●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纔
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1200萬～150
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網絡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市場營銷部門的成功案例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何為概率與期望值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相關關繫與因果關繫32
在商務中運用的關鍵
2.6何為正態分布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平均數和中位數的應用方法40
商務應用中的優缺點
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
兩種指標的應用區別
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檢驗數據的特征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征
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
彙總表、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
對數據間的比例關繫進行分析
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
專欄隻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
利用概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
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
開放源代碼軟件R的應用
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
何為數據庫
3.13制作圖表，將數據可視化102
將Excel中的數據制成圖表
3.14解讀數據的方式104
相同數據制成不同圖表，給人的印像也會發生變化
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
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線性回歸114
有兩個以上自變量的分析方法
3.20構建更為復雜的模型116
嘗試運用統計決策樹、隨機森林
3.21數據分析的PDCA118
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
線性回歸和統計決策樹
4.2經費及預算的最優化124
如何最有效地降低成本
4.3分析企劃的成果126
以概率論為基礎，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庫存的最優化130
預測需求的分析手法
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分析智能手機、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不錯機密，應進行內制化處理136
提高公司內部數據閱讀權限的重要性
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繫
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設置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營業路徑的最優化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
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
把握交易對像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能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從概率論的角度看需求調查170
考慮不真實的可能性
6.8通過網絡數據進行評價調查172
分析本公司商品的銷售與網站的關繫
專欄運用企業內數據的最佳方式174
第7章市場營銷的統計學.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通過統計獲得重復模式178
從顧客的特征推測最適合的市場營銷方式
7.3計算策略與廣告的效果，進行權衡取舍180
活用A/B測試提高廣告的效果
7.4PR效果的事前預測182
由統計推斷有效的PR方式
7.5網站的最優化184
活用多變量測試
專欄掌握基礎，更上一層樓186
內容簡介
近年來，隨著谷歌、亞馬遜、阿裡巴巴等互聯網企業在優選範圍內的崛起，“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，並順利地將其應用於商務實踐之中。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、市場營銷的統計學。
本書適合商務統計學新人、對商業統計感興趣的讀者閱讀使用。
