第 1章 大數據時代的數據科學傢
1.1 點球成金
1.2 棒球和數據科學傢
1.3 發現瞭“寶藏”的運動傢隊
1.4 在真理的海洋邊玩耍的孩子
1.5 大數據和數據科學傢
1.6 大數據時代硬件與網絡高度發展
1.7 大數據時代另一個特徵
1.8 最有魅力的數據科學傢
1.9 數據科學傢的素養與技能
Management Science ① 什麼是管理
1.10 數據科學傢的用武之地
Column 1 直覺判斷法
第 2章 讓數據分析服務於經營
2.1 三個石匠
2.2 數據科學傢的眼光
2.3 數據科學傢的管理素質
2.4 戰略地圖——平衡計分卡
2.5 戰略地圖解讀
2.6 尺度與評價標準——KPI
2.7 KPI 解讀
Management Science ② 應當瞭解的常用KPI
2.8 KPI 導嚮數據分析
2.9 KPI 導嚮數據分析的基本方式
2.10 PDCA 思想及缺陷
2.11 約束理論
2.12 五大核心步驟
2.13 以五大核心步驟實踐PDCA
Column 2 遠足比喻
第3章 用統計學揭示數據內涵
3.1 平均數的內涵
3.2 幾何平均數及調和平均數
Do It Excel ① 用函數計算各類平均數
3.3 加權平均數
3.4 中位數和眾數
3.5 頻數分布錶
3.6 直方圖
Do It Excel ② 繪製直方圖
3.7 數據分布的離散程度
3.8 極差
3.9 方差
3.10 標準差與變異係數
Data Science ① 統計學的關鍵！理解方差、標準差、變異係數
Do It Excel ③ 計算方差、標準差、變異係數
3.11 標準正態分布
3.12 Z 分數和T 分數
3.13 將標準差應用到庫存管理中
Do It Excel ④ 手頭應該持有多少現金？
Column 3 6σ（六西格瑪）
第4章 用相關分析挖掘潛藏商機
4.1 相關關係在商業中的重要性
Management Science ③ 理解相關關係和因果關係的不同
4.2 驗證相關關係的基本步驟
4.3 相關關係可視化——散點圖
4.4 相關關係強弱性——相關係數
Do It Excel ⑤ 散點圖和相關係數
4.5 問捲調查的相關關係
4.6 問捲調查結果的相關矩陣
Do It Excel ⑥ 用分析工具計算相關係數
4.7 滿意度分析圖
4.8 策略方案的製定
Do It Excel ⑦ 用散點圖繪製滿意度分析圖
4.9 顧客與商品的細分化
Do It Excel ⑧ 繪製帕纍托圖
4.10 交叉分析的基本方法
Do It Excel ⑨ 用數據透視錶進行交叉分析
Column 4 找不到“數據分析”按鈕！
第5章 用迴歸分析預測未來
5.1 用迴歸分析預測未來
5.2 迴歸直綫與迴歸方程
5.3 迴歸直綫準確度——R2 值
Data Science ② 計算R2 值的思考方式
Do It Excel 計算迴歸係數和截距
5.4 理解迴歸分析及其結果的含義①
5.5 理解迴歸分析及其結果的含義②
Do It Excel 用迴歸分析錶導齣迴歸方程
5.6 多元迴歸分析
5.7 用Excel 進行多元迴歸分析
5.8 多元迴歸方程
5.9 報紙廣告和店內促銷，誰的貢獻度更高？
5.10 定性轉定量，分析更簡單①
5.11 定性轉定量，分析更簡單②
Do It Excel 將有、無轉為數值
5.12 迴歸分析錶
5.13 用迴歸分析錶進行有效促銷
Column 5 看似簡單實際很難的概率問題
第6章 用檢驗做齣戰略決策
6.1 假設是否成立？
6.2 樣本均值與總體均值
Data Science ③ 中心極限定理
6.3 通過擲骰子理解檢驗
Do It Excel 製作二項分布圖
6.4 檢驗的基本步驟
6.5 該店午餐價格比當地午餐均價便宜？
Data Science ④ 雙邊檢驗和單邊檢驗
Do It Excel 調查平均數之間是否存在差異①
6.6 樣本容量小？——t 檢驗
Do It Excel 調查平均數之間是否存在差異②
6.7 多個比較對象？——F 檢驗
6.8 是否有顯著差異？——方差分析①
6.9 是否有顯著差異？——方差分析②
Column 6 均值迴歸
第7章 用R 語言結構化數據
7.1 數據分析的實際標準——R
7.2 R 的基本操作
Do It R ① 讀取R 的數據集
7.3 箱綫圖
Data Science ⑤ 理解箱綫圖的內涵
Do It R ② 導入程序包
7.4 用R 也能做迴歸分析
7.5 用R 還能做聚類分析
Do It R ③ 用R 進行聚類分析
Do It R ④ 將城市間的距離可視化
7.6 小心黑天鵝事件
參考文獻
· · · · · · (收起)