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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PDCA118

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