第1章 数据天才的时代 1
棒球界的奥利·阿什菲尔特 8
酒后吐真言 11
我为什么写此书 15
本书框架 18
第2章 谁在替你思考 19
eHarmony：大数据帮你找到另一半 24
用数据分析挑选职位应聘者、细分客户 29
比起消费者自己，企业知道的更多 33
消费者的反击 35
预测有多准确 38
Google：个性化数据挖掘 39
牵连效应 40
寻找“神秘数字”，杜绝欺诈 42
第3章 抛硬币创建数据 45
CapOne的掷色子试验 49
你正在浏览的网页是随机选择的吗 52
谁更有用，更有创造力 56
随机选择的作用仅仅是促进营销吗 57
别做白日梦，主动参与创建新数据 59
第4章 得数据者得天下 63
花钱是为了省钱 65
真正可以检验想法的“实验室” 68
时刻关注机会 69
充满机会的世界 72
第5章 大数据颠覆传统医疗 79
医疗信息数字化：对误诊说不 82
打破“医学神话” 86
搜索：超级大数据的最佳伙伴 90
数据决策的成功崛起 93
第6章 专家与大数据天才的王者之争 101
友好的跨学科竞赛 103
一本“引发纷扰的小书” 108
要有数据支持，不能“画饼充饥” 109
枪和游泳池，哪个更危险 111
有趣的测验——预测正确率区间 111
摇晃过的可乐是不是会喷出来 113
大数据天才与专家能和平共处吗 115
避免往冰激凌上抹烤肉酱 116
给“断腿”事件找到安全出口 120
新型大数据天才的转变 122
第7章 大数据天才的崛起 127
数字化生活 129
大数据交易 133
走出“数据竖井” 134
大数据天才告诉你，为什么是现在 137
打造“神经元网络”的超级大数据天才 139
“我们不拍烂电影” 142
打赢“书名大战” 147
无处不在的“聪明的灰尘” 151
第8章 谁将是受损者 153
小山羊能阻止偷车贼吗 155
教育界的激烈论战 158
我是谁，摆设吗 161
“小山羊”的反击 162
让人肃然起敬的“摆设” 164
你会从大数据天才那里买二手车吗 167
Epagogix的烦恼 168
当心大数据天才的礼物 171
正视大数据分析的歧视 172
没有隐私——忘了它 173
谁是约翰·洛特（John Lott） 178
天才犯错了该怎么办 181
第9章 大数据思维与决策的美好未来 189
和安娜一起思考 191
未来的女人／男人 193
你了解教授给学生打分的习惯吗 198
可能的群体领袖 199
男性和女性的智商对决 201
帮助新手妈妈生出聪明的宝宝 204
时刻关注女性健康 208
在大数据时代安居乐业 210