一些運用數字的原則和方法，而且告訴我們一個好消息：未來地球上會多出150萬個工作機會，因為企業會需要至少150萬名資料分析經理人（但我們也應該省思，多出這150萬個工作機會的同時，又有多少工作會消失？）
數字會說話，但是⋯⋯
看完這本書，相信您的感覺會和我一樣：
● 數字會說話，但是說的不一定是有用的話。
● 數字會說話，但是說的不一定是對的話。
● 數字會說話，但是數字所說的並不是神話。
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