民國61年
希特勒 Adolf Hitler
- 大理論家，就是大領袖，是少有的。煽動家，大都具備著大領袖的才具。自然，這種才具，不是純用科學方法去研究問題的人所樂聞的。煽動家，雖然不過是一個狡黠的政客；可是他既能將某種觀念傳播給民眾，可見他必定是一位心理學家。如果叫他來做領袖，必定較不通人情的理論家為優。所以講到領袖的才能，就是指能夠鼓動群眾的才能而言。理想家和領導群眾的能力，是截然的兩件是。假使一個人一身而能具備理論家、組織家和領袖的本領，這是真的了不得的偉大人物。
2015年11月27日 星期五
2015年11月14日 星期六
輕鬆搞懂數字爆的料：不需統計背景，也能練就數據解讀力
輕鬆搞懂數字爆的料
Thomas H. DAVENPORT
2015/03/26
第1章 人人必備分析力
- 量化分析:三階段與六步驟：
建構問題-1.確認問題 2.檢視既有發現
解答問題-3.建立模型(選擇變項) 4.蒐集資料 5.分析資料
溝通與行動-6.說明結果與採取行動
- 量化分析的故事至少有六種類型：
跡證鑑識型,原來如此型,瘋狂科學家型,問卷調查型,預測型,講古型
第2章 建構問題
第3章 解答問題
- 各類分析的主要軟體供應商：
報表軟體-
BOARD International
IBM Cognos
Information Buliders WebFOCUS
Microsoft Excel/SQL server/SharePoint
MicroStrategy
Panorama
SAP Business Object
互動式視覺化分析-
QlikTech QlikView
Tableau
TIBCO Spotfire
量化模式或統計模型建構-
IBM SPSS
R (開放原始碼套裝軟體)
SAS
- 重要統計觀念和技巧：
變異數分析 (ANOVA,analysis of variance)
因果關係 (causality)
集群分析 (clustering or cluster analysis)
相關分析 (correlation)
依變項 (dependent variable)
因素分析 (factor analysis)
卡方檢定 (chi square test)或適合度檢定(goodness-of-fit)
假設檢定 (hypothesis testing)
自變項 (independent variable)
p值 (p-value)
迴歸分析 (regression)
R平方 (R-squared)
顯著水準 (significance level)
t檢定 (t-test)
型一錯誤或α錯誤
第4章 溝通與行動
- 視覺化分析技術與目的與種類
看見資料點(data point)之間的關係-
散佈圖(Scatterplot),矩陣圖(Matrix plot),熱圖(Heat map),網路圖(Network diagram)
比較單一變項的一組次數和數值-
條狀圖(Bar chart),直方圖(Histogram),泡泡圖(Bubble chart)
顯示某變項與另一變項(一般來說是時間)之間的起落關係-
折線圖(Line graph),堆疊圖(Stack graph)
看見整體的個別部分並它們之間的關係-
圓餅圖(Pie chart),樹狀圖(Tree map)
按地理分佈來理解資料-
分析文本數-
標籤雲(Tag cloud),詞組網(Phrase net)
第5章 量化分析與創意
- 量化分析與創意
第6章 鍛練數字分析腦
-建議書籍：
Stephen K. Campbell統計思維之不足與謬誤(Flaws and Fallacies in Statistical Thinking)
Philip Good,James Hardin如何避免統計常見錯誤
(Common Errors in Statistics and How to Avoid Them)
Nassim Nicholas隨機騙局(Fooled by Randomness)
Richard Isaac樂在機率(The Pleasure of Probability)
Leonard Mlodinow醉漢走路(The Drunkard's Walk:How Randomness Rules Our Lifrs)
Edward Tuffe
基礎統計學
研究方法
Heinz Kohler商務與經濟統計學(Statistics for Business and Economics)
- 量化分析的好問題
有任何資料支持你這項假設嗎？
你能告訴我分析的資料來源嗎？
你確定樣本資料能代表母體嗎？
資料分佈背後的假設是什麼？
哪些特定情況會導致你的假設和模式失效？
你能否告訴我，為什麼你要用這方式來分析？
為了讓資料吻合模式，你在資料上做了什麼轉換？
你是否想過採用其他分析方法？若有，為什麼排除了那些方法？
你認為自變項導致依變項改變的可能性有多高？是否可用更多分析確認證因果關係？
第7章 與量化分析師共事
- 電影利益風暴(Margin Call)
- Liam Fahey策略與領導(Strategy and Leadership)
Thomas H. DAVENPORT
2015/03/26
第1章 人人必備分析力
- 量化分析:三階段與六步驟：
建構問題-1.確認問題 2.檢視既有發現
解答問題-3.建立模型(選擇變項) 4.蒐集資料 5.分析資料
溝通與行動-6.說明結果與採取行動
- 量化分析的故事至少有六種類型：
跡證鑑識型,原來如此型,瘋狂科學家型,問卷調查型,預測型,講古型
第2章 建構問題
第3章 解答問題
- 各類分析的主要軟體供應商：
報表軟體-
BOARD International
IBM Cognos
Information Buliders WebFOCUS
Microsoft Excel/SQL server/SharePoint
MicroStrategy
Panorama
SAP Business Object
互動式視覺化分析-
QlikTech QlikView
Tableau
TIBCO Spotfire
量化模式或統計模型建構-
IBM SPSS
R (開放原始碼套裝軟體)
SAS
- 重要統計觀念和技巧：
變異數分析 (ANOVA,analysis of variance)
因果關係 (causality)
集群分析 (clustering or cluster analysis)
相關分析 (correlation)
依變項 (dependent variable)
因素分析 (factor analysis)
卡方檢定 (chi square test)或適合度檢定(goodness-of-fit)
假設檢定 (hypothesis testing)
自變項 (independent variable)
p值 (p-value)
迴歸分析 (regression)
R平方 (R-squared)
顯著水準 (significance level)
t檢定 (t-test)
型一錯誤或α錯誤
第4章 溝通與行動
- 視覺化分析技術與目的與種類
看見資料點(data point)之間的關係-
散佈圖(Scatterplot),矩陣圖(Matrix plot),熱圖(Heat map),網路圖(Network diagram)
比較單一變項的一組次數和數值-
條狀圖(Bar chart),直方圖(Histogram),泡泡圖(Bubble chart)
顯示某變項與另一變項(一般來說是時間)之間的起落關係-
折線圖(Line graph),堆疊圖(Stack graph)
看見整體的個別部分並它們之間的關係-
圓餅圖(Pie chart),樹狀圖(Tree map)
按地理分佈來理解資料-
分析文本數-
標籤雲(Tag cloud),詞組網(Phrase net)
第5章 量化分析與創意
- 量化分析與創意
第6章 鍛練數字分析腦
-建議書籍：
Stephen K. Campbell統計思維之不足與謬誤(Flaws and Fallacies in Statistical Thinking)
Philip Good,James Hardin如何避免統計常見錯誤
(Common Errors in Statistics and How to Avoid Them)
Nassim Nicholas隨機騙局(Fooled by Randomness)
Richard Isaac樂在機率(The Pleasure of Probability)
Leonard Mlodinow醉漢走路(The Drunkard's Walk:How Randomness Rules Our Lifrs)
Edward Tuffe
基礎統計學
研究方法
Heinz Kohler商務與經濟統計學(Statistics for Business and Economics)
- 量化分析的好問題
有任何資料支持你這項假設嗎？
你能告訴我分析的資料來源嗎？
你確定樣本資料能代表母體嗎？
資料分佈背後的假設是什麼？
哪些特定情況會導致你的假設和模式失效？
你能否告訴我，為什麼你要用這方式來分析？
為了讓資料吻合模式，你在資料上做了什麼轉換？
你是否想過採用其他分析方法？若有，為什麼排除了那些方法？
你認為自變項導致依變項改變的可能性有多高？是否可用更多分析確認證因果關係？
第7章 與量化分析師共事
- 電影利益風暴(Margin Call)
- Liam Fahey策略與領導(Strategy and Leadership)
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