大數據時代必備的商業決策利器，活用統計學觀念，精準預測、果斷決策
假如你是一家麵包店的老闆，你會怎麼解決以下這些問題：
問題1.烤箱的產能有限，該選擇生產哪些種類的麵包？
問題2.想在網路上行銷麵包店，哪一種廣告比較有效？
問題3.怎麼從麵包判斷，麵包師傅有沒有偷工減料？
用管理的語言來說，以上分別是「預估需求分配產能」「評估行銷方案成效」和「產品品管」問題，也是工作場合中經常會遇到的情境。這些問題，乍看之下似乎和統計無關，但是其實每一個問題都可以應用統計的觀念和方法，來構思解決之道。
如果你具備統計思維的話，這幾個問題的思考方向如下：
1.列出最受歡迎的幾種麵包，優先生產明星商品。
問題1的關鍵是找出明星商品，這需要統計出麵包的總營業額，再算出每種麵包占總營業額的相對比例，優先生產能囊括七成營業額的產品組合。這會用到統計的次數分配表和直方圖，此種分析法也稱為ABC分析法。
2.寫出兩種文案，分別廣告一段時間看看成效如何。
問題2要比較廣告成效，最好的方法是用統計的隨機對照實驗，讓兩種廣告隨機出現，一段時間後，觀察哪種廣告的效果比較好，再大範圍運用效果比較好的廣告。
3.抽查幾個麵包，秤秤看重量差距有沒有過大。
要解決問題3，你需要先知道麵包的平均重量，再對麵包進行抽樣，看看麵包的重量是否呈現常態分布的鐘型曲線？若是偏離曲線，就可能暗示麵包品管有問題。
培養從數據得到啟發的能力，評估決策與行動效益
做為一門蒐集、彙整、分析資料的科學，統計也是企業常用的分析工具。
電子商務網站亞馬遜（Amazon）能在你瀏覽時，推薦你「買了這本書的人也買了這些書」，用的是相關性分析；美國總統歐巴馬（Barack Obama）的競選團隊，知道哪個版面的網站能讓選民增加捐款金額，利用的是隨機對照實驗；市場調查能用少數人的意見推算出整個市場的看法，依據的是抽樣調查的原理。
達特茅斯學院教授查爾斯．惠倫（Charles Wheelan）在《聰明學統計的13又1/2堂課》一書中，列舉出學統計的目的，其中包括：
1. 分析數據，將資料做出摘要；
2. 做出更好的決定；
3. 辨識出能提升做每一件事效果的模式；
4. 評估政策、計畫與其他創新事項的效用。
聽起來是不是很熟悉？彙整數字做出決定、找出做事更有效的方法、評估計畫的效用，這些不就是經理人的工作嗎？
《統計學，最強的商業武器》作者西內啟更具體指出，統計學可以幫助商業人士思考以下3個問題：
1. 哪個因素的變化能提高收益？
2. 採取可引發這種變化的行動可行嗎?
3. 若是可引發該變化的行動可行，其成本會高於所增加的收益嗎?
多摩大學經營資訊學系副教授豐田裕貴則認為，商務人士學習統計學，不只是培養從數據得到啟發的能力，更重要的是利用統計學的技巧評估數據，可以親自體驗「建立假說、檢驗、解釋結果、重新思考」的過程。
豐田解釋，在商場上，發現「結果」以及形成結果的「原因」之間的關係非常重要，這種在數字堆裡反覆驗證的過程，就是建立假說，是一項必須不斷練習操作才能提升的能力。而一旦純熟到了某個階段，擅長統計的人，就算不依靠數據分析，也能想得出好的假說。
大數據時代來臨，更需要解讀數據的能力
拜網路普及與科技進步之賜，大數據（Big Data）的時代來臨。
大數據的意思是，企業能蒐集到龐大的資料量，也有能力分析這些資料，統計身為彙整說明資料意義的科學，因而成為當紅的趨勢。因此，為了善加運用大數據，經理人更需要具備統計的素養。
大數據能夠做到什麼，可以從一個故事講起。有一天，百貨公司寄了一份嬰兒用品型錄給你未婚的女兒。你認為這是對你女兒的侮辱，所以怒氣沖沖地打電話到百貨公司客服部抱怨，請他們以後不要再做這種事了。你抱怨完，卻看到女兒興味盎然地翻著型錄，原來她已經懷孕了。
百貨公司比爸爸更早知道女兒懷孕的消息，不是黑色幽默，而是塔吉特（Target）百貨真實發生的事件。塔吉特怎麼知道顧客懷孕了？說穿了並不神奇，因為該公司設有準媽媽禮物登記處，讓準媽媽們登記自己想要的嬰兒禮物。由於這份清單等於確知已懷孕的顧客名單，塔吉特便依據名單上的消費紀錄，建立起懷孕婦女的購物模式（孕期會購買的商品清單），再用此模型比對其他客人的消費紀錄，找出消費形態類似的顧客，向她們行銷相關商品，達成「未卜先知」的結果。
運用這個方法，塔吉特多找出了30%的行銷對象，從降低行銷成本和提高行銷精準度的角度來看，都相當成功。
塔吉特所做的事，就是將大量數據（塔吉特所有消費紀錄）彙整成供決策者解讀的情報，增強了企業、組織的預測能力，而大數據背後的根本學問，正是統計。以這個例子來說，塔吉特能找出「懷孕」和「購物清單」關係，靠的是統計上的迴歸分析。
東京大學先端科學技術研究中心特任教授稻田修一說，企業要活用大數據，需要3種人才：第一是數據的IT專家；其二是分析數據的資料分析人員；其三是活用數據的經理人。
稻田強調，統計並不是分析數據就好了，從分析的結果推測該如何影響顧客的行為，並且將之擬定為具體的商業計畫，並據此行動才是關鍵。
從企業策略的角度來看，依據經營方針而指示研究數據，屬於管理工作；將分析的結果化為實際的行動，也屬於管理的範疇。經理人要決定該怎麼分析資料，也要有能力依據整理好的資料，改變行動。
改變之後，經理人可能會因為行動改變，再次改變資料分析的方式，形成使資料分析愈來愈精確的正向循環，這也正是統計管理的效用所在。
(更多精彩內容請見2014年9月號《經理人月刊》「活用統計做管理」，全國7-11、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《經理人月刊》第118期 http://www.managertoday.com.tw)
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問題1.烤箱的產能有限，該選擇生產哪些種類的麵包？
問題2.想在網路上行銷麵包店，哪一種廣告比較有效？
問題3.怎麼從麵包判斷，麵包師傅有沒有偷工減料？
用管理的語言來說，以上分別是「預估需求分配產能」「評估行銷方案成效」和「產品品管」問題，也是工作場合中經常會遇到的情境。這些問題，乍看之下似乎和統計無關，但是其實每一個問題都可以應用統計的觀念和方法，來構思解決之道。
如果你具備統計思維的話，這幾個問題的思考方向如下：
1.列出最受歡迎的幾種麵包，優先生產明星商品。
問題1的關鍵是找出明星商品，這需要統計出麵包的總營業額，再算出每種麵包占總營業額的相對比例，優先生產能囊括七成營業額的產品組合。這會用到統計的次數分配表和直方圖，此種分析法也稱為ABC分析法。
2.寫出兩種文案，分別廣告一段時間看看成效如何。
問題2要比較廣告成效，最好的方法是用統計的隨機對照實驗，讓兩種廣告隨機出現，一段時間後，觀察哪種廣告的效果比較好，再大範圍運用效果比較好的廣告。
3.抽查幾個麵包，秤秤看重量差距有沒有過大。
要解決問題3，你需要先知道麵包的平均重量，再對麵包進行抽樣，看看麵包的重量是否呈現常態分布的鐘型曲線？若是偏離曲線，就可能暗示麵包品管有問題。
培養從數據得到啟發的能力，評估決策與行動效益
做為一門蒐集、彙整、分析資料的科學，統計也是企業常用的分析工具。
電子商務網站亞馬遜（Amazon）能在你瀏覽時，推薦你「買了這本書的人也買了這些書」，用的是相關性分析；美國總統歐巴馬（Barack Obama）的競選團隊，知道哪個版面的網站能讓選民增加捐款金額，利用的是隨機對照實驗；市場調查能用少數人的意見推算出整個市場的看法，依據的是抽樣調查的原理。
達特茅斯學院教授查爾斯．惠倫（Charles Wheelan）在《聰明學統計的13又1/2堂課》一書中，列舉出學統計的目的，其中包括：
1. 分析數據，將資料做出摘要；
2. 做出更好的決定；
3. 辨識出能提升做每一件事效果的模式；
4. 評估政策、計畫與其他創新事項的效用。
聽起來是不是很熟悉？彙整數字做出決定、找出做事更有效的方法、評估計畫的效用，這些不就是經理人的工作嗎？
《統計學，最強的商業武器》作者西內啟更具體指出，統計學可以幫助商業人士思考以下3個問題：
1. 哪個因素的變化能提高收益？
2. 採取可引發這種變化的行動可行嗎?
3. 若是可引發該變化的行動可行，其成本會高於所增加的收益嗎?
多摩大學經營資訊學系副教授豐田裕貴則認為，商務人士學習統計學，不只是培養從數據得到啟發的能力，更重要的是利用統計學的技巧評估數據，可以親自體驗「建立假說、檢驗、解釋結果、重新思考」的過程。
豐田解釋，在商場上，發現「結果」以及形成結果的「原因」之間的關係非常重要，這種在數字堆裡反覆驗證的過程，就是建立假說，是一項必須不斷練習操作才能提升的能力。而一旦純熟到了某個階段，擅長統計的人，就算不依靠數據分析，也能想得出好的假說。
大數據時代來臨，更需要解讀數據的能力
拜網路普及與科技進步之賜，大數據（Big Data）的時代來臨。
大數據的意思是，企業能蒐集到龐大的資料量，也有能力分析這些資料，統計身為彙整說明資料意義的科學，因而成為當紅的趨勢。因此，為了善加運用大數據，經理人更需要具備統計的素養。
大數據能夠做到什麼，可以從一個故事講起。有一天，百貨公司寄了一份嬰兒用品型錄給你未婚的女兒。你認為這是對你女兒的侮辱，所以怒氣沖沖地打電話到百貨公司客服部抱怨，請他們以後不要再做這種事了。你抱怨完，卻看到女兒興味盎然地翻著型錄，原來她已經懷孕了。
百貨公司比爸爸更早知道女兒懷孕的消息，不是黑色幽默，而是塔吉特（Target）百貨真實發生的事件。塔吉特怎麼知道顧客懷孕了？說穿了並不神奇，因為該公司設有準媽媽禮物登記處，讓準媽媽們登記自己想要的嬰兒禮物。由於這份清單等於確知已懷孕的顧客名單，塔吉特便依據名單上的消費紀錄，建立起懷孕婦女的購物模式（孕期會購買的商品清單），再用此模型比對其他客人的消費紀錄，找出消費形態類似的顧客，向她們行銷相關商品，達成「未卜先知」的結果。
運用這個方法，塔吉特多找出了30%的行銷對象，從降低行銷成本和提高行銷精準度的角度來看，都相當成功。
塔吉特所做的事，就是將大量數據（塔吉特所有消費紀錄）彙整成供決策者解讀的情報，增強了企業、組織的預測能力，而大數據背後的根本學問，正是統計。以這個例子來說，塔吉特能找出「懷孕」和「購物清單」關係，靠的是統計上的迴歸分析。
東京大學先端科學技術研究中心特任教授稻田修一說，企業要活用大數據，需要3種人才：第一是數據的IT專家；其二是分析數據的資料分析人員；其三是活用數據的經理人。
稻田強調，統計並不是分析數據就好了，從分析的結果推測該如何影響顧客的行為，並且將之擬定為具體的商業計畫，並據此行動才是關鍵。
從企業策略的角度來看，依據經營方針而指示研究數據，屬於管理工作；將分析的結果化為實際的行動，也屬於管理的範疇。經理人要決定該怎麼分析資料，也要有能力依據整理好的資料，改變行動。
改變之後，經理人可能會因為行動改變，再次改變資料分析的方式，形成使資料分析愈來愈精確的正向循環，這也正是統計管理的效用所在。
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