防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
睡不著時可以看的統計學: 大腦熱愛的速效學習。隨時隨地, 翻翻你口袋中的統計學關鍵字!
ゼロからはじめる! 統計学見るだけノート
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各位總是無法有效地進行新知識的學習嗎？
這並不是意味著我們欠缺天分
而是沒有選擇正確的學習技巧，讓大腦進入最適合的「學習情境」!
【情境式圖像】+【容易理解的事例】+【核心關鍵字】
才是讓你有效吸收資訊的絕佳法門
大腦熱愛的速效學習
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內容簡介
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而是沒有選擇正確的學習技巧，讓大腦進入最適合的「學習情境」!
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有趣到讓你不想睡，睡不著時更能運用瑣碎時間閱讀！
藉由圖像來進行一場隨時可開始的速效學習吧！
統計學是什麼？
店鋪的營業額、業績的達成率、顧客的滿意度……生活周遭充滿了各式各樣的數字。
【統計學就是將這些資料統整得更簡單明瞭，並進行正確分析的一門學問。】
當今商業場合上最火熱的話題，莫過於機器學習和應用此項技術的AI（人工智慧）了。機器學習就是讓電腦進行跟人類相同「學習行為」的一項科技，而進行機器學習的電腦要從海量的資料中找出規律和判斷基準，藉以預測未來時，就會用到統計學。
從幾年前開始，「大數據」以及「資料探勘」等詞彙已經成了商業場合上人人朗朗上口的詞彙了。資料探勘的意思就是分析資料，藉以推導出人們至今尚未發現的有益（又意外）的資訊。未來統計學將不再單純只是一項專業，更是一般商務人士面對解讀、活用資料時不可或缺的素養。
日本於2012年起實施的高中課綱裡，敘述統計學的基礎已不分文理組，統一列為共同必修單元，並預定在2022年開始實施的課程中將推論統計學也列為必修。我認為會這麼做，是因為現代恐怕是人類史上「數字講話最大聲」的時代了。隨著IT技術進步，資料探勘和機器學習的需求提高，世界也正快速走向以數字作為判斷及預測基準的未來。
在這樣的社會趨勢下，各位是否也感到些許的焦急，才抱著「有沒有什麼簡單就能學會統計學的書」的心態，找到、拿起這本書的呢？如果恰好被我說中了，相信這本書絕對能滿足您的需求。
這並不是意味著我們欠缺天分
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統計學是什麼？
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當今商業場合上最火熱的話題，莫過於機器學習和應用此項技術的AI（人工智慧）了。機器學習就是讓電腦進行跟人類相同「學習行為」的一項科技，而進行機器學習的電腦要從海量的資料中找出規律和判斷基準，藉以預測未來時，就會用到統計學。
從幾年前開始，「大數據」以及「資料探勘」等詞彙已經成了商業場合上人人朗朗上口的詞彙了。資料探勘的意思就是分析資料，藉以推導出人們至今尚未發現的有益（又意外）的資訊。未來統計學將不再單純只是一項專業，更是一般商務人士面對解讀、活用資料時不可或缺的素養。
日本於2012年起實施的高中課綱裡，敘述統計學的基礎已不分文理組，統一列為共同必修單元，並預定在2022年開始實施的課程中將推論統計學也列為必修。我認為會這麼做，是因為現代恐怕是人類史上「數字講話最大聲」的時代了。隨著IT技術進步，資料探勘和機器學習的需求提高，世界也正快速走向以數字作為判斷及預測基準的未來。
在這樣的社會趨勢下，各位是否也感到些許的焦急，才抱著「有沒有什麼簡單就能學會統計學的書」的心態，找到、拿起這本書的呢？如果恰好被我說中了，相信這本書絕對能滿足您的需求。
產品目錄
目錄
Chapter 01統計學是什麼？
□01 我想學會工作時能派上用場的統計學統計學 10
□02 我想知道條碼是怎麼運作的商品管理 12
□03 我想了解運用了統計學的行銷行銷 14
□04 我想知道「大數據」是什麼大數據 16
□05 我想知道收視率跟人口普查可以瞭解什麼收視率／人口普查 18
□06 我想瞭解人工智慧之所以發展起來的詳細理由深度學習 20
□07 我想知道到底要分析怎樣的資料母體／個體 22
□08 我想記住統計學的資料種類屬性資料／屬量資料 24
Chapter 02統計學能做的事
□01 就算數學不好也想使用統計學已經驗證過的方法 28
□02 我想從部分資料來推測全體狀態樣本 30
□03 我想把不容易掌握的概念轉換成數值數值化／圖表化 32
□04 我想從過去的資料來預測未來回歸分析 34
□05 我想用數值來驗證假設正不正確驗證假設 36
□06 我想判讀出資料的傾向以及特徵敘述統計學 38
□07 我想利用機率進行推測並作出判斷推論統計學 40
Chapter 03透過集中量數掌握資料特徵
□01 我想用直方圖讓資料更容易看懂直方圖 44
□02 我想用集中量數來掌握數據的特徵3項集中量數 46
□03 我想瞭解最熟悉的集中量數「平均數」平均數 48
□04 我想知道「平均數」的弱點平均數的特徵 50
□05 我想瞭解不易被極端數值影響的「中位數」中位數 52
□06 我想學會「中位數」的具體求法中位數的特徵 54
□07 我想知道哪個才是最常出現的數值眾數 56
□08 我想知道3項集中量數之間存在什麼關係集中量數的大小 58
□09 我想找出多筆資料的共同特徵常態分配 60
□10 我想瞭解統計分析的關鍵──常態分配常態分配的應用 62
□11 我想製作次數分配表次數分配表 64
□12 我想決定組距史塔基法則 66
□13 我想將資料轉換成直方圖Excel的使用方法 68
□14 我想用Excel來求3項集中量數Excel的使用方法 70
Chapter 04從標準差來求比例
□01 我想知道店面的營業額從前面數來排第幾名離散程度的大小 74
□02 我想表達營業額的離散程度變異數 76
□03 我想讓離散程度看起來更簡單明瞭標準差 78
□04 我想調查某店營業額有多優異百分等級 80
□05 我想掌握一營業額位於前面多少％標準分數（標準化） 82
□06 我想從標準分數來求比例標準常態分配表 84
□07 我想找出營業額落在特定區間內的店面有多少比例各組比例的求法 86
□08 我想找出營業額從前面算過來落在幾％如何計算佔前面多少比例 88
□09 我想比較平均數不同的兩資料之離散程度平均數不同的母體 90
□10 我想透過變異係數比較離散程度大小變異係數 92
Chapter 05用「盒鬚圖」進行精準分析
□01 我想消除計算平均時出現的極端數值離群值 96
□02 我想找出「離群值」盒鬚圖 98
□03 我想畫出盒鬚圖○1五數綜合 100
□04 我想畫出盒鬚圖○23個中位數 102
□05 我想活用盒鬚圖鬍鬚的長度基準 104
□06 我想使用圖表讓大家一看就有感覺有效使用圖表的方法 106
□07 我想用圖表強調出重要性表現比例的圖表 108
□08 我想比較檢討後，掌握資料特徵適合用來比較的圖表 110
□09 我想用一張圖表來表現多種要素組合不同的圖表 112
Chapter 06透過相關係數分析資料間的關係
□01 我想探討房屋租金和地點之間的關係多變量 116
□02 我想分析離車站遠近以及租金之間的關係散佈圖與相關 118
□03 我想探討資料間有沒有相關性○1相關係數 120
□04 我想探討資料間有沒有相關性○2共變異數 122
□05 我想探討資料間有沒有相關性○3離均差交乘積和 124
□06 我想探討相關的強弱相關係數之大小 126
□07 我想排除離群值，精密檢驗相關性相關與離群值 128
□08 我想利用盒鬚圖剔除離群值相關與盒鬚圖 130
□09 我想辨別相關的真假以假亂真的相關／分層 132
□10 不要被冒牌的因果關係蒙蔽了雙眼冒牌的相關（虛假關係） 134
□11 我想找出揭穿冒牌貨的關鍵控制變數 136
□12 我想檢查資料相關是真是假淨相關係數 138
□13 我想求得2變數的總和以及平均總和與平均 140
□14 我想求得2變數的標準差標準差 142
□15 我想求得2變數的共變異數共變異數 144
□16 我想求得2變數的相關係數求相關係數 146
Chapter 07以假設檢定得出有憑有據的答案
□01 我想利用統計學預知未來推論統計學 150
□02 我想從少許資料來掌握整體狀況估計 152
□03 我想替資料全體的特徵模式化機率模式 154
□04 我想將事件發生難易度轉換成數值樣本空間／事件 156
□05 我想從問卷結果來建立假設假設檢定 158
□06 我想建立一套可以計算機率的假設虛無假設 160
□07 我想知道可以計算機率代表什麼意思機率 162
□08 我想知道從虛無假設可以判斷出什麼結論對立假設 164
□09 我想知道假設檢定的種類
Chapter 01統計學是什麼？
□01 我想學會工作時能派上用場的統計學統計學 10
□02 我想知道條碼是怎麼運作的商品管理 12
□03 我想了解運用了統計學的行銷行銷 14
□04 我想知道「大數據」是什麼大數據 16
□05 我想知道收視率跟人口普查可以瞭解什麼收視率／人口普查 18
□06 我想瞭解人工智慧之所以發展起來的詳細理由深度學習 20
□07 我想知道到底要分析怎樣的資料母體／個體 22
□08 我想記住統計學的資料種類屬性資料／屬量資料 24
Chapter 02統計學能做的事
□01 就算數學不好也想使用統計學已經驗證過的方法 28
□02 我想從部分資料來推測全體狀態樣本 30
□03 我想把不容易掌握的概念轉換成數值數值化／圖表化 32
□04 我想從過去的資料來預測未來回歸分析 34
□05 我想用數值來驗證假設正不正確驗證假設 36
□06 我想判讀出資料的傾向以及特徵敘述統計學 38
□07 我想利用機率進行推測並作出判斷推論統計學 40
Chapter 03透過集中量數掌握資料特徵
□01 我想用直方圖讓資料更容易看懂直方圖 44
□02 我想用集中量數來掌握數據的特徵3項集中量數 46
□03 我想瞭解最熟悉的集中量數「平均數」平均數 48
□04 我想知道「平均數」的弱點平均數的特徵 50
□05 我想瞭解不易被極端數值影響的「中位數」中位數 52
□06 我想學會「中位數」的具體求法中位數的特徵 54
□07 我想知道哪個才是最常出現的數值眾數 56
□08 我想知道3項集中量數之間存在什麼關係集中量數的大小 58
□09 我想找出多筆資料的共同特徵常態分配 60
□10 我想瞭解統計分析的關鍵──常態分配常態分配的應用 62
□11 我想製作次數分配表次數分配表 64
□12 我想決定組距史塔基法則 66
□13 我想將資料轉換成直方圖Excel的使用方法 68
□14 我想用Excel來求3項集中量數Excel的使用方法 70
Chapter 04從標準差來求比例
□01 我想知道店面的營業額從前面數來排第幾名離散程度的大小 74
□02 我想表達營業額的離散程度變異數 76
□03 我想讓離散程度看起來更簡單明瞭標準差 78
□04 我想調查某店營業額有多優異百分等級 80
□05 我想掌握一營業額位於前面多少％標準分數（標準化） 82
□06 我想從標準分數來求比例標準常態分配表 84
□07 我想找出營業額落在特定區間內的店面有多少比例各組比例的求法 86
□08 我想找出營業額從前面算過來落在幾％如何計算佔前面多少比例 88
□09 我想比較平均數不同的兩資料之離散程度平均數不同的母體 90
□10 我想透過變異係數比較離散程度大小變異係數 92
Chapter 05用「盒鬚圖」進行精準分析
□01 我想消除計算平均時出現的極端數值離群值 96
□02 我想找出「離群值」盒鬚圖 98
□03 我想畫出盒鬚圖○1五數綜合 100
□04 我想畫出盒鬚圖○23個中位數 102
□05 我想活用盒鬚圖鬍鬚的長度基準 104
□06 我想使用圖表讓大家一看就有感覺有效使用圖表的方法 106
□07 我想用圖表強調出重要性表現比例的圖表 108
□08 我想比較檢討後，掌握資料特徵適合用來比較的圖表 110
□09 我想用一張圖表來表現多種要素組合不同的圖表 112
Chapter 06透過相關係數分析資料間的關係
□01 我想探討房屋租金和地點之間的關係多變量 116
□02 我想分析離車站遠近以及租金之間的關係散佈圖與相關 118
□03 我想探討資料間有沒有相關性○1相關係數 120
□04 我想探討資料間有沒有相關性○2共變異數 122
□05 我想探討資料間有沒有相關性○3離均差交乘積和 124
□06 我想探討相關的強弱相關係數之大小 126
□07 我想排除離群值，精密檢驗相關性相關與離群值 128
□08 我想利用盒鬚圖剔除離群值相關與盒鬚圖 130
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□10 不要被冒牌的因果關係蒙蔽了雙眼冒牌的相關（虛假關係） 134
□11 我想找出揭穿冒牌貨的關鍵控制變數 136
□12 我想檢查資料相關是真是假淨相關係數 138
□13 我想求得2變數的總和以及平均總和與平均 140
□14 我想求得2變數的標準差標準差 142
□15 我想求得2變數的共變異數共變異數 144
□16 我想求得2變數的相關係數求相關係數 146
Chapter 07以假設檢定得出有憑有據的答案
□01 我想利用統計學預知未來推論統計學 150
□02 我想從少許資料來掌握整體狀況估計 152
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□08 我想知道從虛無假設可以判斷出什麼結論對立假設 164
□09 我想知道假設檢定的種類
作者介紹
永野裕之
永野裕之 （Nagano Hiroyuki）永野數學塾 塾長
1974年生於東京，畢業於東京大學理學部地球行星物理學系、東京大學宇宙科學研究所（現JAXA）肄業。高中時曾參加數學奧林匹克競賽。
現任個別指導補習班「永野數學塾（大人的數學塾）」塾長。參與NHK教育頻道節目「考試的花道」。在朝日國高中生報上連載專欄「越來越瞭的數樂塾」。
主要著作有《專為大人設計的數學學習法》（DAIMOND社）、《再一次高中數學》（SUBARU舍）等。近期作品有《數學圖鑑》（Ohmsha）、《東大→JAXA→人氣數學塾塾長親授 讀了數學就變強的書 改變人生的課程》（PHP研究所）等。
永野裕之 （Nagano Hiroyuki）永野數學塾 塾長
1974年生於東京，畢業於東京大學理學部地球行星物理學系、東京大學宇宙科學研究所（現JAXA）肄業。高中時曾參加數學奧林匹克競賽。
現任個別指導補習班「永野數學塾（大人的數學塾）」塾長。參與NHK教育頻道節目「考試的花道」。在朝日國高中生報上連載專欄「越來越瞭的數樂塾」。
主要著作有《專為大人設計的數學學習法》（DAIMOND社）、《再一次高中數學》（SUBARU舍）等。近期作品有《數學圖鑑》（Ohmsha）、《東大→JAXA→人氣數學塾塾長親授 讀了數學就變強的書 改變人生的課程》（PHP研究所）等。
規格
誠品貨碼 / 2681894881005
ISBN13 / 9789864014248
ISBN10 / 9864014242
EAN貨碼 / 9789864014248
頁數 / 192
開數 / 25K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
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- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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