商品簡介
改變投放廣告單的方式就能賺取60億日元?
“一次購買兩台縫紉機可以打9折”真的能夠增加銷量嗎?
用隨機對照試驗就可以看穿占卜師和推銷員的大多數騙術?
只要通過簡單的測試就可以避免商業經營中絕大多數的錯誤?
大數據時代,統計學可以被應用在所有領域,可以出現在世界上的每一個角落以及人生的每一個瞬間,能夠對所有渴望得到回答的問題、以最快的速度給出最精准的答案。
或許你從未在意過統計學是什麼,也從未意識到這門專業性看似很強的學問跟你有怎樣密不可分的關係。但如今,你無法否認數字已經全面掌控了你的生活,要想一眼看穿所有數字背後的真相,你必須懂一些統計學的知識。只要掌握了統計學,不管是想變得健康、聰明還是富裕,都非常簡單——而這也是世界上的學者們通過統計學證明了的事實。
要掌握這門強大的學問,不必像IBM等跨國公司那樣支付數額龐大的費用,只需要在你的人生中投資一些學習的時間就足夠了。而現在,你只需要讀完這本一點兒也不無聊的統計學入門讀物《看穿一切數字的統計學》,就能為所有問題找到最佳答案。
作者簡介
目次
第一章 為什麼統計學是最牛的學問?
01 沒有統計學思維的人將會吃大虧的時代
02 統計學是能夠得出最好、最快答案的正確方法
03 所有的學問都從統計學開始
04 大數據時代,統計學火了
第二章 大幅減少信息成本的抽樣調查
05 統計學家的大數據“狂想曲”
06 準確度令人震驚的抽樣調查
07 為了1%的準確率值得花費幾千萬嗎?
第三章 統計學的關鍵:誤差與因果關係
08 拋棄傳統的統計學方法吧!
09 單純收集數據會得出“禁食米飯”的荒謬結論
10 改變投放廣告單的方式就能賺取60億日元
11真的增加了一億銷售額,還是只是誤差?
12 值得分析的數據都是與利益明顯相關的
13 統計學中的重大問題:“因果關係的方向”
第四章 最強的統計學武器:隨機對照試驗
14 先放牛奶還是先放紅茶?
15 隨機對照試驗:商業競爭中的有力武器
16 “一次購買兩台縫紉機可以打9折”真的能增加銷量嗎?
17 隨機化面對的現實、倫理和感情之壁
第五章 無法進行隨機對照試驗時該怎麼辦?
18 低成本、快速搜集數據的流行病學方法
19 “回歸平凡”的回歸分析方法
20 所有領域都可以應用的回歸分析法
21 快速加深對統計學的理解的一張圖表
22 現代統計學的主角:多元回歸分析
23 統計學家最拿手的統計方法
第六章 應對一切問題的統計學思考方法
24 統計學家們的殘酷戰爭
25 發明“IQ”的心理統計學
26 誕生於市場調查現場的數據挖掘
27文本挖掘:莎士比亞真的存在嗎?
28 “演繹”的計量經濟學與“歸納”的統計學
29 貝葉斯派與頻率派之間的對立
第七章 幫你站在巨人肩膀上的統計學
30 用統計學尋找“最佳答案”
31 尋找實證來結束爭論
後記
書摘/試閱
統計學在近幾年的變化,可以說受計算機的影響最為強烈。
計算機使商業模式發生了翻天覆地的變化。商品的採購、庫存、銷售等記錄基本上全都已經數據化,成本和銷量的把控與用紙筆進行管理的時代相比也變得更加簡單。顧客資料與消費記錄、工作人員的工作時間與評定、健康狀態、支付的報酬與成本核算等信息,都可以存儲在公司內部系統和Excel電子表格中。為了生產而進行的機械操作、到自己公司網站的鏈接,基本上所有的登錄情況都會被記錄下來,必要時可以綜合統計作為經營的參考。就算說那些大型公司幾乎所有的業務流程已經全部實現電子化,也不為過。
但是,當一系列的業務都實現計算機化之後,那些從事計算機業務的企業卻遭遇了瓶頸。不管他們如何提高硬件和軟件的處理性能,如果需要計算機化的業務流程沒有增加,顧客對性能沒有特別需求,那麼他們就無法繼續銷售自己的商品。所以,不管是硬件廠商還是軟件廠商,還是使用這些提供計算機服務的廠商,所有與計算機相關的企業,都必須對已經得到滿足的顧客們,提供一個購買他們更新技術的“理由”。
從好的方面來看,要想將已經足以滿足顧客需要的性能更好地加以利用,就要考慮“如何創造更多的價值”。而實際上,計算機企業所考慮的是向顧客傳達“為了找出創造更多價值的方法,必須進行大量的數據處理”,為了讓顧客接受這一提議,必須有一個“明顯對商業有價值的理由”。
以現在的計算機技術來看,不管是多麼龐大的數據量或者多麼繁雜的計算都能夠勝任,因此需要考慮的問題就變成了應該針對什麼進行計算,而答案除了統計分析之外再無其他。當然,如果只是將“統計分析”這個簡單的詞語作為題目,會讓人感覺缺乏吸引力,於是就誕生出“大數據”和“商務智能”的概念。現在大家之所以都對這兩個題目和統計學如此關注,恐怕就是出於上述原因。
計算機行業的業界巨人,在弗明漢研究使用穿孔卡片和大型計算機時代就為其提供技術支持的IBM公司在這一點上表現得最為突出。IBM斥資數十億美元收購了在商務智能方面非常有名的Cognos公司,以及開發統計分析軟件的SPSS公司,這兩家公司都是在這一領域擁有豐富經驗和影響力的公司。據說2005~2011年之間,IBM公司對統計學和商務智能相關企業的投資金額已經超過140億美元。
除了IBM之外,微軟公司以及在數據庫領域非常有名的甲骨文公司,還有NTT數據公司,都開始積極地收購與統計學和商務智能相關的企業。
或許這幾家公司都已經發現,在接下來的時間裡從自己的商業領域產生價值的主營產業,都在其中。
最能夠證明這一推測的根據,來自於微軟在專門用於招聘的網頁上於2010年8月23日發表的一篇文章,其中提到技術領域今後最熱門的3個專業,如下所示。
數據分析、機械學習、人工智能、自然語言處理。
商務智能、競爭分析。
分析、統計——特別是網頁分析、分離測試(A/B測試)、統計分析。
只要是學過“計算機統計學”知識的人,都能夠從上述內容裡感覺到濃濃的統計學氣息吧。
為了再現人類的認知機能,而從計算程序算法研究發展而來的機械學習與人工智能領域,如今若是沒有統計學的理論基礎就很難深入學習,至於商務智能則完全可以說是統計學在商業領域的應用。要想完成A/B測試的計劃,20世紀中葉現代統計學之父羅納德?艾爾默?費希爾所完成的被稱為“試驗設計”的統計學相關知識,則是最為重要的基礎。
未來10年最受歡迎的職業是統計
另外,穀歌(Google)則比微軟更加明確地表達了對統計學家的讚譽。谷歌的首席經濟學家哈爾?范裡安博士曾經在2009年1月麥肯錫公司發行的雜誌上這樣說道:
我一直堅信,未來10年最受歡迎的職業是統計。
最近,美國人經常使用“sexy”這個詞來表達“受歡迎的”或者“有魅力的”,比如,“新款蘋果手機的設計非常sexy”。哈爾認為統計學家也是“sexy”的。
作為一名統計學家,我對於哈爾的發言感到非常光榮,而且這絕對不是什麼只停留在口頭上的讚譽。統計學如今已經得到了計算機這個強有力的夥伴,可以被應用在所有領域,可以出現在世界上的每一個角落,以及人生中的每一個瞬間,能夠對所有渴望得到回答的問題給出最佳答案。
曾經人類為了得到(自認為)正確的答案而只能尋求神的啟示,後來在漫長時間中只能服從權威人士的意見。
但是,現在的情況不一樣了。最佳答案就存在于每個人周圍的數據之中。只要掌握統計學這個最強的學問,不管是想要健康、聰明,還是富裕,都變得非常簡單。正如之前所說過的那樣,這是世界上的學者們通過統計學證明的事實。
而想掌握這個最強、最受歡迎的學問,不必像IBM那樣支付數額龐大的資金,只要在你的人生中投入一些學習時間就足夠了。
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