－本書特色－
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！
－本書內容－
《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！
目錄：
序章 商業活動與統計學之間的連結
01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
02 「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學
第 1 章 統計學的實踐，就從重新思考基本觀念開始
──「平均」及「比例」的本質
03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
04 「平均值」其實很深奧
05 平均值為何能夠掌握真相？
06 標準差所呈現的「概略資料範圍」
第 2 章 統計學之所以「最強」的另一個理由
──標準誤差及假設檢定
07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
08 「誤差範圍」與資料量的關係
09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
10 用z檢定來駁斥急驚風
11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
12 檢定的多重性與其對應處方
第 3 章 堪稱洞悉之王道的各種分析工具
──多元回歸分析與邏輯回歸
13 統計學的王道──「回歸分析」
14 如何求出迴歸直線？
15 一次分析多個解釋變數的多元回歸分析
16 邏輯回歸與對數比值
17 回歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入編
19 實用的迴歸模型應用方法──輸出編
第 4 章 在資料背後隱藏了「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學家所開發的因素分析有什麼用途
21 具體而言，因素分析到底能做些什麼？
22 聚類分析的基本觀念
23 k-平均演算法（k-means）的聚類分析
終章 統計方法總整理與使用順序介紹
24 本書總結
25 商業應用時的分析順序
26 無法透過本書獲得的三種知識
數學公式的補充說明
補充01：偏差的絕對值與中位數
補充02：偏差的平方與平均值
補充03：平均值與比例的標準誤差
補充04：變異數與無偏變異數
補充05：常態分佈的數學特性
補充06：中央極限定理
補充07：切比雪夫不等式
補充08：針對平均值與比例之差距的z檢定
補充09：卡方分佈與t分佈的關係
補充10：費雪的精確性檢定
補充11： z檢定與卡方檢定
補充12：邦弗朗尼校正
補充13：簡單回歸分析
補充14：簡單回歸分析與t檢定的關係
補充15：多元回歸分析
補充16：比值比
補充17：檢定力與樣本數規劃
全日本累計銷量突破37萬冊！
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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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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！
－本書內容－
《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！
目錄：
序章 商業活動與統計學之間的連結
01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
02 「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學
第 1 章 統計學的實踐，就從重新思考基本觀念開始
──「平均」及「比例」的本質
03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
04 「平均值」其實很深奧
05 平均值為何能夠掌握真相？
06 標準差所呈現的「概略資料範圍」
第 2 章 統計學之所以「最強」的另一個理由
──標準誤差及假設檢定
07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
08 「誤差範圍」與資料量的關係
09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
10 用z檢定來駁斥急驚風
11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
12 檢定的多重性與其對應處方
第 3 章 堪稱洞悉之王道的各種分析工具
──多元回歸分析與邏輯回歸
13 統計學的王道──「回歸分析」
14 如何求出迴歸直線？
15 一次分析多個解釋變數的多元回歸分析
16 邏輯回歸與對數比值
17 回歸模型的總結與補充
18 實用的迴歸模型應用方法──輸入編
19 實用的迴歸模型應用方法──輸出編
第 4 章 在資料背後隱藏了「什麼」
──因素分析與聚類分析
20 心理學家所開發的因素分析有什麼用途
21 具體而言，因素分析到底能做些什麼？
22 聚類分析的基本觀念
23 k-平均演算法（k-means）的聚類分析
終章 統計方法總整理與使用順序介紹
24 本書總結
25 商業應用時的分析順序
26 無法透過本書獲得的三種知識
數學公式的補充說明
補充01：偏差的絕對值與中位數
補充02：偏差的平方與平均值
補充03：平均值與比例的標準誤差
補充04：變異數與無偏變異數
補充05：常態分佈的數學特性
補充06：中央極限定理
補充07：切比雪夫不等式
補充08：針對平均值與比例之差距的z檢定
補充09：卡方分佈與t分佈的關係
補充10：費雪的精確性檢定
補充11： z檢定與卡方檢定
補充12：邦弗朗尼校正
補充13：簡單回歸分析
補充14：簡單回歸分析與t檢定的關係
補充15：多元回歸分析
補充16：比值比
補充17：檢定力與樣本數規劃