內容簡介:

 統計,沒有一個人躲得過,進了公司更是100%得用到。
國民所得、基測PR值、身高體重、下雨機率、候選人支持率;
進了公司,業績分析、財務報告、該清庫存還是衝明星商品等企業決策,都是統計。
 懂統計原理,你就是公司上下公認「很有sense」的人。
 
  本書作者菅民郎,被大前研一特聘至他的「創業家商業學校」教授統計學原理,學生絕大多數是沒碰過統計學的(少部分是當年沒念懂的)工商人士。這個學校的畢業生創立了超過600家公司,其中包括了上市上櫃和公開發行的公司。

看過本書,你就知道統計學比你想像中的更好懂、更好用。
看過本書,很多人會想:當年老師這樣教,我就通了。
統計是「公司在講的語言」,老闆最多只會給你3天時間,下次開會你就得知道:

● 「平均值」的謊言怎麼看穿?
● 營業額、銷售量,哪種算法才知業績最佳?該挑哪種產品衝業績?
● 成長多少才算是顯著進步或真的衰退?
● 怎麼比輸贏才公平?英文和數學的成績也能比較?……


真相太模糊,只有統計數據讓它變清楚。
公司裡會用數字思考、看出盲點或破綻的人,感覺就是好厲害!
因為,他們擁有統計概念,看問題總是直指核心,少繞冤枉路。
 


作者簡介:
菅民郎(Tamio Kan)
在大前研一開辦的「創業家商業學校」擔任教授,也是ESUMI公司(主要業務是統計、調查與系統開發)的創辦人與顧問。
著有《電腦統計處理入門》、《初學者輕鬆讀懂的多變量分析實踐》、《掌握所有訊息的問卷數據分析》、《利用Excel 95完全預測營業額》、《利用Excel學習統計分析入門》、《利用Excel學習多變量分析入門》、《利用Excel學習實驗計劃法》、《圖解統計分析教室》、《圖解問卷調查分析教室》、《重複測量數據分析》等書。

土方裕子(Yuko Hijikata)
2001年進入ESUMI公司服務,著有《給太閣使用者的Excel問卷:太閣活用實例集》、《重複測量數據分析》。



譯者簡介:
李佳蓉
輔仁大學日本語文學系畢業,曾任出版社日文編輯。
譯著有:《算股》、《現在起,你需要四個靠山》、《在社會走跳、你得懂這些生存之道》、《世界,為什麼是現在這樣子?》(合譯)、《好主管不該教員工》、《念了大學,然後呢?》、《茶水間的數學思考》、《職場英語,這樣活用才對!》、《3天讀懂韓國》(以上均由大是文化出版)、《幼兒數學啟蒙遊戲》(新手父母出版社)等書。



內文試閱:
該挑哪些產品衝業績?
經營麵包店的惠子,最近因為營業額持續低迷而憂心不已,卻又不知道自己該大力推銷哪一種麵包才好,於是決定去請教莉子。
〔惠子〕莉子,妳可以幫我看看這個月的銷售狀況嗎?
〔莉子〕麵包之間營業額的差距還真大呀!
〔惠子〕我應該更努力推銷賣不好的巧克力捲和貝果?還是繼續推銷比較好賣的吐司和炒麵麵包呢?
〔莉子〕嗯~這還真是個棘手的決擇啊。
〔老師〕任何一家店的人氣商品,都只占全系列商品的一小部分而已。說得誇張一點,20%的商品占整體營業額的80%。這就是所謂的80/20法則。
〔莉子〕聽您這麼說,我去便利商品,會買的幾乎都是固定那幾樣耶!茶和咖啡占大多數,再來就是零食和雜誌吧。
〔老師〕麵包店的麵包也不是每一種銷路都很好,就像妳們知道的那樣,只有吐司和炒麵麵包比較好賣。
〔惠子〕是呀,每種麵包的營業額差異很大,所以我不知道應該根據什麼標準,來決定促銷的優先順序才好。
〔老師〕妳可以運用帕累托分析,也就是ABC分析法來規劃優先順序。將商品區分成ABC三種後,很快就能看出促銷重點應該放在哪種麵包,接著只要參考ABC分析法的結果,換一下陳列位置,隨時留意補貨,就能切實做好經營管理了。
〔莉子〕ABC分析法怎麼使用,可以請您說得更詳細一點嗎?
〔老師〕ABC分析法是由義大利經濟學家維爾弗雷多‧帕累托(Vilfredo Pareto)首創的。1879年,帕累托在研究個人收入的分布狀態時,發現少數人的收入占全部人收入的大部分,而多數人的收入卻只占一小部分,他將這一關係用圖表示出來,就是著名的帕累托曲線圖。
1951年,管理學家戴克(H.F.Dickie)將其應用於庫存管理,命名為ABC分析法。1963年,彼得·杜拉克(P.F.Drucker)將這一方法推廣到全部社會現象,使ABC分析法成為企業提高效益普遍應用的管理方法。接下來,我就直接用惠子的例子來說明。

帕累托與ABC分析法
我們就利用惠子提供的數據來製作帕累托曲線圖,並進行ABC分析。步驟如下:
依照營業額的高低,重新排列商品順序。
求取各類商品占整體營業額的比率。
從營業額最高的商品,開始依序累計各商品的比率(累積比率)。

根據帕累托曲線圖進行ABC分析的6步驟
以商品銷售金額(銷售個數、客訴件數、立案件數等)的高低順序(遞降)重新排列。
計算營業額的累積比率。
以橫軸為商品名稱、縱軸為營業額,製作直方圖。
在同一個圖表上,將數據的累積比率作為第二縱軸,製作折線圖。
將商品做ABC分類:累積比率前70%的商品歸類為A;70~90%的商品歸類為B;其餘商品歸類為C。
參考商品的分類結果,擬定經營方針。

數量太大,就預測平均值吧
〔朋子〕我們家在鄉下有一小塊田哩。
〔莉子〕哇~那朋子家有種什麼東西嗎?
〔朋子〕有哇,不過因為只有100坪,所以是全部用人工耕種。前陣子稻米收成,我把每10株稻子(約有25根稻穗)綁在一起曬乾時,突然好奇一根稻穗會結幾粒米,所以就數了一下。
〔莉子〕那很多耶!妳不累嗎?
〔朋子〕我只數了兩根,就快累死了。
〔莉子〕那結果有幾粒米呢?
〔朋子〕分別是76粒米和85粒米。我又好奇如果把收成的稻子全數過一遍,不知平均每根稻穗會結幾粒米?
〔老師〕就算只數了兩根稻穗,也很辛苦。本來我們應該算出田裡所有收成的稻穗,再來求取平均值,但這實在太花時間跟人力了。因此,統計學上有一種方法,是先調查部分數值,再依此推測全部的概略值,稱為母體平均數的估計。調查目標的整體稱為母體,而實際調查的部分母體則稱為樣本。
〔莉子〕預測也是常出錯呢。
〔老師〕是啊。正因為是預測,所以準確度不可能達到百分之百,通常都是用95%的準確度進行預測。再嚴謹一點,會以99%進行預測。換句話說,準確度95%,表示有5%的出錯機率,準確度99%,表示有1%的出錯機率。
我們先假設朋子非常努力、數了100根稻穗後,得知平均每根稻穗所結的米粒是80粒。但這充其量只能當作樣本數值,不能作為母體數值,說每根稻穗平均有80顆米粒。雖然母體的米粒數可由樣本推測出來,卻很難用一個確定的數字來表示,只能以「(○-△)~(○+△)之間」的範圍來表示。這個△叫做樣本誤差,推測的範圍就稱為信賴區間。樣本誤差△可以計算出來,但在這裡,我們先假設樣本的平均值是80粒米,樣本誤差△是15粒米,那麼就可以說:母體(每根稻穗上頭米粒)的平均值將在(80-15)粒~(80+15)粒米之間,也就是說,信賴區間在65粒~95粒米之間。
可是這種估計方法,至少需要100根稻穗的數據才算精確推估,而朋子只數了2根,所以無法依此推估母體的平均值。我將以下面的例子說明母體平均數的估計方法,也請莉子幫忙算一下30根稻穗的米粒數。
新聞的統計數字要不要信?
〔莉子〕內閣支持率跌到27%了。
〔明子〕報紙寫的是21%喔。
〔莉子〕難道不一樣的報紙,內閣支持率也會跟著變嗎?真是奇怪!
〔明子〕內閣支持率大多是各家報社自行調查的,所以多少會有點不一樣吧。可是,在調查時,又不可能真的問遍全國人民,他們憑什麼斷定內閣支持率是多少%呢?
〔老師〕妳應該還記得母體平均數的估計吧?妳所問的問題,只不過是將平均數改為比率而已,其餘的概念都一樣。
〔莉子〕那不就跟從樣本平均數估計母體平均數一樣,是從樣本比率估計母體比率囉?
〔老師〕是的,這種方法就叫做母體比率的估計。由於這家報社報導的內閣支持率,並不是一個範圍,可見他們所發表的數字應該是樣本比率。但我們既然是學統計學的,一定要算出正確的數值。
我的客源在哪裡?
經營咖啡廳的惠理正在擬定新的午餐菜單。從學生到上班族,幾乎所有年齡層的顧客都會光顧這家咖啡廳,所以惠理實在不知道午餐價位該定在多少才好,因此決定在店門口對過往路人做問卷調查。
這時,在附近上班的莉子剛好來到惠理的咖啡廳。
〔惠理〕我們想要開始供應午餐,正在做問卷調查呢。
〔莉子〕真的啊?附近供應午餐的店家很少,這真是個好消息呢!
〔惠理〕我希望問卷調查的結果能作為定價的參考,只是除了求出調查結果的平均值,我不知道還有什麼分析方法。
問卷調查的內容如下:
1.如果本店推出午餐菜單,您願意來本店用餐嗎?
2.這題想要請教願意來本店用餐的顧客,您認為適當的價位是多少呢?
3. 您的性別是男還是女?
4. 您的年齡是幾歲?
〔莉子〕既然這樣,我就去幫妳請教統計專家吧!

問卷調查,怎麼分析?
〔莉子〕從問卷調查的結果訂定午餐價位時,只要計算平均值就好了嗎?
〔老師〕決定訂價有很多方式,但首先妳得先學會問卷調查的統計方法,因為問卷調查雖然只有幾個問題,卻可以從中得知很多事情。
例如:
1.妳覺得有多少比率的人,會想來店裡用餐呢?
2.妳覺得定價多高比較剛好呢?
〔莉子〕第一個問題是求比率,第二個問題是求平均(中位數)吧。
〔老師〕是的。這就稱作單變數統計。在單變數統計上再加上雙變數交叉統計,就可以分析出什麼屬性(性別或年齡)的人,願意來店裡用餐的比率較高;或者妳會知道不同屬性的人,所認定的適當價位是否不同。換句話說,只要依照不同屬性,分別計算比率和平均值即可。
〔莉子〕我有聽過雙變數交叉統計。這也能用Excel算出來嗎?
〔老師〕專業的統計軟體會更簡單好用,但利用Excel的樞紐分析表功能,也可以執行雙變數交叉統計。現在我就用這20人份的數據,來說明怎麼計算。
問錯問題,等於白問
〔莉子〕常看見很多公司團體做問卷調查,請問您對調查問卷的製作方式,有沒有什麼建議呢?
〔老師〕當然有囉。很多人以為設計問卷很簡單,他們都錯了。如果問錯問題或提問方式錯誤,那麼辛苦收集到的問卷,很可能分析了也得不到有用的資訊。
〔莉子〕我還是不懂,您可以舉個例嗎?
〔老師〕我們先從問卷的回答類型說起吧。

問卷的回答方式
問卷的回答方式有2種:自由回答法及選擇回答法。
自由回答法:回答問卷的人,可以用短文、單字或數值,自由回答,因此又稱為自由回答法(Free Answer)、開放式回答法(Open Answer)。
選擇回答法:所謂的「選擇回答」,意指事先把預設的回答列成選項、編上號碼,再請受訪者回答選項號碼的方法。
選擇回答法又可細分為單一回答法、複數回答法、順位回答法。
1 單一回答法(Single Answer):從選項中擇一回答。
又分為2種,二項選擇法及多項選擇法。
1. 二項選擇法:從二個選項中選擇一個答案。
2. 多項選擇法:從三個以上的選項中選擇一個答案。
2 複數回答法(Multiple Answer):從選項中複選選項回答。
又分為2種,無限制複數回答法及有限制複數回答法。
1. 無限制複數回答法:不限制選擇答案數的複數回答法。
2. 有限制複數回答法:限制選擇答案數的複數回答法。
3 順位回答法:除了複選,還要將所有選擇依照優先順序編排號碼的回答方式。


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