第一篇 道 1
第1章 大数据分析之道 2
1.1 做好数据分析的关键 3
1.2 业务调研 10
1.3 创新思考 14
1.4 逻辑推理 25
1.5 可行建议 48
1.6 补充阅读：数据分析报告的撰写要点 51
第二篇 术 63
第2章 统计是怎么发明的？ 64
2.1 重启思维模式 65
2.2 统计的意义及指标 71
2.3 统计图形是如何设计的？ 101
第3章 我们能相信统计吗？ 114
3.1 统计可信吗？ 115
3.2 基于概率的信任 119
3.3 如何实现基于概率的信任？ 125
3.4 应用理念：细致与置信的权衡之道 139
3.5 评估：正确的认识世界 143
3.6 设计统计方案中的方法论 155
第4章 统计分析方法 158
4.1 拆指标-1分布分析 160
4.2 拆指标-2趋势分析 164
4.3 拆指标-3因素分析 176
4.4 拆数据-1个案分析 185
4.5 拆数据-2异常分析 187
4.6 拆数据-3分组分析 192
4.7 附加阅读：消费者偏好和企业差异化战略 196
4.8 不同分析方法的结合与创新 208
4.9 与领域相关的分析方法 212
第5章 数据分析的高级工具：OLAP与机器学习 219
5.1 OLAP技术 220
5.2 无监督学习模型 224
5.3 监督学习模型 233
第三篇 释 285
第6章 大数据时代 286
6.1 大数据的价值 287
6.2 企业如何向数据技术转型？ 299
6.3 数据技术的职业发展 313
第7章 数据技术团队组建和发展 329
7.1 自我修炼与领导团队 330
7.2 数据技术团队的组织结构 332
7.3 数据技术团队发展中的优劣势 334