一、案例定位

A 檔 DOCX 第 3 章第三個案例強調：直方圖箱距會影響故事。來源指出訂單主要集中在 101–200 萬元，同時存在少數大型與極大型訂單。本頁沿用案例 01 的同一組教材資料。

二、學習目標

• 建立直方圖箱距／頻數表。
• 理解箱距過寬或過窄的失真風險。
• 用相同資料比較不同分組方式。

三、案例情境

管理者想快速看出 12 筆出口訂單的主要集中區間與極端大型訂單。

四、開始資料

沿用案例 01：99、105、112、118、125、132、145、160、175、190、210、780（萬元）。

五、Excel／R／AI 分析方法

可用 Histogram 或 FREQUENCY 建立頻數。箱距應在分析前有商務意義，例如每 100 萬元一組；不要為了讓圖形好看而任意改箱距。

六、計算結果

12 筆中有 **9 筆（75%）**落在 101–200 萬元；只有 1 筆 >300 萬元，但該筆為 780 萬元，對平均數影響很大。

七、結果分析與管理解讀

若把所有 0–800 萬元只切成兩大箱，主要集中區會被掩蓋；若每 10 萬元切一箱，圖形又會過於零碎。箱距應支援管理者要回答的問題，而不是改變資料故事。

八、AI 提問詞

請根據這 12 筆訂單比較「≤100、101–200、201–300、>300」四個箱距的頻數與占比，並說明為何 780 萬元雖只有一筆仍會影響平均數。不要自行更改箱距後再下結論。

九、思考／情境變動