做更好的決定：用數字解決一切問題






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	目錄第一部分析的觀念第一章　分析的本質 005 1　如何與數字打交道 006 1-1 讓討厭數字的人愛上它 006 1-2 數字對經營的意義 008 2　何謂分析 011 2-1 愛價幾何？ 011 2-2 分析的本質在於“比較” 012 2-3 解決問題與比較 013 2-4 打破砂鍋問到底：論因果關係與比較 016 專欄1 　戀愛方程式 021 專欄2 　Less is more（少即是多）？人生不比較會更好？ 026 3 要拿什麼跟什麼比較？ 027 3-1 什麼是恰當的比較？ 027 3-2 太空梭“挑戰者號”的事故 030 3-3 如何強化轟炸機 032 3-4 商務當中的實驗與A/B測試 035 章末問題 039 第二章　分析與假說思考 041 1 何謂假說 042 1-1 診斷你的假說能力 042 1-2 假說思考的優點 044 2 假說思考的工作方式 047 2-1 假說思考的步驟 047 2-2 顧問的假說思考 048 2-3 什麼是“可行的”假說 052 2-4 提問的模式 053 3 建構假說的能力：假說該怎麼產生 057 專欄　演繹法與歸納法 060 4 數據搜集的觀念 063 4-1 數據搜集的目的 063 4-2 不夠明瞭的數據是什麼 066 5 實際搜集數據 069 5-1 搜集世上既存的數據 069 5-2 搜集世上尚不存在的數據 076 章末問題 085 第三章　分析的五個觀點 087 1 影響度（大小） 088 2 差距（差異） 090 專欄　何種教育方法有效 091 3 趨勢（時間的變化） 094 3-1 從數據解讀超市 095 3-2 未來與人口預測 099 4 異質性（分佈） 101 5 模式（原理） 105 5-1 找出模式 105 5-2 找出異常值 106 5-3 找出反曲點（拐點） 107 5-4 通過大數據和機器學習提取模式 111 5-5 機器翻譯中的大數據應用 114 章末問題 118 第二部比較的技術第四章　試著用肉眼觀察“比較” 125 1 肉眼是最佳的分析工具 127 2 圖表會說話 130 2-1 製作圖表的三個步驟 130 2-2 以圖表驗證假說：假說一“日本公務員過多” 133 2-3 以圖表驗證假說：假說二“富豪會長壽” 134 2-4 以圖表驗證假說：假說三“幸福就會長壽” 136 3 借由分析發揮力量的圖表 138 3-1 長條圖 139 3-2 瀑布圖 144 3-3 帕累托圖 145 3-4 時間序列圖 149 3-5 散佈圖 155 章末問題 165 第五章　以數字概括進行“比較”： 169 掌握分析的原則與方法 1 數據的中心在哪裡？（代表值） 171 1-1 簡單平均、加權平均 171 1-2 幾何平均（年平均成長率） 173 1-3 平均值的陷阱與中位數、眾數 176 專欄1 　72法則（rule of 72) 181 專欄2 　物價與加權平均 182 2 數據如何分佈？（離散） 185 2-1 變異數與標準差 185 專欄　變異數與標準差要除以n還是n－1？ 187 2-2 經營中的風險與高風險、高回報 191 2-3 當“大家的答案出乎意料地正確”發生作用時 194 章末問題 196 第六章　嘗試囊括成算式來“比較” 197 （回歸分析和建模） 1 散佈圖與相關係數 199 1-1 分析公寓投資 199 1-2 何謂相關 201 2 簡單回歸分析（一元回歸分析） 215 2-1 回歸分析的概念 215 2-2 決定系數的意義：何謂說明力？ 220 專欄　改變戰略歷史的散佈圖 224 3 複回歸分析（多元回歸分析） 226 3-1 導入定性變數的複回歸分析 229 3-2 哪種引數的效應最強？ 232 3-3 樣本數要多少才夠？ 234 3-4 預測能力要如何測量？ 235 3-5 複回歸分析之下的引數挑選法 236 3-6 是預測，還是對因果關係的說明？ 239 3-7 複回歸分析的威力 241 專欄　從邏輯回歸分析看太空梭事故 246 4 建模：以演繹法將關係化為算式 248 4-1 費米推論 248 4-2 通過利潤方程式思考創造利潤的方法 253 4-3 從建模看美日汽車產業的作風差異 256 4-4 從杜邦分析看美日歐淨資產收益率差異的原因 258 章末問題 260 總結 261 章末問題解答範例 262 給想要知道更多的人 280 附錄關於回歸分析的補遺 284 1 回歸分析與多重共線性 284 2 回歸系數的因果性解釋 288 譯名對照 295