大数据分析的道与术

　　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？ 102
　　第3章  我们能相信统计吗？ 115
　　3．1  统计可信吗？ 116
　　3．2  基于概率的信任 120
　　3．3  如何实现基于概率的信任？ 126
　　3．4  应用理念：细致与置信的权衡之道 140
　　3．5  评估：正确的认识世界 144
　　3．6  设计统计方案中的方法论 156
　　第4章  统计分析方法 159
　　4．1  拆指标-1 分布分析 161
　　4．2  拆指标-2 趋势分析 165
　　4．3  拆指标-3 因素分析 177
　　4．4  拆数据-1 个案分析 186
　　4．5  拆数据-2 异常分析 188
　　4．6  拆数据-3 分组分析 193
　　4．7  附加阅读：消费者偏好和企业差异化战略 197
　　4．8  不同分析方法的结合与创新 209
　　4．9  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 220
　　5．1  OLAP技术 221
　　5．2  无监督学习模型 225
　　5．3  监督学习模型 234
　　第三篇  释 287
　　第6章  大数据时代 288
　　6．1  大数据的价值 289
　　6．2  企业如何向数据技术转型？ 301
　　6．3  数据技术的职业发展 315
　　第7章  数据技术团队组建和发展 331
　　7．1  自我修炼与领导团队 332
　　7．2  数据技术团队的组织结构 334
　　7．3  数据技术团队发展中的优劣势 336

　　毕然,百度资深数据技术专家，在检索系统、在线广告、商业营销等领域有丰富的大数据分析和建模经验。曾获得首届百度百万美金*高奖，并多次获得技术创新奖。专注于理论与实践的结合，涉猎大数据技术、经济与商业机制、营销心理学、互联网产品几个方面，深究其根源并擅长跨界思考。乐于分享，是百度技术学院的明星讲师，创设和主讲有《大数据分析的道与术》、《经济学与互联网商业产品设计》和《机器学习的设计故事》等课程。 

　　我们能相信统计么？ 抛了5次硬币，结果都是正面，抛硬币是否肯定是正面？如何从高层的统计指标看透数据后面的本质？如何在大数据时代获取战略制高点，确定自己的职业发展定位？从一个互联网公司数据分析师的成长经历，为您娓娓道来，数据分析中的奇闻趣事、心得总结、方法技巧与哲学感悟。