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Description
Uber與Airbnb憑什麼翻轉世界：史上最具顛覆性的科技匯流如何改變我們的生活、工作與商業
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指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機
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MAKLUMAT PRODUK
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
戴文波特 Thomas H. DAVENPORT 在管理大師的名人堂裡，關於如何用數字管理提高經營績效和競爭力，絕對不能錯過的一號人物。 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。
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）。
ISI KANDUNGAN
推薦序 多吃「數」，有益健康？ 吳仁麟 第1章 人人必備分析力 量化分析與大數據的崛起 量化分析對決策的重要性 量化分析思考三階段與六步驟 缺乏分析性思考的危險 第2章 建構問題 步驟1：確認問題 步驟2：檢視既有發現 案例：全視線光學 案例：人民控訴柯林斯案 第3章 解答問題 步驟3：建立模型（選擇變項） 步驟4：蒐集資料 步驟5：分析資料 案例：選擇權評價模型 案例：孩子是誰的？ 第4章 溝通與行動 步驟6：說明結果與採取行動 用資料漂亮說故事 案例：南丁格爾的成功溝通 案例：孟德爾的失敗溝通 案例：替婚姻算算命 案例：FICO評分 案例：超市尋找價值定位 第5章 量化分析與創意 創意分析思考四階段 案例：阿基米德與真假皇冠 案例：啤酒和尿片 案例：語言能力與阿茲海默症 案例：內線交易疑案調查 第6章 鍛練數字分析腦 量化態度 量化習慣 量化分析師 案例：用分析力爭取獎學金 案例：休士頓火箭隊的量化思考高手 第7章 與量化分析師共事 商業決策者的分析責任分工 對分析專家應有的期望 案例：思科的需求預測分析 案例：默克尋找最佳銷售陣容 致謝 各章注釋
KATA PENGANTAR
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。
KANDUNGAN BUKU
三階段六步驟架構的最後一個階段，就是跟利害關係人溝通分析結果。這個階段非常重要，就算前面的步驟做得再好，差這一步，一切恐將白費。那些關心自己的研究心血是否能付諸實行（亦即改變決策、影響行動）的分析師，非常看重這個階段，並在此投注大量心力。那些認為分析結果「自己會說話」而輕忽這個階段的分析師，在我們看來是不合格的分析師。 統計學教育新趨勢 長久以來，大家甚至不認為這個階段的內涵應該納入正式教育學程。傳統上，學術界（尤其那些在研究和教學方面有強烈分析導向的人）過於把焦點放在分析方本身，卻未能有效的透過溝通，讓大家了解這些方法。所幸，目前情況已然改變。哈佛大學統計系系主任孟曉犁（最近被提名擔任哈佛大學藝術科學研究所所長）曾表示，他將致力培養「能在統計方面有效溝通的人」： 近幾年，針對哈佛大學部的統計學教育，我們採取較為宏觀的態度，也就是把焦點從培育少數幾個人進修量化分析博士班，改成多幫助幾個人對統計的論述與觀點有基本的鑑賞力，使統計學融入文科素養，做為批判思維的訓練與經驗。有趣的是，我們抱持不懂釀酒的人也能成為美酒鑑賞家的理念，反倒比我們只想釀美酒時，培養出更多未來的釀酒專家。 基於這樣的理念，孟曉犁和同僚為大學部學生開設了一門課，名叫「生活統計學：快樂（悲傷）機遇」。課程單元包括，從統計觀點看「戀愛」、「酒與巧克力」、「財務」、「醫療」（包含臨床試用威而鋼）和「股票市場」。孟曉犁不僅想讓統計學「吞得下去」，還想讓它變成「人間美味」。 不管你是資料的分析師或消費者（換個說法就是，分析學的釀酒師或品酒人），都能夠從本章獲益。以分析師來說，他們可藉此讓研究結果變得更有趣、更吸引人，以促成更多後續行動。至於分析資訊的消費者，也就是負責分析專案的經理人，他們應該致力追求報告要有趣、內容要詳盡。 如果量化分析報告讓讀者覺得無趣、一頭霧水，恐怕錯不在讀者。資訊的消費者可以和量化分析師共同努力，讓研究結果更易懂、更好用。當然，一般來說，根據分析結果做決策的，通常是分析資訊的消費者。
