這種分析力，老闆最想要，公司最需要！
業務報表這麼多，你怎麼看出生意的好與不好？
客戶資料這麼複雜，要從哪找出對你最有用的分類方法？
運用統計基本概念連結你的行業理解，讓業務報表從廢紙變出黃金！
美國政府資料分析專家，大學統計教授，專為非數理科職場人士編寫的「真實商業統計」入門指南
○如果你是家甜甜圈店老闆或店長，你能透過每天、每週與每月的銷售資料累積，建立起一套更減少多餘食材備料、又能更好對應淡旺季銷售量的「甜甜圈原料備量」模式嗎？
○如果你的公司正在從事如郵購、EDM優惠發送等直效行銷，你們在經過幾次的銷售累積後，能根據回覆客戶的身份及購買金額逐步調整到讓你們的發送名單更精準有效嗎？
○如果你在公司的人資部門工作，你又如何用「人均產值」的觀念向老闆分析公司人力的使用效益，又該如何將員工的貢獻「換成錢」來計算？
以上這些情境都會在本書出現，這本書就是要告訴在企業中工作的每個人，如何由「資料中挖黃金」！
讓你的生意藉著簡單統計與數學做得更好！
「從業績或統計資料裡分析現況及趨勢」幾乎是每家企業與每個工作職都需要面對的課題，許多人往往習慣由一般的商業判斷或經驗進入公司的資料，主要原因仍是大家普遍缺少基本數學的基礎。
這本書要以「用到極少的數學」為出發點，讓讀者不再被「迴歸分析」、「代數」等令人望而生畏的統計方法名詞給嚇倒；相反的，本書將以統計的實質應用角度，讓讀者了解在商業資料中，如何藉由許多流行應用統計中的「普通概念」及一般通用的電腦軟體進行趨勢的試算，幫助自己的工作資料分析產出更有價值的模型與預測。
本書也可說是統計專家專為職場及工作族而寫的「從統計看趨勢」入門使用書，針對諸如：如何進行銷售預測、以簡單的程式建立資料分析辦法，或是對數據的比較等，其中並有以許多挖掘顧客背景或制定最佳策略的真實商業情境舉例說明。
就算你不想親手執行計算 / 分析資料，想找商業軟體或專業統計助手代勞，本書也能讓你「至少清楚定義自己要的知道什麼」，讓你看見資料分析與統計專家的工作威力；你可以先從本身的業內知識開始決定「要分析、預測什麼」，讓判斷不再靠直覺，用真實的數字結果帶領你把工作做得更好！
作者簡介
梅威廉 William May
內布拉斯加大學數學博士。梅威廉過去長期參與美國政府的工程科學計畫，並在數所大學講授數學和電腦科學；先後在喬治華盛頓大學、喬治梅森大學教授與維吉尼亞理工大學擔任教授。他也在幾家政府機構和工程公司服務，其中包括在美國中央情報局和海軍部擔任資深科學家。他與妻子朗達 (Rhonda) 居住在維吉尼亞州北部。除了本書，梅威廉並著有一本有關電腦、人工智慧、天文學與人類思想最終極限的書：《真相邊緣》(Edges of Reality)。
譯者簡介
何霖
美國賓州州立大學MBA， 兼職從事財經企管類書籍翻譯工作，譯有 《策略校準》（合譯）、《 PMP專案管理認證指南》（三版）、《比率管理全書》、《企業達爾文》、《公司裡最難說的4種話》等書。
作者序
分析資料，真的很有用！
……而且，只需要懂一點點數學就夠了！
1 從數字中淘金
什麼是商業資料分析？它難不難？這種分析值多少錢？
2 "好模型"看穿一堆資料
面對每天累積的商業數字，趕快為自己量身打造一套分析計畫吧！
3 要把資料分析到多深？
不是數學研究，而是用「你會的數學」幫助你就夠了！
4 拿來用的數學
喘口氣，這一章我再告訴你，「數學焦慮症」患者可以不用看到資料就頭昏……
5 統計的預測魔法
幫助你看待「未來性」的統計基本概念
6 試算表立大功
這種表格，讓商業世界的數字動了起來！
7 微積分，用與不用？
除非你遇上大型的分析才用得上，但至少你能懂點它的用處……
8 神經網路的新手課
一種能快速整頓你資料問題的捷徑！
9 別忘了基本邏輯
數字之外，助你分析、推論更精確的理智技術
10 資料庫的妙用
如何把你的商業資料運用結構化？
11 企業裡常見的統計迷思
破除公司裡的錯誤數據結論
12 真實世界裡的統計
一些關於現實數字分析的應用真理……
作者序
「資料」這種東西到處都存在。而且很多資料中往往蘊含有利可圖的趨勢與模式。然而你如果從沒修過很深的數學課程，你能對這些資料採取什麼行動呢？因為無法預料「資料中的趨勢」，有很多大公司裡的員工、投資者與小型企業主都身陷困境。他們經常責怪自己數學不好。這種理由以前也許還對，但現在已有許多易於使用的軟體與統計新方法的突破，使這些人也能夠掌握趨勢分析與預測了。
你正在看的這本書，就是針對「現在就需要得到資料分析成果的人」所寫的，它能讓你不用投入數年、接受正式數學訓練，也可以嘗試建立數學預測模型。
本書將聚焦於「可快速讓你分析自己最了解的資料，並從資料發展出商業模式。」我的目標是要讓讀者能替自己的事業或投資環境，發展出可行的數學模型。
運用「少量數學」進行「快速資料分析」的這個概念，聽來也許有點像「不勞而獲」，而且會令你有些懷疑；這類主題的基本指南類書籍經常充斥空洞的承諾。然而，我要告訴你，這不是「不勞而獲」，這些分析當中仍有權衡取捨的判斷，但賴以權衡取捨的背景正是你在特定商業領域的知識，而不是高等數學。這種運作方式是：數學家和統計學家是通才，而（我假定）你是某個商業或投資領域的專家。通才數學家和統計學家運用某些模型建立階段的數學挑選資料，並用很多模型建立後一階段的數學技巧與統計量測法驗證模型。
而你們這些「專家們」可在模型建立前，運用知識與對商業的通曉以挑選出適當的資料。你也可以在模型建立後的階段，不用高等數學而是使用真實數據來比較模型。在模型建立階段本身，通常可借助電腦完成不帶「微積分」或「高等統計學」的知識來完成。總之，若你真正了解你的領域，則你可運用「遠少於你以為會用到的數學，建立起那個領域的資料模型。」
假定你是個成年人，你的數學技巧非常生疏，或者在修完「代數II」這門課後，你已經有十年沒接觸數學。假定現在你想以大學統計學課程繼續深造完數學學程，那你的任務可艱鉅了。因為你需要回顧代數學，然後註冊並通過三角幾何學、微積分預備課程、微積分和統計學這些課程的考試，這可能就需要你花兩到三年時間、修習四到六門課才能完成。
但是，若你只想為自己的事業或投資開始分析資料，那這樣的深造時間未免太久了。因此，你需要一個替代方案，一個快很多的方案。這本書的方案就要提供你一條替代途徑，這途徑對於統計軟體的倚賴，更甚於對你數學技能的倚賴。（當然，你還是需要若干數學基本知識才能了解模型與執行軟體。但整體來說，本書的方案需要具備「代數II」的程度，包括多項式、分數、分配律等基本數學觀念，我們在後面會詳細解釋。)
尤其，本書是以真實世界的個案研究與範例解兄，這些範例讓你對「如何看待自己的資料」、「該使用哪些軟體技巧」，以及「對於資料分析，你預期能得到什麼？」都有清楚概念。
畢竟你有自己獨特的資料與需求，所以你必須想出如何分析這些資料與需求的構想，這些構想讓你得以思索你的獨特問題。就如作家約翰．史坦貝克（John Steinbeck）做的一句形容最貼切：「構想就像野兔，你若抓到一對，並學會怎樣馴養牠們，則很快就會有一打。」
