第1章 统计与科学

1.1 随机的世界

1.1.1 打台球的物理学家

1.1.2 上帝掷骰子吗

1.1.3 连环杀手的归案

1.1.4 扔硬币的数学家们

1.2 认识概率

1.2.1 游戏奖金的分配

1.2.2 6连号和14连号

1.2.3 主持人背后的山羊

1.2.4 寻找失踪的核潜艇

1.3 统计思想和模型

1.3.1 女士品茶

1.3.2 “渣男”去死

1.3.3 六西格玛的奇迹

1.3.4 牛顿的苹果

1.4 统计与科学

1.4.1 智多星与神机军师

1.4.2 深蓝与阿尔法狗

1.4.3 中药与西药

1.4.4 所有模型都是错的

第2章 数据与数学

2.1 数据与空间

2.1.1 多维世界的虫子

2.1.2 黑客帝国和变形金刚

2.1.3 九章 算术与线性方程

2.1.4 二十八宿与黄道十二宫

2.2 随机变量和分布

2.2.1 伯努利的硬币

2.2.2 相亲多少次与神奇的37

2.2.3 棣莫弗的正态

2.2.4 醉鬼的步伐

2.3 认识数据

2.3.1 忒修斯之船

2.3.2 从性别到体重

2.3.3 周岁与虚岁

2.3.4 一份体检记录

2.4 数理统计基础

2.4.1 管中窥豹与一叶知秋

2.4.2 恶赌鬼的诡计

2.4.3 被平均的工资

2.4.4 小李飞刀与孔雀翎

第3章 数据可视化

3.1 历史上的统计图形

3.1.1 河图与洛书

3.1.2 伦敦霍乱的防治

3.1.3 南丁格尔的玫瑰

3.1.4 拿破仑远征

3.2 数据与可视化

3.2.1 女王的裙子

3.2.2 画布与宣纸

3.2.3 深水王子与针眼画师

3.2.4 “挑战者”号航天飞机

3.3 基础统计图形

3.3.1 老忠实喷泉的秘密

3.3.2 统计图形的奠基人

3.3.3 古老国度的诗云

3.3.4 飞翔的动态气泡图

3.4 数据之间的关系

3.4.1 东上相的轨道

3.4.2 五十州的最高峰

3.4.3 泰坦尼克号的幸存者

3.4.4 切尔诺夫的笑脸

第4章 模型与方法

4.1 常用统计模型

4.1.1 穿杨与射雕

4.1.2 降维攻击

4.1.3 顾客就是上帝

4.1.4 股票的走势

4.2 机器学习

4.2.1 啤酒和尿布的传说

4.2.2 寻找“白富美”

4.2.3 宁可错杀与绝不放过

4.2.4 树木与森林

4.3 人工智能

4.3.1 人工智能的三起两落

4.3.2 深度学习的前生今世

4.3.3 神秘的神经

4.3.4 美丽的滤镜

4.4 其他分析方法

4.4.1 茶、酒与百事可乐

4.4.2 蒙特卡罗和原子弹

4.4.3 医生的笔迹

4.4.4 沙漠里的飞碟

第5章 大数据时代

5.1 技术的变迁

5.1.1 统计学的滥觞

5.1.2 信息时代的来临

5.1.3 数据挖掘和商业智能

5.1.4 大数据时代新纪元

5.2 分析工具

5.2.1 谁说菜鸟不会数据分析

5.2.2 群雄逐鹿的分析软件

5.2.3 全栈工程师的最爱

5.2.4 本书作者最爱的R

5.3 计算框架

5.3.1 冰箱里的大象

5.3.2 将兵与将将

5.3.3 电老虎和电蚂蚁

5.3.4 摩尔定律的未来

5.4 大数据行业应用

5.4.1 互联网的兴起

5.4.2 流量的起点

5.4.3 收入的来源

5.4.4 猜你喜欢和投其所好

第6章 数据的陷阱

6.1 一叶障目

6.1.1 神奇的天蝎座

6.1.2 赢家的诅咒

6.1.3 打飞机的油价

6.1.4 和女神的缘分

6.2 相关与因果

6.2.1 芳华与热饮

6.2.2 热帖的秘密

6.2.3 雪与火的城市

6.2.4 名字很重要吗

6.3 样本和调查

6.3.1 测不准的美国大选

6.3.2 不对称的杜蕾斯数据

6.3.3 幸运儿的传奇

6.3.4 哈佛校长的辞职

6.4 图形的误导

6.4.1 收入的变化

6.4.2 收费站与汽车站

6.4.3 东莞的逃亡

6.4.4 有毒的拟合

参考文献

索引