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  • 使用EXCEL學習統計預測法
  • 點閱:738
  • 譯自:Excelで学ぶ統計的予測
  • 作者: 菅民郎著 , 程永佳譯
  • 出版社:泰電電業
  • 出版年:2016[民105]
  • ISBN:978-986-405-025-3 ; 986-405-025-7
  • 格式:PDF
  • 版次:初版
租期14天 今日租書可閱讀至2019-12-25

本書聚焦於「預測」此一題目!
 
關於預測的內容很多,而本書是針對以下5個題目進行回答:
1.用什麼角度、什麼思考方式去預測。
2.預測方法及步驟。

3.預測時用的分析手法。
4.預測軟體跑出的結果的解讀方法及應用。
5.預測分析手法的計算方式。
 
而書中所說的預測,是手上有表示現在狀況的數據,再用統計學分析手法來分析那些數據,藉此預見未來,所以並不是以直覺或是靈感來猜測。本書將以數據為本,詳細解說預測方法、結果的解讀方法及應用方法。
 
本書特色
 
◎2016最強統計預測法書籍,所有商業常見問題一次搞定!
◎採用雙色印刷讓內容更淺顯易懂、一目了然。
◎統計好簡單!抽象的觀念以圖表表現,減少文字內容。
◎不用數學記號,如Σ或是向量等,盡可能深入淺出地解說。


作者簡介
 
菅民郎
 
1996 年 東京理科大學理學院應用數學系畢業。

中央大學理工研究科畢業,理學博士取得。
 
2005年 在大前研一開辦的「創業家商業學校」擔任教授。
 
2011年 創立ISTAT株式會社,擔任董事社長職務。營業項目有市場調查、統計解析、預測分析、統計軟體等,完全以統計分析研究為主的公司。
 
譯者簡介
 
程永佳
 
日本國立橫濱大學國際社會科學研究所碩士畢。在中日口筆譯者之路上,持續努力中。


  • 前言(第1頁)
  • 本書的目的(第2頁)
  • 本書的學習內容(第3頁)
  • 第 1 章 預測入門(第19頁)
    • 1.1 何謂預測(第20頁)
    • 1.2 企業會進行何種預測(第21頁)
    • 1.3 哪種人擅長做預測(第22頁)
    • 1.4 擅長預測的公司(第23頁)
    • 1.5 預測中不可或缺的決定性因素關連圖(第25頁)
    • 1.6 預測目的要明確(第27頁)
    • 1.7 預測作業的進行方式(第31頁)
    • 1.8 用於預測的數據(第32頁)
  • 第 2 章 預測方法(第35頁)
    • 2.1 利用橫斷面數據來預測營業額的步驟與方法(第36頁)
    • 2.2 利用時間序列數據預測營業額的步驟與方法(第40頁)
    • 2.3 預測時間序列數據時,首先要做的是掌握長期趨勢 T 及季節變動 S(第45頁)
    • 2.4 求出長期趨勢 T(趨勢線)的思路與方法(第48頁)
    • 2.5 求取長期趨勢 T( 趨勢線)的 5 大原則(第53頁)
    • 2.6 求出 TC、TCI 及 I 的思路與方法(第58頁)
    • 2.7 求出 S、TCI、TC、I 的分析方法(第64頁)
    • 2.8 時間序列數據預測模型之總結(第65頁)
  • 第 3 章 預測案例(第67頁)
    • 3.1 醫療儀器販賣臺數的季節性變動為何(第68頁)
    • 3.2 變動的高爾夫桿數是呈下降趨勢嗎(第71頁)
    • 3.3 在氣溫逐年上升的地區,今後的氣溫變動將會如何(第74頁)
    • 3.4 逐年增加的高齡人口,今後將如何變動(第77頁)
    • 3.5 大幅變動的住宅販賣戶數趨勢(第81頁)
    • 3.6 預測營業額時的重要因素(第88頁)
    • 3.7 從氣溫及是否舉辦活動來預測明天的冰淇淋進貨數量(第96頁)
    • 3.8 明天車站附近的報攤會賣出幾份運動報紙(第101頁)
    • 3.9 在不景氣的今年,預測本店的營業額(第108頁)
    • 3.10 當促銷活動的資料包含質化及量化兩種時,如何預測醫療儀器販賣臺數(第117頁)
    • 3.11 在競爭商品營業額及自己公司的營業活動已定之下,預測營業額(第130頁)
    • 3.12 要進行怎樣的營業活動,才能拉抬特定設施的營業額呢(第139頁)
  • 第 4 章 掌握季節變動 S 及長期趨勢 T 的分析方法(第147頁)
    • 4.1 分析方法的種類及概要(第148頁)
    • 4.2 月別平均法(第149頁)
    • 4.3 MAT(第153頁)
    • 4.4 移動平均(第155頁)
    • 4.5 加權移動平均法(第159頁)
    • 4.6 各年同月份之加權移動平均(第168頁)
    • 4.7 EPA 法(第173頁)
  • 第 5 章 計算長期趨勢 T(趨勢線)的分析方法(第189頁)
    • 5.1 分析方法的概要與種類(第190頁)
    • 5.2 直線迴歸式(第194頁)
    • 5.3 根迴歸式(第199頁)
    • 5.4 自然對數迴歸式(第202頁)
    • 5.5 分數迴歸式(第205頁)
    • 5.6 乘冪迴歸式(第208頁)
    • 5.7 指數迴歸式(第212頁)
    • 5.8 修正指數迴歸式(第215頁)
    • 5.9 邏輯迴歸式(第218頁)
    • 5.10 岡波茨迴歸式(第221頁)
    • 5.11 上限值 K(第224頁)
    • 5.12 高次函數迴歸式(第228頁)
  • 第 6 章 相關分析(第229頁)
    • 6.1 相關分析所扮演的角色與相關係數的種類(第230頁)
    • 6.2 單相關係數(第233頁)
    • 6.3 時間序列相關係數(第235頁)
    • 6.4 時間延遲相關係數(第243頁)
  • 第 7 章 製作預測模型的分析方法(第247頁)
    • 7.1 分析方法的種類及概要(第248頁)
    • 7.2 多元迴歸分析(第250頁)
    • 7.3 時間序列多元迴歸分析(第258頁)
    • 7.4 數量化方法一類(第263頁)
    • 7.5 擴張型數量化方法一類(第267頁)
  • 第 8 章 Excel 的統計分析功能(第273頁)
    • 8.1 Excel 的公式與函數(第274頁)
    • 8.2 函數的輸入方法(第277頁)
    • 8.3 算式內容的變更(第279頁)
    • 8.4 插入函數的指定方法(第280頁)
    • 8.5 引數、函數的變更方法(第283頁)
    • 8.6 函數式的複製(第285頁)
    • 8.7 Excel 函數的數學意義(第287頁)
    • 8.8 絕對參照與相對參照(第292頁)
  • 第 9 章 Excel 增益軟體的概要與操作方法(第293頁)
    • 9.1 關於本書中所使用的軟體(第294頁)
    • 9.2 免費軟體的下載方法(第295頁)
    • 9.3 「EPA 法」軟體的操作方法(第302頁)
    • 9.4 關於市售「多變量預測」軟體(第304頁)
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單本電子書
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