用數字做決策的思考術：從選擇伴侶到解讀財報，會跑Excel，也要學會用數據分析做更好的決定

從加減乘除到迴歸分析，
即使討厭數字的人，
也能輕鬆學會分析和比較的訣竅。
正確解讀數字，做好數據分析，
進而解決問題、做出決策。

　　人們常以「數字會說話」形容數字的重要，數字不僅是衡量事物的基準，也是一種溝通的「語言」。就像是語言會影響一個人的思考模式一樣，數字這種「語言」，也會影響我們的思考方式，像是分析數字時，我們用什麼比較基準來解讀，或是如何決定用什麼數字來比較。 

　　然而，許多人害怕數字、討厭數字，導致無法正確解讀數字，甚至落入數字的圈套，輕則誤入陷阱，重則受騙上當。

　　作者日本GLOBIS商學院和鈴木健一（Kenichi SUZUKI）在書中指出，數字就像學習外語一樣，只要抓到竅門就能上手。書中以引用許多實際故事，帶領我們如何正確分析、比較和解讀數字，並且穿插常見的商用圖表，詳細解說如何將數字和圖表「翻譯」為有意義的資訊，導出正確的數據分析，做出更好的決策。

　　本書分為兩部分，第一部分說明「分析的觀念」，包括影響度、差距、趨勢、異質性和模式，並且說明選擇理想伴侶的戀愛方程式、從數據解讀超商等真實故事。第二部分拆解「比較的技術」，像是「要拿什麼跟什麼比較？」或是如何以圖表驗證「富豪會長壽」「幸福就會長壽」等假說（hypothesis）。

　　這是一本思考如何用數字做決策的故事集，也是職場工作者培養數字力必備的入門書，更是磨練假說思考、邏輯思考和圖表思考的案頭書。

【本書重點】

►什麼是分析？
　˙愛，值多少錢？
　˙分析的本質在於「比較」
　˙戀愛方程式
　˙少即是多？人生不要比較會更好？

►要拿什麼跟什麼比較？
　˙什麼是適當的比較？
　˙挑戰者號太空梭事故
　˙轟炸機要如何強化？
　˙A／B測試（A/B testing）

►分析與假說思考
　˙假說思考的工作進行方式
　˙假說思考的步驟
　˙管理顧問的假說思考
　˙什麼是「可行」的假說？
　˙建構假說的能力：假說該怎麼產生？
　˙演繹法與歸納法

►數據蒐集的觀念
　˙數據蒐集的目的
　˙釐清缺少什麼數據　
　˙蒐集既有的數據
　˙蒐集不存在的數據

►比較的基準
　˙影響度
　˙差距
　˙趨勢
　˙異質性
　˙模式

 ►活用圖表比較
　˙肉眼是最佳的分析工具　
　˙圖表會說話
　˙製作圖表的三個步驟
　˙藉由分析發揮力量的圖表
　˙幾何平均　
　˙平均值的陷阱與中位數、眾數

►目錄

【推薦序】數字，和它們的原產地，還有背後的意義　文／劉奕成｜Line Biz Plus Corp北亞金融董事總經理

【推薦序】數字，是合理解決問題的心法　　文／尹相志｜亞洲資採（AsiaMiner）技術長

前言

第一部　分析的觀念

第一章　分析的本質

1　跟數字打交道的方法

　1-1　讓討厭數學的人愛上它

　1-2　數字對於商管上的意義

2　什麼是分析？　

　2-1　愛值多少錢？　

　2-2　分析的本質在於「比較」

　2-3　解決問題與比較

　2-4　追根究柢，因果關係與比較

　COLUMN　戀愛方程式

　COLUMN　少即是多？人生不要比較會更好？

3　要拿什麼跟什麼比較？

　3-1　什麼是適當的比較？

　3-2　挑戰者號太空梭事故

　3-3　轟炸機要如何強化？

　3-4　商務當中的實驗與A／B測試（A/B testing）

　章末問題　

第二章　分析與假說思考

1　什麼是假說？

　1-1　診斷你的假說能力

　1-2　假說思考的優點

2　假說思考的工作進行方式

　2-1　假說思考的步驟

　2-2　顧問的假說思考

　2-3　什麼是「可行」的假說？

　2-4　提問的模式

3　建構假說的能力：假說該怎麼產生？　

　COLUMN　演繹法與歸納法

4　數據蒐集的觀念　

　4-1　數據蒐集的目的　

　4-2　釐清不足的數據是什麼　

5　實際蒐集數據

　5-1　蒐集世上既存的數據

　5-2　蒐集世上尚不存在的數據

　章末問題　

第三章　分析的五個觀點：了解「比較」的基準

1　影響度

2　差距

　COLUMN　哪種教育方式有效果？

3　趨勢

　3-1　從數據解讀超商

　3-2　未來與人口預測

4　異質性

5　模式

　5-1　找出模式　

　5-2　找出異常值

　5-3　找出反曲點

　5-4　透過大數據和機械學習擷取模式

　5-5　機械翻譯之中的大數據活用

　章末問題　

第二部　比較的技術

第四章　以肉眼觀察「比較」：活用圖表

1　肉眼是最佳的分析工具　

2　圖表會說話

　2-1　製作圖表的三個步驟

　2-2　以圖表驗證假說：假說一「日本公務員太多」

　2-3　以圖表驗證假說：假說二「富豪會長壽」　

　2-4　以圖表驗證假說：假說三「幸福就會長壽」

3　藉由分析發揮力量的圖表

　3-1　直方圖

　3-2　瀑布圖

　3-3　帕雷托圖（Pareto chart）

　3-4　時間序列圖

　3-5　散佈圖

　章末問題　

第五章　以數字「比較」：掌握分析的原則與方法

1　數據的中心在哪裡？（代表值）

　1-1　算術平均、加權平均　

　1-2　幾何平均（年平均成長率）　

　1-3　平均值的陷阱與中位數、眾數

　COLUMN　七二法則（rule of 72）

　COLUMN　物價與加權平均

2　數據如何分布？（離散）

　2-1　變異數與標準差　

　COLUMN　變異數與標準差要除以n還是n－1？

　2-2　商管當中的風險及高風險高報酬？

　2-3　當「群眾的答案出乎意料正確」發生作用時

　章末問題

第六章　以算式「比較」：迴歸分析和建模（modeling）

1　散佈圖與相關係數（correlation coefficient）

　1-1　分析公寓投資

　1-2　什麼是相關？

2　一元迴歸分析

　2-1　迴歸分析的概念

　2-2　決定係數的意義：什麼是說明能力？

　COLUMN　改變策略歷史的散佈圖

3　多元迴歸分析（multiple regression analysis）　

　3-1　導入質性變量（［qualitative variable〕，又稱為分類數據）的多元迴歸分析

　3-2　哪種自變量的效應最強？

　3-3　樣本數要多少才夠？　

　3-4　預測能力要如何測量？

　3-5　多元迴歸分析之下的自變量挑選法

　3-6　是預測，還是說明因果關係？

　3-7　多元迴歸分析的威力

　COLUMN　從邏輯迴歸分析看太空梭事故

4　建模：以演繹法將關係化為算式

　4-1　費米推論

　4-2　透過利潤方程式思考開創利潤的方法　

　4-3　從建模看美日汽車產業的作風差異　

　4-4　從杜邦分析（Dupont analysis）看美日歐淨值報酬率（ROE，return on equity）之差的原因

　章末問題

總結

章末問題解答範例

給想要知道更多的人

附錄：關於迴歸分析的補遺

　1　迴歸分析與多重共線性

　2　迴歸係數的因果解釋

圖表索引

譯名對照

书名简译: 用数字做决策的思考术：从选择伴侣到解读财报，会跑Excel，也要学会用数据分析做更好的决定