全書內(nèi)容共分4章，分別從經(jīng)營戰(zhàn)略、人力資源、市場營銷和業(yè)務(wù)運(yùn)營四個(gè)方面闡述了普通人士如何利用統(tǒng)計(jì)學(xué)思維來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以提高企業(yè)的績效。第1章內(nèi)容主要講述決定企業(yè)收益的主干——經(jīng)營戰(zhàn)略。第2章和第3章中介紹相關(guān)基礎(chǔ)理論及先行研究，同時(shí)就數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體流程進(jìn)行詳述。第4章主要介紹我們應(yīng)該如何改善業(yè)務(wù)運(yùn)營流程。本書除了介紹各類運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)思維進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的知識外, 同時(shí)也為大家提供了一種基礎(chǔ)的調(diào)研設(shè)計(jì)模板, 通過遵循該模板中的方法和流程, 都能順利展開數(shù)據(jù)分析，從而洞察海量數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)藏的規(guī)律和商機(jī)。

前 言 別憑“主觀感覺”和“案例”做分析
01 鮮為人知的“調(diào)研設(shè)計(jì)”技能
常見的數(shù)據(jù)應(yīng)用失敗案例
不依賴個(gè)人主觀感覺的調(diào)研設(shè)計(jì)
改善枝葉不如改善主干
02 本書的結(jié)構(gòu)和框架
本書所探討的四大主題
本書的分析流程及關(guān)鍵詞

第1章 用于經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)學(xué)
03 用數(shù)據(jù)推導(dǎo)戰(zhàn)略
咨詢顧問們都愛矩陣圖
矩陣分析的兩大局限
04 波特與SCP理論
經(jīng)營戰(zhàn)略的理論背景①
經(jīng)營戰(zhàn)略的代表性理論
簡潔優(yōu)美的五力分析模型
日本企業(yè)的飛躍反駁了波特的理論
05 經(jīng)營戰(zhàn)略理論的契合度問題
經(jīng)營戰(zhàn)略的理論背景②
著眼于企業(yè)內(nèi)部優(yōu)勢的杰恩·B. 巴尼
波特和巴尼，究竟孰對孰錯(cuò)
經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)分析歷史
06 分析對象的設(shè)定
針對經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)分析流程①
統(tǒng)計(jì)學(xué)式的戰(zhàn)略制定方法
橫向市場分析
縱向市場分析
非連續(xù)性市場分析
07 選擇合適變量
針對經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)分析流程②
針對商務(wù)人士的系統(tǒng)綜述入門
08 收集所需數(shù)據(jù)
針對經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)分析流程③
首先收集客觀的公開數(shù)據(jù)
為什么要用總資產(chǎn)收益率來評價(jià)“賺錢程度”
將非上市企業(yè)也納入分析對象
如何委托調(diào)研公司才精準(zhǔn)高效
收集帶有主觀性數(shù)據(jù)時(shí)的注意事項(xiàng)
數(shù)據(jù)匯總方法
09 分析與結(jié)果解讀
針對經(jīng)營戰(zhàn)略的統(tǒng)計(jì)分析流程④
簡單匯總統(tǒng)計(jì)的兩大局限
逐步回歸法與對變量選擇做人工確認(rèn)
分析解讀實(shí)例與基礎(chǔ)知識
更細(xì)致的分析方法與我不推薦此類方法的理由
與其嚴(yán)謹(jǐn)檢驗(yàn)，不如迅速采取小規(guī)模行動
10 本章總結(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)補(bǔ)充專欄1 方差分析和混合效應(yīng)模型

第2章 用于人力資源的統(tǒng)計(jì)學(xué)
11 你的企業(yè)有沒有招到優(yōu)秀人才
“人才比戰(zhàn)略更重要”這一事實(shí)
基于科學(xué)實(shí)證的Google招聘流程
普通的面試派不上什么用場
12 一般智力與權(quán)變理論
“學(xué)習(xí)好的人工作能力也優(yōu)秀”只對了三成
領(lǐng)導(dǎo)力研究學(xué)者們發(fā)現(xiàn)的權(quán)變理論
元分析告訴我們“工作由適配度決定”
只看中“干練利落的高學(xué)歷人士”就太可惜了
13 設(shè)定分析對象
針對人力資源的統(tǒng)計(jì)分析流程①
湊齊幾十個(gè)人就能做分析
解析單位擴(kuò)展和分割的方法
14 選擇合適變量
針對人力資源的統(tǒng)計(jì)分析流程②
人事的Outcome設(shè)定很難
“引入隨機(jī)性”這一技巧
廣泛收集解釋變量的備選項(xiàng)
15 收集所需數(shù)據(jù)
針對人力資源的統(tǒng)計(jì)分析流程③
找尋埋沒在公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)
Outcome設(shè)定時(shí)的注意點(diǎn)：巧妙彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足
解釋變量相關(guān)數(shù)據(jù)擴(kuò)充：性格特質(zhì)的測定方法
16 分析數(shù)據(jù)
針對人力資源的統(tǒng)計(jì)分析流程④
對相關(guān)性強(qiáng)的解釋變量做“縮減”
兩個(gè)相關(guān)項(xiàng)目的得分可做合計(jì)
多個(gè)項(xiàng)目相關(guān)聯(lián)時(shí)使用“因子分析”
使用多元回歸分析還是邏輯回歸
17 解讀分析結(jié)果
針對人力資源的統(tǒng)計(jì)分析流程⑤
邏輯回歸的解讀方法復(fù)習(xí)
有沒有“違背經(jīng)驗(yàn)或直覺的結(jié)果”
應(yīng)采取的行動：“改變”
應(yīng)采取的行動：“轉(zhuǎn)移”
作為人力資源管理措施候補(bǔ)的“HPWP”
18 本章總結(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)補(bǔ)充專欄2 “刪失”和“截?cái)唷?br>
第3章 用于市場營銷的統(tǒng)計(jì)學(xué)
19 市場營銷戰(zhàn)略與顧客中心主義
iPhone需求真的無法通過調(diào)研知曉嗎
效仿藍(lán)海戰(zhàn)略的方法
統(tǒng)計(jì)學(xué)能戰(zhàn)勝天才的原因
20 現(xiàn)代市場營銷的基礎(chǔ)知識
科特勒對營銷的定義以及常見誤解
以誰為對象開展商業(yè)活動
賣什么，怎么賣
21 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)來思考“賣給誰”
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程①
市場營銷的數(shù)據(jù)分析至少要做三輪
分析對象是除“極不可能的人”以外的所有人
首先對單源數(shù)據(jù)做分析
22 基于分析結(jié)果思考“賣給誰”
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程②
為什么不用多元回歸分析和邏輯回歸分析
推薦使用“聚類分析”
聚類分析是為了挖掘到好的細(xì)分市場
23 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，思考“賣什么？”
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程③
市場定位＝賣什么？
結(jié)合質(zhì)性調(diào)查和量化調(diào)查找到好的市場定位
“truth廣告戰(zhàn)役”——完美驗(yàn)證了營銷的力量
24 應(yīng)用了統(tǒng)合行為理論的質(zhì)性調(diào)查
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程④
涵蓋了大部分學(xué)問成果的統(tǒng)合行為理論
提問項(xiàng)目和調(diào)查問卷的具體制作方法
25 分析與解釋數(shù)據(jù)，思考“賣什么”
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程⑤
通過分析我們可以了解什么
這次用的是多元回歸分析或邏輯回歸分析
思考市場定位時(shí)的兩大方法
26 分析并思考“4P”
針對市場營銷的統(tǒng)計(jì)分析流程⑥
了解細(xì)分市場的顧客
通過試制品或宣傳單做測試營銷
27 本章總結(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)補(bǔ)充專欄3 決策樹分析與隨機(jī)森林

第4章 用于業(yè)務(wù)運(yùn)營的統(tǒng)計(jì)學(xué)
28 戴明提出的全新“管理模式”
運(yùn)營模式的改善引領(lǐng)美國西南航空走向成功
提出kaizen并支持著比爾·克林頓的統(tǒng)計(jì)學(xué)家
想辦法解決“導(dǎo)致波動的原因”
29 從局部最優(yōu)到整體最優(yōu)
沉睡在公司內(nèi)部可供改善的廣袤新領(lǐng)域
從“瓶頸”開始著手
30 價(jià)值鏈與各部門的標(biāo)準(zhǔn)
價(jià)值鏈的思考方式
具體的Outcome與解析單位
31 從業(yè)務(wù)用數(shù)據(jù)到分析用數(shù)據(jù)
首先從分析手頭數(shù)據(jù)開始
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供統(tǒng)計(jì)分析的形式
將數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)
32 提高數(shù)據(jù)品質(zhì)與數(shù)據(jù)加工的要點(diǎn)
“完整的數(shù)據(jù)”是一個(gè)陷阱
有“欠缺”感就對了
不用勉強(qiáng)思考“假設(shè)”
33 “洞察性分析”與“預(yù)測性分析”
何謂“預(yù)測性分析”
你的隱性知識將成為做“洞察性分析”的武器
“預(yù)測性分析”難做的兩大原因
失敗的Google流感預(yù)測
34 自回歸模型與交叉驗(yàn)證
自回歸模型概要
防止過擬合
通過交叉驗(yàn)證做檢驗(yàn)
35 本章總結(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)補(bǔ)充專欄4 運(yùn)用到集體智慧的預(yù)測手法
致謝
參考文獻(xiàn)
索引