序章 我在日产学到了什么 1
让戈恩社长点头称赞的管理工具 3
给出“答案”的期限是3～4个月 5
如何在实际工作中使用数据 7
第1章 解决问题，你需要“流程” 11
第一个重点是“划定范围” 12
从锁定原因到研究对策 13
开始之前的准备工作 15
数据分析需要“假设” 17
用框架来查缺补漏 22
开端决定了结论的质量 26
开始以后很难再扩大视野 31
思考问题之“外”的问题 32
「解决问题的故事1」 34
问题：汽车销量下滑，怎么办？ 34
第一步：明确计划与现实之间的差距 34
第2章 分解数据，找到“问题的关键” 37
“趋势”视点和“快照”视点 41
“WHAT型假设” 43
表示大小的“平均值” 45
“好用”背后的陷阱 46
平均值不能代表总体 47
了解“中位数” 50
“油炸豆腐”和“天妇罗面渣”，哪个更好吃 52
平均值所掩盖的真相 53
乌冬面和荞麦面的教训 55
用“波动”的视点给平均值做补充 56
标准差为什么“用不上” 61
“变异系数”的魅力 65
视觉也是“感觉” 68
「解决问题的故事2」 72
第二步：“分解”数据，锁定问题的关键 72
第3章 采用交叉视点，锁定“原因” 87
表示二者关系的“相关系数” 89
Excel的小妙招 91
锁定原因也需要“假设” 94
相关系数的四大优势 96
找到相关分析的着眼点 99
奖金被用到哪里了 102
用Excel加载项进行批量分析 104
利用矩阵排列优先顺序 108
不要随便编故事 111
「解决问题的故事3」 119
第三步：建立WHY型假设，关注影响客户忠诚度的要素 119
第4章 制定对策，要依据“方程式” 129
10秒钟完成一元回归分析 132
关注相关系数的平方 137
注意事项及应用事例 139
看相关系数还是看斜率 144
「解决问题的故事4」 151
第四步：通过一元回归分析，发现车型B和车型C的不同问题 151
第5章 用数据讲故事 165
解决问题的故事 174
把解决问题的过程展现出来 177
在组织中使用数据的价值与难点 178
你能用数字推翻众人的理解吗 181
更上一层楼（高级技能简介） 183
后记 193
出版后记 195