大數(shù)據(jù)時(shí)代小數(shù)據(jù)分析

第1章 知己知彼，百戰(zhàn)不殆——風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)測(cè)分析 1
1.1 預(yù)測(cè)從世界杯開(kāi)始 2
1.2 手機(jī)綁定消費(fèi)的秘密 5
1.3 筆記本電腦出國(guó)冒險(xiǎn)記 25
1.4 慧眼識(shí)分布 36
1.5 分布72變 47
1.6 做最優(yōu)秀的面包店長(zhǎng) 74
第2章 運(yùn)籌帷幄，決勝千里——效益最大化 101
2.1 換個(gè)思路來(lái)數(shù)雞 102
2.2 做一個(gè)精明的農(nóng)場(chǎng)主 128
2.3 見(jiàn)識(shí)LINGO與Crystal Ball的威力 146
第3章 圖個(gè)明白，精彩展現(xiàn)——JMP精彩圖表 192
3.1 圖個(gè)明白——常用圖形 194
3.2 圖個(gè)明白——樹(shù)圖 208
3.3 圖個(gè)明白—— SPC圖 214第4章 抽絲剝繭，明察秋毫——相關(guān)分析 227
4.1 假設(shè)檢驗(yàn)——大膽假設(shè)，小心求證 228
4.1.1 小心求證—均值檢驗(yàn) 235
4.1.2 小心求證—比例檢驗(yàn) 252
4.1.3 小心求證—非參數(shù)檢驗(yàn) 261
4.2 相關(guān)與回歸分析 272
4.2.1 相關(guān)性與第三方變量 272
4.2.2 收入與支出關(guān)系—簡(jiǎn)單線性回歸 280
4.2.3 最佳口感食品配方—多元線性回歸 283
4.2.4 咖啡好喝，不能多喝—非線性回歸 290
4.2.5 預(yù)防心血管疾病從減肥開(kāi)始—二值Logistic回歸分析 295
4.3 人以類聚，物以群分——聚類分析 300
4.3.1 美好一天從早餐開(kāi)始—觀測(cè)值聚類分析 302
4.3.2 海拔是否影響血壓—變量聚類分析 305
4.3.3 為熊貓分類—K均值聚類分析 307
第5章 要里子，也要面子——數(shù)據(jù)展現(xiàn)的藝術(shù) 311
5.1 哪種水果更好賣(mài) 314
5.2 書(shū)店利潤(rùn)最大化 327
5.3 非誠(chéng)勿擾——最佳男友模型 337