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做更好的决定：用数字解决一切问题

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作者: [日] 著 , 译者 , [日] 执笔
出版社: 天津人民出版社
2023-05
版次: 1
ISBN: 9787201192680
定价: 58.00
装帧: 其他
开本: 32开
纸张: 胶版纸
页数: 298页
字数: 251.000千字
分类: 管理
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  • 在商务活动中，每天都要做出大量或大或小的决策。要做出好的决策，基于数字的高质量分析是必不可少的。数字力就是决策力。本书详细地介绍了进行数字分析的全过程——建构假说、收集数据、不同的分析角度、图表展示、描述统计分析、回归分析和建模等，帮助读者发现潜在的商机、做出有效决策。本书是基于顾彼思商学院的超人气讲座整理而成。作者以大量商务实例对如何进行数据分析做了深入浅出的讲解，是商业定量分析的上佳入门读物。 著者简介

    顾彼思商学院

    日本大型的专业商学院，在日本高等院校MBA类专业中排名。它是一所以培养引导社会创新和变革的国际化高级管理人才为发展目标的高等学府。在日本众多的商学院中，顾彼思以其具有高水准和实践性强的课程设计、丰富实际商务经验的教师群和高质量的服务水平，赢得了社会的广泛认可。

    铃木健一

    顾彼思商学院教授。毕业于东京大学工学部，于芝加哥大学获得MBA学位。曾供职于野村综合研究所。2006年参与了顾彼思商学院的建立，并以研究所事务局局长身份从事该院的运营。现在专门从事以“商业定量分析”为主的科目的规划开发与教育研究。著有《27岁开始的MBA》（合著，东洋经济新报社）。

    译者简介

    北京大学历史系日本史博士，现为唐山师范学院史法系讲师。译作有《中江丑吉在中国》《异域风情丛书（土耳其卷）》等。 目录

    部 分析的观念

    章 　分析的本质 005

    1　如何与数字打交道 006

    1-1 让讨厌数字的人爱上它 006

    1-2 数字对经营的意义 008

    2　何谓分析 011

    2-1 爱价几何？ 011

    2-2 分析的本质在于“比较” 012

    2-3 解决问题与比较 013

    2-4 打破砂锅问到底：论因果关系与比较 016

    专栏1 　恋爱方程式 021

    专栏2 　Less is more（少即是多）？ 

    人生不比较会更好？ 026

    3 要拿什么跟什么比较？ 027

    3-1 什么是恰当的比较？ 027

    3-2 航天飞机“挑战者号”的事故 030

    3-3 如何强化轰炸机 032

    3-4 商务当中的实验与A/B测试 035

    章末问题 039

    第二章　分析与假说思考 041

    1 何谓假说 042

    1-1 诊断你的假说能力 042

    1-2 假说思考的优点 044

    2 假说思考的工作方式 047

    2-1 假说思考的步骤 047

    2-2 顾问的假说思考 048

    2-3 什么是“可行的”假说 052

    2-4 提问的模式 053

    3 建构假说的能力：假说该怎么产生 057

    专栏　演绎法与归纳法 060

    4 数据搜集的观念 063

    4-1 数据搜集的目的 063

    4-2 不够明了的数据是什么 066

    5 实际搜集数据 069

    5-1 搜集世上既存的数据 069

    5-2 搜集世上尚不存在的数据 076

    章末问题 085

    第三章　分析的五个观点 087

    1 影响度（大小） 088

    2 差距（差异） 090

    专栏　何种教育方法有效 091

    3 趋势（时间的变化） 094

    3-1 从数据解读超市 095

    3-2 未来与人口预测 099

    4 异质性（分布） 101

    5 模式（原理） 105

    5-1 找出模式 105

    5-2 找出异常值 106

    5-3 找出反曲点（拐点） 107

    5-4 通过大数据和机器学习提取模式 111

    5-5 机器翻译中的大数据应用 114

    章末问题 118

     

    第二部 比较的技术

    第四章　试着用肉眼观察“比较” 125

    1 肉眼是的分析工具 127

    2 图表会说话 130

    2-1 制作图表的三个步骤 130

    2-2 以图表验证假说：假说一“日本公务员过多” 133

    2-3 以图表验证假说：假说二“富豪会长寿” 134

    2-4 以图表验证假说：假说三“幸福就会长寿” 136

    3 借由分析发挥力量的图表 138

    3-1 直方图 139

    3-2 瀑布图 144

    3-3 帕累托图 145

    3-4 时间序列图 149

    3-5 散布图 155

    章末问题 165

    第五章　以数字概括进行“比较”： 169

    掌握分析的原则与方法 

    1 数据的中心在哪里？（代表值） 171

    1-1 简单平均、加权平均 171

    1-2 几何平均（年平均成长率） 173

    1-3 平均值的陷阱与中位数、众数 176

    专栏1 　72法则（rule of 72) 181

    专栏2 　物价与加权平均 182

    2 数据如何分布？（离散） 185

    2-1 变异数与标准差 185

    专栏　变异数与标准差要除以n还是n－1？ 187

    2-2 经营中的风险与高风险、高回报 191

    2-3 当“大家的答案出乎意料地正确”发生作用时 194

    章末问题 196

    第六章　尝试囊括成算式来“比较” 197

    （回归分析和建模） 

    1 散布图与相关系数 199

    1-1 分析公寓投资 199

    1-2 何谓相关 201

    2 简单回归分析（一元回归分析） 215

    2-1 回归分析的概念 215

    2-2 决定系数的意义：何谓说明力？ 220

    专栏　改变战略历史的散布图 224

    3 复回归分析（多元回归分析） 226

    3-1 导入定性变量的复回归分析 229

    3-2 哪种自变量的效应强？ 232

    3-3 样本数要多少才够？ 234

    3-4 预测能力要如何测量？ 235

    3-5 复回归分析之下的自变量挑选法 236

    3-6 是预测，还是对因果关系的说明？ 239

    3-7 复回归分析的威力 241

    专栏　从逻辑回归分析看航天飞机事故 246

    4 建模：以演绎法将关系化为算式 248

    4-1 费米推论 248

    4-2 通过利润方程式思考创造利润的方法 253

    4-3 从建模看美日汽车产业的作风差异 256

    4-4 从杜邦分析看美日欧净资产收益率差异的原因 258

    章末问题 260

    总结 261

    章末问题解答范例 262

    给想要知道更多的人 280

    附录 关于回归分析的补遗 284

    1 回归分析与多重共线性 284

    2 回归系数的因果性解释 288

    译名对照 295
  • 内容简介:
    在商务活动中，每天都要做出大量或大或小的决策。要做出好的决策，基于数字的高质量分析是必不可少的。数字力就是决策力。本书详细地介绍了进行数字分析的全过程——建构假说、收集数据、不同的分析角度、图表展示、描述统计分析、回归分析和建模等，帮助读者发现潜在的商机、做出有效决策。本书是基于顾彼思商学院的超人气讲座整理而成。作者以大量商务实例对如何进行数据分析做了深入浅出的讲解，是商业定量分析的上佳入门读物。
  • 作者简介:
    著者简介

    顾彼思商学院

    日本大型的专业商学院，在日本高等院校MBA类专业中排名。它是一所以培养引导社会创新和变革的国际化高级管理人才为发展目标的高等学府。在日本众多的商学院中，顾彼思以其具有高水准和实践性强的课程设计、丰富实际商务经验的教师群和高质量的服务水平，赢得了社会的广泛认可。

    铃木健一

    顾彼思商学院教授。毕业于东京大学工学部，于芝加哥大学获得MBA学位。曾供职于野村综合研究所。2006年参与了顾彼思商学院的建立，并以研究所事务局局长身份从事该院的运营。现在专门从事以“商业定量分析”为主的科目的规划开发与教育研究。著有《27岁开始的MBA》（合著，东洋经济新报社）。

    译者简介

    北京大学历史系日本史博士，现为唐山师范学院史法系讲师。译作有《中江丑吉在中国》《异域风情丛书（土耳其卷）》等。
  • 目录:
    目录

    部 分析的观念

    章 　分析的本质 005

    1　如何与数字打交道 006

    1-1 让讨厌数字的人爱上它 006

    1-2 数字对经营的意义 008

    2　何谓分析 011

    2-1 爱价几何？ 011

    2-2 分析的本质在于“比较” 012

    2-3 解决问题与比较 013

    2-4 打破砂锅问到底：论因果关系与比较 016

    专栏1 　恋爱方程式 021

    专栏2 　Less is more（少即是多）？ 

    人生不比较会更好？ 026

    3 要拿什么跟什么比较？ 027

    3-1 什么是恰当的比较？ 027

    3-2 航天飞机“挑战者号”的事故 030

    3-3 如何强化轰炸机 032

    3-4 商务当中的实验与A/B测试 035

    章末问题 039

    第二章　分析与假说思考 041

    1 何谓假说 042

    1-1 诊断你的假说能力 042

    1-2 假说思考的优点 044

    2 假说思考的工作方式 047

    2-1 假说思考的步骤 047

    2-2 顾问的假说思考 048

    2-3 什么是“可行的”假说 052

    2-4 提问的模式 053

    3 建构假说的能力：假说该怎么产生 057

    专栏　演绎法与归纳法 060

    4 数据搜集的观念 063

    4-1 数据搜集的目的 063

    4-2 不够明了的数据是什么 066

    5 实际搜集数据 069

    5-1 搜集世上既存的数据 069

    5-2 搜集世上尚不存在的数据 076

    章末问题 085

    第三章　分析的五个观点 087

    1 影响度（大小） 088

    2 差距（差异） 090

    专栏　何种教育方法有效 091

    3 趋势（时间的变化） 094

    3-1 从数据解读超市 095

    3-2 未来与人口预测 099

    4 异质性（分布） 101

    5 模式（原理） 105

    5-1 找出模式 105

    5-2 找出异常值 106

    5-3 找出反曲点（拐点） 107

    5-4 通过大数据和机器学习提取模式 111

    5-5 机器翻译中的大数据应用 114

    章末问题 118

     

    第二部 比较的技术

    第四章　试着用肉眼观察“比较” 125

    1 肉眼是的分析工具 127

    2 图表会说话 130

    2-1 制作图表的三个步骤 130

    2-2 以图表验证假说：假说一“日本公务员过多” 133

    2-3 以图表验证假说：假说二“富豪会长寿” 134

    2-4 以图表验证假说：假说三“幸福就会长寿” 136

    3 借由分析发挥力量的图表 138

    3-1 直方图 139

    3-2 瀑布图 144

    3-3 帕累托图 145

    3-4 时间序列图 149

    3-5 散布图 155

    章末问题 165

    第五章　以数字概括进行“比较”： 169

    掌握分析的原则与方法 

    1 数据的中心在哪里？（代表值） 171

    1-1 简单平均、加权平均 171

    1-2 几何平均（年平均成长率） 173

    1-3 平均值的陷阱与中位数、众数 176

    专栏1 　72法则（rule of 72) 181

    专栏2 　物价与加权平均 182

    2 数据如何分布？（离散） 185

    2-1 变异数与标准差 185

    专栏　变异数与标准差要除以n还是n－1？ 187

    2-2 经营中的风险与高风险、高回报 191

    2-3 当“大家的答案出乎意料地正确”发生作用时 194

    章末问题 196

    第六章　尝试囊括成算式来“比较” 197

    （回归分析和建模） 

    1 散布图与相关系数 199

    1-1 分析公寓投资 199

    1-2 何谓相关 201

    2 简单回归分析（一元回归分析） 215

    2-1 回归分析的概念 215

    2-2 决定系数的意义：何谓说明力？ 220

    专栏　改变战略历史的散布图 224

    3 复回归分析（多元回归分析） 226

    3-1 导入定性变量的复回归分析 229

    3-2 哪种自变量的效应强？ 232

    3-3 样本数要多少才够？ 234

    3-4 预测能力要如何测量？ 235

    3-5 复回归分析之下的自变量挑选法 236

    3-6 是预测，还是对因果关系的说明？ 239

    3-7 复回归分析的威力 241

    专栏　从逻辑回归分析看航天飞机事故 246

    4 建模：以演绎法将关系化为算式 248

    4-1 费米推论 248

    4-2 通过利润方程式思考创造利润的方法 253

    4-3 从建模看美日汽车产业的作风差异 256

    4-4 从杜邦分析看美日欧净资产收益率差异的原因 258

    章末问题 260

    总结 261

    章末问题解答范例 262

    给想要知道更多的人 280

    附录 关于回归分析的补遗 284

    1 回归分析与多重共线性 284

    2 回归系数的因果性解释 288

    译名对照 295
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