圖解商務統計：商務數據分析與精細化運營

《圖解商務統計：商務數據分析與精細化運營》是人民郵電出版社出版的圖書，作者是[日]倉橋一成。

基本介紹

• 書名：圖解商務統計：商務數據分析與精細化運營
• 作者：[日]倉橋一成
• ISBN：9787115489845
• 類別：人文社科
• 定價：49.80元
• 出版社：人民郵電出版社
• 出版時間：2018年11月
• 裝幀：平裝
• 開本：32開

圖書簡介

近年來，隨著谷歌、亞馬遜、阿里巴巴等網際網路企業在全球範圍內的崛起，“大數據”成為人們耳熟能詳的熱門詞。與此同時，在企業越來越重視數據分析的背景下，擁有數據分析專業人員的重要性被提上日程。 本書內容深入淺出，實例分析具體豐富，不論你是文科還是理科出身，都能夠通過本書掌握數據分析的基本知識和基本技能，並順利地將其套用於商務實踐之中。本書共分7 章，主要內容包括何為商務統計統計學的基本知識、數據分析的基礎、提高企業效率的統計學、提高商務業務效率的統計學、商品開發的統計學、市場行銷的統計學。

作者簡介

倉橋一成 1983年出生於日本廣島縣。曾在東京大學學習醫療數據的統計分析，畢業後進入大學院。在2008年取得醫學研究科保健碩士學位、2011年取得博士學位。2011年3月成立專業的統計分析諮詢機構——iAnalysis（蓼藍分析）。

圖書目錄

第 1 章 何為商務統計 1

1.1 | 商務統計的必要性 2

掌握商務統計技能的人是高端人才

1.2 | 數據分析師能為企業帶來巨大利益 4

數據分析師的年收入高達1200 萬～ 1500 萬日元

1.3 | 對分析官的高期待與高需求 6

商務統計為企業的成本削減與營業額提升作出貢獻

1.4 | 以大數據為武器的企業 8

利用大數據得到快速成長的IT 先進企業

1.5 | 為商務統計作出貢獻的各種數據 10

企業成長所需的不僅僅是大數據

1.6 | 統計學發展的歷史與其在商務中活用的進程 12

在醫學、經濟學、遺傳學、心理學、社會學、藥學、工學領域中發展

的統計學

1.7 | 活用商務統計的三項必要技能 14

不論文理科出身，都能掌握

1.8 | 網路相關部門中的成功事例 16

利用A B 測試與反饋評分擴大顧客範圍

1.9 | 營業、銷售部門中的成功案例 18

通過共享數據及5W1H 分析提高效率

1.10 | 市場行銷部門的成功案例 20

通過品牌分析進行戰略決策

專欄 數據分析的實績 22

第 2 章 統計學的基本知識 . 23

2.1 | 數據是數值的合集 24

記錄數據的必要性

2.2 | 何為機率與期望值 26

統計學的基礎學問

2.3 | 了解數值型數據分布的有效工具 28

直方圖與散點圖

2.4 | 何為相關性 30

正比例和反比例的區別

2.5 | 相關關係與因果關係 32

在商務中運用的關鍵

2.6 | 何為常態分配 34

數據分布的基本

2.7 | 掌握分類數據的方法 36

交叉分類與交叉表

2.8 | 了解全局的方式 38

平均數、中位數、眾數

2.9 | 平均數和中位數的套用方法 40

商務套用中的優缺點

II

2.10 | 離群值的判定方法 42

不符合分析的數據

2.11 | 表示分布離散程度的數值 44

將數據分布離散程度數值化

2.12 | 標準差與百分位數 46

兩種指標的套用區別

2.13 | 何為偏差值 48

商務領域中的偏差值

2.14 | 何為A B 測試 50

隨機分組的必要性

2.15 | 檢驗數據的特徵 52

利用P 值進行t 檢驗

2.16 | 母集與隨機抽樣 54

為了了解集團整體的特徵

2.17 | 何為偏差 56

與實際調查數值的差距

2.18 | 數據的可視化（一） 58

柱形圖、餅圖、百分化的柱形圖、折線圖

2.19 | 數據的可視化（二） 60

有效利用直方圖

2.20 | 數據的可視化（三） 62

箱形圖的使用方法

2.21 | 數據的可視化（四） 64

匯總表、交叉表與熱點圖的使用

2.22 | 數據的可視化（五） 66

活用散點圖

2.23 | 數據清洗 68

花費大量時間對數據進行精細查驗

2.24 | 何為模型 70

通過方程式來簡要表現

2.25 | 何為線性回歸分析 72

對數據間的比例關係進行分析

2.26 | 更為高端的模型 74

對條件進行分析，利用統計決策樹與隨機森林

專欄 只要掌握了統計學基礎知識，就能自行選擇工具進行分析 76

第3 章 數據分析的基礎 77

3.1 | 企業經營中數據分析的作用 78

理念、戰略、作戰、戰術、兵站的金字塔

3.2 | 通過數據分析預測企業的未來 80

利用機率分析利潤的期望值

3.3 | 通過數據分析能了解的事情 82

把握全局、預測未來、尋找最優解

3.4 | 數據分析的結構 84

假設檢驗分析與大數據分析

3.5 | 基於假設進行分析 86

活用實務知識的假設檢驗分析

IV

3.6 | 基於數據的分析 88

無需掌握專業知識，獲得信息即可運用的大數據分析

3.7 | 商務統計的工具（一） 90

數據分析的基本工具Excel

3.8 | 商務統計的工具（二） 92

活用BI 工具

3.9 | 商務統計的工具（三） 94

開放原始碼軟體R 的套用

3.10 | 使用Excel 的注意點 96

記錄原始數據

3.11 | 了解最基本的數據格式 98

何為CSV 數據

3.12 | 穩健的數據管理 100

何為資料庫

3.13 | 製作圖表，將數據可視化 102

將Excel 中的數據製成圖表

3.14 | 解讀數據的方式 104

相同數據製成不同圖表，給人的印象也會發生變化

3.15 | 為了落實數據，提出假設 106

假設檢驗分析的步驟

3.16 | 用數據檢驗提出的假設 108

選擇最適合的圖表

3.17 | 由數據來建立模型 110

為建立模型而構建的數據集市

V

3.18 | 通過簡單線性回歸進行分析 112

關鍵是通過散點圖進行可視化

3.19 | 進行多元線性回歸 114

有兩個以上自變數的分析方法

3.20 | 構建更為複雜的模型 116

嘗試運用統計決策樹、隨機森林

3.21 | 數據分析的PDCA 118

在出成果前把數據分析看作一種投資

專欄 想知道對本公司最適合的數據運用方法？專家顧問必不

可缺 120

第4 章 提高企業效率的統計學 .121

4.1 | 計算最佳員工數量 122

使用多元線性回歸和統計決策樹

4.2 | 經費及預算的最最佳化 124

如何最有效地降低成本

4.3 | 分析企劃的成果 126

以機率論為基礎，判斷是否持續可行

4.4 | 統計學觀點中的加薪與升職 128

進行人事評價的統計分析

4.5 | 庫存的最最佳化 130

預測需求的分析手法

VI

4.6 | 最具成效的人員配置 132

用於團隊組織的統計學方法

4.7 | 分析智慧型手機、電腦，調查不端行為 134

實時發現不端行為的機制

專欄 將數據分析視為高級機密，應進行內制化處理 136

提高公司內部數據閱讀許可權的重要性

第5 章 提高商務業務效率的統計學 137

5.1 | 通過客戶管理（CRM）提高營業效率 138

數據化營業，提高效率

5.2 | 如何高效地給屬下分配工作 140

數據化業務，提高工作效率

5.3 | 適當的勞動時間和休息時間 142

分析成果與勞動時間及休息時間的關係

5.4 | 減少加班的高效時間分配 144

活用電腦的操作記錄

5.5 | 設定效率最高的勞動定額 146

從期望值到最優勞動定額的計算

5.6 | 營業路徑的最最佳化 148

從成交率、銷售額、利潤的相關性入手分析

5.7 | 分析成交率高的營業交流 150

自然語言處理的分析

VII

5.8 | 推算成交率的估計值 152

分析估計值與成交率

5.9 | 由成交率的高低推定營業時期與營業方法 154

把握交易對象的結算時期與喜好的分析

專欄 統計學分析方法是一種人工智慧 156

第6 章 商品開發的統計學 .157

6.1 | 預測新商品的銷售走向 158

通過統計提前掌握暢銷商品

6.2 | 對市場調查有益的統計信息 160

運用公開數據

6.3 | 把握企業的定位 162

對應分析與定位

6.4 | 先行了解市場景氣及需求情況的商品投放時期 164

分析POS 數據

6.5 | 風險最小化的成本分配 166

通過單純形法求最優解

6.6 | 數值化的目標 168

對消費者的動向及需求進行統計學分析

6.7 | 從機率論的角度看需求調查 170

考慮不真實的可能性

6.8 | 通過網路數據進行評價調查 172

分析本公司商品的銷售與網站的關係

專欄 運用企業內數據的最佳方式 174

第7 章 市場行銷的統計學 .175

7.1 | 避免促銷的無用功 176

對用戶認知度進行調查和分析

7.2 | 通過統計獲得重複模式 178

從顧客的特徵推測最適合的市場行銷方式

7.3 | 計算策略與廣告的效果，進行權衡取捨 180

活用A B 測試 提高廣告的效果

7.4 | PR 效果的事前預測 182

由統計推斷有效的PR 方式

7.5 | 網站的最最佳化 184

活用多變數測試

專欄 掌握基礎，更上一層樓 186