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統計學教授審訂、Excel 生手實測操作,保證一定看得懂、做得到 Excel 資料分析! 數據科學家尹相志:基於數據驅動的決策,本書不是跟你談概念,而是用 Excel 帶著你落地實現。 「資料科學家的工作日常」版主張維元:想進入商業分析但不知從何下手嗎?跟著這本書六個步驟,掌握 Excel 分析力! 機器學習、人工智慧、數位轉型這些詞彙充斥在生活中,許多企業也真正感受到資料分析的重要性跟必要性。新冠肺炎(COVID-19)疫情大流行的影響,也加速企業對於 IT 化、數位轉型的推動。身處如此時代浪潮中,想必不少讀者深感自身對於業務上資料分析的認知與操作略顯不足吧。 然而,資料分析一定要學新的程式語言?每天上班都這麼忙碌了,哪來時間?有沒有一本書輕鬆切入資料分析,又能馬上在職場商業應用派上用場呢? 這本書要告訴你:只要手邊的 Excel,你也可以用資料分析做出商業決策。即使是統計學當中較難的假設檢定,也只需要 6 個步驟,即可完成。不僅如此, Excel 還可以做到迴歸分析、數學最佳化更高段的資料分析,讓你可以在競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估等脫穎而出。 此外,我們還要告訴讀者更根本的問題:究竟為什麼一定要作資料分析,以及該怎麼配合目標進行資料分析比較好。大數據分析當道,感覺好像很多資料就能解決問題。然而事實上,資料再多都是死的,你要會的是用資料分析講出最具吸引力的故事、拿出最有說服力的提案。 現在,是你用 Excel 活用資料分析技術,學統計用大數據說故事,擺脫複雜程式,開創薪實力。
● 好評推薦(依姓名筆劃順序排列)數據科學家 尹相志 推薦「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦● 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 審訂● 適用 Excel 2021 以及 Excel 2019● 直擊統計基本思維,拒絕滿滿數學理論,你一定看得懂● 生手實測全書 Excel 操作步驟,你一定做得出來● 全彩圖解資料分析,資料科學小白、沒修過統計、不曾寫過程式,你也能成為資料科學家● 範例資料集改編自實際商業問題,免費下載,讓你資料分析很有感● 底線標示重要觀念,粗體標示重要名詞,讓你不會迷失在資料分析的名詞大海中● 施威銘研究室監修,小編適時提供額外補充資料,讓你的資料分析技術可以更上一層樓
前言第 1 章 資料分析的基本概念1.1 先學習提問1.2 資料分析的流程1.3 5 種不同層級的資料應用方式1.4 運用 Excel 作資料分析的案例1.5 使用 Excel 進行資料分析的準備工作第 2 章 透過敘述統計掌握公司基本資訊2.1 敘述統計2.2 正確了解「平均數」2.3 不易受到離群值(Outlier)影響的「中位數」2.4 使用「變異數」來表示資料距離平均數多遠2.5 使用「標準差」來掌握資料分散程度2.6 使用「最大值」與「最小值」來看資料範圍2.7 一次算出所有基本敘述統計2.8 使用樞紐分析表來觀察更細微的資料特徵第 3 章 使用資料視覺化了解營運趨勢3.1 為什麼要做資料視覺化3.2 製作長條圖3.3 製作直條圖3.4 製作熱力圖3.5 製作散佈圖來看 2 個變數之間的相關性3.6 計算相關係數3.7 計算相關矩陣第 4 章 進行假設檢定確認差異是否顯著4.1 假設檢定可以幫助我們回答更多問題4.2 假設檢定是什麼4.3 假設檢定中的 2 個假設4.4 機率分佈4.5 中央極限定理(Central Limit Theorem, CLT)4.6 設定顯著水準(Significant Level)4.7 計算 t 值與 p 值4.8 運用 Excel 進行假設檢定4.9 運用分析工具箱進行兩組獨立樣本 t 檢定4.10 確定現象之間的相關性第 5 章 藉由資料預處理增進資料分析效率5.1 處理缺失值5.2 處理標註不一致5.3 離群值(Outlier)跟異常值的應對方式5.4 運用虛擬變數(Dummy Variable)來處理類別變數第 6 章 靈活運用線性迴歸模型,為公司帶來更亮眼的收益6.1 用迴歸分析了解會影響銷售數量的因素6.2 運用線性迴歸分析建構模型6.3 執行迴歸分析6.4 多元線性迴歸模型6.5 處理離群值(Outlier)與多元共線性(Multicollinearity)第 7 章 運用數學最佳化找最合適的營運策略7.1 調整參數使目標最大化7.2 運用規劃求解增益集來最佳化「商品單價」7.3 條件受限時的最佳化結語
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