◎新技術或是新商品的效能，被人批評說只是偶然，你怎麼證明自己？
◎「本公司年終獎金平均六個月」，老闆沒撒謊，為什麼員工根本不可能領到？
◎形狀不規則的一小塊建地，我怎麼精確計算面積？
◎經濟成長GDP很難保一，但餐飲業整體營收卻大幅成長兩成，

所以餐飲業值得投入？其實，這是臺灣年輕人低薪的原因。為什麼？
統計可以告訴你。

在網路時代，只要會用電腦和讀取工具，就能蒐集到大量數據，
大家莫不被大數據的可能性給驚呆了，
但統計才是讓大數據說出真相、派上用場的關鍵。

作者涌井良幸畢業於筑波大學數學系，涌井貞美畢業於東大理學科研究所。
他用只需要國中程度的數學能力加上圖解，就能擁有工作上一定用得到的統計能力。

◎爆量資訊時代，學統計才能以簡馭繁。
蒐集數據不難，只要懂一點統計的基本原理，你就能檢定驗證各種假設：品牌忠誠度提高了嗎？支持率4成4的候選人為什麼輸給支持率4成3的？奶茶和茶奶真的喝得出來？裝瓶機器誤差很大嗎？

按計算機很麻煩，本書教你一步步用Excel，立刻能把資料處理成真相。

◎懂這些基礎知識，就抓到統計的精髓，別讓「平均」二字唬弄了你。
‧資料有兩種：數字與文字，而文字的資料可以用數值替換，作者教你如何整理成高度說服力的表格和圖表，看出變數彼此的關係與特質。

‧認識平均數、中數、眾數。大部分報告只提平均數，會造成偏頗──

平均薪資5萬的公司待遇很好？可能是一位主管月薪30萬，10位員工都領22K。  
兩家公司平均待遇都是4萬，但有提到各自的變異數和標準差嗎？
這數字讓你看到平均數和事實誤差有多大。

◎統計、隨機抽樣，和母體的機率，講這個你就比別人專業！
‧隨機抽樣不等於隨便抽樣。
為什麼民調抽樣有效樣本1000人還不足以代表全國？
但為什麼有些抽樣數目不到30，代表性卻很高？

‧除此之外，將數據「標準化」，可以讓不能比的兩組數據變得可以比較，像是比較全班國文和數學考試的成績表現、兩個國家國民的購買力等等。

◎資料分析應用，絕對會讓簡報看起來很漂亮。
用圖表方便看出兩件事情的相關性：
‧散布圖，容易找出異常數字、連計算都不必，就幫助你不誤判。
‧股市線圖其實不難懂，根本就是統計圖。
‧把混亂的資料分組、畫長條圖，可以很快抓出其中的規律和秩序。

◎估計與檢定，讓你不隨便相信媒體說的話。
‧媒體告訴你的任何數字，該相信嗎？家庭主婦有多少零用錢、棒球選手的打擊率、學生的算術能力提升……媒體報導是否正確，看用什麼統計方法就知道。

‧工作上的大小事，如問卷調查結果、用機器工作的誤差、大人和小孩對食物的偏好，估計和檢定能給你「有把握」答案。

◎迴歸分析、變異數分析和貝氏定理，絕對是你升職加薪的好夥伴
想要找出各種變數的相對關係，只要運用這３種方式就行了。
‧用迴歸分析做預測，像透天厝變多，汽車的銷售會增加多少、住宅數與年收入對賣車影響程度、用電越來越兇，將來每戶每月用電量可能多少……。

‧變異數分析證明現象非偶然，證明你策略用對、而非運氣好；證明新老師或新的教學方法，真的有效……。

‧貝氏定理可以提高推論準度：健康檢查準確度、如何判斷這是不是垃圾郵件……。

本書逐步圖解Excel的操作步驟，
當別人還在為大數據如何解釋而傷腦筋，你已逼近真相的最核心。