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第1章 何为商务统计 1

1.1 商务统计的必要性 2

1.2 数据分析师能为企业带来巨大利益 4

1.3 对分析官的高期待与高需求 6

1.4 以大数据为武器的企业 8

1.5 为商务统计作出贡献的各种数据 10

1.6 统计学发展的历史与其在商务中活用的进程 12

1.7 活用商务统计的三项必要技能 14

1.8 网络相关部门中的成功事例 16

1.9 营业、销售部门中的成功案例 18

1.10 市场营销部门的成功案例 20

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

2.2 何为概率与期望值 26

2.3 了解数值型数据分布的有效工具 28

2.4 何为相关性 30

2.5 相关关系与因果关系 32

2.6 何为正态分布 34

2.7 掌握分类数据的方法 36

2.8 了解全局的方式 38

2.9 平均数和中位数的应用方法 40

2.10 离群值的判定方法 42

2.11 表示分布离散程度的数值 44

2.12 标准差与百分位数 46

2.13 何为偏差值 48

2.14 何为A/B测试 50

2.15 检验数据的特征 52

2.16 母集与随机抽样 54

2.17 何为偏差 56

2.18 数据的可视化（一） 58

2.19 数据的可视化（二） 60

2.20 数据的可视化（三） 62

2.21 数据的可视化（四） 64

2.22 数据的可视化（五） 66

2.23 数据清洗 68

2.24 何为模型 70

2.25 何为线性回归分析 72

2.26 更为高端的模型 74

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

3.2 通过数据分析预测企业的未来 80

3.3 通过数据分析能了解的事情 82

3.4 数据分析的结构 84

3.5 基于假设进行分析 86

3.6 基于数据的分析 88

3.7 商务统计的工具（一） 90

3.8 商务统计的工具（二） 92

3.9 商务统计的工具（三） 94

3.10 使用Excel的注意点 96

3.11 了解最基本的数据格式 98

3.12 稳健的数据管理 100

3.13 制作图表，将数据可视化 102

3.14 解读数据的方式 104

3.15 为了落实数据，提出假设 106

3.16 用数据检验提出的假设 108

3.17 由数据来建立模型 110

3.18 通过简单线性回归进行分析 112

3.19 进行多元线性回归 114

3.20 构建更为复杂的模型 116

3.21 数据分析的PDCA 118

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

4.2 经费及预算的最优化 124

4.3 分析企划的成果 126

4.4 统计学观点中的加薪与升职 128

4.5 库存的最优化 130

4.6 最具成效的人员配置 132

4.7 分析智能手机、电脑，调查不端行为 134

专栏 将数据分析视为高级机密，应进行内制化处理 136

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

5.2 如何高效地给属下分配工作 140

5.3 适当的劳动时间和休息时间 142

5.4 减少加班的高效时间分配 144

5.5 设置效率最高的劳动定额 146

5.6 营业路径的最优化 148

5.7 分析成交率高的营业交流 150

5.8 推算成交率的估计值 152

5.9 由成交率的高低推定营业时期与营业方法 154

专栏 统计学分析方法是一种人工智能 156

第6音 商品开发的统计学 157

6.1 预测新商品的销售走向 158

6.2 对市场调查有益的统计信息 160

6.3 把握企业的定位 162

6.4 先行了解市场景气及需求情况的商品投放时期 164

6.5 风险最小化的成本分配 166

6.6 数值化的目标 168

6.7 从概率论的角度看需求调查 170

6.8 通过网络数据进行评价调查 172

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

7.2 通过统计获得重复模式 178

7.3 计算策略与广告的效果，进行权衡取舍 180

7.4 PR效果的事前预测 182

7.5 网站的最优化 184

专栏 掌握基础，更上一层楼 186