輕鬆搞懂數字爆的料：不需統計背景，也能練就數據解讀力

推薦序　多吃「數」，有益健康？    吳仁麟        　

第1章    人人必備分析力                        　
量化分析與大數據的崛起
量化分析對決策的重要性
量化分析思考三階段與六步驟
缺乏分析性思考的危險　
　
第2章    建構問題                                　
步驟1：確認問題　　
步驟2：檢視既有發現　　
案例：全視線光學
案例：人民控訴柯林斯案 　

第3章    解答問題                                　
步驟3：建立模型（選擇變項）　　
步驟4：蒐集資料　　
步驟5：分析資料　　
案例：選擇權評價模型
案例：孩子是誰的？　　

第4章    溝通與行動                            　
步驟6：說明結果與採取行動
用資料漂亮說故事　　
案例：南丁格爾的成功溝通
案例：孟德爾的失敗溝通
案例：替婚姻算算命
案例：FICO評分
案例：超市尋找價值定位

第5章    量化分析與創意                        　
創意分析思考四階段
案例：阿基米德與真假皇冠
案例：啤酒和尿片
案例：語言能力與阿茲海默症
案例：內線交易疑案調查

第6章    鍛練數字分析腦                        　
量化態度
量化習慣
量化分析師　　
案例：用分析力爭取獎學金
案例：休士頓火箭隊的量化思考高手

第7章    與量化分析師共事                        　
商業決策者的分析責任分工
對分析專家應有的期望　　
案例：思科的需求預測分析
案例：默克尋找最佳銷售陣容　　
 
致謝                                        　
各章注釋                                    　

推薦序

多吃「數」，有益健康？　吳仁麟　聯合報系媒體創新研發中心總監

　　數字會說話，說的卻不一定是真話。
　　
　　但是，1是1，2是2，每個數字看起來都如此天真無邪，怎麼會說謊呢？其實，問題不在數字，而在於人。同樣一堆數字，不同的人有不同的解讀，所產生的結果自然不同。

　　數字的解讀大有學問
　　
　　比如說，「屢戰屢敗」和「屢敗屢戰」都同樣是四個字，甚至每個字長都得一模一樣，但是讀起來的感覺就完全不一樣。前者讓人感覺很吐血，後者讓人感覺很熱血。又比如，根據美國婦女投票行為的調查研究發現，選舉時，每22個老婆裡，只有1個投票和老公投的候選人不一樣。同樣一件事，也可以解讀成，每22個老公裡，只有1個投票和老婆投的候選人不一樣。前者感覺很沙文主義，後者感覺得女性主義。
　　
　　所以，解讀數字這件事可是有學問的，大家要特別小心。像以上這個例子就告訴全天下的老公，某些數字解讀對了就可以上天堂，某些數字解讀錯了你就得跪算盤。然而，老公解讀錯數字頂多跪算盤，但在某些時空裡，數字解讀錯誤可是人命關天的事。
　　
　　1854年10月，英國參與克里米亞戰爭，南丁格爾（沒錯，就是你知道的那位南丁格爾女士）前往俄國的克里米亞半島，在英國營區裡協助救護和醫療工作。南丁格爾發現，醫院裡的死亡率高達43%，很多軍人沒有戰死，而是受傷被送進醫院後感染而死。
　　
　　於是，南丁格爾開始做統計和調查，發現在戰爭的第一個冬天，士兵死於院內感染的人數竟然是戰場死亡人數的十倍。她用這些數字說服英國政府派出專業團隊來改善戰地醫院的環境，也使英軍的死亡率大幅降低。試想，如果南丁格爾沒有做這些數字統計，還會有多少英國阿兵哥會枉死在醫院裡？

　　數字的現代啟示
　　
　　所以，解讀數字這件事實在太重要了，這本書所談的，就是解讀數字的方法，同時也告訴我們幾件事：

　　● 這個世界有愈來愈多的數字：臉書每天會多出10億筆資料，YouTube每天會播出20多億部影片，每天Google會有50億筆查詢。更可怕的是，這些天文數字背後，還會長出更多解讀和註記這些數字的數字。

　　● 這些數字影響世界，也影響我們：當數字像細菌一樣，愈來愈多且無所不在，我們的日子就很難不受數字影響。現在，美國職棒大聯盟的每一家球隊都用數字分析來打球，像紐約洋基隊就聘用了21位統計學家。甚至，有人還用大數據來預測總統大選和奧斯卡獎的結果。數字對我們的影響愈來愈大，也愈來愈深。

　　● 如果我們不去掌握運用這些數字，別人就會運用這些數字來掌握我們：這裡指的別人，通常指的是和我們有著重大利害關係的人，當中有些是友人（像您的同事或同業），有些是敵人（像競爭對手）。當他們掌握數字能力比您強，您應該也可以預知未來會發生什麼劇情了。

　　當然，除了以上這些內容，這本書也談了一些運用數字的原則和方法，而且告訴我們一個好消息：未來地球上會多出150萬個工作機會，因為企業會需要至少150萬名資料分析經理人（但我們也應該省思，多出這150萬個工作機會的同時，又有多少工作會消失？）

　　數字會說話，但是⋯⋯
　　看完這本書，相信您的感覺會和我一樣：

　　● 數字會說話，但是說的不一定是有用的話。
　　● 數字會說話，但是說的不一定是對的話。
　　● 數字會說話，但是數字所說的並不是神話。

　　數字有話要說，但你要先成為數字的知音，才能讓數字暢所欲言，而你也才能聽得懂，更能聽得對。