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商品訊息描述

 

 

 
 



     
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    《輕鬆搞懂數字爆的料:不需統計背景,也能練就數據解讀力》Keeping Up with the Quants:Your Guide to Understanding and Using Analytics
     



    數字,是簡練有力的說服;分析,是精準有據的思考。
     


    在這個資料舖天蓋地的世界,沒有分析力,哪來競爭力?
     

     
     


    但是,你是否看到數字就頭皮發麻?不怕!
     


    不必深奧的數學,沒有複雜的統計,
     


    只要簡單六步驟,讓你一手掌握數字分析的奧妙!
     


    面對問題,也能像專業分析師一樣,
     


    精準決斷、清楚溝通、有力說服!
     

     
     


    進入大數據時代,資料分析已在悄悄改變各行各業的運作方式。如果你一看到數字和統計就渾身不自在,《輕鬆搞懂數字爆的料》就是專門為你而寫的。本書提供清楚的架構、條理的分析、精采的案例,能讓你輕鬆入門,快速練就迎接大數據時代挑戰的必備技能,在競爭中領先群倫。
     

     
     


    本書能幫助你瞭解資料分析的重要觀念,強化分析思維,讓你學會:
     


    ◎如何建構問題並擬定假設
     


    ◎如何蒐集並分析相關資料
     


    ◎如何解說與溝通分析結果
     


    ◎如何培養量化思維的習慣
     


    ◎如何與精通數字的量化分析師有效溝通

     





     


    好康偷偷說


     


    聯合報系媒體創新研發中心吳仁麟總監
     


    中興大學應用經濟系講座教授、銷售預測專家林英祥博士
     


    前台灣大學調查研究中心主任、選舉民調權威洪永泰教授
     

     
     


    「在大數據時代,不管對於專業人士或是統計門外漢,本書都極為實用。戴文波特教授是享負盛譽且備受尊崇的學者和實務應用專家。」──林英祥,銷售預測系統BASES原創開發人
     

     
     


    「數位資訊愈來愈多,認識量化分析也變得日益重要,本書是引導大家進入分析領域的最佳入門書。」──布林優夫森,《第二次機器時代》作者
     

     
     


    「戴文波特是當今全世界最優秀的分析專家。不管是想把量化分析融入決策,或是希望和分析師有良好互動,都適合閱讀本書。」──莫瑞,休士頓火箭隊總經理
     

     
     


    「分析帶來洞見。這本書可以教你如何在資料裡挖寶。」-李緒興博士,韓國Homeplus集團董事長及執行長



       
    • 熱銷

       
       


      「分析專家深知,先進的分析技術是通往知識的道路。本書能讓你在這條路上加快腳步。」──古德奈,SAS共同創辦人及執行長
       

       
       


      「本書提供了清晰且可行的路徑圖,只要按部就班,經理人就能懂得如何運用分析法架構並檢視問題,進而提出深入的商業洞見。」──拉夫曼博士,凱薩娛樂董事長及執行長



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      作者介紹





      戴文波特Thomas H. DAVENPORT

      在管理大師的名人堂裡,關於如何用數字管理提高經營績效和競爭力,絕對不能錯過的一號人物。

      知名管理大師及作家,專長領域為數據分析、企業流程創新和知識管理。哈佛大學訪問教授、貝伯森學院(Babson College)資訊科技暨管理學教授、麻省理工學院數位商業中心(Center for Digital Business)研究員、國際資料分析研究所(International Institute for Analytics)研究主任暨共同創辦人、德勤資料分析室(Deloitte Analytics)資深顧問。編、著或合著有16本著作,包括《魔鬼都在數據裡》(Competing on Analytics)、《職場必備的分析力》(Analytics at Work)、《大數據@工作力》(Big Data@Work)等。曾發表過上百篇論文,散見於《哈佛商業評論》、《MIT史隆管理評論》、《柏克萊管理評論》、《金融時報》等一流報章期刊,其中,〈決勝分析力〉(Competing on Analytics)一文曾獲提名為《哈佛商業評論》九十年歷史中十大必讀文章。曾獲選為《財星》雜誌全球50大商學院教授、《顧問》(Consulting)全球25大顧問、《優化》(Optimized)雜誌讀者評選全球前三大企業與科技分析大師。

      金鎮浩Jinho KIM

      華頓商學院博士。韓國國防大學商學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國出版六本著作,其中包括暢銷書《100個統計常識》(100 Common Senses in Statistics)以及《怪誕統計學》(Freak Statistics)。他研發並主持一門教育學程,幫助個人培養分析技巧;他也潛心鑽研如何以量化分析解決各種商業與社會問題。
       





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      譯者介紹

       


      錢莉華
       

       
       


      台大外文系、政大新聞研究所畢業。曾任《工商時報》記者、華視新聞部國外組編譯,目前為專職譯者。譯有《YOU你的身體導覽手冊》(合譯)、《熱情洋溢》、《派屈克的生死抉擇》、《星期三是藍色的》、《致命的醫學常識》、《尋找快樂之國》、《成功抗癌者的5個祕密》、《9個月,孩子大不同》、《那一年,我在重症照護病房》等書(皆由天下文化出版)。



       





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    輕鬆搞懂數字爆的料:不需統計背景,也能練就數據解讀力-目錄導覽說明
     



       


    • 推薦序多吃「數」,有益健康? 吳仁麟
       

       
       


      第1章 人人必備分析力
       


      量化分析與大數據的崛起
       


      量化分析對決策的重要性
       


      量化分析思考三階段與六步驟
       


      缺乏分析性思考的危險
       

       
       


      第2章 建構問題
       


      步驟1:確認問題
       


      步驟2:檢視既有發現
       


      案例:全視線光學
       


      案例:人民控訴柯林斯案
       

       
       


      第3章 解答問題
       


      步驟3:建立模型(選擇變項)
       


      步驟4:蒐集資料


      居家用品


      步驟5:分析資料
       


      案例:選擇權評價模型
       


      案例:孩子是誰的?
       

       
       


      第4章 溝通與行動
       


      步驟6:說明結果與採取行動
       


      用資料漂亮說故事
       


      案例:南丁格爾的成功溝通
       


      案例:孟德爾的失敗溝通
       


      案例:替婚姻算算命
       


      案例:FICO評分
       


      案例:超市尋找價值定位
       

       
       


      第5章 量化分析與創意
       


      創意分析思考四階段
       


      案例:阿基米德與真假皇冠
       


      案例:啤酒和尿片
       


      案例:語言能力與阿茲海默症
       


      案例:內線交易疑案調查
       

       
       


      第6章 鍛練數字分析腦
       


      量化態度
       


      量化習慣
       


      量化分析師
       


      案例:用分析力爭取獎學金
       


      案例:休士頓火箭隊的量化思考高手
       

       
       


      第7章 與量化分析師共事
       


      商業決策者的分析責任分工
       


      對分析專家應有的期望
       


      案例:思科的需求預測分析
       


      案例:默克尋找最佳銷售陣容
       

       
       


      致謝
       


      各章注釋

       



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    【推薦序】
     

     
     


    多吃「數」,有益健康?吳仁麟聯合報系媒體創新研發中心總監
     

     
     


    數字會說話,說的卻不一定是真話。
     

     
     


    但是,1是1,2是2,每個數字看起來都如此天真無邪,怎麼會說謊呢?其實,問題不在數字,而在於人。同樣一堆數字,不同的人有不同的解讀,所產生的結果自然不同。
     

     
     


    數字的解讀大有學問
     

     
     


    比如說,「屢戰屢敗」和「屢敗屢戰」都同樣是四個字,甚至每個字長都得一模一樣,但是讀起來的感覺就完全不一樣。前者讓人感覺很吐血,後者讓人感覺很熱血。又比如,根據美國婦女投票行為的調查研究發現,選舉時,每22個老婆裡,只有1個投票和老公投的候選人不一樣。同樣一件事,也可以解讀成,每22個老公裡,只有1個投票和老婆投的候選人不一樣。前者感覺很沙文主義,後者感覺得女性主義。
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    所以,解讀數字這件事可是有學問的,大家要特別小心。像以上這個例子就告訴全天下的老公,某些數字解讀對了就可以上天堂,某些數字解讀錯了你就得跪算盤。然而,老公解讀錯數字頂多跪算盤,但在某些時空裡,數字解讀錯誤可是人命關天的事。
     

     
     


    1854年10月,英國參與克里米亞戰爭,南丁格爾(沒錯,就是你知道的那位南丁格爾女士)前往俄國的克里米亞半島,在英國營區裡協助救護和醫療工作。南丁格爾發現,醫院裡的死亡率高達43%,很多軍人沒有戰死,而是受傷被送進醫院後感染而死。
     

     
     


    於是,南丁格爾開始做統計和調查,發現在戰爭的第一個冬天,士兵死於院內感染的人數竟然是戰場死亡人數的十倍。她用這些數字說服英國政府派出專業團隊來改善戰地醫院的環境,也使英軍的死亡率大幅降低。試想,如果南丁格爾沒有做這些數字統計,還會有多少英國阿兵哥會枉死在醫院裡?
     

     
     


    數字的現代啟示
     

     
     


    所以,解讀數字這件事實在太重要了,這本書所談的,就是解讀數字的方法,同時也告訴我們幾件事:
     

     
     


    ● 這個世界有愈來愈多的數字:臉書每天會多出10億筆資料,YouTube每天會播出20多億部影片,每天Google會有50億筆查詢。更可怕的是,這些天文數字背後,還會長出更多解讀和註記這些數字的數字。
     

     
     


    ● 這些數字影響世界,也影響我們:當數字像細菌一樣,愈來愈多且無所不在,我們的日子就很難不受數字影響。現在,美國職棒大聯盟的每一家球隊都用數字分析來打球,像紐約洋基隊就聘用了21位統計學家。甚至,有人還用大數據來預測總統大選和奧斯卡獎的結果。數字對我們的影響愈來愈大,也愈來愈深。
     

     
     


    ● 如果我們不去掌握運用這些數字,別人就會運用這些數字來掌握我們:這裡指的別人,通常指的是和我們有著重大利害關係的人,當中有些是友人(像您的同事或同業),有些是敵人(像競爭對手)。當他們掌握數字能力比您強,您應該也可以預知未來會發生什麼劇情了。
     

     
     


    當然,除了以上這些內容,這本書也談了一些運用數字的原則和方法,而且告訴我們一個好消息:未來地球上會多出150萬個工作機會,因為企業會需要至少150萬名資料分析經理人(但我們也應該省思,多出這150萬個工作機會的同時,又有多少工作會消失?)
     

     
     


    數字會說話,但是??
     


    看完這本書,相信您的感覺會和我一樣:


    比價

     
     


    ● 數字會說話,但是說的不一定是有用的話。
     


    ● 數字會說話,但是說的不一定是對的話。
     


    ● 數字會說話,但是數字所說的並不是神話。
     

     
     


    數字有話要說,但你要先成為數字的知音,才能讓數字暢所欲言,而你也才能聽得懂,更能聽得對。





     





     






    (以下摘自本書第4章〈溝通與行動〉)
    三階段六步驟架構的最後一個階段,就是跟利害關係人溝通分析結果。這個階段非常重要,就算前面的步驟做得再好,差這一步,一切恐將白費。那些關心自己的研究心血是否能付諸實行(亦即改變決策、影響行動)的分析師,非常看重這個階段,並在此投注大量心力。那些認為分析結果「自己會說話」而輕忽這個階段的分析師,在我們看來是不合格的分析師。

    統計學教育新趨勢
    長久以來,大家甚至不認為這個階段的內涵應該納入正式教育學程。傳統上,學術界(尤其那些在研究和教學方面有強烈分析導向的人)過於把焦點放在分析方本身,卻未能有效的透過溝通,讓大家了解這些方法。所幸,目前情況已然改變。哈佛大學統計系系主任孟曉犁(最近被提名擔任哈佛大學藝術科學研究所所長)曾表示,他將致力培養「能在統計方面有效溝通的人」:

    近幾年,針對哈佛大學部的統計學教育,我們採取較為宏觀的態度,也就是把焦點從培育少數幾個人進修量化分析博士班,改成多幫助幾個人對統計的論述與觀點有基本的鑑賞力,使統計學融入文科素養,做為批判思維的訓練與經驗。有趣的是,我們抱持不懂釀酒的人也能成為美酒鑑賞家的理念,反倒比我們只想釀美酒時,培養出更多未來的釀酒專家。

    基於這樣的理念,孟曉犁和同僚為大學部學生開設了一門課,名叫「生活統計學:快樂(悲傷)機遇」。課程單元包括,從統計觀點看「戀愛」、「酒與巧克力」、「財務」、「醫療」(包含臨床試用威而鋼)和「股票市場」。孟曉犁不僅想讓統計學「吞得下去」,還想讓它變成「人間美味」。
    不管你是資料的分析師或消費者(換個說法就是,分析學的釀酒師或品酒人),都能夠從本章獲益。以分析師來說,他們可藉此讓研究結果變得更有趣、更吸引人,以促成更多後續行動。至於分析資訊的消費者,也就是負責分析專案的經理人,他們應該致力追求報告要有趣、內容要詳盡。
    如果量化分析報告讓讀者覺得無趣、一頭霧水,恐怕錯不在讀者。資訊的消費者可以和量化分析師共同努力,讓研究結果更易懂、更好用。當然,一般來說,根據分析結果做決策的,通常是分析資訊的消費者。
    本階段主要在描述問題與背後的故事,說明模型、取用的資料以及變項之間的關係。確認變項之間的關係後,就需要針對問題,在變項關係中找意義,加以解析並陳明。量化分析的結果說明得愈清楚,愈可能根據結果做決策並採取行動,畢竟,分析的目的就在於此。
    說明結果時,需要簡述分析過程、摘錄結論,並針對問題建議解決方案(不一定按照這個次序),通常最好是先從摘要和建議說起。至於說明方式,最好是召集相關人士開會,透過問答說明,或者是撰寫正式報告。若你處理的問題和所得的結論有若干學術性,或可寫篇論文,發表至相關學術領域的期刊。
    我們在第2章提過,黑白分明的數字表格最容易讓別人忽視你的分析結果,就算是最簡單的講古型故事,也是如此。其實,這類故事很容易以簡單圖示來表達,例如直條圖、圓餅圖、曲線圖,或者在視覺上更強烈的互動式圖示。確實有些人較喜歡看欄列數字,較不喜歡在視覺上較為刺激的資料呈現方式,但這種人不多。報告的呈現若能利用色彩和動感,讓結論變得更容易懂,都有加分效果。

    用資料說故事
    能用資料說故事的分析師,才是最優秀的分析師。我們在第二章講過幾個用分析資料鋪陳的故事類型,但不管是哪種故事、故事怎麼講,好的分析故事,基本元素大致類似,它們的故事性強,主軸圍繞著某個商業問題或目標。針對顧客忠誠度而寫的分析故事可以這麼開頭:「大家都知道,我們很久以前就想找出最忠誠的顧客,而且要把他們變得更忠誠,現在,我們辦到了。」
    所謂的好故事,就


     






    編/譯者:錢莉華
    語言:中文繁體
    規格:軟精裝
    分級:普級
    開數:25開15*21cm
    頁數:286

    出版地:台灣


     


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    商品訊息特點
     









       
    • 作者:戴文波特,金鎮浩

      追蹤



       





    •  
    • 譯者:錢莉華









    •  
    • 出版社:天下文化

      出版社追蹤

      功能說明

       



    •  
    • 2016



    •  
    • 出版日:2015/3/26









    •  
    • ISBN:9789863206972





    •  
    • 語言:中文繁體





    •  
    • 適讀年齡:全齡適讀







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    世界棒球經典賽倒數計時,洋基隊「守護神」巴坦希斯(Dellin Betances)決定不為美國隊奮戰,選擇加入衛冕冠軍的多明尼加隊;洋基明年春訓期間,這位被喻為大聯盟戰力頂尖的後援投手,將會暫時離隊投入多明尼加的懷抱。

    巴坦希斯今年28歲,大聯盟資歷5年;他雖在紐約出生,也在布魯克林念完高中後加入洋基,但因家人過去從多明尼加移居美國,因此擁有選擇權,可在經典賽球隊2擇1。

    「美國、多明尼加都邀請我參賽,我決定披上多明尼加球衣。」巴坦希斯表示,家人來自多明尼加,這個選擇是要讓他們感到驕傲。

    巴坦希斯從前年球季起,成為洋基牛棚重要成員,近3季合計14勝10敗79中繼22救援,今年季中「古巴飛彈」查普曼(Arolids Chapman)被交易到小熊隊後,再扛守護神重任,單季12救援是個人最佳紀錄。

    洋基總經理凱許曼(Brian Cashman)有意找回查普曼,如果他重披洋基戰袍,巴坦希斯明年將重回第8局布局投手的角色。

    另外,日本隊徵召洋基王牌投手田中將大投入經典賽,是否生變仍待觀察;田中和洋基7年1億5500萬美元合約,剛走完第3年,他可在明年季後動用逃脫條款,新球季維持健康擺在第一位,經典賽或許不是最大重點。

    >田中近3季都有2位數勝投,生涯出賽75場,合計39勝16敗、防禦率3.12,合約前6季年薪都是2200萬美元,2020年漲到2300萬;他在明年季後可選擇離隊,尋求比合約後3年6700萬美元更高身價。

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    工商時報【陳濤】

    日前在浙江烏鎮召開的第3屆世界互聯網大會,已成為展示人工智慧技術的秀場和展望互聯網未來的重要溝通平台。

    近年來,隨著全球互聯網技術和科技創新活動日益融合發展,基於「開放、平等、協作、分享」的互聯網精神已經深刻地改變了人類社會生活方式,一定程度上顛覆了傳統的商業運營模式,並成為引領未來創新發展活動的重要動力源。主動擁抱互聯網時代,以互聯網精神引領創新,也是當前中國經濟轉型升級的重要支撐。

    百度、騰訊、阿里巴巴、京東取得的成就,是互聯網精神引領創新活動結出的果實。基於開放的物理時空和虛擬的社會網路,各種各樣的思想火花得以碰撞並極大地拓展了人類思維的邊界,創造出孕育重要科技創新的溫床。

    即時互動和非同步傳輸技術結構,則徹底改變了傳統資訊的傳播與回饋方式,進而可以實現線上互動與協作,顯著降低社會資訊溝通成本,成為電商平台重要服務物件。

    在第3屆世界互聯網大會上,包括微軟、IBM、阿里巴巴、騰訊等在內的310多家中外知名企業展示最新的科技成果,智慧互聯網成為大會廣泛關注的焦點話題。而此前結束的「雙11」,各大電商平台一天累計銷售近1,800億元人民幣(下同),天貓銷售額達1,200億元,京東也超過了400億元。

    基於互聯網的商業模式創新,正加快向傳統經濟領域滲透。今年前10個月,全中國網上零售額年增長25.7%。其中,實物商品網上零售額增長24.9%,占社會消費品零售總額的比重為11.8%。

    當前中國正處於經濟轉型升級的關鍵時期,經濟發展新動能在加快培育,而主動擁抱互聯網時代,以互聯網精神引領創新驅動發展,可以為新動能的集聚注入新的動力。

    應該看到,互聯網精神的精髓是創新,互聯網技術本身就是人類社會的重大技術創新,基於互聯網技術的商業模式創新,以及由此衍生的新興產業正發展壯大,陳濤拓展了社會創新活動的廣度與深度,日漸成為經濟發展的重要支撐。

    目前,傳統產業與互聯網融合發展也成為行業發展的新趨勢。互聯網技術在金融領域的廣泛應用,促進了普惠金融的發展;數位貨幣的研究與實踐,也離不開互聯網技術的支持,未來也將深刻改變金融業運作模式。

    互聯網技術在製造業的深入應用,可以顯著提高管理效率,減少供銷錯配的可能性。商業線下體驗與線上服務的有機結合,也為傳統零售業指出了轉型升級的方向。而基於互聯網的智慧技術發展正處於歷史的大「風口」,若實現重大突破,必將造福於人類。

    當然,社會創新活動也不應局限於互聯網技術。總之,提倡以互聯網精神引領社會創新活動,不僅僅是宣導全社會以更大的熱情擁抱互聯網,更是要宣導全社會真正領會與實踐互聯網精神的創新意識,尋找更大的創新空間。(本文摘自經濟參考報)

    下面附上一則新聞讓大家了解時事
     

    台大雲林分院昨(十六)日在斗六院區舉行「治療惡性脊椎轉移性腫瘤的趨勢-團隊合作及積極外科手術治療」記者會,劉宏輝副院長表示,隨著醫學進步,癌症病患的存活時間與機率也越來越高,但癌患存活時間漸長,惡性腫瘤發生轉移的機會越來越多。當惡性腫瘤發生轉移至骨頭時,最常見的位置就是脊椎。

    在各種癌症中,乳癌、肺癌、攝護腺癌是最常見發生脊椎轉移的癌症,國人常見的肝癌亦常發生脊椎的轉移。神經外科曾峰毅醫師表示,惡性脊椎轉移性腫瘤,除了造成局部的背部疼痛、進而造成病理性骨折導致患者劇裂疼痛,嚴重亦可能因腫瘤壓迫脊髓或神經根造成肢體無力的症狀。發生嚴重疼痛、神經學缺損或是癱瘓,將使癌者患者的生活品質明顯下降。

    不同惡性脊椎轉移性腫瘤有不同的治療方式。腫瘤醫學部魯維丞醫師表示,對於化學治療、標靶治療、賀爾蒙治療或放射線治療有效的惡性脊椎腫瘤,如轉移性乳癌或肺癌等,持續的全身性治療或是適時給予放射線治療仍有機會可以控制脊椎腫瘤的惡化,即能有效地緩解疼痛。

    魯維丞指出,適當的患者衛教配合醫師的定期追蹤,可以提早發現腫瘤壓迫脊髓的情形,使外科醫師及早介入進行手術,避免患者癱瘓的機會。

    對一些化學治療及放射線治療相對無效的惡性脊椎腫瘤,如肝癌、腎細胞癌及惡性肉瘤,外科醫師更可以考慮積極地對於脊椎腫瘤進行完整的全切除及脊椎的重建,一些特定腫瘤的患者術後甚至不需要接受放射線治療。

    透過積極治療,手術前因腫瘤壓迫脊髓神經無法行走的末期患者,約有六成可以恢復自己行走的能力;術前還有行走能力的患者,約九成都能一直維持行走。

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