目 录第一篇 道 1第1章 大数据分析之道 21.1 做好数据分析的关键 31.2 业务调研 101.3 创新思考 141.4 逻辑推理 251.5 可行建议 481.6 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？ 642.1 重启思维模式 652.2 统计的意义及指标 712.3 统计图形是如何设计的？ 102第3章 我们能相信统计吗？ 1153.1 统计可信吗？ 1163.2 基于概率的信任 1203.3 如何实现基于概率的信任？ 1263.4 应用理念：细致与置信的权衡之道 1403.5 评估：正确的认识世界 1443.6 设计统计方案中的方法论 156第4章 统计分析方法 1594.1 拆指标-1 分布分析 1614.2 拆指标-2 趋势分析 1654.3 拆指标-3 因素分析 1774.4 拆数据-1 个案分析 1864.5 拆数据-2 异常分析 1884.6 拆数据-3 分组分析 1934.7 附加阅读：消费者偏好和企业差异化战略 1974.8 不同分析方法的结合与创新 2094.9 与领域相关的分析方法 213第5章 数据分析的高级工具：OLAP与机器学习 2205.1 OLAP技术 2215.2 无监督学习模型 2255.3 监督学习模型 234第三篇 释 287第6章 大数据时代 2886.1 大数据的价值 2896.2 企业如何向数据技术转型？ 3016.3 数据技术的职业发展 315第7章 数据技术团队组建和发展 3317.1 自我修炼与领导团队 3327.2 数据技术团队的组织结构 3347.3 数据技术团队发展中的优劣势 336