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1 資料分析引言：分解資料 1
2 實驗：檢驗你的理論 37
3 最優化：尋找最大值 75
4 資料圖形化：圖形讓你更精明 111
5 假設檢驗：假設並非如此 139
6 貝葉斯統計：穿越第一關 169
7 主觀概率：信念數字化 191
8 啟發法：憑人類的天性作分析 225
9 直方圖：數字的形狀 251
10 迴歸：預測 279
11 誤差：合理誤差 315
12 相關資料庫：你能關聯嗎？ 359
13 整理資料：井然有序 385
附錄一 尾聲：正文未及的十大要訣 417
附錄二 安裝R：啟動R！ 427
附錄三 安裝Excel分析工具：ToolPak 431
資料分析的入門書籍，通篇結合例項很風趣地講解了資料分析的模型、方法及工具的使用。
讀完之後回顧一下覺得很有趣味性，又說不出來學到了哪些，印象深刻的例子有：預測工資（迴歸預測法），主觀判斷概率數字化，浴盆玩具（利潤最大化問題），星巴仕如何提高銷售額，化妝品公司。
不大懂的例子：貝葉斯統計。還需要多學學統計學方面的知識。
預測工資案例： 需要對資料進行分組對待，這和資料探勘中的資料分類、聚類類似。
浴盆玩具 和 化妝品公司 案例： 很多時候再完美的資料分析，如果是對真實世界的片面認知，都將導致預測結果的南轅北轍。這也強調了我們的專業知識的重要性，對本行業變化的關注和跟進。
資料分析不是萬能的，但擁有資料分析能力可以讓生活更美好。