用Excel取巧學統計: 大數據的基本功, 有力的圖表, 就得這樣呈現。他人的數據誤用, 立刻洞察 | 誠品線上

ビジネスマンのためのデータ分析&活用術: 統計学×Excel=最強のビジネススキル

內容簡介

內容簡介 ◎你看好某項產品能暢銷，老闆回：「你有什麼依據？」你要怎麼讓他信？ ◎政府引述主計處統計：臺灣上班族的平均薪資將近五萬。這數字錯在哪裡？ ◎主管寫預算目標、要你抓年度業績，怎麼推算，大家會讚美你估計神準？ ◎去年比前年成長20%，今年比去年成長30%，所以平均成長25%嗎？錯。 作者米谷學師承日本統計學權威上田太一郎，為資料應用與分析高手， 擅長以簡單易懂的方式，替數字盲與沒學過統計的人分析各項資料， 他說，這是一套大數據的基本功，教你有說服力的圖表應該怎麼秀， 還能洞察別人資料的真偽與誤用。 ◎說服他人別硬拗，比起感覺，數據才是致勝關鍵●「部分正確」的資料，比錯誤的資料，更容易誤導人。 「這商品會賣嗎？」、「表面很熱銷，但又有多少退貨？」 市場上、公司會議裡，很多被經過巧妙加工的資訊或數字。怎麼分辨真偽？ 你需要： 2 X 2交叉分析表。 ●整理資料很重要，為何統計非學不可？ 因為只要有資料，任何人都可以重現或是驗證分析結果， 主管或客戶最常光憑個人經驗法則，就想打槍報告者， 你懂這些入門統計學他就很難否定你的論點。 ◎秀字海，入睡只要3秒，放圖表，一眼明瞭●先搞懂，你到底想要說什麼，然後找最能顯現的圖表來搭配： 直條圖專門用來比大小；折線圖顯示長時間的趨勢線， 圓形圖最適合秀比例，其他像是堆疊圖、散佈圖和泡泡圖，各有何作用？ ◎不規則資料中，找出規律：平均數、中位數、標準差●明明就是平均數，為何還是不平等？ 平均數代表的是「平」、「攤」，絕對不表示「多數人都這樣」， 所以，別被平均薪資的數字呼攏了。你該多看「中位數」，才知所得資料的重心。 前年成長20%，去年成長30%，所以平均成長25%嗎？錯。正確答案請看書。兩個工人動作快慢不一，你怎麼估計平均完工時間？怎麼據此算工資？●標準差幫你釐清現況，為何想像與實際有偏差？當平均數和中位數都相同，你還得特別注意離差：全距與標準差，作者用圖表分析清楚告訴你。 ◎抓業績目標、做預測，用簡單迴歸分析，大家讚你估好準●憑數據做預測，不是要你一次就說中。 預料與預測雖然只差一個字，但商場只有預測，沒有預料， 而且預測也不可能一次就準確，你得一邊驗證一邊更新。●看出圖表中的暗示，用迴歸分析做預測。 不是所有資料都需要拿來做預測，哪些現象出現， 這份資料根本沒有預測的必要？或是才有預測的價值？ 作者會教你。 還有，只要學會哪兩個函數，就能求出上萬種直接預測值？ 比起憑個人經驗與直覺，懂些大數據的基本功，你無往不利。◎聯合推薦微軟最有價值專家、臺灣微軟特約講師／劉文琇資深會計人員、網路人氣作家／贊贊小屋

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介米谷學（Manabu Yoneya）資料應用與分析的專家。以統計學權威－－已故的上田太一郎為師，在個人營運的網站「Hello! Data Mining」開發、販售資料探勘相關工具，提倡資料探勘。以運用Excel的資料探勘技巧為中心，推動預測與資料分析的指導。■譯者簡介羅淑慧國立高雄第一科技大學日文系畢業，曾擔任出版社編輯，2008年起專職翻譯。譯有《成熟大人的吵架技術》、《關鍵時候的接話藝術》、《我靠捨棄式讀書法上東大》、《看中醫，我該怎麼問問題？》（以上皆為大是文化出版）。

產品目錄

產品目錄 推薦序一 輕鬆學會統計學的入門知識及Excel應用能力／劉文琇推薦序二 當統計學遇到Excel／贊贊小屋前言 打破「那些數字有什麼依據？」的質疑第一章 說服他人別硬拗，比起感覺，數據才是致勝關鍵1.部分正確的資料最常誤導人2.整理資料很重要，為何統計非學不可？3.如何建立立刻可供分析或計算的資料？4.大數據基本功第二章 秀字海，入睡只要三秒，放圖表，一眼明瞭1.先搞懂，你的圖表到底要說什麼2.直條圖：專門用來比大小3.折線圖：顯示長時間的趨勢線4.圓形圖：秀比例5.堆疊圖：比例、趨勢一起看6.散佈圖：兩個變數的關聯7.泡泡圖：三個以上的變數關聯第三章 從不規則資料中，找出規律：平均數、中位數、標準差1.明明就是平均數，為何還是不平等？2.直方圖怎麼讀？怎麼做？3.平均數機動性最高，可依個案靈活運用4.掌握中位數，你就能快速找出資料的核心5.標準差幫你釐清現況，為何想像與實際有偏差？第四章 從數據相關性的強與弱，做出預測1.為何要先找出相關性？2.一秒破解相關性的最強武器：散佈圖3.一鍵按出相關係數，一眼看穿關係強弱4.相關性也可能是假的，專業觀點教你辨真偽第五章 抓業績目標、做預測，用簡單迴歸分析，大家讚你估好準1.憑數據做預測，不是要你一次就說中2.看出圖表中的暗示，用迴歸分析預測3.利用趨勢線，找出迴歸規律4.用資料分析工具──「迴歸」求出迴歸式5.學兩個函數，求出上萬種直接預測值後記 統計學是溝通工具附錄A 專有名詞及函數索引附錄B 參考與推薦書籍

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內文 : 明明就是平均數，為何還是不平等？

有利於掌握或展現資料的方法之一，就是第2章說明的圖表。然後，另一個最具代表性的方法就是，用平均數單一數值來表示資料。
第3章將從應用、解讀平均數的注意事項開始，針對資料的特色，利用變化程度或分布情況等各種不相同的觀點去說明。

平均數是什麼樣的數字

「平均數就是加總所有數字，然後再除以數字的個數，沒有錯吧？」
沒錯。就平均數的計算方法來說，這樣的說明是正確的。就像字面所寫的，就是「平」、「攤」的意思。平均數是加總所有數值，再用該值的個數進行除法。
單純平均數 ＝ 所有數值的加總 ÷ 資料個數
從第1章列舉過的平攤餐費，應該就可以輕易理解。不管個人吃掉的餐點價值多少金額，所有人都必須負擔相同的金額，這就是餐飲費的平均數。
這裡希望大家理解的是，當一個人吃的餐點分量較多或是特別少時，就會把團體的總金額差距拉大，進而影響平均數。
在這4個人的例子當中，儘管D君一個人吃掉7,000日圓的餐點，卻只需要支付4,000日圓；A君和B君卻必須支付大於用餐量的金額。
如果A君或B君記得自己吃了多少，或許就沒辦法接受。或者，也有人會像D君那樣偷偷的占便宜。
儘管分攤的金額是4,000日圓，但在4個人當中，用餐量超過4,000日圓的只有一個，絕對不是多數派。
乍看之下，感覺似乎很公平，但事實上，「平均」這個名詞卻是相當不通情理的。
平均數是針對一個群組，用一個數值來表示其特徵的指標。在此，根據上面的例子，重新彙整處理平均數時主要的注意事項：

‧平均數未必代表多數的一方。
‧以平均數為界，未必能夠將群組的人數各分成一半。

我們平時常用的平均數稱為單純平均（算術平均、相加平均）。在Excel中，單純平均可使用AVERAGE函數求出。
順便提一下搜尋函數的方法，只要從Excel的資料編輯列，點擊「fx」標記，就可以開啟「插入函數」和說明視窗。可是這種做法有損Excel的操作性，為了讓自己能夠更輕鬆的使用Excel，還是想辦法讓自己適應快捷鍵的使用和函數的手動輸入吧！

平均數未必代表占多數

下列平均儲蓄額的案例，經常在說明平均數的注意事項時，被拿來作為範例。
根據總務省發表的資料，在2015年當中，2人以上的家庭平均儲蓄額是1,805萬日圓（約新臺幣493萬元）。
可是現實生活中，多少人有那麼高額的儲蓄？
少數擁有大量儲蓄的家庭，拉高了平均儲蓄金額。同理，政府公布平均薪資數字時也會誤導，少數高薪者一樣會拉高平均薪資數字。如果平均數字遠大於中位數，顯示所得差距就會拉大！
在只看到平均數、貿然斷定「大家都有這麼多存款」之前，如果先把想法轉成「整體的分布如何」，那便是適當處理資料或數字的能力已經有所提升的證據。從圖的分布情況可發現，儲蓄較多的少數家庭，導致平均數呈現被往上推的狀態。也就是說，平均數未必代表占多數，這才是正確的解讀。
另外，在儲蓄額超出平均數的家庭，和儲蓄額低於平均數的家庭之間，沒辦法以平均數為界，把家庭數量分成兩等分，這個部分應該也不難理解。

對多數派而言的真實儲蓄額？

那麼，如果想知道對多數派而言的真實儲蓄額，又該怎麼做？首先，要從明確定義「現有儲蓄額」這個名詞開始。
在這份總務省發表的資料中，所謂的「現有儲蓄額」是指，郵局或銀行等金融機關的存款、壽險或儲蓄型財產保險等有價證券、信用合作社內存款等儲蓄的總和。此外，不光是戶長，其家人或個人事業似乎也都包含在內。
因此，就算股價總和上升或家庭數減少，仍可能因家族人數增加，而使各家庭的「現有儲蓄額」增加。
所以應該要像這樣，先使「定義」明確，然後針對變化，質疑是否還有其他主要原因必須納入評估。

為何要先找出相關性？

即便沒有大數據那種龐大規模的資料，找尋潛藏在你周邊「相關性」的最有效觀念就是相關。
根據接下來要說明的圖表或相關係數（Correlation Coefficient），掌握相關關係，增加各個項目的相關，相關的強弱便會受到關注。例如增加項目A的時候，相對之下，項目B會增加或減少多少。這種相關性也可以在第5章將說明的預測方法中加以運用。
因此，第4章要說明有利於商場應用，利用圖表掌握相關程度，以及統計學上用數字表示相關程度的方法。

不再單憑印象、感覺解說

所謂的掌握相關程度是指，例如根據有廣告和沒廣告時的來客數量，分析廣告費所帶來的集客效果，或是分析如果把廣告費用提高為過去的2倍，銷售額會增加150%（1.5倍），還是200%（2倍）？又或者是否有例外存在，而其例外又占了多少程度？如果沒有例外，相關程度就會越強，如果例外越多，相關程度就越弱。
那麼，來看看在商場上這種常見的對話吧！
「在家庭餐廳請客人填寫問卷調查，只要可以提高『滿意度』，就可以有效提高『回客率』吧？」
「如果打廣告，應該可以提升更多吧！可是，廣告費要花10萬日圓？太高了──花5萬日圓就好了！」
依立場或狀況的不同，想說的話和腦中所想的總是各不相同。可是，單憑印象或是感覺上的對話來做決策，卻是相當危險的事情。
確認潛藏在資料裡的相關性和規則性，然後再加上常識、經驗，以及今後的動向，才能做出對策。
雖說「可以成功！」、「可以暢銷！」這種毫無依據的自信，也會有成功奏效的時候，但還是應該有效運用資料，作為備用的依據說明。

別只是觀察，留下數據資料才是關鍵

那麼怎麼做，才能夠從資料中找到有助於決策的相關性？
例如，某家公司經營發行紅利卡的商店，發行了電子報。
明確感受到「電子報發行日的銷售額比其他日子更高」的時候，就必須透過數字掌握發行電子報的事實、時間，以及銷售資料。也就是說，把數字或資料記錄在Excel裡面。
沒有資料，就沒辦法找出相關關係。另外，「有資料，卻不知道該從哪裡下手才好」的時候，就要先試著找出相關關係，然後從中提出假設或找出問題點，這也是有效準備資料的方法。

若要找出假設和問題點，就必須從眾多資料中選出兩排各不相同的組合，然後再加以比較、檢討。
例如以會計資料來說，針對銷售額或經常利益等其他會計科目，找出相關關係，就是有效準備資料的方法。銷售額和經常利益之間的相關關係越強，當成本隨著銷售額產生變化，或是銷售額隨著成本而產生變化時，就可以把它解釋成變動成本。

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