第 1章 大数据时代的数据科学家
1.1 点球成金
1.2 棒球和数据科学家
1.3 发现了“宝藏”的运动家队
1.4 在真理的海洋边玩耍的孩子
1.5 大数据和数据科学家
1.6 大数据时代硬件与网络高度发展
1.7 大数据时代另一个特征
1.8 最有魅力的数据科学家
1.9 数据科学家的素养与技能
Management Science ① 什么是管理
1.10 数据科学家的用武之地
Column 1 直觉判断法
第 2章 让数据分析服务于经营
2.1 三个石匠
2.2 数据科学家的眼光
2.3 数据科学家的管理素质
2.4 战略地图——平衡计分卡
2.5 战略地图解读
2.6 尺度与评价标准——KPI
2.7 KPI 解读
Management Science ② 应当了解的常用KPI
2.8 KPI 导向数据分析
2.9 KPI 导向数据分析的基本方式
2.10 PDCA 思想及缺陷
2.11 约束理论
2.12 五大核心步骤
2.13 以五大核心步骤实践PDCA
Column 2 远足比喻
第3章 用统计学揭示数据内涵
3.1 平均数的内涵
3.2 几何平均数及调和平均数
Do It Excel ① 用函数计算各类平均数
3.3 加权平均数
3.4 中位数和众数
3.5 频数分布表
3.6 直方图
Do It Excel ② 绘制直方图
3.7 数据分布的离散程度
3.8 极差
3.9 方差
3.10 标准差与变异系数
Data Science ① 统计学的关键！理解方差、标准差、变异系数
Do It Excel ③ 计算方差、标准差、变异系数
3.11 标准正态分布
3.12 Z 分数和T 分数
3.13 将标准差应用到库存管理中
Do It Excel ④ 手头应该持有多少现金？
Column 3 6σ（六西格玛）
第4章 用相关分析挖掘潜藏商机
4.1 相关关系在商业中的重要性
Management Science ③ 理解相关关系和因果关系的不同
4.2 验证相关关系的基本步骤
4.3 相关关系可视化——散点图
4.4 相关关系强弱性——相关系数
Do It Excel ⑤ 散点图和相关系数
4.5 问卷调查的相关关系
4.6 问卷调查结果的相关矩阵
Do It Excel ⑥ 用分析工具计算相关系数
4.7 满意度分析图
4.8 策略方案的制定
Do It Excel ⑦ 用散点图绘制满意度分析图
4.9 顾客与商品的细分化
Do It Excel ⑧ 绘制帕累托图
4.10 交叉分析的基本方法
Do It Excel ⑨ 用数据透视表进行交叉分析
Column 4 找不到“数据分析”按钮！
第5章 用回归分析预测未来
5.1 用回归分析预测未来
5.2 回归直线与回归方程
5.3 回归直线准确度——R2 值
Data Science ② 计算R2 值的思考方式
Do It Excel 计算回归系数和截距
5.4 理解回归分析及其结果的含义①
5.5 理解回归分析及其结果的含义②
Do It Excel 用回归分析表导出回归方程
5.6 多元回归分析
5.7 用Excel 进行多元回归分析
5.8 多元回归方程
5.9 报纸广告和店内促销，谁的贡献度更高？
5.10 定性转定量，分析更简单①
5.11 定性转定量，分析更简单②
Do It Excel 将有、无转为数值
5.12 回归分析表
5.13 用回归分析表进行有效促销
Column 5 看似简单实际很难的概率问题
第6章 用检验做出战略决策
6.1 假设是否成立？
6.2 样本均值与总体均值
Data Science ③ 中心极限定理
6.3 通过掷骰子理解检验
Do It Excel 制作二项分布图
6.4 检验的基本步骤
6.5 该店午餐价格比当地午餐均价便宜？
Data Science ④ 双边检验和单边检验
Do It Excel 调查平均数之间是否存在差异①
6.6 样本容量小？——t 检验
Do It Excel 调查平均数之间是否存在差异②
6.7 多个比较对象？——F 检验
6.8 是否有显著差异？——方差分析①
6.9 是否有显著差异？——方差分析②
Column 6 均值回归
第7章 用R 语言结构化数据
7.1 数据分析的实际标准——R
7.2 R 的基本操作
Do It R ① 读取R 的数据集
7.3 箱线图
Data Science ⑤ 理解箱线图的内涵
Do It R ② 导入程序包
7.4 用R 也能做回归分析
7.5 用R 还能做聚类分析
Do It R ③ 用R 进行聚类分析
Do It R ④ 将城市间的距离可视化
7.6 小心黑天鹅事件
参考文献