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第1章 大数据时代的数据科学家1

1.1 点球成金2

1.2 棒球和数据科学家4

1.3 发现了“宝藏”的运动家队6

1.4 在真理的海洋边玩耍的孩子8

1.5 大数据和数据科学家10

1.6 大数据时代硬件与网络高度发展12

1.7 大数据时代另一个特征14

1.8 最有魅力的数据科学家16

1.9 数据科学家的素养与技能18

Management Science①什么是管理20

1.10 数据科学家的用武之地22

Column 1直觉判断法24

第2章 让数据分析服务于经营25

2.1 三个石匠26

2.2 数据科学家的眼光28

2.3 数据科学家的管理素质30

2.4 战略地图——平衡计分卡32

2.5 战略地图解读34

2.6 尺度与评价标准——KPI36

2.7 KPI解读38

Management Science②应当了解的常用KPI40

2.8 KPI导向数据分析44

2.9 KPI导向数据分析的基本方式46

2.1 0PDCA思想及缺陷48

2.1 1约束理论50

2.1 2五大核心步骤52

2.1 3以五大核心步骤实践PDCA54

Column 2远足比喻56

第3章 用统计学揭示数据内涵57

3.1 平均数的内涵58

3.2 几何平均数及调和平均数60

Do It Excel①用函数计算各类平均数62

3.3 加权平均数64

3.4 中位数和众数66

3.5 频数分布表68

3.6 直方图70

Do It Excel②绘制直方图72

3.7 数据分布的离散程度74

3.8 极差76

3.9 方差78

3.10 标准差与变异系数80

Data Science①统计学的关键！理解方差、标准差、变异系数82

DoIt Excel③计算方差、标准差、变异系数84

3.11 标准正态分布86

3.12 Z分数和T分数88

3.13 将标准差应用到库存管理中90

Do It Excel④手头应该持有多少现金？92

Column 36σ（六西格玛）94

第4章 用相关分析挖掘潜藏商机95

4.1 相关关系在商业中的重要性96

Management Science③理解相关关系和因果关系的不同98

4.2 验证相关关系的基本步骤100

4.3 相关关系可视化——散点图102

4.4 相关关系强弱性——相关系数104

Do It Excel⑤散点图和相关系数106

4.5 问卷调查的相关关系108

4.6 问卷调查结果的相关矩阵110

Do It Excel ⑥用分析工具计算相关系数112

4.7 满意度分析图114

4.8 策略方案的制定116

Do It Excel ⑦用散点图绘制满意度分析图118

4.9 顾客与商品的细分化120

Do It Excel⑧绘制帕累托图122

4.1 0交叉分析的基本方法124

Do It Excel⑨用数据透视表进行交叉分析126

Column 4找不到“数据分析”按钮！128

第5章 用回归分析预测未来129

5.1 用回归分析预测未来130

5.2 回归直线与回归方程132

5.3 回归直线准确度——R2值134

Data Science②计算R2值的思考方式136

Do It Excel⑩计算回归系数和截距138

5.4 理解回归分析及其结果的含义①140

5.5 理解回归分析及其结果的含义②142

Do It Excel 11用回归分析表导出回归方程144

5.6 多元回归分析146

5.7 用Excel进行多元回归分析148

5.8 多元回归方程150

5.9 报纸广告和店内促销，谁的贡献度更高？152

5.10 定性转定量，分析更简单①154

5.11 定性转定量，分析更简单②156

Do It Excel 12将有、无转为数值158

5.1 2回归分析表160

5.1 3用回归分析表进行有效促销162

Column 5看似简单实际很难的概率问题164

第6章 用检验做出战略决策165

6.1 假设是否成立？166

6.2 样本均值与总体均值168

Data Science③中心极限定理170

6.3 通过掷骰子理解检验172

Do It Excel 13制作二项分布图174

6.4 检验的基本步骤176

6.5 该店午餐价格比当地午餐均价便宜？178

Data Science④双边检验和单边检验180

Do It Excel 14调查平均数之间是否存在差异①182

6.6 样本容量小？——t检验184

Do It Excel 15调查平均数之间是否存在差异②186

6.7 多个比较对象？——F检验188

6.8 是否有显著差异？——方差分析①190

6.9 是否有显著差异？——方差分析②192

Column 6均值回归194

第7章 用R语言结构化数据195

7.1 数据分析的实际标准——R196

7.2 R的基本操作198

Do ItR①读取R的数据集200

7.3 箱线图202

Data Science⑤理解箱线图的内涵204

Do It R②导入程序包206

7.4 用R也能做回归分析208

7.5 用R还能做聚类分析210

Do It R③用R进行聚类分析212

Do It R④将城市间的距离可视化214

7.6 小心黑天鹅事件216

参考文献218