到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？

　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。
　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。
　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」
　　那麼，要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？

　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆
　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。
　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。
　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？
　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。

　　Part 1高度相關，還是低度相關？
　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
　　幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？

　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！
　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸
　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」

　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？
　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
　　新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？

　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。
　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。
　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。
　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資訊素養能力。

本書特色

　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。
　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。
　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。