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近年来，随着谷歌、***、阿里巴巴等互联网企业在全球范围内的崛起，“大数据”成为人们耳熟能详的热门词。与此同时，在企业越来越重视数据分析的背景下，拥有数据分析专业人员的重要性被提上日程。 本书内容深入浅出，实例分析具体丰富，不论你是文科还是理科出身，都能够通过本书掌握数据分析的基本知识和基本技能，并顺利地将其应用于商务实践之中。本书共分7 章，主要内容包括何为商务统计统计学的基本知识、数据分析的基础、提高企业效率的统计学、提高商务业务效率的统计学、商品开发的统计学、市场营销的统计学。 本书适合商务统计学新人、对商业统计感兴趣的读者阅读使用。

第 1 章 何为商务统计 1 1．1 | 商务统计的必要性 2 掌握商务统计技能的人是高端人才 1．2 | 数据分析师能为企业带来巨大利益 4 数据分析师的年收入高达1200 万～ 1500 万日元 1．3 | 对分析官的高期待与高需求 6 商务统计为企业的成本削减与营业额提升作出贡献 1．4 | 以大数据为武器的企业 8 利用大数据得到快速成长的IT 先进企业 1．5 | 为商务统计作出贡献的各种数据 10 企业成长所需的不仅仅是大数据 1．6 | 统计学发展的历史与其在商务中活用的进程 12 在医学、经济学、遗传学、心理学、社会学、药学、工学领域中发展 的统计学 1．7 | 活用商务统计的三项必要技能 14 不论文理科出身，都能掌握 1．8 | 网络相关部门中的成功事例 16 利用A/B 测试与反馈评分扩大顾客范围 1．9 | 营业、销售部门中的成功案例 18 通过共享数据及5W1H 分析提高效率 1．10 | 市场营销部门的成功案例 20 通过品牌分析进行战略决策 专栏 数据分析的实绩 22 第 2 章 统计学的基本知识 ． 23 2．1 | 数据是数值的合集 24 记录数据的必要性 2．2 | 何为概率与期望值 26 统计学的基础学问 2．3 | 了解数值型数据分布的有效工具 28 直方图与散点图 2．4 | 何为相关性 30 正比例和反比例的区别 2．5 | 相关关系与因果关系 32 在商务中运用的关键 2．6 | 何为正态分布 34 数据分布的基本 2．7 | 掌握分类数据的方法 36 交叉分类与交叉表 2．8 | 了解全局的方式 38 平均数、中位数、众数 2．9 | 平均数和中位数的应用方法 40 商务应用中的优缺点 II 2．10 | 离群值的判定方法 42 不符合分析的数据 2．11 | 表示分布离散程度的数值 44 将数据分布离散程度数值化 2．12 | 标准差与百分位数 46 两种指标的应用区别 2．13 | 何为偏差值 48 商务领域中的偏差值 2．14 | 何为A/B 测试 50 随机分组的必要性 2．15 | 检验数据的特征 52 利用P 值进行t 检验 2．16 | 母集与随机抽样 54 为了了解集团整体的特征 2．17 | 何为偏差 56 与实际调查数值的差距 2．18 | 数据的可视化（一） 58 柱形图、饼图、百分化的柱形图、折线图 2．19 | 数据的可视化（二） 60 有效利用直方图 2．20 | 数据的可视化（三） 62 箱形图的使用方法 2．21 | 数据的可视化（四） 64 汇总表、交叉表与热点图的使用 2．22 | 数据的可视化（五） 66 活用散点图 2．23 | 数据清洗 68 花费大量时间对数据进行精细查验 2．24 | 何为模型 70 通过方程式来简要表现 2．25 | 何为线性回归分析 72 对数据间的比例关系进行分析 2．26 | 更为高端的模型 74 对条件进行分析，利用统计决策树与随机森林 专栏 只要掌握了统计学基础知识，就能自行选择工具进行分析 76 第3 章 数据分析的基础 77 3．1 | 企业经营中数据分析的作用 78 理念、战略、作战、战术、兵站的金字塔 3．2 | 通过数据分析预测企业的未来 80 利用概率分析利润的期望值 3．3 | 通过数据分析能了解的事情 82 把握全局、预测未来、寻找最优解 3．4 | 数据分析的结构 84 假设检验分析与大数据分析 3．5 | 基于假设进行分析 86 活用实务知识的假设检验分析 IV 3．6 | 基于数据的分析 88 无需掌握专业知识，获得信息即可运用的大数据分析 3．7 | 商务统计的工具（一） 90 数据分析的基本工具Excel 3．8 | 商务统计的工具（二） 92 活用BI 工具 3．9 | 商务统计的工具（三） 94 开放源代码软件R 的应用 3．10 | 使用Excel 的注意点 96 记录原始数据 3．11 | 了解最基本的数据格式 98 何为CSV 数据 3．12 | 稳健的数据管理 100 何为数据库 3．13 | 制作图表，将数据可视化 102 将Excel 中的数据制成图表 3．14 | 解读数据的方式 104 相同数据制成不同图表，给人的印象也会发生变化 3．15 | 为了落实数据，提出假设 106 假设检验分析的步骤 3．16 | 用数据检验提出的假设 108 选择最适合的图表 3．17 | 由数据来建立模型 110 为建立模型而构建的数据集市 V 3．18 | 通过简单线性回归进行分析 112 关键是通过散点图进行可视化 3．19 | 进行多元线性回归 114 有两个以上自变量的分析方法 3．20 | 构建更为复杂的模型 116 尝试运用统计决策树、随机森林 3．21 | 数据分析的PDCA 118 在出成果前把数据分析看作一种投资 专栏 　 想知道对本公司最适合的数据运用方法？专家顾问必不 可缺 120 第4 章 提高企业效率的统计学 ．121 4．1 | 计算最佳员工数量 122 使用多元线性回归和统计决策树 4．2 | 经费及预算的最优化 124 如何最有效地降低成本 4．3 | 分析企划的成果 126 以概率论为基础，判断是否持续可行 4．4 | 统计学观点中的加薪与升职 128 进行人事评价的统计分析 4．5 | 库存的最优化 130 预测需求的分析手法 VI 4．6 | 最具成效的人员配置 132 用于团队组织的统计学方法 4．7 | 分析智能手机、电脑，调查不端行为 134 实时发现不端行为的机制 专栏 将数据分析视为高级机密，应进行内制化处理 136 提高公司内部数据阅读权限的重要性 第5 章 提高商务业务效率的统计学 137 5．1 | 通过客户管理（CRM）提高营业效率 138 数据化营业，提高效率 5．2 | 如何高效地给属下分配工作 140 数据化业务，提高工作效率 5．3 | 适当的劳动时间和休息时间 142 分析成果与劳动时间及休息时间的关系 5．4 | 减少加班的高效时间分配 144 活用电脑的操作记录 5．5 | 设置效率最高的劳动定额 146 从期望值到最优劳动定额的计算 5．6 | 营业路径的最优化 148 从成交率、销售额、利润的相关性入手分析 5．7 | 分析成交率高的营业交流 150 自然语言处理的分析 VII 5．8 | 推算成交率的估计值 152 分析估计值与成交率 5．9 | 由成交率的高低推定营业时期与营业方法 154 把握交易对象的结算时期与喜好的分析 专栏 统计学分析方法是一种人工智能 156 第6 章 商品开发的统计学 ．157 6．1 | 预测新商品的销售走向 158 通过统计提前掌握畅销商品 6．2 | 对市场调查有益的统计信息 160 运用公开数据 6．3 | 把握企业的定位 162 对应分析与定位 6．4 | 先行了解市场景气及需求情况的商品投放时期 164 分析POS 数据 6．5 | 风险最小化的成本分配 166 通过单纯形法求最优解 6．6 | 数值化的目标 168 对消费者的动向及需求进行统计学分析 6．7 | 从概率论的角度看需求调查 170 考虑不真实的可能性 6．8 | 通过网络数据进行评价调查 172 分析本公司商品的销售与网站的关系 专栏 运用企业内数据的最佳方式 174 第7 章 市场营销的统计学 ．175 7．1 | 避免促销的无用功 176 对用户认知度进行调查和分析 7．2 | 通过统计获得重复模式 178 从顾客的特征推测最适合的市场营销方式 7．3 | 计算策略与广告的效果，进行权衡取舍 180 活用A/B 测试 提高广告的效果 7．4 | PR 效果的事前预测 182 由统计推断有效的PR 方式 7．5 | 网站的最优化 184 活用多变量测试 专栏 掌握基础，更上一层楼 186

仓桥一成 1983年出生于日本广岛县。曾在东京大学学习医疗数据的统计分析，毕业后进入大学院。在2008年取得医学研究科保健硕士学位、2011年取得博士学位。2011年3月成立专业的统计分析咨询机构——iAnalysis（蓼蓝分析）。

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