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好吃(NO.5+6)套書(共二冊)
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想被重用,你一定要有的市場判斷力 :3天就能活用,憑統計學讓老闆刮目相看
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9789866526428
李佳蓉
大是文化
2010年1月26日
83.00 元
HK$ 70.55
詳
細
資
料
* 叢書系列:Biz
* 規格:平裝 / 208頁 / 17*22 cm / 普級 / 雙色印刷 / 初版
* 出版地:台灣
Biz
分
類
商業理財
>
管理與領導
>
組織/管理
同
類
書
推
薦
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內
容
簡
介
市場判斷力是什麼?
你工作多年,邊做邊學才有的sense;
你以為是老闆沒法教的「一種直覺」;
錯了!其實市場判斷力,基礎統計學裡頭都有教,每個概念幾分鐘就懂了。
老闆眼中是不是有sense,就看你有沒有「數字概念」。
公司裡頭,會用數字思考、看出盲點或破綻的人,感覺就是好厲害!
因為,他們擁有統計概念。
你可以不用再羨慕了,因為——
你上班工作一定要用到的市場數字與分析概念,本書都能讓你幾分鐘之內搞懂。馬上幫你提升市場敏銳度與判斷力。例如:
我的卡車銷量和你的轎車業績,可以比較嗎?
為了業績,我應該清庫存還是衝暢銷品項?
營業額成長多少才算是顯著的進步或衰退?
決定公司業績的是什麼?是廣告費支出還是公司有多少業務人員?
民調數字顯示勢均力敵,結果揭曉為何卻像實力懸殊?
為什麼有時候比較平均數是無意義的?那該比較哪個數字?
你以為在商場打滾多年才能練就市場判斷力,其實只要會判讀統計數字就能少繳很多實戰學費。數據資料這麼多,其實最必要的幾種你三天就學得完。統計數字嚇退了很多人,其實最常用到的統計概念非常好懂,只是算起來麻煩,現在有excel和電腦代勞,你還不趁機會學好商用統計?
本書用非常生活化的例子,教你用最快速度學會商業領域以及日常生活當中非用到不可的統計學,搞懂工作上一定會用到的數字分析。包括如何蒐集與分析數據、用哪個數字比才公平、用數字證明各種事件之間的因果關係等。三天之內,你的數字Sense,一定讓人刮目相看!
作者簡介
菅民郎
Kenichi Ohmae商學院研究所教授與Esumi公司創辦人與顧問,著有《電腦統計處理入門》(技術評論社出版)、《初學者輕鬆讀懂的多變量分析的實踐》、《掌握所有訊息的問卷數據分析》(現代數學社出版)、《利用Excel 95完全預測營業額》、《利用Excel學習統計分析入門》、《利用Excel學習多變量分析入門》、《利用Excel學習實驗計劃法》、《圖解統計分析教室》、《圖解問卷調查分析教室》、《重複測量數據分析》(Ohmsha, Ltd.出版)等書。
土方裕子
2001年進入Esumi公司服務,著有《給太閣使用者的EXCEL問卷:太閣活用實例集》(Esumi Co., Ltd.出版)與《重複測量數據分析》(Ohmsha, Ltd.出版)。
譯者簡介
李佳蓉
輔仁大學日本語文學系畢業,曾任出版社日文編輯。譯著包括《好主管不該教員工》、《念了大學,然後呢?》、《茶水間的數學思考》、《職場英語,這樣活用才對!》、《3天讀懂韓國》、《現在,該進場了嗎?》(以上均由大是文化出版)、《幼兒數學啟蒙遊戲》(新手父母出版社)等。
目
錄
前 言 真相太模糊,數學讓它清楚
第一章 統計:用幾個字表達真相
1.1 數據茫茫,我能看到要點
有資料,就要統計
1.2 先分類再統計
判斷哪些數據不能求平均數?
第二章 輸贏要看哪個數字?
2.1怎麼比才公平?
平均值與中位數
2.2 實力落差如何一眼就看出?
次數分配與直方圖
2.3 實力相當,怎麼比?
變異數與標準差
2.4 不同類別,也能比較
變異係數
2.5 「正常範圍」,如何界定?
百分位數
2.6 同分也能分出高下
標準分數與離均差分數
2.7 該挑哪些產品衝業績?
柏拉圖分析法
第三章 算出兩件事之間的關係
3.1 如何看出關聯程度有多強?
相關係數
3.2 如何預測銷量?如何備貨?
線性迴歸分析
3.3 我的客源在哪裡?
雙變數交叉統計
第四章 哪件事情才是主要原因?
4.1 誰對營業額貢獻最大?
多變量分析的概要
4.2 對公司的貢獻度,怎麼算?
複迴歸分析
4.3 誰適合坐在什麼位置上?
主成分分析
第五章 估計神準,如何抽樣?
5.1 數量太大,就估計平均值吧
母體平均數的估計
5.2表現夠不夠水準,如何判斷?
母體平均數的檢定
5.3誰的售價比較高?
母體平均數差的檢定
5.4 戳破報紙的數據謊言
母體比率的估計
5.5 抽樣,怎麼抽最準?
母體比率的檢定
5.6 支持率升跌,誰說了算?
母體比率差的檢定
第六章 你會問問題嗎?問卷調查
6.1 問錯問題,等於白問
有更好的問卷製作方法嗎?
6.2 顧客為什麼流失了?
如何調查顧客滿意度
第七章 Excel代勞,計算免驚
7.1 次數分配表
7.2 平均值、中位數及標準差
7.3 二變數分析與多變量分析
7.4 複迴歸分析
序
作者序
真相太模糊,數字讓它清楚
你翻開這本書了,很好,表示你希望自己是個有sense的人。
我們非常好奇本書讀者的年齡、性別,跟閱讀本書的感想。假如您願意告知我們上述訊息,我們就可以據此了解每一位讀者的差異了。
但說真的,光憑一個個讀者的年齡、性別跟閱讀心得,根本無法掌握所有讀者的全貌。
比如說,我們不知道讀者是女性還是男性居多?不知道閱讀本書的人,以哪個年齡層占多數?不知道讀者是否對本書的內容感到滿意?為了獲得這些訊息,我們必須計算讀者的性別比例和平均年齡,這就是統計學的由來。本書就是從這些基本的概念,開始循序解釋統計學的原理,讓你能夠擁有數字觀念。
此外,本書還更進一步講解統計分析的概念。例如針對某商品進行滿意度問卷調查。假設對產品滿意的人數比例是30%(我們可以說滿意度是30%),但因為上次調查結果是35%,因此我們得知這次的滿意度下跌了5%。因此,分析者就必須進一步查明滿意度下跌的理由、有多少比例的使用者感到不滿意、預測今後商品的滿意度,以及為了提高商品的滿意度(降低不滿意度),應該致力於改善哪些方面等等,這就是一種下判斷的工夫。
對於以上的分析方法,以及為了進行上述分析,應該如何設計調查問卷,都屬於本書的討論範圍。
本書所舉的例子,都是讀者生活周遭經常發生的故事。我們知道「統計學」這三個字給人一種距離感,但商業上最常用的統計數字,絕大多數和市場、行銷訊息有關,所以我們竭盡所能地以淺顯的方式來寫這本書,希望讀者能夠讀完全書,對「市場」產生敏感度。若能在各位讀者的學習與工作上有所幫助,將是我們最大的榮幸。
菅民郎
土方裕子
書
評
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